MET:神經網絡量化策略有哪些？神經網絡量化策略的風險_比特幣

神經網絡量化策略有哪些？

1、基于深度學習的投資組合策略：基于深度學習的投資組合策略是一種基于人工神經網絡的投資策略，它可以根據市場的歷史數據，利用神經網絡的學習能力，對市場行為和走勢進行預測，然后結合投資者的投資組合結構，實現投資組合的有效管理和優化。

2、基于遺傳算法的投資組合策略：基于遺傳算法的投資組合策略是一種基于人工神經網絡的投資策略，它采用遺傳算法，根據市場的歷史數據，對市場行為和走勢進行預測，然后結合投資者的投資組合結構，實現投資組合的有效管理和優化。

扎克伯格在FTC阻止Meta收購VR公司案中出庭作證:金色財經報道，據華爾街日報，Facebook母公司Meta Platforms(META.O)首席執行官馬克-扎克伯格周二在美國聯邦貿易委員會(FTC)尋求阻止該公司收購一家虛擬現實初創公司的案件中出庭作證。FTC正在尋求一項禁令，阻止Meta公司收購Within Unlimited Inc.的計劃，該公司擁有虛擬現實健身游戲“Supernatural”。這一法律行動對Meta的戰略重點“元宇宙”構成直接挑戰。此案被廣泛認為是對FTC主席Lina Khan對反壟斷法的擴張性解釋以及FTC對世界大型技術公司的權力進行控制的潛力的考驗。訴訟指，該交易必將造成競爭損害，因為其可能限制一個新興行業未來潛在的競爭。[2022/12/21 21:57:36]

3、基于支持向量機的投資組合策略：基于支持向量機的投資組合策略是一種基于人工神經網絡的投資策略，它采用支持向量機，根據市場的歷史數據，對市場行為和走勢進行預測，然后結合投資者的投資組合結構，實現投資組合的有效管理和優化。

Pantera Capital：BTC價格將在11月30日達到谷底 下次減半后2025年高點會達到14.8萬美元:金色財經報道，Pantera Capital發布致投資者信，信中提到，比特幣減半已近在眼前，下一次減半預計將在2024年3月22日發生。 挖礦獎勵將從每區塊6.25BTC減少到每區塊3.125BTC。有效市場理論認為，如果我們都知道減半將發生，那么它就必須被定價。 如果對產出的新比特幣的需求保持不變，而產出新比特幣的供應被削減一半，這將迫使價格上漲。 在減半事件之前，由于預期價格上漲，對比特幣的需求也會增加。比特幣典型的低谷價格是在減半前1.3年，平均而言，比特幣市場在減半后1.3年達到頂峰。 整個過程需要2.6年才能看到全部減半影響。

從歷史上看，比特幣在減半前477天見底，在減半前價格攀升，然后在減半后價格爆炸性地上升。 如果歷史重演，比特幣的價格將在2022年11月30日達到谷底。 然后，我們將看到在2024年初實際減半后比特幣出現強勁的反彈，比特幣價格會在2024年達到35,638美元，2025年價格達到14,8636美元。

據悉，Pantera Capital是Dan Morehad于2003年成立的風險投資基金，創立十年以后，轉型為加密貨幣投資機構。目前，其專注于區塊鏈、數字貨幣領域的早期投資。[2022/11/12 12:54:21]

4、基于聚類分析的投資組合策略：基于聚類分析的投資組合策略是一種基于人工神經網絡的投資策略，它采用聚類分析，根據市場的歷史數據，對市場行為和走勢進行分類和聚類，然后結合投資者的投資組合

騰訊音樂測試NFT頭像、虛擬音樂室:金色財經報道，騰訊周一表示，開始在其QQ音樂應用程序上測試NFT（PFP）頭像和“虛擬房間”音樂區。這些NFT PFP頭像是基于騰訊區塊鏈智信鏈的二次元卡通人物。QQ音樂還將推出虛擬房間功能“音樂區”，用戶可以邀請好友的頭像成為房間的客人，一起聽音樂。騰訊QQ音樂賬號的一篇帖子稱，安卓用戶已經可以在周一上午開始正式銷售之前嘗試PFP NFT功能和虛擬房間。每個PFP的價格定為0.88 元（0.13 美元），限量 40,000 個。[2022/7/5 1:51:56]

神經網絡量化策略的優勢和劣勢

優勢：

1、神經網絡量化策略可以提高投資組合的收益率，因為它可以自動捕捉市場機會，從而獲得超額收益。

2、神經網絡量化策略可以提高投資組合的風險抗性，因為它可以捕捉市場變化，從而更好地應對不確定性。

3、神經網絡量化策略可以提高投資組合的操作效率，因為它可以自動根據市場變化進行交易，從而減少人工干預。

劣勢：

1、神經網絡量化策略的成本較高，因為它需要運用大量的計算能力來實現。

2、神經網絡量化策略可能會出現過擬合的問題，因為它會根據歷史數據進行預測，可能會導致預測不準確。

3、神經網絡量化策略可能會受到外部因素的影響，因為它可能會受到、經濟或社會因素的影響。

神經網絡量化策略的風險

神經網絡量化策略的風險主要有以下幾點：

1.模型風險：神經網絡模型的參數設置可能會影響模型的準確性，從而導致投資組合的風險不可控。

2.數據風險：數據的質量和完整性對神經網絡模型的訓練和性能至關重要，任何數據問題都可能會對模型的準確性造成影響。

3.技術風險：神經網絡技術是一個復雜的系統，可能存在技術上的缺陷，這可能會影響模型的性能。

4.法律風險：由于神經網絡技術可能會使用大量的個人信息，因此應遵守當地的數據隱私法律，以防止非法使用個人信息。

5.市場風險：神經網絡模型的結果可能會受到市場波動的影響，因此應加強投資組合的風險控制。

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