请务必阅读正文之后的免责条款部分全球视野本土智慧金融工程研究Page1证券研究报告—深度报告金融工程[Table_Title]金融工程专题研究数量化投资2018年12月28日[Table_BaseInfo]相关研究报告：《金融工程专题研究：基于市场强弱下月初效应的指数投资方法》——2018-08-13《金融工程专题研究：市场强弱下动态回撤率控制》——2018-06-13《金融工程专题研究：指数调样掘金：做优质剔除股的中长期反转》——2018-11-05《金融工程专题研究：单向波动差值择时之六：成交额过滤转多信号的改进方法》——2018-12-10《金融工程专题研究：降低调仓频率，获取超额收益》——2018-08-01证券分析师：黄志文电话：0755-82133928E-MAIL：huangzw@guosen.com.cn证券投资咨询执业资格证书编码：S0980510120059证券分析师：邹璐电话：0755-82130833-701418E-MAIL：zoulu@guosen.com.cn证券投资咨询执业资格证书编码：S0980516080005独立性声明：作者保证报告所采用的数据均来自合规渠道，分析逻辑基于本人的职业理解，通过合理判断并得出结论，力求客观、公正，结论不受任何第三方的授意、影响，特此声明。专题报告递归神经网络RNN——长短期记忆细胞（LSTM）的分行业多因子预测递归神经网络RNNRNN不同于传统神经网络的感知机的最大特征就是跟时间挂上钩，即包含了一个循环的网络，就是下一时间的结果不仅受下一时间输入的影响，也受上一个时间输出的影响，进一步地说就是信息具有持久的影响力。人们在看到新的信息的时候产生的看法或者判断，不仅仅是对当前信息的反应，先前的经验、思想也会参与到这次信息推断当中。分行业建模往期系列报告中，我们尝试了不同神经网络模型在整个股票分析上的表现能力。而股票市场中，经常观察到某一行业或者板块的股票在特定时期中表现出齐涨共跌的特征。这说明，在这些股票中，存在着某种行业性或产业性的共同影响因素。另外，根据产业周期理论，任何产业或行业通常都要经历幼稚期、成长期、成熟期、稳定期四个阶段。每个行业都处于各自的生命周期，其所属股票价格趋势也有不同特征。通过使用神经网络对不同行业单独进行分析，有利于抓住各个行业独有的影响因素，防止不同行业之间影响因素的相互影响，从而更精准的作出预测。RNN网络训练在往期的报告中我们循着网络结构复杂度提高的方向简析了自适应计算次数ACT与维度叠加（Grid-LSTM）在多因子预测模型上的表现。随着网络结构复杂度加深，对计算机的性能要求越来越高。我们...
