生成代码:深度学习统计套利
时间: 2023-07-04 07:07:55 浏览: 168
以下是一个简单的深度学习统计套利的代码示例,仅供参考:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 划分训练集和测试集
train_data = data[:800]
test_data = data[800:]
# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(4,)),
tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1)
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
# 训练模型
model.fit(train_data[['open', 'close', 'high', 'low']], train_data['profit'], epochs=50)
# 评估模型
test_loss = model.evaluate(test_data[['open', 'close', 'high', 'low']], test_data['profit'])
# 输出测试集上的损失
print('Test loss:', test_loss)
```
这段代码使用了 TensorFlow 2.0 的 Sequential 模型,其中包含了三个全连接层。输入数据为每天的开盘价、收盘价、最高价和最低价,输出数据为当天的利润。模型使用了均方误差作为损失函数,并使用 Adam 优化器进行训练。最终输出测试集上的损失。