量化模型之偏置卷积神经网络处理混频时间序列专题会

金融时间序列通常包含多个维度,不同维度数据的采样频率也不一致。本次介绍一种可用于处理混频时间序列的神经网架构:显著-偏置卷积神经网络。首先我们介绍显著-偏置卷积神经网络架构,然后尝试利用周频的螺纹钢库存数据和日频的螺纹钢期货主力数据进行预测。

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▌活动主题:华泰期货量化模型之偏置卷积神经网络处理混频时间序列专题会

▌主办单位:华泰期货有限公司

▌承办单位:华泰期货研究院

▌活动时间:2017年12月29日 15:30

▌活动内容:会议主题及主讲人

量化模型之偏置卷积神经网络处理混频时间序列专题会---陈维嘉

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  • 原文链接http://kuaibao.qq.com/s/20171229B0561X00?refer=cp_1026
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