交易动量转换器项目教程

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trading-momentum-transformerThis code accompanies the the paper Trading with the Momentum Transformer: An Intelligent and Interpretable Architecture (https://arxiv.org/pdf/2112.08534.pdf).项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/trading-momentum-transformer

1. 项目的目录结构及介绍

trading-momentum-transformer/
├── data/
│   ├── raw/
│   ├── processed/
│   └── external/
├── models/
│   ├── checkpoints/
│   └── trained_models/
├── notebooks/
│   └── exploratory/
├── src/
│   ├── data/
│   ├── features/
│   ├── models/
│   └── visualization/
├── config/
│   └── config.yaml
├── main.py
├── requirements.txt
└── README.md

• data/: 存储数据文件，包括原始数据、处理后的数据和外部数据。
• models/: 存储模型文件，包括检查点和训练好的模型。
• notebooks/: 存储Jupyter笔记本，用于数据探索和分析。
• src/: 包含项目的源代码，分为数据处理、特征工程、模型训练和可视化等模块。
• config/: 存储配置文件，如config.yaml。
• main.py: 项目的启动文件。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• README.md: 项目说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

main.py 是项目的启动文件，负责初始化配置、加载数据、训练模型和保存结果。以下是main.py的基本结构：

import argparse
from src.data import load_data
from src.models import train_model
from config import config

def main(args):
    # 加载配置
    cfg = config.load_config(args.config)
    
    # 加载数据
    data = load_data(cfg)
    
    # 训练模型
    model = train_model(data, cfg)
    
    # 保存模型
    model.save(cfg.model_path)

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Trading Momentum Transformer")
    parser.add_argument("--config", type=str, default="config/config.yaml", help="Path to the config file")
    args = parser.parse_args()
    main(args)

3. 项目的配置文件介绍

config/config.yaml 是项目的配置文件，包含数据路径、模型参数、训练参数等配置项。以下是config.yaml的一个示例：

data:
  raw_path: "data/raw/"
  processed_path: "data/processed/"
  external_path: "data/external/"

model:
  name: "MomentumTransformer"
  epochs: 100
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001

train:
  model_path: "models/trained_models/"
  checkpoint_path: "models/checkpoints/"

• data: 数据路径配置。
• model: 模型参数配置。
• train: 训练参数配置。

通过以上配置文件，可以灵活调整项目的数据源、模型参数和训练过程。

trading-momentum-transformerThis code accompanies the the paper Trading with the Momentum Transformer: An Intelligent and Interpretable Architecture (https://arxiv.org/pdf/2112.08534.pdf).项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/trading-momentum-transformer