基于混合量子−经典神经网络模型的股价预测

摘要：

股票预测本质上是数据挖掘的问题,大盘走势是一个很好的股票买卖时机抉择信号.在量化分析中,常用深度学习技术对大盘历史数据进行拟合与特征提取,为股票投资提供决策参考.该文首先训练了一个经典深度神经网络对沪深300的日K量价数据进行监督学习,实现了一个输出"涨跌"概率的二分类预测器,并以此制定策略进行模拟交易,利用测试集数据计算累积收益率,从而评估投资策略的优劣.此外,还构造了一种混合量子?经典神经网络模型,充分利用量子计算的线路模型特点,构造参数化变分量子线路,实现了量子前馈神经网络.在量子线路学习框架中,将股票的特征因子编码到量子态的振幅上,通过训练量子神经网络U的参数θ,迭代得到一个最优的分类器.量子算法的运行时间比经典算法少了7.7%,预测准确率更高,回报率高出3%,因此证明了量子算法的表达力强、鲁棒性高的特点.

关键词：深度学习;混合量子-经典神经网络;量子金融;股价预测;技术面因子

所属期刊栏目：51

分类号：TP389.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：研究工作还得到建信金融科技有限责任公司研究性课题;成都市重点研发支撑计划重大科技应用示范项目

在线出版日期：2022-01-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：16-23