【摘 要】
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随着统计学与计算机科学的不断发展,量化交易逐渐兴起.从统计模型到深度学习模型,量化的模型与策略一直在被不断丰富.人们根据金融中的数据特征与数据标签,不断训练拟合其中
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随着统计学与计算机科学的不断发展,量化交易逐渐兴起.从统计模型到深度学习模型,量化的模型与策略一直在被不断丰富.人们根据金融中的数据特征与数据标签,不断训练拟合其中的关系并尝试预测,当模型预测胜率较高时便可将策略投入市场.目前而言,人们对于模型的训练手段主要还是基于标签的有监督训练.在传统的有监督深度学习中,LSTM神经网络被证明对于金融数据特征具有一定的抓取与预测能力,但是由于金融数据噪音大,信息比率低等特点,模型训练有时同样过于依赖数据所给的绝对数值或者标签,对预测产生一定影响.针对数据特点与模型训练的问题,本文采取一种新的视角,尝试用半监督训练手法训练模型来对比有监督训练,这样一种半监督方法不仅仅能够运用于金融数据的分析,还能够运用到各种其他问题例如图像识别等等.本文具体针对金融数据的价格涨跌分类问题,将GAN(generative adversarial network)网络,一种利用网络训练网络的半监督学习模式运用其中.这样通过GAN网络便可有一定的虚拟数据来协助分类任务的完成,一定程度上减少模型对于数据绝对标签的依赖.GAN网络中的判别网络设置为性能较优的LSTM神经网络,实证分析表明,基于半监督GAN网络训练下的LSTM神经网络对于传统的有监督训练下的LSTM神经网络在量化交易上有一定优化.
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