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2024-12-23 23:53:50 来源:休闲 分类:休闲

1.MMDet——Deformable DETR源码解读
2.文华财经T8更新版量化交易策略模型源码
3.tokenization分词算法及源码
4.多因子选股模型在实际中如何构建?策略策略
5.Pytorch之Dataparallel源码解析
6.轻松上手FAM五因子模型(附python源码)

策略源码模型_策略源码模型是什么

MMDet——Deformable DETR源码解读

       Deformable DETR: 灵活与精准的检测架构

       Deformable DETR是对DETR模型的革新,通过引入Deformable结构和Multi-Scale策略,源码源码实现了性能提升与训练成本的模型模型优化。它解决了DETR中全像素参与导致的策略策略计算和收敛问题,通过智能地选取参考点,源码源码实现了对不同尺度物体的模型模型服装识别 源码高效捕捉。这种结构弥补了Transformer在视觉任务上的策略策略局限,如今已经成为业界标准。源码源码

       核心改进在于对Attention机制的模型模型重塑,Deformable DETR基于Resnet提取的策略策略特征,融入了多尺度特征图和位置编码,源码源码生成包含目标查询的模型模型多层次特征。其架构由Backbone(Resnet提取特征)、策略策略Transformer编码器(MSdeformable self-attention)和解码器(MultiheadAttention和CrossAttention)组成,源码源码每个组件都发挥关键作用:

Backbone:Resnet-作为基础,模型模型提取来自第一到第三阶段的特征,第一阶段特征被冻结,使用Group Normalization。

Neck:将输入通道[, , ]映射到通道,利用ChannelMapper,生成4个输出特征图。

Bbox Head:采用DeformableDETRHead类型的结构,负责目标检测的最终预测。

       Deformable Attention的核心在于其创新的处理方式:参考点(Reference Points)作为关键元素,预先计算并固定,offsets由query通过线性层生成,Attention权重由query通过线性变换和Softmax函数确定。而在Value计算上,输入特征图通过位置选择,结合参考点和offset,实现精确特征提取。最后,Attention权重与Value的c++ 网游 源码乘积经过Linear层,得出最终输出。

       在Decoder部分,Self-Attention模块关注对象查询,Cross-Attention则在对象查询与编码器输出间进行交互,生成包含物体特征的query。输入包含了query、值(编码器特征图)、位置编码、padding mask、参考点、空间形状等信息,输出则是每层decoder的object query和更新后的参考点。

       简化后的代码,突出了关键部分的处理逻辑,如Encoder使用Deformable Attention替换传统的Self Attention,输入特征map经过处理后,参考点的初始化和归一化操作确保了模型的高效性能。Decoder中的注意力机制和输入输出细节,都展现出模型灵活且精准的检测能力。

       Deformable DETR的设计巧妙地融合了Transformer的灵活性和Transformer架构的效率,为目标检测任务提供了全新的解决方案,展现出了其在实际应用中的优越性。

文华财经T8更新版量化交易策略模型源码

       文华财经T8更新版量化交易策略模型源码:

       此量化交易策略模型源码采用了一系列技术指标和条件,旨在通过自动化方式提升交易决策的效率和准确性。代码中定义了关键变量以支持多头和空头策略的实施。

       在多头策略方面,代码通过设置多个条件来识别买入时机。若“SKLOW”超过“S”(一个计算得到的价格阈值)且“SKVOL”(成交量)大于零,且当前收盘价高于“REF(H+1*MINPRICE,BARSSK)”(过去某时段最高价),则发出买入指令(BP)。

       同样地,空头策略也设置了相应的spring mvc源码教程买入条件。当“BKHIGH”(一个计算得到的高点)超过“B”(基础价格)且“BKVOL”(成交量)大于零,同时满足一定条件,代码会触发卖出指令(SP)。

       此外,源码中还包含了自动过滤规则(AUTOFILTER),以及设置特定价格类型(SETSIGPRICETYPE)和价格取值规则(SETOTHERPRICE),以进一步优化交易决策流程。

tokenization分词算法及源码

       Byte Pair Encoding(BPE)算法将单词分割为每个字母,统计相邻字母的频率,将出现频率最高的组合替换为新的token,以此进行分词。实现过程中先预处理所有单词,从最长到最短的token进行迭代,尝试替换单词中的子字符串为token,并保存每个单词的tokenize结果。对于文本中未见的单词,使用“unk”标记。

       Byte-level BPE方法将每个词视为unicode的字节,初始词典大小为,然后进行合并。它适用于GPT2模型。

       WordPiece算法与BPE类似,但采用最高频率的单词对替换为概率最高的单词对,以增加最大概率增量。它被用于BERT模型。

       ULM(Unigram Language Model)SentencePiece算法结合了BPE和ULM子词算法,支持字节级和字符级,对unicode进行规范化处理。

       核心代码中包含子词采样策略,即在分词时随机选择最佳的分词方案,以增加泛化性和扩展性。使用了subword regularization,淘宝客api源码适用于llama、albert、xlnet、t5等模型。

       详细资料可参考《大语言模型之十 SentencePiece》一文,原文发布在towardsdatascience.com。

多因子选股模型在实际中如何构建?

       在构建多因子选股模型时,有两个关键问题:一是模型在实际应用中的构建方法,二是构建的模型是否适合未来的市场情况。首先,我们来解答第二个问题。当评估一个选股因子或模型的有效性时,可以采用回测方法,检验模型从提出时刻到当前的绩效情况。这实质上是对过去的未来进行验证,以判断因子或模型在实际应用中的有效性。

       接下来,我们详细探讨如何构建一个多因子选股模型。以F-Score多因子选股模型为例,这是一个非常适合入门且广泛应用的量化基本面模型。它的构建流程相对简单,具有很强的金融逻辑,且使用的是0-1变量,对异常值的容忍度高,无需进行大量数据清洗。

       F-Score模型基于Piotroski的论文和华创金工的研报,使用9个因子对股票基本面进行评分。每个因子的取值为0或1,满足条件则得1分,否则得0分,最高评分为9分。这9个因子涵盖了盈利能力、风龙棋牌源码现金流量、财务状况、资本结构等多个维度,能够综合评估股票的质量。

       因子列表包括但不限于资产收益率、经营活动产生的现金流量净额比总资产、资产收益率变化、应计收益率、长期负债率变化、流动比率变化、股票是否增发、毛利率变化和资产周转率变化等。通过这些因子的评估,F-Score模型能够为投资者提供一个简单的量化方法,以识别优质股票。

       在模型的有效性验证方面,华创金工通过将F-Score得分分为三个组别(Low、Middle和High)进行分组回测,结果显示,F-Score模型具有一定的区分能力,能够帮助投资者筛选出优质股票。通过回测,我们可以观察到策略相对于大盘的超额收益率表现,以及策略在不同市场条件下的表现稳定性。

       尽管F-Score策略可能无法在当前市场条件下长期稳定带来显著的收益,但将其作为风控策略或与其它量价、资金流、筹码策略相结合,可以增强Alpha(超额收益)。这种策略源码的简洁性使得它易于理解和应用,同时提供了在不同市场环境下的灵活性。

       总之,F-Score多因子选股模型是一种简单而强大的策略,适用于量化新手入门。通过结合多种基本面因子,模型能够提供一个结构化的方法来识别潜在的优质股票,进而辅助投资者做出更明智的决策。

Pytorch之Dataparallel源码解析

       深入解析Pytorch之Dataparallel源码

       在深入理解Dataparallel原理之前,需要明白它的使用场景和目的。Dataparallel设计用于在多GPU环境下并行处理数据,提高模型训练效率。

       初始化阶段,Dataparallel需要实例化一个模型。这一步中,模型的参数会被复制到所有可用的GPU上,从而实现并行计算。

       在前向传播阶段,Dataparallel的核心作用体现出来。它会将输入数据分割成多个小批次,然后分别发送到各个GPU上。在每个GPU上执行前向传播操作后,结果会被收集并汇总。这样,即便模型在多GPU上运行,输出结果也如同在单GPU上运行一样。

       具体实现中,Dataparallel会利用Python的多重继承和数据并行策略。它继承自nn.Module,同时调用nn.DataParallel的构造函数,从而实现并行计算。

       对于那些需要在GPU间共享的状态或变量,Dataparallel还提供了相应的管理机制,确保数据的一致性和计算的正确性。这样的设计使得模型能够高效地在多GPU环境下运行,同时保持代码的简洁性和易读性。

       总结而言,Dataparallel通过分割数据、并行执行前向传播和收集结果的机制,实现了高效的数据并行训练。理解其源码有助于开发者更好地利用多GPU资源,提升模型训练效率。

轻松上手FAM五因子模型(附python源码)

       探索投资领域的新维度,让我们深入理解Fama-French五因子模型(FF5)的强大之处。自CAPM的提出,模型界一直在寻找更全面的解释股票收益的方法。FF5模型超越了传统的β,引入了市值(SMB)、账面市值比(HML)、盈利(RMW)、和投资(CMA)四个关键因子,提供了一个更为精准的股票收益分析框架。

       因子的构建巧妙地融合了市值规模(SMB)与公司估值(HML),以及企业的盈利能力和投资策略(RMW与CMA)。FF5模型的回归目标在于,通过这些多元化的因子揭示收益率背后的驱动因素,同时承认误差项可能包含无风险收益α和风险因子,以更全面地刻画市场动态。

       实战过程中,五因子模型的应用需要细致入微的步骤。首先,确定每只股票在不同组合中的权重,然后乘以预期收益,接着对所有股票的收益进行加权和,得出策略的收益率。选择中证作为基准,股票池则广泛取自wind全A的股票,每年5月底进行一次策略调整,使用流通市值进行加权。

       在回测阶段,我们回溯至年1月3日至年月3日,对因子进行检验,确保其与Fama-French因子有良好的相关性。通过导入必要的模块和数据,如pandas、numpy等,对市值、账面市值比、盈利能力等关键数据进行预处理,构建出一个剔除不可交易股票的高效股票池(ALLapool)。

       具体操作上,我们定义了一个get_score函数,通过市值加权计算各组合的股票持仓,同时处理缺失值。接着,针对每个因子,我们依据百分位选取股票组合,如%和%,并计算每日收益变化因子。最后,将这些因子与中证收益进行对比,验证模型的有效性。

       通过严谨的数据处理和可视化,FF5模型为我们揭示了股票收益的多元驱动,而不仅仅依赖于单个指标。这个模型的实践性,不仅限于理论研究,它能帮助投资者在实际交易中制定更精细的策略。让我们一起探索这个模型的魅力,提升投资决策的精确度。

       参考文献Fama & French, A Five Factor Asset Pricing Model, J. Financial Economics,

       欲了解更多详情或深入学习,请关注QuantX量化团队,我们期待您的反馈:quant_x@.com

CUDA编程OneFlow Softmax 算子源码解读之WarpSoftmax

       深度学习框架中的Softmax操作在模型中扮演关键角色,尤其在多分类任务中,其用于将logits映射成概率分布,或在Transformer结构中衡量query与key的相似度。Softmax的CUDA实现直接关系到模型训练效率。本文以OneFlow框架中的一种优化Softmax实现为例,即Warp级别的Softmax,特别适用于矩阵宽度不超过的场景。

       Softmax操作的计算公式如下:

       [公式]

       为解决数值溢出问题,通常先减去向量的最大值。优化后的公式为:

       [公式]

       Softmax计算涉及五个关键步骤:reduceMax、broadcastSub、exp、reduceSum、broadcastDiv。本篇文章将深入探讨OneFlow源码中的实现技巧。

       OneFlow采用分段函数优化SoftmaxKernel,针对不同数量的列选择不同实现策略,以适应各种场景。为实现优化,OneFlow提供三种Softmax实现方式,以期在所有情况下达到较高的有效带宽。

       对于WarpSoftmax分支,源码中函数调用关系清晰,实现细节分为四部分:数据Pack、调用链、DispatchSoftmaxWarpImpl、DispatchSoftmaxWarpImplCols、DispatchSoftmaxWarpImplPadding、LaunchSoftmaxWarpImpl。各部分分别专注于提升访问带宽、确定函数参数、实现核心计算逻辑。

       在WarpSoftmax的核函数SoftmaxWarpImpl中,重点实现以下步骤:核函数启动参数确定、线程网格形状定义、数据加载到寄存器、计算最大值、计算指数和、规约操作、通信优化等。实现过程中,OneFlow通过优化数据访问模式、利用寄存器存储中间结果、并行规约操作,以及束内通信,提升了计算效率。

       总结WarpSoftmax源码中的关键点,本文详细解读了其优化策略与实现细节,旨在提高模型训练速度。通过深入分析OneFlow框架中的Softmax实现,读者可以更全面地理解深度学习框架在CUDA环境下进行优化的策略。

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