Closed laycoding closed 4 years ago
@happynoom ,首先，谢谢大佬的分享！投资小白，请教几个问题 1，拜读了一下您的代码，您帮我看一下我的理解对不对：关于数据部分看到dataset下，有26个文件，猜测是26支标的（对应代码），1991年至2007年6464（或不到）天的开，最高，收，最低，交易量的数据。您将这些所有数据，按照日期先后划分，得到一个train,val部分。每个部分由这26支标的所提取的特征（根据selector选取特征），得到输入为[30, 73]的输入，30为窗口大小（每次输入网络某一个标的30天的数据），73为每日特征的长度，预测得到一个P（您在README讲的很清楚了，不再赘述） 2，为什么要选取这26支标的呢？（可以认为都是成分股或者股指？），那老师有试验过，加入更多数据么，结果如何呢？有没有考虑过正负样本的问题呢？ 3，关于label的设定，我看到是这样设定的，并不是纯粹的变化率，您能解释一下么？https://github.com/happynoom/DeepTrade_keras/blob/99511c7ea49e7edced551e384882136f03ce7d96/chart.py#L31-L39
谢谢！期待您的回答
@happynoom ,首先，谢谢大佬的分享！投资小白，请教几个问题 1，拜读了一下您的代码，您帮我看一下我的理解对不对：关于数据部分看到dataset下，有26个文件，猜测是26支标的（对应代码），1991年至2007年6464（或不到）天的开，最高，收，最低，交易量的数据。您将这些所有数据，按照日期先后划分，得到一个train,val部分。每个部分由这26支标的所提取的特征（根据selector选取特征），得到输入为[30, 73]的输入，30为窗口大小（每次输入网络某一个标的30天的数据），73为每日特征的长度，预测得到一个P（您在README讲的很清楚了，不再赘述） 2，为什么要选取这26支标的呢？（可以认为都是成分股或者股指？），那老师有试验过，加入更多数据么，结果如何呢？有没有考虑过正负样本的问题呢？ 3，关于label的设定，我看到是这样设定的，并不是纯粹的变化率，\cdot \text{ratio}\cdot (\text{decay})^{(i)}$)
您能解释一下么？https://github.com/happynoom/DeepTrade_keras/blob/99511c7ea49e7edced551e384882136f03ce7d96/chart.py#L31-L39
谢谢！期待您的回答