幻方是国内知名的量化投资公司，看了他们很多路演，用到很多机器学习、深度学习等技术。


在BigQuant社区有用户复现了幻方的深度学习选股模型 《使用深度学习DNN构建选股模型》，并且其他用户在此基础上优化到100%年化收益。这个模型目前还比较初级，还有很多可以改进的地方，但为量化投资提供了很好的新的思路。

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<span]在某路演活动上看到的幻方用DNN来构建量化策略模型（PPT归属幻方，不便于分享，幻方在原文下方进行了回复，有兴趣的请自行联系幻方）。于是用了1个小时做了模型复现，在BigQuant模型上做深度学习很方便。

<span]模型没有做任何调优，欢迎前往文末原文克隆优化，一些可以优化的方向：

• 预测目标：可以修改数据标注，预测1天、3天、5天或者其他周期的收益作为标注
• 训练数据：可以选择不同时段数据作为训练
• 模型参数：训练迭代次数，学习率等等
• 特征选择：幻方他们使用了apha101和国泰君安191里面的98个因子。需要注意的，特征值需要一些预处理，比如归一化，标准化，clip等。把特征值控制在-1到1左右
  

策略地址：《使用深度学习DNN构建选股模型》


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