딥러닝을 양적 거래에 사용할 수 있는가?

• ### 예, 하지만 예측을 하지 마세요 (HF 거래는 제외)

많은 기사를 보거나, 대중과 증권사에서, 그들은 깊은 학습을 역사적인 지표에 기초하여 입력하고, LSTM와 같은 네트워크를 사용하여 미래의 주식과 선물의 수익을 예측하고, 그에 따른 거래 전략으로 만듭니다. 이 방법은 제가 기본적으로 시도했습니다. 분류 방식이나 회귀 방식에 따라 예측하는 것은 매우 좋지 않았습니다.

여기서 새로운 기술을 사용하여 주식과 같은 자산의 가격을 예측하는 것이 신뢰성이 있는지 여부를 논의하지 않겠습니다. 그러나 먼저 왜 몇 개의 입력으로 미래를 예측 할 수 있는지 명확히 해 보시기 바랍니다. 역사 데이터에 기반한 미래를 예측하는 가정은 강합니다.

그렇다면 이렇게 좋은 새로운 기술은 어떻게 적용될까요? 딥러닝은 이미지 분류에 적합하며, 키는 이미지와 이름 사이에 안정적인 데이터 차원 대응 관계가 있습니다. 이 관계는 복잡하지만 안정적입니다. 금융 순서가 다르기 때문에, 역사 데이터 예측의 논리 자체가 불안정하기 때문에, 이러한 복잡한 도구를 사용하면 결과가 더 혼란스럽습니다.

시노의 양자 거래