深入探讨深度学习在量化高频交易的应用

深入探讨深度学习在量化高频交易的应用

期权匿名回答 · 2021-9-13 11:09:15

没办法,没有有效先验,dl在这种高噪音数据上当然只能一坨屎

期权匿名回答 · 2021-9-13 11:09:56

Dl教徒快成星宿派了。。。金融数据建模最主要的难题根本就不是信噪比的问题，说真的，如果仅仅是信噪比低的话，量化交易就太简单了。。。至于说什么有基金用到dl, 你知道他实盘阿尔法吗，你知道他们拿dl干什么吗？dl在数据前处理上有些领域有点用，至于开发实盘交易策略。。。呵呵呵呵呵

期权匿名回答 · 2021-9-13 11:10:19

1%对这种预测长度算可以的了。。。虽然或许还有提高的空间，但绝对不是其他领域动不动80%、90%那种。。。。完全不是一个概念。。。

期权匿名回答 · 2021-9-13 11:11:12

做分类器有个问题...分类策略怎么做哎？我现在做的东西思路跟你的差不多但是遇到的问题是: 不同特征值的分类策略不一样，而且对结果影响蛮大的。你有这方面的论文什么的参考么？

期权匿名回答 · 2021-9-13 11:12:01

我对dl了解一点点，认识的里面也有用dl实盘很长时间取得不错结果或者回测实验不错的，不要刚学dl做一点初级实验就下结论吧

期权匿名回答 · 2021-9-13 11:12:14

我的观点是dl能取得的其他模型也行。。。。他们未必用了dl相当于其他模型的扩展能力。。。这跟计算机视觉不大一样。。。。计算机视觉是dl明显比其他好。。。

期权匿名回答 · 2021-9-13 11:13:01

这些还得靠大量实验，看问题的复杂度需要多复杂的模型才能匹配，这些人也是dl和一些（敏感词）结合才取得了不错的效果，不是单单dl的功劳，dl的功劳可能还偏少

期权匿名回答 · 2021-9-13 11:13:10

好好卖您的量化投资学习课程吧，求求您别再在深度学习话题下发东西了，拿简单的mlp模型，说dl在量化里没有用，不结合强化学习，不结合新的模型，得出这样的研究结果，是很难有说服力的，别大言不惭地说深入讨论了

期权匿名回答 · 2021-9-13 11:13:48

建议题主不需要跟DL教徒们讨论这种问题了，没啥意义，口水都能淹死你。还lstm。。干脆说deep learning拯救世界吧。

期权匿名回答 · 2021-9-13 11:14:01

那些都是下一步……再说reingorcement learning不大属于深度学习吧……其他模型的预测结果也可以用近似动态规划之类的去做投资组合优化

期权匿名回答 · 2021-9-13 11:14:31

我只问你一句：你做过量化金融吗？

期权匿名回答 · 2021-9-13 11:15:09

这样暴露自己会影响live收入的吧。。。何必呢。。。

期权匿名回答 · 2021-9-13 11:15:22

没有，但是我用dl做了很多序列化数据的工作，并且噪声不低，而且我工作的主要内容是做深度强化学习，如果您对于强化学习认识仅仅是动态规划那么简单的话也就没什么好讨论的了，一如您对于深度学习的认识仅仅是mlp

期权匿名回答 · 2021-9-13 11:15:30

以及我并不是说dl一定有用，而是说您这么讨论问题实在是不严谨

期权匿名回答 · 2021-9-13 11:15:49

初中生量化+幼儿园ml

期权匿名回答 · 2021-9-13 11:16:42

标题里的深入两个字最显得丢人

期权匿名回答 · 2021-9-13 11:17:07

噪音太高,越简单的模型效率往往越高, 甚至lr都比nn管用. AI数据和金融数据本质不同,没什么可比性.

期权匿名回答 · 2021-9-13 11:17:38

处理序列数据最好用的就是rnn，可以尝试一下

期权匿名回答 · 2021-9-13 11:17:47

是啊，我说没有用他们不信，我好心做实验他们又喷我，唉，做好人难啊……

期权匿名回答 · 2021-9-13 11:18:16

有些场景绝对有用,比如结合新闻,舆论数据. 就算用reinforcement learning,也不能用NN做function approximator, 最好是用bayesian gaussian mixture这种, 甚至linear.

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