ISBN/价格: | 978-7-5638-3298-9:CNY45.00 |
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作品语种: | chi |
出版国别: | CN 110000 |
题名责任者项: | 机器学习与股票择时/.邱月著 |
出版发行项: | 北京:,首都经济贸易大学出版社:,2021.10 |
载体形态项: | 140页:;+图:;+24cm |
一般附注: | 项目资助 国家自然科学基金青年科学基金项目“标签聚合学习视角下破产预测模型与方法研究”(71901155) 阶段性成果 |
提要文摘: | 本书改进了FA算法的动态搜索能力, 将MFA算法应用于变量的选取及参数寻优, 系统地构建了基于MFASVM的量化择时模型; 针对传统神经网络层数不足等局限性, 提出一种适用于股票择时问题的混合CNNRNN模型, 由一维CNN模块 (卷积层和池化层)、RNN模块 (双层LSTM和双层GRU)、ReLU激活函数层组成, 并进行了实证研究, 为相关学者后续研究提供了新思路和新方法。 |
题名主题: | 机器学习 应用 股票投资 |
中图分类: | F830.91 |
个人名称等同: | 邱月 著 |
记录来源: | CN 湖北三新 20220823 |