随着机器学习和神经网络技术的发展,利用这些技术来协助投资决策越来越受关注。目前已经有一些公开可获得的资源,允许个人投资者研究和实验不同的神经网络投资策略。本文将总结2020年一些公开的免费神经网络投资策略、代码库、论文和Reddit讨论,以供参考。
Github上一些相关的代码库
Github上已经有一些开源的基于神经网络的投资策略实现,如Stock-Prediction-Models、Deep-Trading、Alphalens等。这些项目提供了不同模型的代码实现,一些还包含了回测数据和结果分析。投资者可以基于这些代码进行研究和测试。
arXiv上一些相关的论文
在arXiv上可以找到一些基于神经网络进行股票、外汇等市场预测的学术论文。这些论文阐述了不同的模型方法论,并给出了实验结果。如A Hybrid Neural Network Model for Stock Market Forecasting、Can neural networks outperform GARCH-class models in Value-at-Risk estimation等。
Reddit相关讨论串
在Reddit的一些子版块如algotrading、StockMarket、MachineLearning等,都有人对利用神经网络进行投资决策的讨论。这些讨论串会分享一些想法、经验和代码。但是评论的质量参差不齐,需要谨慎参考。
公开数据来测试模型
一些历史金融市场数据是公开可获得的,因此可以用真实市场数据来测试不同的神经网络投资策略模型。例如Yahoo Finance等提供的历史股票数据。利用这些数据对模型进行测试可以使结果更具参考价值。
综上所述,通过一些公开渠道已经可以获得不同的免费神经网络投资策略代码库、论文和讨论内容。这为个人投资者提供了方便实验和研究神经网络在投资决策中的应用。但是这些资源的质量参差不齐,使用时需要谨慎判断。