2020年,使用数据科学提高投资收益已经变得越来越流行。通过GitHub这个开源平台,投资者可以获取许多数据科学在投资策略中的应用。本文将总结GitHub上最佳的数据科学投资策略,包括使用机器学习进行股票预测、利用深度学习进行算法交易等。数据科学可以帮助投资者提高策略的renturn并减少risk。
GitHub上的数据科学家开发的量化交易策略代码
GitHub上有大量开源的量化交易策略代码,这些代码使用Python,R和其他编程语言编写,应用了机器学习、深度学习等数据科学技术。例如使用LSTM进行股票预测,RNN进行波动率预测,GAN生成合成样本等等。这些策略可以直接用于自己的量化交易,也可以作为策略开发的参考。
整合金融数据API进行因子分析
一些数据科学家会整合不同的金融数据API,构建复杂的因子模型。例如结合微博情感分析和财报数据挖掘超额收益的股票。这些开源代码可以让投资者不需要从零开始搭建这个过程,节省大量时间成本。
使用深度学习进行非结构化数据的特征提取
相比结构化数据,非结构化数据如文字、语音、图像等对机器理解更具挑战性。一些GitHub项目使用卷积神经网络、递归神经网络等对这些非结构化数据进行特征提取,这为构建更丰富的预测因子奠定基础。
开发terminal-based交互式量化分析平台
有一些数据科学家开发了基于terminal的交互式量化分析平台,整合了数据提取、策略回测、风险分析等功能,使量化交易相关工作变得简单快速。这些平台使用组件化设计,可以根据需要定制自己的workspace,是数据科学在投资领域的创新尝试。
总的来说,GitHub上存在大量高质量的数据科学在投资领域的应用。使用这些开源代码,可以充分利用数据科学提高自己的投资水平,获得更高的超额收益。这些项目值得投资者认真学习研究,是实现投资目标的重要工具。