卷积神经网络matlab代码投资策略

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）常用于图像处理、计算机视觉等领域，而将其应用于投资策略通常涉及到金融时间序列数据的分析，例如股票价格预测。在MATLAB中，我们可以使用深度学习工具箱来编写这样的代码。

以下是一个简单的示例，展示如何使用MATLAB创建一个基本的CNN模型来预测股票价格：

% 导入所需库
addpath('toolbox/dl');

% 加载金融数据 (假设已经读取并存储为data)
stock_data = load_stock_data();

% 数据预处理（归一化、分段等）
stock_data = preprocess_data(stock_data);

% 创建卷积神经网络结构
layers = [
    sequenceInputLayer(size(stock_data, 2))
    convolution2dLayer(3, 16) % 卷积层，3个滤波器，16个通道
    reluLayer                 % 激活函数
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)   % 最大池化层
    fullyConnectedLayer(1)       % 全连接层，1个神经元用于回归
    regressionLayer            % 回归层
];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ... 
    'MaxEpochs', 50, ...
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练模型
net = trainNetwork(stock_data, layers, options);

% 预测
predictions = predict(net, stock_data);

% 结合其他策略（如回测、风险调整等），形成完整的投资策略
investment_strategy = build_investment_strategy(predictions, stock_data);