关于深度学习在股票价格预测与量化策略中的应用研究（含Python代码、文档及数据）.zip

简介：
本资源深入探讨了深度学习技术在股票市场分析中的应用，特别是针对股价预测和量化交易策略。内容包含详尽的Python编程实例、相关文档以及历史金融数据集，为研究者与实践者提供了宝贵的学习材料和实验基础。 【资源说明】1. 该资源包括项目的全部源码，下载后可以直接使用！2. 此项目适合作为计算机、数学、电子信息等相关专业的课程设计、期末大作业或毕业设计参考，可作为学习与借鉴的资料。3. 若需实现其他功能，请自行调试，并确保能理解代码并热爱钻研。 本项目基于深度学习技术对股票价格进行预测和量化策略研究，采用Python编写源码，提供项目说明文档、数据集及PPT演示文稿。具体流程如下： 首先从因子库中选取通过IR检验的50个价量因子，并对其进行去极值处理、缺失值填充、标准化以及中性化等预处理步骤；接着利用LightGBM模型对这些因子进行重要性排序，筛选出前10个最重要的因子作为后续分析的基础。然后使用BiLSTM（双向长短期记忆）网络对选出的这十个价量因子进行组合建模，并基于此构建量化投资策略，最后通过实证与回测验证该策略的有效性和市场基准指数对比。 实验数据包括： - A股市场的日线交易数据集：包含5872309条记录及11个特征字段（如股票代码、日期、开盘价等）； - 中证全指的日线数据集：含5057项样本，涵盖七个关键指标。 因子构建方面，则基于遗传规划和人工挖掘技术生成特定的算子列表，并结合基础金融信息形成复杂且具有预测价值的价格变动模型。最终构建出的BiLSTM网络结构包括一个双向循环层（100个神经元）及三层全连接层，通过引入Dropout机制防止过拟合现象的发生。 整个实验过程中使用了SGD优化器和MSE损失函数，并设置了400轮迭代周期以及每批次处理1024条记录的参数设置。这些配置确保模型能够高效地学习到大量金融数据中的潜在规律性，从而为股票市场预测提供有力支持。