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申请/专利权人：山东财经大学
摘要：本发明涉及宏观经济投资组合优化方法，具体说是基于深度学习的宏观经济投资组合优化方法。收集并预处理数据包括GDP增长率、失业率、物价指数的宏观经济数据、包括股票、债券、外汇和商品价格的金融市场数据以及政策变动、国际贸易数据领域数据，采用数据清洗技术和异常值处理策略，并通过数据归一化和转换技术标准化输入数据；引入多源数据融合框架，整合不同数据源的信息，利用高级时间序列分析技术处理和预测宏观经济指标走势，提取关键特征；设计并实施结合卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM的复合深度学习模型，其中CNN用于捕捉数据中的局部特征，LSTM处理数据的时间依赖性，利用优化算法进行模型训练，并采用早停技术及模型正则化防止过拟合。
主权项：1.基于深度学习的宏观经济投资组合优化方法，其特征在于包括以下步骤：首先收集并预处理数据包括GDP增长率、失业率、物价指数的宏观经济数据、包括股票、债券、外汇和商品价格的金融市场数据以及政策变动、国际贸易数据领域数据，采用数据清洗技术和异常值处理策略，并通过数据归一化和转换技术标准化输入数据；然后引入多源数据融合框架，整合不同数据源的信息，利用高级时间序列分析技术处理和预测宏观经济指标走势，提取关键特征；接着设计并实施结合卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM的复合深度学习模型，其中CNN用于捕捉数据中的局部特征，LSTM处理数据的时间依赖性，利用优化算法进行模型训练，并采用早停技术及模型正则化防止过拟合；然后基于深度强化学习开发投资策略生成算法，动态调整投资组合以优化风险与回报比，使用历史数据进行策略回测并根据结果调整策略参数；最后结合传统风险管理框架和机器学习技术实现实时风险评估，并设计动态调整机制，使投资组合能够在宏观经济波动和市场不确定性中调整，以保护投资安全并优化收益。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东财经大学 基于深度学习的宏观经济投资组合优化方法
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