deepdow

deepdow

融合深度学习的投资组合优化框架

deepdow是一个Python开源项目,致力于连接投资组合优化和深度学习。它通过构建完全可微分的层级管道,实现市场预测和优化问题设计的融合。该框架支持单次前向传递完成权重分配,集成可微凸优化技术,并提供多种数据加载策略。deepdow适用于CPU和GPU环境,为研究人员提供了灵活的实验平台。

深度学习投资组合优化Python包梯度下降权重分配Github开源项目

final

codecov 文档状态 PyPI版本 DOI

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

  1. 预测未来市场走势(LSTM、GARCH等)
  2. 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
  • 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(RigidDataLoaderFlexibleDataLoader
  • 通过回调与mlflowtensorboard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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