딥 러닝은 거래의 양을 측정할 수 있을까?

딥 러닝은 거래의 양을 측정할 수 있을까?

• 물론, 하지만 예측을 하지 마세요. (고속 트레이드를 제외하고)

  많은 저널, 시중지, 또는 거래소에서 역사적인 지표에 기반한 깊이 학습을 입력으로 보고, LSTM와 같은 네트워크를 사용하여 미래의 주식, 선물의 수익을 예측하고 거래 전략으로 대응합니다. 이 방법을 기본적으로 시도했습니다. 분류 방식이나 회귀 방식으로 예측하는 방법 모두 좋지 않습니다. 그리고 출력은 이동 평균의 추출 결과를 선호합니다.

  여기서 새로운 기술을 사용하여 주식과 같은 자산 가격을 예측하는 것이 신뢰할 수 없다는 것에 대해 이야기하지 않겠습니다. 그러나 먼저 왜 몇 가지 입력으로 미래를 예측할 수 있는지 알아보십시오. 역사 데이터에 기반한 미래 예측의 가설은 강력합니다. 강력한 가설에서 블랙 박스를 사용하여 승률이 거의 없는 결과를 얻을 수 있습니다. 설득하기가 어렵습니다.

  그렇다면 이렇게 좋은 새로운 기술을 어떻게 적용할 수 있을까요? 딥러닝은 이미지 분류에 적합하며, 핵심은 이미지와 이름 사이에 안정적인 데이터 차원 대응 관계가 있다는 것입니다. 이 관계는 복잡하지만 안정적입니다. 금융 계열이 다르며, 역사적 데이터가 미래를 예측하는 논리가 자체적으로 불안정합니다. 이러한 복잡한 도구의 결과는 더 혼란스러울 것입니다. 그러나 실제로 딥러닝은 2차 시장 양량 거래에 특히 적합한 응용이 있습니까?

제노 쿼티메이션 트레이드