Apakah pembelajaran mendalam boleh digunakan untuk mengukur transaksi?

Apakah pembelajaran mendalam boleh digunakan untuk mengukur transaksi?

• Boleh, tetapi jangan main ramalan (kecuali perdagangan frekuensi tinggi)

  Saya telah melihat banyak artikel, yang diterbitkan oleh orang awam, atau broker, mengenai pembelajaran mendalam untuk menggunakan indikator sejarah sebagai input, menggunakan rangkaian seperti LSTM untuk meramalkan pendapatan saham masa depan, niaga hadapan, dan menyesuaikan dengan strategi dagangan. Saya telah mencuba kaedah ini, secara asasnya, sama ada dengan cara klasifikasi, atau dengan cara regresi untuk meramalkan, hasilnya buruk.

  Di sini tidak ada masalah dengan penggunaan teknologi baru untuk meramalkan harga aset seperti saham yang tidak boleh dipercayai, tetapi terlebih dahulu, mohon anda untuk memahami mengapa anda boleh meramalkan masa depan dengan beberapa input. Hipotesis ramalan masa depan berdasarkan data sejarah ini sangat kuat, di bawah hipotesis yang kuat, menggunakan kotak hitam untuk mendapatkan hasil yang sangat sukar. Sukar untuk meyakinkan bahawa ia akan digunakan secara nyata. Itulah sebabnya algoritma seperti pokok keputusan sedikit lebih banyak digunakan dalam aplikasi kewangan.

  Bagaimana teknologi baru yang baik ini boleh digunakan? Pembelajaran mendalam adalah sesuai untuk pengelompokan imej, yang penting ialah terdapat hubungan dimensi data yang stabil antara imej dan nama, hubungan yang lebih rumit tidak takut, tetapi hubungan yang stabil. Sementara urutan kewangan berbeza, logik ramalan masa depan data sejarah itu sendiri tidak stabil, yang mana hasil dengan alat yang rumit ini hanya akan menjadi lebih kacau.

Dibaharui oleh Zenon Quantitative Transaction