【摘 要】
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当前国内的量化投资领域正在稳健发展当中,其在证券市场中的应用有着广泛的需求。伴随着深度学习的迅速发展,基于深度学习的股票量化投资策略正逐步成为跨学科研究热点。相比于量化投资早期通过技术分析制定投资组合的方法,基于深度学习的方法能得到更加精确的股票价格变化趋势,帮助投资者制定更合理的量化投资组合。然而,股票的价格受到宏观经济、汇率、新闻媒体等诸多因素影响,使得证券市场的量化投资应用颇具挑战。本文基于
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当前国内的量化投资领域正在稳健发展当中,其在证券市场中的应用有着广泛的需求。伴随着深度学习的迅速发展,基于深度学习的股票量化投资策略正逐步成为跨学科研究热点。相比于量化投资早期通过技术分析制定投资组合的方法,基于深度学习的方法能得到更加精确的股票价格变化趋势,帮助投资者制定更合理的量化投资组合。然而,股票的价格受到宏观经济、汇率、新闻媒体等诸多因素影响,使得证券市场的量化投资应用颇具挑战。本文基于深度学习对量化投资进行研究,主要进行了如下工作:（1）针对股价短期预测问题,本文通过采用空洞卷积和本文设计的股票建模方法帮助提升模型对股票时间序列数据的特征学习能力,通过添加CBAM注意力机制帮助模型关注重要特征,同时借鉴DenseNet在网络中增加通道连接来帮助提升特征传播和特征复用,构建了 ADCNN模型,实验测试结果表明ADCNN短期预测能力明显超过其他对比模型,泛化能力较好,具备一定的盈利能力和抗风险能力。（2）针对当前许多模型存在长期预测能力不足的问题,本文将近年提出的PF-LSTM作为基本单元构建编码-解码结构提升特征学习能力,同时结合Luong全局注意力机制提升长期预测效果,设计了 PF-Seq2Seq模型,实验结果表明PF-Seq2Seq长期预测能力突出,短期预测能力良好,盈利能力和抗风险能力表现出色。
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2018年重庆一公交车上爆发了司乘冲突,在无人阻止的情况下冲突愈演愈烈,然后相互殴打导致公交车失控坠江。该案件在网络上引起了剧烈的反响,掀起了一阵舆论狂潮,使得这类问题受到公众的广泛关注。2018年7月26日一男子被误认为是小偷,情绪失控,抢夺公交车司机的方向盘。仅仅2018年该类案件就已高达25起。司乘冲突引发的危害公共安全的案件已不是少数,这类案件对国家公共财产造成了严重的损害,将公民人身安全
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