
Saya melihat banyak artikel, publikasi, atau broker yang menulis bahwa pembelajaran mendalam menggunakan indikator sejarah sebagai input, menggunakan jaringan seperti LSTM untuk memprediksi pendapatan saham dan futures di masa depan, dan untuk strategi perdagangan. Saya telah mencoba metode ini, baik dengan cara klasifikasi atau dengan cara regresi, dan hasilnya buruk.
Tidak ada argumen di sini untuk memprediksi harga aset seperti saham dengan menggunakan teknologi baru, tetapi pertama-tama mari kita jelaskan mengapa beberapa input dapat memprediksi masa depan. Asumsi yang didasarkan pada data historis untuk memprediksi masa depan sangat kuat, dan dalam asumsi yang kuat, menggunakan kotak hitam untuk menjalankan hasil yang menang dengan susah payah.
Bagaimana cara menggunakan teknologi baru yang bagus ini? Pembelajaran mendalam cocok untuk mengklasifikasikan gambar, kunci atau gambar dan nama memiliki hubungan dimensi data yang stabil, hubungan ini tidak rumit, tetapi hubungan stabil. Dan urutan keuangan yang berbeda, data sejarah memprediksi logika masa depan sendiri tidak stabil, dan hasil dari alat yang rumit ini hanya akan lebih kacau.
Diposting oleh