【源码】基于Python的AlphaNet多因子量化选股系统

项目简介

随着金融市场数据日益丰富和计算能力提升，越来越多研究者尝试用神经网络进行量化选股研究。本项目构建了基于神经网络的多因子选股模型——AlphaNet，旨在从原始量价数据中提取有效特征，以此预测股票未来收益率。

项目的主要特性和功能

1. 数据输入处理：将个股原始量价数据整理成二维“数据图片”形式，便于神经网络处理。
2. 特征提取层：借鉴遗传规划特征构建思想，利用多种自定义运算网络层提取特征。
3. 批标准化层（BN层）：对特征进行标准化处理，提升网络训练效果。
4. 池化层：对特征进行“模糊化”操作，降低数据维度。
5. 全连接层：对接预测目标，对提取的特征进行加权合成。
6. 因子测试与回测：进行单因子IC测试和分层测试，构建行业市值中性的中证500增强策略并回测。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件。 1. 环境准备：安装Python环境，并配置相应的深度学习库（如TensorFlow或PyTorch）。 2. 数据准备：准备股票池数据，包含个股的历史量价信息，按项目需求整理数据格式。 3. 运行代码：将源码文件置于Python环境中，运行主程序。 4. 模型训练与预测：根据设定参数进行模型训练，用训练好的模型进行预测。 5. 结果分析：分析预测结果，开展策略回测，评估模型效果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】