क्या गहन शिक्षण का उपयोग मात्रात्मक व्यापार के लिए किया जा सकता है?

• ### हाँ, लेकिन भविष्यवाणियों के साथ मत खेलो (एचएफ ट्रेडिंग के अलावा)

मैं कई लेखों को देख रहा हूं, या सार्वजनिक पत्रिकाओं को देख रहा हूं, या ब्रोकरों को देख रहा हूं कि गहराई से सीखने के लिए इनपुट के रूप में ऐतिहासिक संकेतक के आधार पर, भविष्य के स्टॉक, वायदा रिटर्न की भविष्यवाणी करने के लिए एलएसटीएम जैसे नेटवर्क का उपयोग करें, और ट्रेडिंग रणनीतियों के अनुरूप। मैंने इस तरह के तरीकों की कोशिश की है, या तो वर्गीकरण के माध्यम से, या वापसी के माध्यम से भविष्यवाणी करने के लिए, परिणाम बहुत खराब हैं। और यह दिलचस्प है कि आउटपुट एक चलती औसत के बहिष्करण के लिए प्रवृत्त है।

यहाँ यह तय करने के लिए कि नई तकनीकें शेयरों और अन्य परिसंपत्तियों की कीमतों की भविष्यवाणी करने के लिए विश्वसनीय हैं या नहीं, लेकिन पहले यह स्पष्ट करें कि कुछ इनपुटों के साथ भविष्य की भविष्यवाणी क्यों की जा सकती है? ऐतिहासिक डेटा के आधार पर भविष्य की भविष्यवाणी करने की यह धारणा बहुत मजबूत है, और एक मजबूत धारणा के तहत, एक ब्लैक बॉक्स का उपयोग करके एक जीतने की दर मुश्किल से मुश्किल से परिणाम निकालने के लिए थोड़ा कमजोर है। वास्तविक बाजार के लिए लोगों को आश्वस्त करना मुश्किल है। यही कारण है कि निर्णय पेड़ जैसे एल्गोरिदम को वित्त में लागू किया जाता है।

तो इस तरह की अच्छी नई तकनीक का उपयोग कैसे किया जाता है? गहराई से सीखने छवि वर्गीकरण के लिए उपयुक्त है, कुंजी या छवि और नाम के बीच एक स्थिर डेटा आयामी संबंध है, यह संबंध कितना जटिल है, लेकिन संबंध स्थिर है. जबकि वित्तीय अनुक्रम अलग है, ऐतिहासिक डेटा भविष्यवाणी के तर्क ही अस्थिर है, तो इस तरह के एक जटिल उपकरण के परिणाम केवल अधिक अस्थिर हो जाएगा. लेकिन वास्तव में गहराई से सीखने के लिए एक विशेष रूप से उपयुक्त अनुप्रयोग है, जो कि मैं क्या नहीं कह रहा हूं, लेकिन इस अनुप्रयोग की विशेषता निश्चित रूप से स्थिर संबंध है।

सिन्नो क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग से साभार