序章
金融データが増大し続け、より複雑になるにつれて、従来の統計手法と機械学習技術は課題に直面しています。多層ニューラル ネットワークの構築と大規模データのトレーニングと最適化を通じて、深層学習アルゴリズムはデータからより豊富で高度な特徴表現を抽出することができ、それによってより正確で安定した予測と意思決定の機能を提供します。
金融分野では、ディープラーニング アルゴリズムがいくつかの重要なタスクで広く使用されています。まず、リスク評価は金融機関にとって重要な課題の一つです。ディープラーニングアルゴリズムは、大規模な過去のデータを学習することで、データに隠れた潜在的なリスク要因を特定し、将来のリスク状況を予測できます。第二に、不正行為の検出は金融業界にとって不可欠なタスクです。ディープラーニング アルゴリズムは、取引パターンとユーザーの行動をモデル化することで異常なパターンや不正行為を発見し、金融機関の不正行為を特定して防止する能力を向上させることができます。
さらに、深層学習アルゴリズムは金融取引でも重要な役割を果たします。深層学習アルゴリズムは、市場データ、過去の取引データ、その他の関連情報をモデル化および予測することで、トレーダーがより多くの情報に基づいて取引の意思決定を行い、取引戦略の有効性と収益性を向上させるのに役立ちます。
ただし、金融分野での深層学習アルゴリズムの適用には、いくつかの課題と制限もあります。まず、データの品質と信頼性がアルゴリズムのパフォーマンスにとって重要です。第二に、アルゴリズムの解釈可能性と信頼性も金融監督部門とリスク管理部門の焦点です。したがって、深層学習アルゴリズムの開発と応用の過程において、金融分野での信頼性と安定性を確保するには、さらなる探索と研究が依然として必要です。
この記事では、金融分野におけるトップ 10 のディープラーニング アルゴリズムの原理と、金融分野でのユニークなアプリケーション ケースを簡単に紹介し、読者が独自のデータ セットとデータ セットを組み合わせることができるように、Python ディープ ラーニング コア コードのケース テンプレートを提供します。コードに基づいたアプリケーション シナリオ。
アルゴリズムとコード例の紹介
0 1
長短期記憶ネットワーク
Long Short-Term Memory (LSTM) は、シーケンス予測問題専用に設計されたリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) の一種です。従来の RNN とは異なり、LSTM は時系列データの長期依存関係を効果的にキャプチャできるため、金融分野で非常に役立ちます。
これらのネットワークには、長いシーケンスで情報を保存できるメモリ セルが含まれており、従来の RNN における勾配消失の問題を克服できます。LSTM は過去の情報を記憶して活用できるため、株価や経済指標などの金融時系列データの分析に適しています。
ユースケース: LSTM には、株価予測、アルゴリズム取引、ポートフォリオの最適化、不正行為の検出など、金融分野でさまざまな用途があります。また、経済指標を分析して市場動向を予測し、投資家がより多くの情報に基づいた意思決定を行えるようにすることもできます。
Python で LSTM を実装するサンプル コードを次に示します。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
# define the model
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(timesteps, feature_dim)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# compile the model
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# fit the model to the training data
model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test))上記のコードは簡略化されているため、実行するにはデータ変数に取り込む必要があります。次に、qstock を使用してデータを取得し、株価予測を例として、上記のテンプレートを拡張して実行します。
# 获取股票数据
import qstock as qs
import pandas as pd
import numpy as np
data = qs.get_price('hs300').iloc[:,0]
# 提取训练数据
train_data = data[:'2021']
train_prices = train_data.values.reshape(-1, 1)
# 数据归一化
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
train_scaled = scaler.fit_transform(train_prices)
# 创建训练数据集
X_train = []
y_train = []
timesteps = 30 # 时间步长，可根据需求进行调整
for i in range(timesteps, len(train_scaled)):
X_train.append(train_scaled[i - timesteps:i, 0])
y_train.append(train_scaled[i, 0])
X_train, y_train = np.array(X_train), np.array(y_train)
# 调整输入数据的维度
X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1))
# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1)))
model.add(LSTM(50))
model.add(Dense(1))
# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32)
# 提取测试数据
test_data = data['2022':]
test_prices = test_data.values.reshape(-1, 1)
# 数据归一化
test_scaled = scaler.transform(test_prices)
# 创建测试数据集
X_test = []
y_test = []
for i in range(timesteps, len(test_scaled)):
X_test.append(test_scaled[i - timesteps:i, 0])
y_test.append(test_scaled[i, 0])
X_test, y_test = np.array(X_test), np.array(y_test)
# 调整输入数据的维度
X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1))
# 使用模型进行预测
predicted_prices = model.predict(X_test)
import matplotlib.pyplot as plt
# 反归一化训练集和测试集的价格数据
train_prices_scaled = scaler.inverse_transform(train_scaled)
test_prices_scaled = scaler.inverse_transform(test_scaled)
# 反归一化预测结果
predicted_prices_scaled = scaler.inverse_transform(predicted_prices)
# 创建日期索引
train_dates = train_data.index[timesteps:]
test_dates = test_data.index[timesteps:]
plt.figure(figsize=(15, 7))
plt.plot(test_dates, test_prices_scaled[timesteps:], label='沪深300-测试数据');
plt.plot(test_dates, predicted_prices_scaled, label='LSTM预测收盘价格');
plt.legend();
0 2
畳み込みニューラル ネットワーク
畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) は、画像のようなグリッド状のデータ構造を処理および分析するように設計された深層学習手法のサブセットです。金融では、衛星画像やテキスト データなどの補完的なデータ ソースを評価するために広く使用されています。
CNN は複数のレイヤーで構成されており、各レイヤーが特徴抽出や分類などの特定のタスクを実行します。データ内のパターンや構造を識別する必要があるタスクに非常に効果的であるため、金融分野では特に効果的です。
ユースケース: 金融業界では、CNN はセンチメント分析、文書分類、さらには駐車場やタンカーの衛星画像に基づいた市場の動きの予測にも使用されています。さらに、取引データのパターンを分析することで、不正取引の検出にも役立ちます。
以下は、Python で CNN を実装するサンプル コードです。
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from keras.models import Sequential
# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3,3), activation='relu', input_shape=(input_rows, input_cols, input_channels)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=(3,3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(units=128, activation='relu'))
model.add(Dense(units=num_classes, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 将模型拟合到训练数据
model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=num_epochs, validation_data=(X_test, y_test))
# 在测试数据上评估模型
score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print(f'Test loss: {score[0]:.3f}')
print(f'Test accuracy: {score[1]:.3f}')0 3
オートエンコーダー
オートエンコーダーは、損失を少なくして入力データを再構成することで効果的なデータ モデルを学習する教師なし深層学習手法です。金融では、次元削減、データ圧縮、異常検出などのタスクに非常に役立ちます。
オートエンコーダはエンコーダとデコーダで構成されます。エンコーダは入力データを圧縮し、デコーダは圧縮された表現を使用して元のデータを再構築します。入力データと再構成されたデータの差を減らすようにネットワークに教えることにより、ネットワークはデータの簡略化された表現を学習します。
ユースケース: 金融におけるオートエンコーダーのアプリケーションにはポートフォリオの最適化が含まれており、大規模なデータセットの次元を削減するのに役立ちます。また、クレジット カード詐欺やインサイダー取引など、金融データの異常なパターンを検出するためにも使用できます。
以下は、Python でオートエンコーダーを実装するサンプル コードです。
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
# 定义编码器模型
inputs = Input(shape=(input_dim,))
encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu')(inputs)
# 定义解码器模型
decoded = Dense(input_dim, activation='sigmoid')(encoded)
# 定义自动编码器模型
autoencoder = Model(inputs, decoded)
# 编译自动编码器模型
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
# 将模型拟合到训练数据
autoencoder.fit(X_train, X_train, epochs=num_epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(X_test, X_test))
validation_data=(X_test, X_test)0 4
深層強化学習
深層強化学習 (DRL) は、深層学習と強化学習を組み合わせたもので、アルゴリズムが行動を学習し、長期的な報酬を最適化することで学習できるようになります。金融では、DRL はアルゴリズム取引やポートフォリオ管理などのタスクに適用されています。
DRL では、エージェントは環境と対話して特定の目標を達成します。エージェントは報酬または罰の形でフィードバックを受け取り、それに応じて自身の行動を調整します。深層学習技術を使用することで、エージェントは複雑な戦略を学習し、より適切な意思決定を行うことができます。
応用例: 金融分野では、DRL はアルゴリズム取引に使用されており、エージェントは株式やその他の資産を取引して利益を最大化する方法を学ぶことができます。これはポートフォリオ管理にも適用され、エージェントは過去のデータと市場状況に基づいてリスクと報酬のバランスを取る方法を学ぶことができます。
以下は、Python で DRL を実装する例です。
# 导入必要的库
import gym
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.optimizers import Adam
# 创建环境
env = gym.make('CartPole-v1')
# 创建神经网络
model = Sequential()
model.add(Dense(24, input_dim=4, activation='relu'))
model.add(Dense(24, activation='relu'))
model.add(Dense(2, activation='linear'))
model.compile(loss='mse', optimizer=Adam(lr=0.001))
# 使用深度强化学习训练模型
for episode in range(500):
state = env.reset()
state = np.reshape(state, [1, 4])
done = False
for time in range(500):
action = np.argmax(model.predict(state)[0])
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
reward = reward if not done else -10
next_state = np.reshape(next_state, [1, 4])
model.fit(state, model.predict(state), verbose=0)
state = next_state
if done:
break
# 进行预测
state = env.reset()
state = np.reshape(state, [1, 4])
done = False
while not done:
action = np.argmax(model.predict(state)[0])
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
next_state = np.reshape(next_state, [1, 4])
state = next_state0 5
敵対的生成ネットワーク
Generative Adversarial Networks (GAN) は、ジェネレーターとディスクリミネーターの 2 つのモデルで構成されるニューラル ネットワークの一種です。ディスクリミネーターは本物のサンプルと偽のサンプルを正確に区別することを目的としており、ジェネレーターは人工的なデータ サンプルを作成するために使用されます。銀行業務では、機械学習モデルのトレーニング用に偽の金融データを作成するために GAN が使用されます。
ディスクリミネーターの目標は、実際のサンプルと合成サンプルを正確に区別することであり、ジェネレーターの目標は、ディスクリミネーターを騙すのに十分なほど現実的なサンプルを作成することです。ジェネレーターとディスクリミネーターは敵対的なプロセスでトレーニングされます。GAN は、他の機械学習モデルをトレーニングするための偽の金融データの作成など、金融分野で使用されています。
応用シナリオ: GAN は金融分野で現実的な合成財務データを生成するために使用されており、希少データや機密データの制限を克服するのに役立ちます。また、金融機関のストレス テストやリスク評価のためのさまざまな市場シナリオをシミュレートすることもできます。
以下は、Python を使用して GAN を実装するサンプル コードです。
from keras.layers import Input, Dense, LeakyReLU
from keras.models import Model, Sequential
import numpy as np
# 定义判别器模型
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Dense(50, input_shape=(latent_dim,)))
discriminator.add(LeakyReLU(alpha=0.01))
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 编译判别器模型
discriminator.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 定义生成器模型
generator = Sequential()
generator.add(Dense(50, input_shape=(latent_dim,)))
generator.add(LeakyReLU(alpha=0.01))
generator.add(Dense(output_dim, activation='sigmoid'))
# 定义用于训练生成器的组合模型
gan = Sequential()
gan.add(generator)
gan.add(discriminator)
# 编译组合模型
gan.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
# 定义辅助函数
def sample_noise(batch_size, latent_dim):
"""生成随机噪声样本。"""
return np.random.rand(batch_size, latent_dim)
def sample_real_data(batch_size):
"""从数据集中抽样真实数据。"""
idx = np.random.randint(0, data.shape[0], batch_size)
return data[idx]
# 设置超参数
latent_dim = 10
batch_size = 32
num_epochs = 100
output_dim = data.shape[1]
# 训练GAN
for epoch in range(num_epochs):
# 生成合成数据样本
synthetic_data = generator.predict(sample_noise(batch_size, latent_dim))
# 连接合成数据和真实数据
real_data = sample_real_data(batch_size)
x = np.concatenate((synthetic_data, real_data))
# 为合成数据和真实数据创建标签
y = np.concatenate((np.zeros(batch_size), np.ones(batch_size)))
# 在合成数据和真实数据上训练判别器
d_loss, d_acc = discriminator.train_on_batch(x, y)
# 生成噪声作为生成器的输入
noise = sample_noise(batch_size, latent_dim)
# 训练生成器
g_loss = gan.train_on_batch(noise, np.ones(batch_size))
# 打印每个时期的损失和准确率
print(f'时期: {epoch+1}，判别器损失: {d_loss:.3f}，判别器准确率: {d_acc:.3f}，生成器损失: {g_loss:.3f}')0 6
変分オートエンコーダ
変分オートエンコーダ (VAE) は、確率的アプローチでオートエンコーダを拡張する生成深層学習アルゴリズムで、複雑なデータ分布をモデル化できるようにします。金融業界では、VAE はオプションの価格設定やリスク管理などのタスクに使用されています。
VAE は、オートエンコーダと同様に、エンコーダとデコーダで構成されます。ただし、潜在空間にわたる確率分布を学習するため、学習した分布から多様なサンプルを生成することが可能になります。複雑なデータ分布をモデル化できるため、金融アプリケーションに適しています。
アプリケーション シナリオ: VAE は金融分野のオプション価格設定などのタスクで使用されており、原資産の複雑な分布をモデル化できます。また、潜在的な将来シナリオの現実的なサンプルを生成するため、リスク管理にも非常に役立ち、金融機関がリスクをより効果的に評価および管理できるようになります。
以下は、Python を使用して VAE を実装するサンプル コードです。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
# 定义编码器模型
input_shape = (28, 28, 1)
latent_dim = 2
encoder_inputs = tf.keras.Input(shape=input_shape)
x = layers.Conv2D(32, 3, activation="relu", strides=2, padding="same")(encoder_inputs)
x = layers.Conv2D(64, 3, activation="relu", strides=2, padding="same")(x)
x = layers.Flatten()(x)
x = layers.Dense(16, activation="relu")(x)
z_mean = layers.Dense(latent_dim, name="z_mean")(x)
z_log_var = layers.Dense(latent_dim, name="z_log_var")(x)
# 定义采样层
def sampling(args):
z_mean, z_log_var = args
epsilon = tf.keras.backend.random_normal(shape=tf.shape(z_mean))
return z_mean + tf.exp(0.5 * z_log_var) * epsilon
z = layers.Lambda(sampling, output_shape=(latent_dim,))([z_mean, z_log_var])
# 定义解码器模型
decoder_inputs = layers.Input(shape=(latent_dim,))
x = layers.Dense(7 * 7 * 64, activation="relu")(decoder_inputs)
x = layers.Reshape((7, 7, 64))(x)
x = layers.Conv2DTranspose(64, 3, activation="relu", strides=2, padding="same")(x)
x = layers.Conv2DTranspose(32, 3, activation="relu", strides=2, padding="same")(x)
decoder_outputs = layers.Conv2DTranspose(1, 3, activation="sigmoid", padding="same")(x)
# 定义VAE模型
vae = tf.keras.Model(encoder_inputs, decoder_outputs)
# 定义损失函数
reconstruction_loss = tf.keras.losses.binary_crossentropy(encoder_inputs, decoder_outputs)
reconstruction_loss *= input_shape[0] * input_shape[1]
kl_loss = 1 + z_log_var - tf.square(z_mean) - tf.exp(z_log_var)
kl_loss = tf.reduce_mean(kl_loss, axis=-1)
kl_loss *= -0.5
vae_loss = tf.reduce_mean(reconstruction_loss + kl_loss)
vae.add_loss(vae_loss)
# 预测模型
vae.compile(optimizer="adam")
vae.fit(x_train, x_train, epochs=10, batch_size=128)
# 预测结果
x_test_encoded = vae.encoder.predict(x_test, batch_size=128)
x_test_decoded = vae.decoder.predict(x_test_encoded, batch_size=128)0 7
グラフニューラルネットワーク
グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、グラフ構造のデータを処理および分析するための深層学習アルゴリズムのクラスです。これらは、金融分野における不正行為の検出やリスク評価などのタスクに適用されています。
GNN はグラフ データを操作します。ノードはエンティティを表し、エッジはエンティティ間の関係を表します。彼らはノードとエッジの意味のある表現を学習し、データ内の複雑な関係を捉えることができます。複雑な関係をモデル化できるこの機能により、金融分野にも適用できるようになります。
アプリケーション シナリオ: GNN は金融分野で不正検出などのタスクに使用されており、顧客や取引など、金融ネットワーク内のエンティティ間の関係を分析できます。また、金融機関の相互接続性をモデル化し、システミック リスクを評価できるため、リスク評価にも非常に役立ちます。
以下は、Python を使用して GNN を実装するサンプル コードです。
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConv, global_max_pool
class GNN(torch.nn.Module):
def __init__(self, num_features, num_classes):
super(GNN, self).__init__()
self.conv1 = GCNConv(num_features, 16)
self.conv2 = GCNConv(16, num_classes)
def forward(self, data):
x, edge_index = data.x, data.edge_index
x = F.relu(self.conv1(x, edge_index))
x = F.dropout(x, training=self.training)
x = self.conv2(x, edge_index)
x = global_max_pool(x, data.batch)
return F.log_softmax(x, dim=1)
# 训练模型
model = GNN(num_features, num_classes)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
for epoch in range(100):
model.train()
optimizer.zero_grad()
out = model(data)
loss = criterion(out, data.y)
loss.backward()
optimizer.step()
# 预测结果并计算精确度和召回率
model.eval()
with torch.no_grad():
pred = model(data).max(dim=1)[1]
correct = pred.eq(data.y).sum().item()
total = len(data.y)
precision = correct / total
recall = precision
print(f"精确度：{precision}，召回率：{recall}")0 8
変圧器モデル
Transformer モデルは、自然言語処理などのシーケンス間のタスク用に設計された深層学習アルゴリズムのクラスです。これらは、金融分野の感情分析や財務書類の要約などのタスクに適用されて成功しています。
Transformer モデルは、セルフ アテンションと呼ばれるメカニズムに依存しており、これによりシーケンス内のさまざまな要素の重要性を比較検討できます。長距離の依存関係やコンテキスト情報をキャプチャできるこの機能は、テキスト データを含む金融アプリケーションに適しています。
アプリケーション シナリオ: Transformer モデルは、感情分析などのタスクに金融分野で使用されており、ニュース記事、ソーシャル メディアの投稿、または決算報告の記録を分析して、市場の傾向を予測できます。また、年次報告書や規制当局への提出書類などの財務文書を要約して、意思決定者に簡潔な洞察を提供することもできます。
以下は、Python を使用して Transformer を実装するサンプル コードです。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms
# 定义Transformer模型
class TransformerModel(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=10, d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6, dim_feedforward=2048, dropout=0.1):
super(TransformerModel, self).__init__()
self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(
nn.TransformerEncoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead, dim_feedforward=dim_feedforward, dropout=dropout),
num_layers=num_encoder_layers
)
self.fc = nn.Linear(d_model, num_classes)
def forward(self, x):
x = self.transformer_encoder(x)
x = x.mean(dim=0)
x = self.fc(x)
return x
# 定义数据转换
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])
# 加载MNIST数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root='data/', train=True, transform=transform, download=True)
test_dataset = datasets.MNIST(root='data/', train=False, transform=transform)
# 定义数据加载器
batch_size = 128
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)
# 实例化模型和优化器
model = TransformerModel().to(device)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 定义损失
# 训练模型
epochs = 10
for epoch in range(1, epochs+1):
model.train()
for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
images, labels = images.to(device), labels.to(device)
optimizer.zero_grad()
outputs = model(images)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
# 在测试集上评估模型
model.eval()
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for images, labels in test_loader:
images, labels = images.to(device), labels.to(device)
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print(f"Epoch [{epoch}/{epochs}], Loss: {loss.item():.4f}, Test Accuracy: {(correct/total)*100:.2f}%")0 9
深い信念のネットワーク
Deep Belief Networks (DBN) は、階層構造を使用してデータを表現する方法を学習できる深層学習アルゴリズムです。金融では、特徴抽出、分類、回帰などのタスクに使用されています。
DBN は、制限付きボルツマン マシン (RBM) またはその他の教師なし学習アルゴリズムの複数の層によってスタックされます。各層は、より抽象的かつ高レベルの方法でデータを表現することを学習し、ネットワークがデータ内の複雑なパターンや関係をキャプチャできるようにします。
アプリケーション シナリオ: DBN は、株価の予測、市場センチメントの分析、金融時系列データのモデリングなどのタスクに金融分野で適用されています。また、大規模なデータセットの隠れたパターンを特定し、債務不履行の可能性を判断するのに役立つため、信用リスク評価にも使用できます。さらに、DBN はさまざまな資産や市場要因間の階層関係を学習できるため、ポートフォリオの最適化や資産配分にも役立ちます。
以下は、Python を使用して DBN を実装するサンプル コードです。
import tensorflow as tf
# 定义Deep Belief Network的各层
n_inputs = 784 # 输入特征数
n_hidden1 = 500 # 第一隐藏层的神经元数
n_hidden2 = 200 # 第二隐藏层的神经元数
n_outputs = 10 # 输出类别数
# 创建函数来定义每一层的权重和偏置
def create_layer(input_size, output_size, name):
with tf.name_scope(name):
weights = tf.Variable(tf.truncated_normal([input_size, output_size], stddev=0.1), name='weights')
biases = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[output_size]), name='biases')
return weights, biases
# 定义网络的输入占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, n_inputs], name='x')
# 定义每一层的权重和偏置
w1, b1 = create_layer(n_inputs, n_hidden1, 'hidden1')
w2, b2 = create_layer(n_hidden1, n_hidden2, 'hidden2')
w3, b3 = create_layer(n_hidden2, n_outputs, 'output')
# 定义网络的各层
hidden1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x, w1) + b1)
hidden2 = tf.nn.relu(tf.matmul(hidden1, w2) + b2)
logits = tf.matmul(hidden2, w3) + b3
# 定义网络的标签占位符
y = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None], name='y')
# 定义损失函数（交叉熵）
cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=y)
loss = tf.reduce_mean(cross_entropy, name='loss')
# 定义优化器（Adam）
learning_rate = 0.01
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate)
training_op = optimizer.minimize(loss)
# 定义准确率矩阵
correct = tf.nn.in_top_k(logits, y, 1)
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct, tf.float32))
# 定义初始设置
init = tf.global_variables_initializer()
saver = tf.train.Saver()
# 导入数据集 (MNIST)
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/")
# 训练模型
n_epochs = 10
batch_size = 100
with tf.Session() as sess:
init.run()
for epoch in range(n_epochs):
for iteration in range(mnist.train.num_examples // batch_size):
X_batch, y_batch = mnist.train.next_batch(batch_size)
sess.run(training_op, feed_dict={x: X_batch, y: y_batch})
acc_train = accuracy.eval(feed_dict={x: X_batch, y: y_batch})
acc_test = accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels})
print("Epoch:", epoch, "Train accuracy:", acc_train, "Test accuracy:", acc_test)
save_path = saver.save(sess, "./my_model.ckpt")
# 利用模型进行预测
with tf.Session() as sess:
saver.restore(sess, "./my_model.ckpt")
X_new_scaled = [...] # 要预测的数据
y_pred = sess.run(logits, feed_dict={x: X_new_scaled})
y_pred_class = tf.argmax(y_pred, axis=1).eval()0 10
カプセルネットワーク
Capsule Networks (CapsNet) は、データ内の空間階層や全体の関係をキャプチャできないなど、従来の畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) の制限の一部に対処する革新的な深層学習アーキテクチャです。CapsNet は比較的新しいものですが、金融を含むさまざまな分野で大きな可能性を示しています。
CapsNet は、入力のさまざまなプロパティを表すニューロンの小さなグループであるカプセルで構成されます。これらのカプセルは層に編成されており、ネットワーク内の他のカプセルと通信できます。CapsNet は、入力内の方向、スケール、位置に関係なく、オブジェクトやパターンを認識する方法を学習できるため、CNN よりも堅牢かつ柔軟になります。
アプリケーション シナリオ: CapsNet は、データ内のパターン、関係、または構造の認識を伴う金融分野のさまざまなタスクに適用できます。これらはセンチメント分析に使用でき、金融ニュースやソーシャル メディア データ内の単語やフレーズ間の階層関係をキャプチャできます。さらに、CapsNet は、さまざまな借り手の特性とデフォルト リスクの間の複雑な関係を特定する方法を学習できるため、信用リスク評価にも使用できます。また、市場予測、不正行為検出、およびパターン認識と堅牢性が必要なその他のアプリケーションにも使用できます。
以下は、Python を使用して CapsNet を実装するサンプル コードです。
from keras import layers
from keras import models
from keras import backend as K
from keras.utils import to_categorical
from keras.datasets import mnist
# 加载MNIST数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
# 重新调整输入数据的形状
train_images = train_images.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0
test_images = test_images.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0
# 将标签转换为独热编码
train_labels = to_categorical(train_labels)
test_labels = to_categorical(test_labels)
# Define the Capsule Network architecture
class CapsuleLayer(layers.Layer):
def __init__(self, num_capsules, capsule_dim, routings=3, **kwargs):
super(CapsuleLayer, self).__init__(**kwargs)
self.num_capsules = num_capsules
self.capsule_dim = capsule_dim
self.routings = routings
self.activation = layers.Activation('softmax')
self.W = self.add_weight(shape=[num_capsules, 784, capsule_dim],
initializer='glorot_uniform',
trainable=True)
def call(self, inputs):
inputs_expand = K.expand_dims(inputs, 1)
inputs_tiled = K.tile(inputs_expand, [1, self.num_capsules, 1, 1])
inputs_hat = K.batch_dot(inputs_tiled, self.W, [3, 2])
b = K.zeros(shape=[K.shape(inputs_hat)[0], self.num_capsules, 784])
for i in range(self.routings):
c = self.activation(b)
outputs = K.batch_dot(c, inputs_hat, [2, 3])
if i < self.routings - 1:
b += outputs
else:
return K.reshape(outputs, [-1, self.num_capsules * self.capsule_dim])
def compute_output_shape(self, input_shape):
return tuple([None, self.num_capsules * self.capsule_dim])
input_shape = (28, 28, 1)
inputs = layers.Input(shape=input_shape)
conv1 = layers.Conv2D(filters=256, kernel_size=9, strides=1, padding='valid', activation='relu')(inputs)
primary_capsules = layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=9, strides=2, padding='valid')(conv1)
primary_capsules = layers.Reshape(target_shape=[-1, 8])(primary_capsules)
digit_capsules = CapsuleLayer(num_capsules=10, capsule_dim=16, routings=3)(primary_capsules)
output = layers.Dense(units=10, activation='softmax')(digit_capsules)
# Define the model
model = models.Model(inputs=inputs, outputs=output)
# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# Train the model
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=128, validation_data=(test_images, test_labels))
# Evaluate the model
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)
# Predict some results
predictions = model.predict(test_images[:10])
print('Predictions:', predictions)エピローグ
金融分野における深層学習アルゴリズムの応用は画期的な進歩をもたらし、金融機関に多くの機会と課題をもたらしています。ディープラーニング アルゴリズムを利用することで、金融機関はビッグデータをより深く理解し活用し、業務効率と意思決定の質を向上させることができます。ただし、金融分野での深層学習アルゴリズムの適用には、データのプライバシーとセキュリティ、アルゴリズムの解釈可能性など、依然としていくつかの問題が残っていることにも注意する必要があります。したがって、技術の研究開発、規制政策、業界標準への継続的な努力が必要です。深層学習アルゴリズムのさらなる開発と革新により、金融分野での応用事例や成功事例がさらに増えることが期待されます。これらのアルゴリズムの継続的な進化により、より正確で信頼性の高い予測および意思決定機能が金融機関に提供され、金融業界の革新と発展が促進されます。
英文原文"Top 10 Deep Learning Algorithms in Finance" , Christophe Atten
リンク: https://medium.datadriveninvestor.com/top-10-deep-learning-algorithms-in-finance-5b70ed251bb7
Python 財務定量化について
財務定量化の分野での Python アプリケーションの共有に重点を置きます。Knowledge Planet に参加すると、無料の qstock ソース コード、30 g 以上のクオンツ投資ビデオ資料、クオンツ ファイナンス関連の PDF 資料、公式アカウント記事 Python の完全なソース コード、ブロガーとの直接コミュニケーション、質問への回答などが入手できます。個人の WeChat sky2blue2を追加すると、15% 割引になります。
