基于卷积神经网络的人工智能选股策略研究

基于卷积神经网络的人工智能选股策略研究

摘要

近年来，人工智能技术在金融领域的应用日益广泛，其中卷积神经网络（CNN）凭借其强大的特征提取能力，在图像识别等领域取得了突破性进展。本研究探索将CNN应用于股票市场，构建基于CNN的人工智能选股模型。

研究方法

1. 数据收集与预处理: 收集股票历史交易数据、财务数据等多维度数据，并进行清洗、标准化等预处理操作。
2. 特征工程: 将预处理后的数据转化为二维图像格式，例如 candlestick 图表、热力图等，作为CNN模型的输入。
3. 模型构建与训练: 构建CNN模型，利用历史数据训练模型，并根据验证集结果对模型进行调优。
4. 模型评估与回测: 采用多种指标对模型进行评估，例如准确率、收益率、夏普比率等，并进行历史回测以验证模型的有效性。

预期结果

本研究构建一个基于CNN的人工智能选股模型，能够有效地从股票市场数据中学习模式，识别潜在的投资机会，并为投资者提供决策支持。

未来展望

未来将进一步探索更先进的深度学习模型和更丰富的特征工程方法，以提高选股模型的准确性和鲁棒性，并将其应用于实际的投资组合管理中。