Может ли глубокое обучение быть использовано для количественных сделок?

Может ли глубокое обучение быть использовано для количественных сделок?

• Да, но не играйте с прогнозами (кроме высокочастотных сделок).

  Я вижу, что многие статьи, публичные издания или брокеры пишут о глубоком обучении, чтобы использовать в качестве ввода исторические показатели, использовать сети, такие как LSTM, для прогнозирования будущих доходов акций и фьючерсов и соответствовать их торговым стратегиям. Я попробовал этот метод, и результаты были плохими, как с помощью классификации, так и с помощью регрессии.

  Не говоря уже о том, что использование новых технологий для прогнозирования цен на такие активы, как акции, является ненадежным, но сначала прошу вас понять, почему можно предсказывать будущее с помощью нескольких входов?

  Как применять такие хорошие новые технологии? Глубокое обучение подходит для классификации изображений, ключевым является то, что между изображением и именем есть стабильная корреспонденция в измерениях данных, которая является более сложной, но стабильной; а финансовые последовательности отличаются, а логика исторических данных, предсказывающих будущее, сама по себе нестабильна, что приводит к еще большему беспорядку с помощью таких сложных инструментов; но на самом деле глубокое обучение имеет ли особо подходящее применение для количественной торговли на вторичном рынке, конкретно, что я не удобно сказать, что такое применение, безусловно, характеризуется стабильной корреспонденцией.

Переведено с китайского языка