Можно ли использовать глубокое обучение для количественной торговли?

• ### Можно, но не надо играть в прогнозы (кроме высокочастотного трейдинга)

Я видел много статей, публичных выпусков и брокерских статей о том, что глубокое обучение использует исторические показатели в качестве ввода, использует сети, такие как LSTM, для прогнозирования будущих доходов от акций и фьючерсов, и внедряет соответствующую торговую стратегию.

Здесь пока не обсуждается, насколько надежны новые технологии для прогнозирования цен на акции и другие активы, но сначала давайте разберемся, почему мы можем предсказать будущее с помощью нескольких входов.

Но как же применять такую хорошую новую технологию? Глубокое обучение подходит для классификации изображений, ключевых или устойчивых отношений между изображениями и названиями, эти отношения являются достаточно сложными, но устойчивыми. В отличие от финансовой последовательности, логика прогнозирования будущего исторических данных сама по себе нестабильна, и результаты такого сложного инструмента будут только более запутанными.

Перевод с китайского языка