O aprendizado profundo pode ser usado para negociação quantitativa?

• ### Pode ser, mas não faça previsões (exceto para negociações de alta frequência)

Vejo muitos artigos, publicações e corretores de ações dizendo que o aprendizado profundo usa indicadores históricos como inputs, usando redes como o LSTM para fazer previsões de futuros ganhos de ações e futuros, e para fazer estratégias de negociação correspondentes. Eu basicamente experimentei esse método, e os resultados foram ruins, seja por meio de classificação ou por meio de regressão.

Aqui não há discussão sobre se a nova tecnologia é confiável para prever os preços de ativos como ações, mas primeiro vamos entender por que algumas entradas podem prever o futuro. Esta hipótese de prever o futuro com base em dados históricos é muito forte, e sob uma hipótese muito forte, usar uma caixa preta para executar um resultado de vitória de forma arbitrária é um pouco difícil.

Então, como essa nova tecnologia tão boa é aplicada? O aprendizado profundo é adequado para classificar imagens, a chave é que há uma relação de correspondência de dimensão de dados estável entre a imagem e o nome, essa relação é muito complexa, mas a relação é estável.

Traduzido do inglês por