神经网络量化策略有哪些？
1、基于深度学习的投资组合策略：基于深度学习的投资组合策略是一种基于人工神经网络的投资策略，它可以根据市场的历史数据，利用神经网络的学习能力，对市场行为和走势进行预测，然后结合投资者的投资组合结构，实现投资组合的有效管理和优化。
2、基于遗传算法的投资组合策略：基于遗传算法的投资组合策略是一种基于人工神经网络的投资策略，它采用遗传算法，根据市场的历史数据，对市场行为和走势进行预测，然后结合投资者的投资组合结构，实现投资组合的有效管理和优化。
近30天以太坊NFT市场盈利地址数量为51,488个:金色财经报道，据NFTGo数据显示，近24小时以太坊NFT市场买家地址数量为6,792个，卖家地址数量为6,681个。近30天盈利地址数量为51,488个，亏损地址数量为443,610个。
此外，当前以太坊NFT市场情绪指数为31，等级为“Cool”。注：NFT市场情绪指数是根据波动率、交易量、社交媒体和谷歌趋势计算得出。[2023/7/3 22:14:12]
3、基于支持向量机的投资组合策略：基于支持向量机的投资组合策略是一种基于人工神经网络的投资策略，它采用支持向量机，根据市场的历史数据，对市场行为和走势进行预测，然后结合投资者的投资组合结构，实现投资组合的有效管理和优化。
Wombat现已重新开放HAY/BUSD流动性池:12月7日，据官方推特表示，稳定币交易平台Wombat Exchange宣布重新开放HAY/BUSD流动性池，用户可以添加、取出流动性以及进行交易。BNB流动性池仍然处于暂停状态，未来会在推特上进行情况更新。
此前报道，因Ankr遭到攻击后，有套利者掏空平台WBNB流动性，Wombat暂停BNB、aBNBc和HAY池。[2022/12/7 21:28:51]
4、基于聚类分析的投资组合策略：基于聚类分析的投资组合策略是一种基于人工神经网络的投资策略，它采用聚类分析，根据市场的历史数据，对市场行为和走势进行分类和聚类，然后结合投资者的投资组合
Tribute Brand完成450万美元种子轮融资， Collab+Currency领投:金色财经报道，数字时尚初创公司 Tribute Brand宣布完成450万美元种子轮融资，Collab+Currency领投，Alice Lloyd George（Rogue VC）、Lattice Capital、TCG Crypto、Red DAO、Neon DAO、Flamingo DAO、Gmoney、Megan Kaspar 和 Kanosei Ventures 参投。该公司核心团队由在传统时尚、CGI 3D 建模、区块链、UX 设计和代码工程方面具有深厚背景的成员组成，并且在去年六月发布了首个“THE DEMATERIALIZED”NFT系列。（seenews）[2022/7/15 2:16:30]
神经网络量化策略的优势和劣势
优势：
1、神经网络量化策略可以提高投资组合的收益率，因为它可以自动捕捉市场机会，从而获得超额收益。
2、神经网络量化策略可以提高投资组合的风险抗性，因为它可以捕捉市场变化，从而更好地应对不确定性。
3、神经网络量化策略可以提高投资组合的操作效率，因为它可以自动根据市场变化进行交易，从而减少人工干预。
劣势：
1、神经网络量化策略的成本较高，因为它需要运用大量的计算能力来实现。
2、神经网络量化策略可能会出现过拟合的问题，因为它会根据历史数据进行预测，可能会导致预测不准确。
3、神经网络量化策略可能会受到外部因素的影响，因为它可能会受到、经济或社会因素的影响。
神经网络量化策略的风险
神经网络量化策略的风险主要有以下几点：
1.模型风险：神经网络模型的参数设置可能会影响模型的准确性，从而导致投资组合的风险不可控。
2.数据风险：数据的质量和完整性对神经网络模型的训练和性能至关重要，任何数据问题都可能会对模型的准确性造成影响。
3.技术风险：神经网络技术是一个复杂的系统，可能存在技术上的缺陷，这可能会影响模型的性能。
4.法律风险：由于神经网络技术可能会使用大量的个人信息，因此应遵守当地的数据隐私法律，以防止非法使用个人信息。
5.市场风险：神经网络模型的结果可能会受到市场波动的影响，因此应加强投资组合的风险控制。
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