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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。
opBNB最新進展：已與Truffle、Foundry、Hardhat、Remix開發者平臺集成:7月14日消息，BNB Chain發布基于OP Stack的Layer 2網絡opBNB最新進展，opBNB已與區塊鏈基礎設施提供商NodeReal合作，用戶可通過NodeReal平臺訪問opBNB瀏覽器，opBNB Scan提供一個用戶友好界面，用于探索和分析opBNB交易、地址和其他相關信息。此外，opBNB已與Truffle、Foundry、Hardhat、Remix開發者平臺集成，支持MetaMask、Trust Wallet、Particle Network、Math Wallet錢包。同時，opBNB也已集成Polyhedra跨鏈橋，與AvengerDAO合作增強安全。[2023/7/14 10:55:50]
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。
Zipmex任命重組公司KordaMentha協助其制定重組計劃:8月26日消息，加密交易所 Zipmex 任命重組公司 KordaMentha 協助其制定重組計劃。KordaMentha 將與 Zipmex 的管理層和在新加坡指定的律師律師 Morgan Lewis Stamford 合作，研究如何最好地重組公司并保護資產。
此前消息，Zipmex 向加密貨幣貸方 Babel Finance 貸款 4800 萬美元，向 Celsius 貸款 500 萬美元，但均未償還。8 月 15 日，Zipmex 在新加坡獲得了三個月的債權人保護，使其有時間制定恢復戰略。[2022/8/26 12:50:45]
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
Harmony開發團隊已經提交Crosslink Heartbeat功能的第一部分代碼:7月5日消息，Harmony 開發團隊已經提交 Crosslink Heartbeat 功能的第一部分代碼，該功能將使分片 0 驗證者能夠廣播他們從其他分片收到的最新交聯，旨在消除 1、2、3 區驗證者對信標鏈（0 區）的依賴性，提高驗證者的效率。
注：Crosslink 是來自委員會的一組簽名，證明一個塊在子鏈中，（簽名）可以包含在主鏈中，它是主鏈「了解」子鏈更新狀態的主要手段，包含區塊簽名數據和區塊標識符數據，如區塊哈希值、區塊編號等。[2022/7/5 1:51:22]
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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