使用LSTM及股票因子数据预测未来收益,使用LRP(layer-wise relevance propagation)增强网络可解释性
包括数据预处理、模型训练测试及LRP反向传播三个部分
preprocessing.py:因子数据预处理文件;
main.py:主模型入口;
datasets.py:特征向量处理;
model.py:LSTM模型,包含模型训练、测试及LRP;
LRP_linear_layer.py:LRP计算公式;
utils.py:基本函数;
使用LSTM及股票因子数据预测未来收益,使用LRP(layer-wise relevance propagation)增强网络可解释性
包括数据预处理、模型训练测试及LRP反向传播三个部分
preprocessing.py:因子数据预处理文件;
main.py:主模型入口;
datasets.py:特征向量处理;
model.py:LSTM模型,包含模型训练、测试及LRP;
LRP_linear_layer.py:LRP计算公式;
utils.py:基本函数;