基于DNN模型的智能选股策略

最新推荐文章于 2025-09-08 22:09:36 发布
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#机器学习 #人工智能 #深度学习

本文介绍了基于DNN的智能选股策略，详细阐述了DNN的原理，包括神经元、网络结构和反向传播，并通过实例展示了策略步骤、模型参数设定及回测结果，结果显示DNN模型在选股中表现出色。

1、DNN原理介绍
 1.1 神经元
 1.2 DNN
 1.3 反向传播

2、实例：DNN模型选股
 2.1 策略步骤和模型参数
 2.2 回测结果

1. DNN原理介绍

1.1 神经元

神经网络的每个单元结构如下：

图1.神经元结构

其对应公式如下：
h W , b ( x ) = f ( W T x ) = f ( ∑ i = 1 3 w i x i + b ) h_{W,b}(x)=f(W^Tx)=f(\sum_{i=1}^3w_ix_i+b) hW,b​(x)=f(WTx)=f(i=1

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从理解需求、设计接口，到表结构设计、处理逻辑，最后生成源码，每个环节都有清晰指引，还能给出很多实用的建议，让新手快速上手项目开发，积累经验。在 Java 开发的圈子里，飞算 JavaAI 最近备受关注，获新华网、中国网、36 氪、深圳新闻网等多家权威媒体报道。以前手动写代码、SQL 脚本、配置文件，既繁琐又容易出错，现在基于它生成的代码框架，稍作调整补充即可，开发效率大幅提升。以前受限于开发效率，很多项目不敢接，现在凭借飞算 JavaAI 的助力，有了更多选择的机会，在职业道路上有了更广阔的发展空间。
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飞算JavaAI是一款革命性AI开发助手，专为Java开发者打造智能编程新体验。作为首个完整工程代码生成工具，它能通过自然语言输入直接输出含Spring Boot模块、接口逻辑和DB表设计的完整工程代码，大幅提升标准化模块开发效率。其核心能力包括：智能化需求分析、自动化软件设计、工程化代码输出，支持老项目重构、快速原型验证、脚手架搭建等全场景开发需求。通过引导式开发、智能编程辅助和自定义开发规范等功能，飞算JavaAI重新定义了AI编码价值，让Java开发变得高效、规范且充满乐趣。官网：feisuanyz.
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