:神经网络量化策略有哪些？神经网络量化策略的风险_

神经网络量化策略有哪些？

1、基于深度学习的投资组合策略：基于深度学习的投资组合策略是一种基于人工神经网络的投资策略，它可以根据市场的历史数据，利用神经网络的学习能力，对市场行为和走势进行预测，然后结合投资者的投资组合结构，实现投资组合的有效管理和优化。

2、基于遗传算法的投资组合策略：基于遗传算法的投资组合策略是一种基于人工神经网络的投资策略，它采用遗传算法，根据市场的历史数据，对市场行为和走势进行预测，然后结合投资者的投资组合结构，实现投资组合的有效管理和优化。

加密量化公司Kronos Research的2名工程师因篡改代码导致140万美元损失而被判刑:8月27日消息，加密量化公司KronosResearch的2名工程师因不满没有拿到奖金，就篡改模拟交易环境测试及预测分析的代码，让公司的投资虚拟货币的决策无法得到最佳组合，导致公司损失140万美元。

台北地院审理后，判处陈姓工程师8月徒刑，另得易科罚金部分8月徒刑；许姓工程师则被判刑10月、得易科罚金（注，易科罚金又称以钱代刑，是用缴纳金钱的方式代替原宣告的刑期的制度）。[2023/8/27 12:59:41]

3、基于支持向量机的投资组合策略：基于支持向量机的投资组合策略是一种基于人工神经网络的投资策略，它采用支持向量机，根据市场的历史数据，对市场行为和走势进行预测，然后结合投资者的投资组合结构，实现投资组合的有效管理和优化。

Coinbase将PYUSD列入上币路线图:8月25日消息，Coinbase将PayPal USD（PYUSD）列入上币路线图。

金色财经此前报道，8月上旬，PayPal推出用于转账和支付的美元稳定币PayPal USD（PYUSD）。该稳定币由Paxos发行，并由美元、短期国债和现金等价物支持。PYUSD是发行在以太坊上的ERC-20代币。[2023/8/25 10:40:40]

4、基于聚类分析的投资组合策略：基于聚类分析的投资组合策略是一种基于人工神经网络的投资策略，它采用聚类分析，根据市场的历史数据，对市场行为和走势进行分类和聚类，然后结合投资者的投资组合

Binance过去24小时净流入达4.77亿美元:6月13日消息，据0xScope监测数据显示，加密交易平台Binance过去24小时资产流入1,416,655,466.06美元，流出939,134,936.68美元，净流入达477,520,529.38亿美元。[2023/6/13 21:33:47]

神经网络量化策略的优势和劣势

优势：

1、神经网络量化策略可以提高投资组合的收益率，因为它可以自动捕捉市场机会，从而获得超额收益。

2、神经网络量化策略可以提高投资组合的风险抗性，因为它可以捕捉市场变化，从而更好地应对不确定性。

3、神经网络量化策略可以提高投资组合的操作效率，因为它可以自动根据市场变化进行交易，从而减少人工干预。

劣势：

1、神经网络量化策略的成本较高，因为它需要运用大量的计算能力来实现。

2、神经网络量化策略可能会出现过拟合的问题，因为它会根据历史数据进行预测，可能会导致预测不准确。

3、神经网络量化策略可能会受到外部因素的影响，因为它可能会受到、经济或社会因素的影响。

神经网络量化策略的风险

神经网络量化策略的风险主要有以下几点：

1.模型风险：神经网络模型的参数设置可能会影响模型的准确性，从而导致投资组合的风险不可控。

2.数据风险：数据的质量和完整性对神经网络模型的训练和性能至关重要，任何数据问题都可能会对模型的准确性造成影响。

3.技术风险：神经网络技术是一个复杂的系统，可能存在技术上的缺陷，这可能会影响模型的性能。

4.法律风险：由于神经网络技术可能会使用大量的个人信息，因此应遵守当地的数据隐私法律，以防止非法使用个人信息。

5.市场风险：神经网络模型的结果可能会受到市场波动的影响，因此应加强投资组合的风险控制。

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