基于一维卷积神经网络模型的AI量化智能选股策略

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bigquant/article/details/122215722

本文探讨了将一维卷积神经网络（CNN）应用于时间序列分析，特别是用于股票市场的智能选股策略。通过介绍CNN的基本原理，包括反向传播和图像识别，然后详细阐述了一维CNN如何提取时间序列特征，并给出了一个实例展示如何构建和应用一维CNN模型进行因子选股。实验证明，一维CNN模型在股票市场中展现出良好的预测效果。

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这是早前BigQuant专题研究：基于卷积神经网络CNN的深度学习因子选股模型。卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），是计算机视觉研究和应用领域中最具影响力的模型之一。同样，如果将时间看作一个空间维度，类似于二维图像的高度或宽度，CNN也可以对时间序列处理产生令人惊喜的效果。本文首先大致介绍了CNN的原理，然后详细解释了一维CNN模型如何进行应用于时间序列并进行特征选取，最后以一个实例展示一维CNN模型在因子选股方面的应用。

1.CNN原理介绍

1.1 反向传播算法

1.2 CNN图像识别原理

2.一维CNN在时间序列中的应用

2.1 一维卷积

2.2 一维池化

3.实例：CNN模型选股

1.CNN原理介绍

1.1 反向传播算法

反向传播（Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度，这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。一句话解释：前向传递输入信号直至输出产生误差，反向传播误差信息更新权重矩阵。以没有隐层的神经网络为例，如逻辑回归，其中小黄帽代表输出层节点，左侧接受输入信号，右侧产生输出结果，小蓝猫则代表了误差，指导参数往更优的方向调整。由于小蓝猫可以直接将误差反馈给小黄帽，同时只有一个参数矩阵和小黄帽直接相连，所以可以直接通过误差进行参数优化（实线），迭代几轮，误差会降低到最小。

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