【源码】基于深度学习的投资策略优化系统

项目简介

本项目是一个基于深度学习的投资策略优化系统，通过分析和优化金融数据来提升投资决策的准确性和效率。项目涵盖数据获取、预处理、模型训练到结果评估的全流程，为投资者提供一套完整工具链。

项目的主要特性和功能

1. 数据获取与处理：通过phase0.py获取金融数据，用phase1.py进行数据预处理和特征生成，利用label_based_graph.py和label_based_return.py进行数据标签计算。
2. 模型训练与评估：使用phase2.py进行模型训练和评估，支持GraphCNN.py和MLP.py等多种深度学习模型，通过process.py管理模型训练和验证流程。
3. 结果可视化与分析：使用vision.py进行模型性能的可视化和评估，提供modify.py用于数据和模型参数的调整。

安装使用步骤

环境搭建

• 安装Miniconda或Anaconda。
• 复制项目仓库到本地。
• 在项目根目录下创建并激活虚拟环境： bash conda env create -n invest-env -f environment.yml conda activate invest-env

数据获取与处理

• 运行phase0.py获取数据： bash python phase0.py
• 运行phase1.py进行数据预处理： bash python phase1.py

模型训练与评估

• 运行phase2.py进行模型训练和评估： bash python phase2.py
• 使用process.py管理模型训练和验证流程。

结果可视化与分析

• 使用vision.py进行结果可视化： bash python vision.py
• 使用modify.py调整数据和模型参数。

注意事项

• 确保数据源的可靠性和完整性。
• 在使用模型前，进行充分的训练和验证。
• 本项目提供的模型和脚本仅供参考，投资有风险，请慎重决策。

下载地址

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