# LSTM_LRP_factor

**Repository Path**: Lewis23/LSTM_LRP_factor

## Basic Information

- **Project Name**: LSTM_LRP_factor
- **Description**: 使用LSTM及股票因子数据预测未来收益，使用LRP(layer-wise relevance propagation)增强网络可解释性
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2021-07-23
- **Last Updated**: 2021-07-23

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# LSTM_LRP_factor
使用LSTM及股票因子数据预测未来收益，使用LRP(layer-wise relevance propagation)增强网络可解释性
# 模型结构
包括数据预处理、模型训练测试及LRP反向传播三个部分
# 代码框架
preprocessing.py：因子数据预处理文件；</br>
main.py：主模型入口；</br>
datasets.py：特征向量处理；</br>
model.py：LSTM模型，包含模型训练、测试及LRP；</br>
LRP_linear_layer.py：[LRP计算公式](https://github.com/ArrasL/LRP_for_LSTM/blob/master/code/LSTM/LRP_linear_layer.py)；</br>
utils.py：基本函数；</br>