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申请/专利权人：华侨大学
摘要：本发明公开了一种基于多频率时序残差网络的阿尔法因子挖掘方法及装置，包括：构建基于多频率时序残差网络的阿尔法因子挖掘模型并训练，得到经训练的阿尔法因子挖掘模型，阿尔法因子挖掘模型包括至少两个残差块、至少两个BN层和一个全连接层，每个残差块包括并行设置的GRU模型和LSTM模型；将不同频率的预处理后的特征数据输入到经训练的阿尔法因子挖掘模型，不同频率的预处理后的特征数据输入到不同的残差块中，分别经过GRU模型和LSTM模型，得到第一特征和第二特征并相加，得到残差块的输出特征，每个残差块的输出特征输入到对应的BN层，所有BN层的输出结果进行拼接，拼接后的特征输入全连接层，得到阿尔法因子的预测值，能够提高预测的准确度。
主权项：1.一种基于多频率时序残差网络的阿尔法因子挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：构建基于多频率时序残差网络的阿尔法因子挖掘模型并训练，得到经训练的阿尔法因子挖掘模型，所述阿尔法因子挖掘模型包括至少两个残差块、至少两个BN层和一个全连接层，每个残差块后面连接有一个BN层，每个所述残差块包括并行设置的GRU模型和LSTM模型；获取不同频率的数据并进行预处理，得到不同频率的预处理后的特征数据；将不同频率的预处理后的特征数据输入到所述经训练的阿尔法因子挖掘模型，不同频率的预处理后的特征数据输入到不同的残差块中，分别经过GRU模型和LSTM模型，得到第一特征和第二特征，所述第一特征和第二特征相加得到所述残差块的输出特征，每个残差块的输出特征输入到对应的所述BN层，所有BN层的输出结果进行拼接，拼接后的特征输入所述全连接层，得到阿尔法因子的预测值；对所述阿尔法因子的预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华侨大学 基于多频率时序残差网络的阿尔法因子挖掘方法及装置
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