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基于混合量子-经典神经网络模型的股价预测
被引量：
6
1
作者
张晓旭
高振涛
+2 位作者
吴磊
李鑫
卢明静
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期16-23,共8页
股票预测本质上是数据挖掘的问题,大盘走势是一个很好的股票买卖时机抉择信号。在量化分析中,常用深度学习技术对大盘历史数据进行拟合与特征提取,为股票投资提供决策参考。该文首先训练了一个经典深度神经网络对沪深300的日K量价数据...
股票预测本质上是数据挖掘的问题,大盘走势是一个很好的股票买卖时机抉择信号。在量化分析中,常用深度学习技术对大盘历史数据进行拟合与特征提取,为股票投资提供决策参考。该文首先训练了一个经典深度神经网络对沪深300的日K量价数据进行监督学习,实现了一个输出"涨跌"概率的二分类预测器,并以此制定策略进行模拟交易,利用测试集数据计算累积收益率,从而评估投资策略的优劣。此外,还构造了一种混合量子-经典神经网络模型,充分利用量子计算的线路模型特点,构造参数化变分量子线路,实现了量子前馈神经网络。在量子线路学习框架中,将股票的特征因子编码到量子态的振幅上,通过训练量子神经网络U的参数θ,迭代得到一个最优的分类器。量子算法的运行时间比经典算法少了7.7%,预测准确率更高,回报率高出3%,因此证明了量子算法的表达力强、鲁棒性高的特点。
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关键词
深度学习
混合量子-
经典神经网络
量子金融
股价预测
技术面因子
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职称材料
信用评级的简约神经网络算法
被引量：
1
2
作者
赵禹骅
李栋龙
李可柏
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第23期201-203,224,共4页
运用经济资源的“边际效用递减”原理,分析了信用评级知识的非线性特点,着眼于神经网络算法的结构、函数和收敛算法三部件逻辑独立性,分析了经典神经网络算法拓扑结构的复杂性引致的算法参数调整过度复杂问题,提出了简约神经网络的拓扑...
运用经济资源的“边际效用递减”原理,分析了信用评级知识的非线性特点,着眼于神经网络算法的结构、函数和收敛算法三部件逻辑独立性,分析了经典神经网络算法拓扑结构的复杂性引致的算法参数调整过度复杂问题,提出了简约神经网络的拓扑结构,证明了在全部结点函数线性且全部隐层结点函数过原点的条件下经典神经网络与简约神经网络具有等价性,设计了基于简约网络的算法,算法结果获得了较高的拟合精度。
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关键词
经典神经网络
简约
神经网络
非线性
信用等级
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职称材料
信用评级的简约神经网络算法研究
被引量：
1
3
作者
赵禹骅
顾国维
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2006年第4期898-900,共3页
针对经典神经网络算法中参数调整过度复杂的问题,分析银行信用评级知识非线性的特点,提出简约神经网络的拓朴结构,证明了在全部节点函数线性且全部隐层节点函数过原点的条件下,经典神经网络与简约神经网络具有等价性。在此基础上,设计...
针对经典神经网络算法中参数调整过度复杂的问题,分析银行信用评级知识非线性的特点,提出简约神经网络的拓朴结构,证明了在全部节点函数线性且全部隐层节点函数过原点的条件下,经典神经网络与简约神经网络具有等价性。在此基础上,设计了基于简约网络的算法,简化了参数调整过程,算法结果获得了满意的拟合精度。
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关键词
经典神经网络
简约
神经网络
非线性
信用等级
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职称材料
题名
基于混合量子-经典神经网络模型的股价预测
被引量：
6
1
作者
张晓旭
高振涛
吴磊
李鑫
卢明静
机构
建信金融科技有限责任公司
四川元匠科技有限公司
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期16-23,共8页
基金
建信金融科技有限责任公司研究性课题(KT2000050)
成都市重点研发支撑计划重大科技应用示范项目(2021-YF09-00114-GX)的资助。
文摘
股票预测本质上是数据挖掘的问题,大盘走势是一个很好的股票买卖时机抉择信号。在量化分析中,常用深度学习技术对大盘历史数据进行拟合与特征提取,为股票投资提供决策参考。该文首先训练了一个经典深度神经网络对沪深300的日K量价数据进行监督学习,实现了一个输出"涨跌"概率的二分类预测器,并以此制定策略进行模拟交易,利用测试集数据计算累积收益率,从而评估投资策略的优劣。此外,还构造了一种混合量子-经典神经网络模型,充分利用量子计算的线路模型特点,构造参数化变分量子线路,实现了量子前馈神经网络。在量子线路学习框架中,将股票的特征因子编码到量子态的振幅上,通过训练量子神经网络U的参数θ,迭代得到一个最优的分类器。量子算法的运行时间比经典算法少了7.7%,预测准确率更高,回报率高出3%,因此证明了量子算法的表达力强、鲁棒性高的特点。
关键词
深度学习
混合量子-
经典神经网络
量子金融
股价预测
技术面因子
Keywords
deep learning
hybrid quantum-classical neural network
quantum finance
stock market prediction
technical indicators
分类号
TP389.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
信用评级的简约神经网络算法
被引量：
1
2
作者
赵禹骅
李栋龙
李可柏
机构
同济大学环境科学与工程学院
广西工学院信息与计算科学系
东南大学经济管理学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第23期201-203,224,共4页
基金
广西青年科学基金资助项目(编号:04470008)
文摘
运用经济资源的“边际效用递减”原理,分析了信用评级知识的非线性特点,着眼于神经网络算法的结构、函数和收敛算法三部件逻辑独立性,分析了经典神经网络算法拓扑结构的复杂性引致的算法参数调整过度复杂问题,提出了简约神经网络的拓扑结构,证明了在全部结点函数线性且全部隐层结点函数过原点的条件下经典神经网络与简约神经网络具有等价性,设计了基于简约网络的算法,算法结果获得了较高的拟合精度。
关键词
经典神经网络
简约
神经网络
非线性
信用等级
Keywords
classical neural network, contracted neural network, nonlinear, credit rating
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
信用评级的简约神经网络算法研究
被引量：
1
3
作者
赵禹骅
顾国维
机构
同济大学环境科学与工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2006年第4期898-900,共3页
文摘
针对经典神经网络算法中参数调整过度复杂的问题,分析银行信用评级知识非线性的特点,提出简约神经网络的拓朴结构,证明了在全部节点函数线性且全部隐层节点函数过原点的条件下,经典神经网络与简约神经网络具有等价性。在此基础上,设计了基于简约网络的算法,简化了参数调整过程,算法结果获得了满意的拟合精度。
关键词
经典神经网络
简约
神经网络
非线性
信用等级
Keywords
classical neural network
contracted neural network
nonlinear
creidt rating
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混合量子-经典神经网络模型的股价预测
张晓旭
高振涛
吴磊
李鑫
卢明静
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
信用评级的简约神经网络算法
赵禹骅
李栋龙
李可柏
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
信用评级的简约神经网络算法研究
赵禹骅
顾国维
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2006
1
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职称材料
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