deepdow

deepdow ( "WOW"로 읽음)는 포트폴리오 최적화 및 딥 러닝을 연결하는 파이썬 패키지입니다. 그 목표는 하나의 순방향 패스 에서 무게 할당을 수행하는 네트워크에 대한 연구를 촉진하는 것입니다.

설치

pip install deepdow

자원

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설명

deepdow 포트폴리오 최적화에서 두 가지 매우 일반적인 단계를 통합 하려고 시도합니다.

1. 시장의 미래 진화 예측 (LSTM, Garch, ...)
2. 최적화 문제 설계 및 솔루션 (볼록 최적화, ...)

층의 파이프 라인을 구성함으로써 그렇게합니다. 마지막 레이어는 할당을 수행하고 이전의 모든 레이어는 기능 추출기 역할을합니다. 전체 네트워크는 완전히 차별화 가능 하며 그라디언트 하강 알고리즘으로 매개 변수를 최적화 할 수 있습니다.

deepdow 는 ...

• 활발한 거래 전략에 중점을 둔 이는 일부 지평에 대한 할당을 발견합니다 ( 구매 및 보류 )
  • 한 가지 의미는 빈번하고 단기 거래와 관련된 거래 비용이 주요 관심사가 아니라는 것입니다.
• 그러나 강화 학습 프레임 워크는 다른 딥 러닝 애플리케이션에서 deepdow 레이어를 쉽게 재사용 할 수 있습니다.
• 단일 알고리즘 대신 강력한 빌딩 블록을 쉽게 실험 할 수있는 프레임 워크입니다.

일부 기능

• torch 에 구축되고 완전히 차별화 가능한 모든 레이어
• 차별화 가능한 볼록 최적화 ( cvxpylayers ) 통합
• 클러스터링 기반 포트폴리오 할당 알고리즘을 구현합니다
• 다중 데이터로드 전략 ( RigidDataLoader , FlexibleDataLoader )
• 콜백을 통한 mlflow 및 tensorboard 와의 통합
• Sharpe 비율, 최대치점과 같은 다양한 손실을 제공합니다.
• 확장하고 사용자 정의하기가 간단합니다
• CPU 및 GPU 지원

인용

연구에서 deepdow (문서, 예제 및 테스트에 제안 된 아이디어 포함)를 사용하는 경우 인용하십시오 . 필요한 모든 인용 정보를 얻으려면이 readme의 시작 부분에서 DOI 배지를 클릭하면 자동으로 외부 웹 사이트로 리디렉션됩니다. 우리는 현재 Zenodo를 사용하고 있습니다.