deepdow

deepdow (lire comme "wow") est un package Python qui connecte l'optimisation du portefeuille et l'apprentissage en profondeur. Son objectif est de faciliter la recherche sur les réseaux qui effectuent une allocation de poids dans une seule passe avant .

Installation

pip install deepdow

Ressources

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Description

deepdow tente de fusionner deux étapes très courantes dans l'optimisation du portefeuille

1. Prévision de l'évolution future du marché (LSTM, GARCH, ...)
2. Conception du problème d'optimisation et solution (optimisation convexe, ...)

Il le fait en construisant un pipeline de couches. La dernière couche effectue l'allocation et toutes les précédentes servent d'extracteurs de fonctionnalités. Le réseau global est entièrement différenciable et on peut optimiser ses paramètres par des algorithmes de descente de gradient.

deepdow n'est pas ...

• Focus sur les stratégies de trading actif, il ne trouve que des allocations à détenir sur un horizon ( acheter et maintenir )
  • Une implication est que les coûts de transaction associés aux transactions fréquentes à court terme ne seront pas une préoccupation principale
• Un cadre d'apprentissage par renforcement, cependant, on pourrait facilement réutiliser les couches deepdow dans d'autres applications d'apprentissage en profondeur
• Un seul algorithme, c'est plutôt un cadre qui permet une expérimentation facile avec des blocs de construction puissants

Certaines fonctionnalités

• Toutes les couches construites sur torch et entièrement différenciables
• intègre une optimisation convexe différente ( cvxpylayers )
• implémente les algorithmes d'allocation de portefeuille basés sur le clustering
• Plusieurs stratégies de mise en place de données ( RigidDataLoader , FlexibleDataLoader )
• Intégration avec mlflow et tensorboard via des rappels
• Fournit une variété de pertes comme le ratio Sharpe, un rabattement maximal, ...
• Simple à étendre et à personnaliser
• Prise en charge du processeur et du GPU

Citant

Si vous utilisez deepdow (y compris les idées proposées dans la documentation, des exemples et des tests) dans votre recherche, veuillez vous assurer de la citer . Pour obtenir toutes les informations de citation nécessaires, cliquez sur le badge DOI au début de cette lecture et vous serez automatiquement redirigé vers un site Web externe. Notez que nous utilisons actuellement Zenodo.