🚀 快速阅读架构：基于多层感知器（MLP），通过规划、时辰和股票羼杂处理股票数据。功能：捕捉股票规划、时辰和股票间的复杂有关性，算计下一个走动日的收盘价。应用：适用于量化投资、风险处罚、算法走动和投资组合优化等场景。正文（附启动示例）StockMixer 是什么

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公众号: 蚝油菜花 - StockMixer

StockMixer 是上海交通大学推出的用于股票价钱算计的多层感知器（MLP）架构，具备简便且庞杂的算计智商。该架构通过规划羼杂、时辰羼杂和股票羼杂三个体式处理和算计股票数据，灵验捕捉股票规划、时辰和股票间的复杂有关性。

时辰羼杂支配多圭臬时辰片断信息，股票羼杂基于市集情状影响个股，从而完满更准确的算计。StockMixer 在减少内存使用和沟通资本的同期，在多个股票市集基准测试中发达优异，卓越多种先进的算计步伐。

聚色StockMixer 的主邀功能规划羼杂：通过矩阵乘法和激活函数模拟每只股票-时辰对里面规划之间的互相作用，提真金不怕火对改日股票趋势有信息量的高等别潜在特征。时辰羼杂：基于多圭臬时辰片断的信推辞换来捕捉股票价钱畅通中的时辰趋势和格式，姐妹花支撑模子从不同时间圭臬提真金不怕火特征。股票羼杂：学习从扫数这个词市集到个股再回到扫数这个词市集的股票情状，模拟股票之间的复杂有关性，更谨慎地建模股票有关性。算计股票价钱：辘集上述羼杂得到的特征暗示，算计下一个走动日的收盘价。StockMixer 的技能旨趣多层感知器（MLP）架构：基于 MLP，通过线性沟通复杂度和简便的架构处理股票数据。信推辞换：基于 MLP 结构在不同维度（规划、时辰和股票）之间交换信息，增强模子的发达力。残差联结和层归一化：用残差联结保握输入和羼杂特征之间的均衡，层归一化减少数据偏移的影响。多圭臬时辰片断：将时辰序列分割成不同大小的片断，拿获不同时间圭臬上的特征。股票到市集和市集到股票的影响：基于两个 MLP 结构学习潜在的股票情状，用这些情状影响个股，模拟股票之间的有关性。亏空函数瞎想：辘集点总结和成对名次感知亏空，优化模子用最小化算计和本体讲述率之间的均方格外，保握高预期讲述股票的相对规则。怎样启动 StockMixer1. 环境树立

确保已安设以下依赖：

Python 3.7torch~=1.10.1numpy~=1.21.5PyYAML， pandas， tqdm， matplotlib2. 数据集准备

原始数据集（NASDAQ、NYSE 和 S&P500）可从以下邻接获得：

NASDAQ/NYSE: https://github.com/fulifeng/Temporal_Relational_Stock_RankingS&P500: https://github.com/thanhtrunghuynh93/estimate3. 启动代码

裁剪 train.py 中的树立西瓜影音播放，然后启动以下敕令：

python src/train.py资源GitHub 仓库：https://github.com/SJTU-DMTai/StockMixer技能论文：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/28681 本站仅提供存储作事，扫数内容均由用户发布，如发现存害或侵权内容，请点击举报。