deepdow（读作"wow"）是一个连接投资组合优化和深度学习的Python包。它的目标是促进一次前向传播就能完成权重分配的网络研究。
安装
pip install deepdow
资源
描述
deepdow尝试融合投资组合优化中的两个常见步骤
- 预测未来市场走势（LSTM、GARCH等）
- 优化问题设计和求解（凸优化等）
它通过构建层的流水线来实现这一目标。最后一层执行分配，而之前的所有层都作为特征提取器。整个网络是完全可微的，可以通过梯度下降算法优化其参数。
deepdow不是...
- 专注于主动交易策略，它只寻找在一定期限内持有的分配（买入并持有）
- 一个含义是与频繁、短期交易相关的交易成本不是主要考虑因素
- 强化学习框架，但是可以在其他深度学习应用中轻松重用
deepdow层 - 单一算法，相反，它是一个允许使用强大构建块进行简单实验的框架
一些特性
- 所有层都基于
torch构建并且完全可微 - 集成可微凸优化（
cvxpylayers） - 实现基于聚类的投资组合分配算法
- 多种数据加载策略（
RigidDataLoader，FlexibleDataLoader） - 通过回调与
mlflow和tensorboard集成 - 提供各种损失函数，如夏普比率、最大回撤等
- 易于扩展和定制
- 支持CPU和GPU
引用
如果您在研究中使用了deepdow（包括文档、示例和测试中提出的想法），请务必引用它。
要获取所有必要的引用信息，请点击本README开头的DOI徽章，您将自动重定向到外部网站。
请注意，我们目前使用的是Zenodo。
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