【华泰金工林晓明团队】AlphaNet：因子挖掘神经网络——华泰人工智能系列之三十二
华泰金融工程 发布于 2020-06-15 09:06:38
林晓明 S0570516010001 研究员
陈 烨 S0570518080004 研究员李子钰 S0570519110003 研究员何 康 S0570118080081 联系人王晨宇 S0570119110038 联系人
报告发布时间：2020年6月14日
摘要本文构建了端到端的因子挖掘神经网络AlphaNet，并测试了其有效性
过去10年，基于神经网络的深度学习模型引领了人工智能的发展。与传统的机器学习不同，深度学习模型通过端到端(endtoend)的方式，直接从原始数据中提取特征并针对目标做出预测，从而避免了多步骤学习的人工干预和信息损失。然而将深度学习运用于多因子选股时，套用现有模型可能效果会不达预期，需要量身定制合适的网络结构。本文为了整合多因子选股中的因子生 ( 点击阅读全文 )
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陈 烨 S0570518080004 研究员李子钰 S0570519110003 研究员何 康 S0570118080081 联系人王晨宇 S0570119110038 联系人
报告发布时间：2020年6月14日
摘要本文构建了端到端的因子挖掘神经网络AlphaNet，并测试了其有效性
过去10年，基于神经网络的深度学习模型引领了人工智能的发展。与传统的机器学习不同，深度学习模型通过端到端(endtoend)的方式，直接从原始数据中提取特征并针对目标做出预测，从而避免了多步骤学习的人工干预和信息损失。然而将深度学习运用于多因子选股时，套用现有模型可能效果会不达预期，需要量身定制合适的网络结构。本文为了整合多因子选股中的因子生 ( 点击阅读全文 )
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