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因⼦选币（⼀）：深度学习选币框架

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因⼦选币策略

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策略的分类

•择时（时序）策略

•选币（截面）策略

•套利策略

•事件驱动策略

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选币（截面）策略在做什么

时序（TS）

timeBTCUSDTETHUSDTSOLUSDTADAUSDT…ZECUSDTZILUSDT

T

截面（CS）T+1弱强弱弱强

T+2

…price

T+n

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选币策略能达到什么效果

•单策略

•SP3-4

•ANNR40-50%

•策略组合

•SP4-5

•ANNR40-50%

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假如你已经有了⼀个因⼦…

•不考虑资产定价等等问题

•不考虑因⼦的学术定义

•纯粹从实战出发，怎么构建整套选币的流程？

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选币策略框架：数据流

数据特征因⼦策略组合

DATAFEATUREFACTORALPHAPORTFOLIO

最原始包含⼀定信息选币信号

有选币能⼒波动较低

信噪比低未必能选币满⾜持仓要求

分布正常⾜够分散

脏乱差数据⼲净绩效达标

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选币策略框架：筛⼦的比喻

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深度学习介绍

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深度学习≠⼤模型

•第⼀反应：⼤模型

•实际上：

•预训练⼤模型+微调目前在⾦融数据预测领域表现不佳

•数据的信噪比、数量、预测范式的变化

•深度学习对⾦融数据预测的意义

•非线性

•三家公司的PE分别是0.1，10，200，哪个更好？

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深度学习≈矩阵运算

•模拟动物⼤脑的神经元⽹络？是，也不是

•张量（Tensor）==⾼维数组

•张量X送到⽹络里做线性、非线性的变换，最终输出指定形状的结果，就是神经⽹络

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深度学习算法分类

•RNN（RecurrentNeuralNetwork）：循环神经⽹络，多用于处理时间序列数据

•LSTM、GRU

•CNN（ConvolutionalNeuralNetwork）：卷积神经⽹络，多用于处理图像数据

•GNN（GraphNeuralNetwork）：图神经⽹络，多用于学习截面数据

•Transformer

•基于自注意⼒机制的深度学习模型

•在自然语⾔处理中效果很好，在⾦融数据上效果⼀般

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我们是如何应用深度学习的

《深度学习选币框架》《A