本项目使用 pytorch 深度学习框架,模型各类参数可以参见代码注释。 数据处理流程:
- ./dataset/get_features_&_clean.py 用于获取特征并清洗数据
- ./dataset/get_labels_&_reshape.py 用于PCA降维并打上训练使用的标签
- ./GRU_model/gru.py 用于训练,测试并保存模型
- ./GRU_model/use_model.py 用于使用模型进行预测
- ./backtest/backtest.py 用于编写交易策略并回测,确定模型是否有效