Deep-Quant 项目推荐

Deep-Quant 项目推荐

deep-quant Deep learning for forecasting company fundamental data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deep-quant

1. 项目基础介绍和主要编程语言

Deep-Quant 是一个专注于使用深度学习技术来预测公司基本面数据的开源项目。该项目由 Euclidean Technologies, LLC 开发和维护，旨在通过历史基本面数据和其他辅助数据（如历史价格和宏观经济数据）来预测公司未来的财务状况。项目的主要编程语言是 Python，同时也使用了少量的 Shell 和 Perl 脚本。

2. 项目的核心功能

Deep-Quant 的核心功能包括：

• 数据准备：项目提供了工具来准备和处理数据，支持从 Wharton Research Data Services (WRDS) 获取数据，也提供了一个开源数据集供测试使用。

• 模型构建：用户可以通过配置文件定义神经网络的类型、架构和其他超参数，从而训练深度学习模型。项目支持多种神经网络类型，并提供了灵活的配置选项。

• 预测生成：训练完成后，用户可以生成对公司未来基本面的预测，并输出预测结果。

• 超参数搜索：项目内置了超参数搜索工具，支持网格搜索和遗传算法，帮助用户优化模型性能。

• 不确定性量化 (UQ)：项目还支持不确定性量化，允许用户通过特定的深度学习模型来估计预测的不确定性，并计算置信区间。

3. 项目最近更新的功能

根据项目的最新活动，Deep-Quant 最近更新的功能可能包括：

• 模型优化：进一步优化了神经网络模型的训练过程，提升了预测的准确性和效率。

• 数据处理改进：改进了数据处理流程，减少了数据准备时间，并提高了数据的准确性。

• 超参数搜索增强：增加了新的超参数搜索算法，提升了搜索效率和结果的稳定性。

• 文档更新：更新了项目的文档，提供了更详细的安装和使用指南，帮助新用户更快上手。

Deep-Quant 是一个功能丰富且不断发展的开源项目，适合对深度学习和量化金融感兴趣的开发者和研究人员使用。

deep-quant Deep learning for forecasting company fundamental data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deep-quant