deepdow

deepdow （「wow」と読む）は、ポートフォリオの最適化と深い学習を接続するPythonパッケージです。その目標は、 1つのフォワードパスで重量配分を実行するネットワークの研究を促進することです。

インストール

pip install deepdow

リソース

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説明

deepdow 、ポートフォリオの最適化で2つの非常に一般的なステップをマージしようとします

1. 市場の将来の進化の予測（LSTM、Garch、...）
2. 最適化の問題の設計とソリューション（凸最適化、...）

これは、レイヤーのパイプラインを構築することによって行われます。最後のレイヤーは割り当てを実行し、以前のすべてのレイヤーが特徴抽出器として機能します。ネットワーク全体は完全に微分可能であり、勾配降下アルゴリズムによってパラメーターを最適化できます。

deepdowそうではありません...

• 積極的な取引戦略に焦点を当てているため、一部の地平線上に保持される配分のみが見つかります（購入と保留）
  • 1つの意味は、頻繁な短期取引に関連する取引コストが主な関心事ではないということです
• ただし、強化学習フレームワークは、他のディープラーニングアプリケーションでdeepdowレイヤーを簡単に再利用することができます
• 単一のアルゴリズム、代わりに、それは強力なビルディングブロックを簡単に実験できるフレームワークです

いくつかの機能

• すべての層は、 torchの上に構築され、完全に微分可能です
• 微分可能な凸最適化（ cvxpylayers ）を統合する
• クラスタリングベースのポートフォリオ割り当てアルゴリズムを実装します
• 複数のデータロード戦略（ RigidDataLoader 、 FlexibleDataLoader ）
• コールバックを介したmlflowおよびtensorboardとの統合
• Sharpe比率、最大のドローダウンなどのさまざまな損失を提供します...
• 簡単に拡張してカスタマイズできます
• CPUおよびGPUサポート

引用

あなたの研究でdeepdow （ドキュメント、例、テストで提案されているアイデアを含む）を使用する場合は、それを引用してください。必要な引用情報をすべて取得するには、このREADMEの開始時にDOIバッジをクリックすると、外部Webサイトに自動的にリダイレクトされます。現在、Zenodoを使用していることに注意してください。