网站怎么做图片动态图片不显示衡阳房产网站建设

网站怎么做图片动态图片不显示,衡阳房产网站建设,大学生活动策划书模板,网站建设主机端口功能说明与风险警示 本策略通过长短期记忆网络#xff08;LSTM#xff09;模型整合价格序列、成交量动态及技术指标特征#xff0c;构建时序预测模型用于金融市场方向判断。核心功能包含#xff1a;1) 多源数据标准化处理#xff1b;2) 技术指标衍生计算#xff1b;3) 时…功能说明与风险警示本策略通过长短期记忆网络LSTM模型整合价格序列、成交量动态及技术指标特征构建时序预测模型用于金融市场方向判断。核心功能包含1) 多源数据标准化处理2) 技术指标衍生计算3) 时序特征工程4) LSTM网络参数优化。该策略存在过拟合风险、滞后效应及黑箱模型可解释性不足等问题实际部署需配合严格的风险管理机制。数据预处理与特征工程基础数据规范化importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerdefpreprocess_data(df,feature_cols):实现多维度数据的归一化处理scalers{col:MinMaxScaler(feature_range(0,1))forcolinfeature_cols}processeddf.copy()forcolinfeature_cols:processed[col]scalers[col].fit_transform(processed[col].values.reshape(-1,1)).flatten()returnprocessed,scalers技术指标矩阵构建defcalculate_technical_indicators(df):生成包含趋势和波动率特征的技术指标集# 移动平均线系统df[MA5]df[close].rolling(window5).mean()df[MA20]df[close].rolling(window20).mean()# 动量指标df[RSI]compute_rsi(df[close])df[MACD],df[MACD_signal]compute_macd(df[close])# 波动率度量df[ATR]compute_atr(df[high],df[low],df[close])# 成交量加权指标df[VWAP](df[volume]*df[close]).cumsum()/df[volume].cumsum()returndf.dropna()LSTM模型架构设计三维输入张量构造defcreate_sequences(data,target_col,sequence_length):将时间序列转换为监督学习格式X,y[],[]foriinrange(len(data)-sequence_length):# 提取窗口内的价格、成交量和技术指标seqdata.iloc[i:(isequence_length)]X.append(seq.values)# 下一时刻的涨跌标记y.append(1ifdata.iloc[isequence_length][target_col]data.iloc[isequence_length-1][target_col]else0)returnnp.array(X),np.array(y)混合注意力机制层fromtensorflow.keras.layersimportAttention,LSTM,Dense,Dropoutdefbuild_lstm_model(input_shape,num_features):构建带注意力机制的LSTM网络inputstf.keras.Input(shapeinput_shape)# 第一层LSTM捕获时序依赖xLSTM(64,return_sequencesTrue)(inputs)xDropout(0.3)(x)# 第二层LSTM提取高层特征xLSTM(32,return_sequencesTrue)(x)xAttention()([x,x])# 自注意力机制# 全连接层进行特征融合xDense(16,activationrelu)(x)outputsDense(1,activationsigmoid)(x)returntf.keras.Model(inputsinputs,outputsoutputs)训练流程与验证体系时空交叉验证方案deftemporal_cv_split(data,n_splits5):按时间顺序划分训练测试集split_pointsnp.linspace(0,len(data),n_splits1,dtypeint)[1:-1]folds[]foriinrange(n_splits):train_endsplit_points[i]test_endsplit_points[i1]ifin_splits-1elselen(data)folds.append((data.iloc[:train_end],data.iloc[train_end:test_end]))returnfolds类别平衡处理class_weightscompute_class_weight(balanced,classesnp.unique(y_train),yy_train)historymodel.fit(X_train,y_train,validation_data(X_val,y_val),class_weightdict(enumerate(class_weights)),batch_size32,epochs100,callbacks[EarlyStopping(patience10,restore_best_weightsTrue)])实盘部署关键要素在线特征更新管道classRealtimeFeatureUpdater:实时维护特征矩阵的增量更新组件def__init__(self,window_size60):self.window_sizewindow_size self.feature_bufferdeque(maxlenwindow_size)defupdate_features(self,new_tick):接收新行情数据并更新特征缓冲区current_featuresself._compute_current_features(new_tick)self.feature_buffer.append(current_features)iflen(self.feature_buffer)self.window_size:returnnp.array(self.feature_buffer)returnNonedef_compute_current_features(self,tick):实时计算各项技术指标# 实现包括指数平滑移动平均线(EWMA)# 真实波幅(ATR)递推计算等pass置信度校准模块defcalibrate_confidence(predictions,actuals,methodisotonic):使用等渗回归校准预测置信度fromsklearn.isotonicimportIsotonicRegression irIsotonicRegression(increasingTrue)calibrated_probsir.fit_transform(predictions,actuals)# 绘制可靠性曲线plt.figure(figsize(8,6))binned_truth,bin_edges,_histogram(actuals,predictions,bins10)plot_reliability_diagram(binned_truth,bin_edges)returncalibrated_probs策略有效性验证样本外测试框架defbacktest_strategy(model,test_data,initial_capital100000):模拟交易执行过程评估策略表现portfolio_value[initial_capital]position0foriinrange(len(test_data)-SEQUENCE_LENGTH):# 获取当前预测信号pred_signalmodel.predict(test_data[i:iSEQUENCE_LENGTH])[0][0]# 根据信号调整仓位ifpred_signal0.5andposition0:positionportfolio_value[-1]/test_data[close].iloc[iSEQUENCE_LENGTH]portfolio_value.append(portfolio_value[-1]-test_data[close].iloc[iSEQUENCE_LENGTH]*position)elifpred_signal0.5andposition0:portfolio_value.append(portfolio_value[-1]test_data[close].iloc[iSEQUENCE_LENGTH]*position)position0else:portfolio_value.append(portfolio_value[-1])# 计算绩效指标returnsnp.diff(portfolio_value)/portfolio_value[:-1]sharpe_rationp.mean(returns)/(np.std(returns)1e-8)*np.sqrt(252)max_drawdowncompute_max_drawdown(portfolio_value)return{final_value:portfolio_value[-1],sharpe_ratio:sharpe_ratio,max_drawdown:max_drawdown,win_rate:np.mean(returns0)}