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LSTM and XGboost are used to forecast multi-factor convertible bonds and stocks
☆10Updated 2 years ago
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- 使用随机森林、bp神经网络、LSTM神经网络、GRU对股票收盘价进行回归预测。Random forest, BP neural network, LSTM neural network and GRU are used to predict the closing pric…☆53Updated 5 years ago
- 一个简单的量化研究框架，具备基本的数据获取、因子分析、机器学习、回测及结果分析功能☆48Updated 3 years ago
- Try to predict stock price with LSTM、GAN and DRL, exploring the features of news and technical indicators，which help improving perfomance…☆100Updated 5 years ago
- 算法根据单个板块或单只股票的历史数据判断板块指数或个股次日收盘价信息，得到相应的调仓对策。可回归（预测具体价格）可分类（预测涨跌）。 长短期记忆模型(LSTM)是循环神经网络(RNN)的一种，每个输入样本都是一个序列（如某板块20天的四价一量）用这个序列预测结果。它认为某些…☆62Updated 5 years ago
- A Study on Stock Price Prediction and Quantitative Strategy - Based on Deep Learning 『深層学習に基づく株価予測とクオンツ戦略に関する研究』基于深度学习的股票价格预测和量化策略研究☆31Updated 3 years ago
- ☆98Updated 3 years ago
- （陆续更新）重新整理过的基于机器学习的股票价格预测算法，里面包含了基本的回测系统以及各种不同的机器学习算法的股票价格预测，包含：LSTM算法、Prophet算法、AutoARIMA、朴素贝叶斯、SVM等☆68Updated 5 years ago
- 使用LSTM对股票价格进行回归预测，对股价涨跌进行分类预测。We use LSTM to forecast the stock price and classify the rise and fall of the stock price.☆18Updated 5 years ago
- 使用机器学习进行股票预测并指导短线(预测未来3日股价)交易。☆79Updated 3 years ago
- pytorch实现用LSTM做股票价格预测☆274Updated 5 years ago
- 复现华泰证券《强化学习初探与DQN择时》研报中的DQN模型与效果☆34Updated 2 years ago
- 升级后的gplearn， 支持包含时序和截面参数的自定义函数，例如均线☆61Updated last year
- 迅投QMT全推行情记录☆35Updated this week
- 基于神经网络的通用股票预测模型 A general stock prediction model based on neural networks☆269Updated last year
- Backtrader量化策略研报复现☆31Updated 3 years ago
- 改进gplearn,主要使用在股票公式挖掘☆97Updated 5 years ago
- Attempt to use XGBoost in stock price prediction☆87Updated 5 years ago
- 基于LSTM的股票价格预测☆66Updated 6 years ago
- 沪深300指数增强模型☆85Updated 5 years ago
- 对于一个板块内的股票使用Kmeans聚类剔除垃圾股，利用遗传算法分析上市公司的财务指标，从基本面的角度得出合理的股票选择模型，帮助投资者在某个板块内确定出选择高收益股票的标准，策略样本外回测计效见backtest.png文件。☆70Updated 4 years ago
- 基于streamlit的因子分析app☆74Updated 3 months ago
- 基于机器学习的股票投资算法，使用到了Auto-ARIMA、LSTM、SVM、Prophet、朴素贝叶斯、移动平均算法等多个算法，从信息收集、算法分析、回测等多个方面进行分析，从消息面、基本面、技术面三种分析方法进行分析。☆97Updated 5 years ago
- LSTM 实现的股票最高价预测☆142Updated 2 years ago
- Temporal Convolutional Neural Net for stock selection, using a Genetic Algorithm for feature selection☆33Updated 4 years ago
- 使用Python复现Black-Litterman模型。Black-Litterman模型创造性地采用贝叶斯方法将投资者对预期收益的主观看法与资产的市场均衡收益相结合，有效地解决了Markowitz均值-方差模型中投资者难以准确估计各个投资品种预期收益率、以及其权重对预期收…☆147Updated 5 years ago
- 用深度学习对含噪时间序列数据进行预测☆28Updated 4 months ago
- Built a practical Multi-Factor Backtesting Framework from scratch based on Huatai Security's(One of China's largest sell side) financial …☆62Updated 2 years ago
- 基于机器学习方法构建多因子选股模型：RandomForest, GBDT, Adaboots, xgboost，MLP, Linear Model, LSTM☆209Updated 5 years ago
- 金融时间序列（预测分析 / 相似度 / 数据处理）☆243Updated last year
- 沪深300指数纯因子组合构建☆52Updated 6 years ago