股票投资组合优化：基于自编码神经网络的深度学习模型

本文介绍了一种基于自编码神经网络的股票投资组合优化模型，该模型利用深度学习技术提取股票特征，并使用聚类算法将特征分组，最终构建一个旨在最大化收益和最小化风险的投资组合。

该模型的研究可以分为以下几个步骤：

数据预处理: 收集多只股票的历史数据，包括'开盘价'、'收盘价'、'最高价'、'最低价'等，然后进行数据清洗、数据归一化等处理操作，以便后续使用。
自编码神经网络训练: 使用预处理后的数据，构建自编码神经网络，并使用监督学习算法训练网络，以提取股票的特征。训练过程中需要调整网络的结构、参数等，以提高网络的性能。
特征聚类: 使用聚类算法，将自编码神经网络提取的特征进行分组，以便后续构建投资组合。聚类算法的选择和调参对于模型的性能至关重要。
投资组合构建: 根据聚类结果，选择每个聚类簇中的代表性股票，构建投资组合。可以使用均值方差模型等投资组合优化方法，以实现最大化收益和最小化风险的目标。
模型评估: 使用历史数据对模型进行回测，评估模型的性能和投资组合的收益、风险等指标。可以根据回测结果，对模型进行优化和改进。

以上是基于自编码神经网络的股票投资组合优化模型的研究步骤，需要综合运用机器学习、深度学习、数据分析等领域的知识和技能。