deepdow

deepdow (dibaca sebagai "wow") adalah paket Python yang menghubungkan optimasi portofolio dan pembelajaran mendalam. Tujuannya adalah untuk memfasilitasi penelitian jaringan yang melakukan alokasi berat dalam satu umpan ke depan .

Instalasi

pip install deepdow

Sumber daya

• Memulai
• Dokumentasi terperinci
• Lebih banyak contoh

Keterangan

deepdow berupaya menggabungkan dua langkah yang sangat umum dalam optimasi portofolio

1. Perkiraan Evolusi Pasar Masa Depan (LSTM, Garch, ...)
2. Desain dan Solusi Masalah Optimalisasi (Optimasi Cembung, ...)

Ia melakukannya dengan membangun pipa lapisan. Lapisan terakhir melakukan alokasi dan semua yang sebelumnya berfungsi sebagai ekstraktor fitur. Jaringan keseluruhan sepenuhnya dapat dibedakan dan seseorang dapat mengoptimalkan parameternya dengan algoritma keturunan gradien.

deepdow bukan ...

• Berfokus pada strategi perdagangan aktif, ia hanya menemukan alokasi yang harus diadakan di atas beberapa cakrawala ( beli dan tahan )
  • Salah satu implikasi adalah bahwa biaya transaksi yang terkait dengan perdagangan jangka pendek yang sering, tidak akan menjadi perhatian utama
• Namun, kerangka pembelajaran penguatan, orang mungkin dengan mudah menggunakan kembali lapisan deepdow di aplikasi pembelajaran mendalam lainnya
• Algoritma tunggal, sebagai gantinya, itu adalah kerangka kerja yang memungkinkan eksperimen mudah dengan blok bangunan yang kuat

Beberapa fitur

• Semua lapisan yang dibangun di atas torch dan sangat berbeda
• mengintegrasikan optimasi cembung yang dapat dibedakan ( cvxpylayers )
• Menerapkan algoritma algoritma portofolio berbasis pengelompokan
• beberapa strategi dataloading ( RigidDataLoader , FlexibleDataLoader )
• Integrasi dengan mlflow dan tensorboard melalui Callbacks
• Memberikan variasi kerugian seperti rasio Sharpe, penarikan maksimum, ...
• mudah untuk memperluas dan menyesuaikan
• Dukungan CPU dan GPU

Mengutip

Jika Anda menggunakan deepdow (termasuk ide yang diusulkan dalam dokumentasi, contoh dan tes) dalam penelitian Anda , pastikan untuk mengutipnya . Untuk mendapatkan semua informasi mengutip yang diperlukan, klik lencana DOI di awal Readme ini dan Anda akan secara otomatis diarahkan ke situs web eksternal. Perhatikan bahwa kami saat ini menggunakan Zenodo.