Der Artikel beschreibt einen Ansatz zur intelligenten Optimierung der Bewertung und Reparatur von Umweltschäden in Bergwerken mithilfe von Deep Learning-Technologien.
Zunächst wird die Funktionsweise von LSTM-GRU-Netzwerken erläutert, die sich im Vergleich zu traditionellen Methoden wie SVM und RNN als besonders geeignet für die Verarbeitung von Finanzdaten und Zeitreihen erwiesen haben. Die Autoren heben die Vorteile der LSTM-GRU-Architektur hervor, wie die Vermeidung des Verschwindens und Explodierens von Gradienten sowie die Fähigkeit, langfristige Abhängigkeiten zu lernen.
Anschließend wird der Aufbau einer Handelsstrategie auf Basis des LSTM-GRU-Modells beschrieben. Dafür werden zunächst verschiedene Faktoren aus den Bereichen Marktindikatoren, Finanzkennzahlen und technische Indikatoren als Eingabedaten verwendet. Das Modell wird dann auf historischen Daten des CSI 300-Index trainiert und optimiert.
Die Autoren präsentieren die Ergebnisse der Experimente, die zeigen, dass die LSTM-GRU-basierte Handelsstrategie den CSI 300-Index langfristig signifikant übertrifft. Zudem weist sie bessere Risikokennzahlen wie maximale Drawdowns, Beta und Volatilität auf.
Abschließend fassen die Autoren die Erkenntnisse zusammen und betonen, dass der vorgestellte Ansatz das Potenzial hat, Bergbauunternehmen bei der Optimierung ihrer Umweltschadensbewertung und -reparatur zu unterstützen.
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