深度學習股票交易
『壹』 3分鍾了解深度學習跟量化交易是什麼關系
機器學習怎樣應用於量化交易（一）
曾有朋友問過，國內現在量化領域機器學習應用的少，是否因為效果不如簡單的策略。其實，把機器學習應用在量化交易上始終面臨著兩難，卻並不是無解的兩難。很多時候並不是機器學習不work，而是真正懂如何用正確科學的統計思維使用Machine Learning的人才太少。機器學習涉及到特徵選擇、特徵工程、模型選擇、數據預處理、結果的驗證和分析等一整套建模流程，廣義角度來說就不單單是模型選擇的問題。所以，如果認為「用支持向量機成功預測股票漲跌」 這樣的研究，就是把機器學習應用於量化交易，這種狹義的認識無疑是買櫝還珠，對機器學習領域散落遍地的珍珠視而不見。如果把機器學習的崛起放在歷史進程中考量，無非就是趨勢的延續：現在，可通過系統的數據分析證實過去模糊不定的經驗，機器學習演算法將未曾被察覺的規律得以浮現紙面。在我看來，未來的發展概有兩個方向：1.針對量化交易的統計學習演算法被提出，使其適合於雜訊大，分布不穩定的金融數據分析；2.對於機器學習的熱情回歸理性，從工具為導向回歸到問題為導向。針對如何以問題為導向，在機器學習演算法中挑選合適的工具，分享一些思路。1.多因子模型的因子權重計算當我們在構建多因子模型且已經選定了一系列因子之後，要如何根據不同的市場情況調整各個因子的權重呢？在以往的研究中發現，與其它演算法相比較，隨機森林演算法對於存在非線性、噪音和自變數共線性的訓練集的分析結果更出色。所以，目前在多因子模型的權重上，採用當期收益率對上期因子進行隨機森林回歸分析，以確定下一期多因子模型的因子權重。2.缺失值處理處理缺失值在金融的量化分析中是個無可避免的問題。選取合理的缺失值處理方法，依賴於數據本身的特點、數據缺失的情況、其對應的經濟學意義，以及我們需要使用數據進行何種計算。在嘗試構建多因子模型時，我們選擇了兩種缺失值替換方法：（1）採用期望最大化演算法 來用同一變數的已知數據對缺失值進行極大似然估計。（2）把模型中包含的所有因子作為特徵變數，並賦予其相同的權重，再採用機器學習中的K-近鄰演算法來尋找最相似的標的，保證缺失值替換後，不會強化一部分因子的影響力。其實在量化領域，機器學習解決著線性模型天生的缺陷或弊端，所以還是有著很深的介入的。除去凸優化、降維(提取市場特徵)等領域的應用，目前「非動態性」和「非線性」是兩個重要的弊端。金融關系之間並非靜態，很多時候也不是線性的。統計學習的優勢此時就會體現出來，它們能夠迅速地適應市場，或者用一種更「准確的」方式來描述市場。在國內，機器學習在量化內應用跟領域有很大的關系，跟頻率也有很大的關系。比如，CTA的運用可能就要多於股票，它處理數據的維度要遠小於股票，獲取市場的長度和動態又強於股票。股票市場的momentum要弱於期貨市場的momentum，它的趨勢與股票相比更明顯和低雜訊。這些特徵對於機器學習發揮作用都更加有利。很可能國內一些交易執行演算法的設計上就借鑒了機器學習。我們可以通過學習訂單薄特徵，對下一期盤口變化做一些概率上的預測，經過一定樣本的訓練之後，可以顯著地提升演算法表現。而我仍謹慎看好深度學習等機器學習方法的原因在於，在認識市場上，現行的大部分方法與這些方法並不在一個維度上，這個優勢讓它們與其他方法相比，捕捉到更多的收益。也就是說，一個新的認識市場的角度才能帶來alpha。
『貳』 人工智慧深度學習未來能破解彩票股票行業嗎
人工智慧很厲害，但不代表萬能；
更多的破解答案可能是告訴你：概率是多大；
把全部彩票買下來，你一定中獎，買一半，50%。
類似男超人什麼時候可以生孩子的問題。
『叄』 運用深度學習演算法來炒股是不是會提高預測的准確率
是的呢，RC智能雲 比較好用
『肆』 如何做好t+0交易之深度學習 邢者
T+0操作的實戰技巧和注意事項
「T+0」操作技巧根據操作的方向，可以分為順向的「T+0」操作和逆向的「T+0」操作兩種；根據獲利還是被套時期實施「T+0」操作的可以分為解套型「T+0」操作和追加利潤型「T+0」操作。
一、順向「T+0」操作的具體操作方法
1、當投資者持有一定數量被套股票後，某天該股嚴重超跌或低開，可以乘這個機會，買入同等數量同一股票，待其漲升到一定高度之後，將原來被套的同一品種的股票全部賣出，從而在一個交易日內實現低買高賣，來獲取差價利潤。
2、當投資者持有一定數量被套股票後，即使沒有嚴重超跌或低開，可以當該股在盤中表現出現明顯上升趨勢時，可以乘這個機會，買入同等數量同一股票，待其漲升到一定高度之後，將原來被套的同一品種的股票全部賣出，從而在一個交易日內實現平買高賣，來獲取差價利潤。
3、當投資者持有的股票沒有被套牢，而是已經盈利的獲利盤時，如果投資者認為該股仍有空間，可以使用「T+0」操作。這樣可以在大幅漲升的當天通過購買雙倍籌碼來獲取雙倍的收益，爭取利潤的最大化。
二、逆向「T+0」操作的具體操作方法
逆向「T+0」操作技巧與順向「T+0」操作技巧極為相似，都是利用手中的原有籌碼實現盤中交易，兩者唯一的區別在於：順向「T+0」操作是先買後賣，逆向「T+0」操作是先賣後買。順向「T+0」操作需要投資者手中必須持有部分現金，如果投資者滿倉被套，則無法實施交易；而逆向「T+0」操作則不需要投資者持有現金，即使投資者滿倉被套也可以實施交易。具體操作方法如下：
1、當投資者持有一定數量被套股票後，某天該股受突發利好消息刺激，股價大幅高開或急速上沖，可以乘這個機會，先將手中被套的籌碼賣出，待股價結束快速上漲並出現回落之後，將原來拋出的同一品種股票全部買進，從而在一個交易日內實現高賣低買，來獲取差價利潤。
2、當投資者持有一定數量被套股票後，如果該股沒有出現因為利好而高開的走勢，但當該股在盤中表現出明顯下跌趨勢時，可以乘這個機會，先將手中被套的籌碼賣出，然後在較低的價位買入同等數量的同一股票，從而在一個交易日內實現平賣低買，來獲取差價利潤。這種方法只適合於盤中短期仍有下跌趨勢的個股。對於下跌空間較大，長期下跌趨勢明顯的個股，仍然以止損操作為主。
3、當投資者持有的股票沒有被套牢，而是已經盈利的獲利盤時，如果股價在行情中上沖過快，也會導致出現正常回落走勢。投資者可以乘其上沖過急時，先賣出獲利籌碼，等待股價出現恢復性下跌時在買回。通過盤中「T+0」操作，爭取利潤的最大化。
T+0相關的幾個注意：
當上升達到一個高點，將要發生回撤時，要避免接下來的大幅下跌，這樣的下跌一般是不回頭的，殺傷力很大的。 分析時注意時間和趨勢的結合，趨勢也就是方向的變化需要時間來確認，只有注意到時間變化的關系，才可以把握走勢的准確變動點。在每個趨勢下的操作次數，在上漲的趨勢里，操作次數可以頻繁，因為高點是組建抬高的，勝率要大一點，在下跌趨勢中做的好的可以是跟隨股價的下跌，自身的成本也在不斷降低，可以叫換倉。 換倉操作避免一種誤區，上漲時換倉可以有一點盈利，下跌時換倉很難保持成本攤低，特別是超過10%的下跌，解決的辦法是判斷大的趨勢，減少操作次數。減少操作次數的方法：當大勢和個股都配合上漲時，可能會收陽線，如果個股沒有出現過份拉高行為，差價則難以產生，減少操作；中陰線出現時，第二天還會有低點出現，如果手中沒有倉位，減少操作，有倉位，需要尋找機會減倉。
操作次數和每天的震盪次數和幅度有關系，和自己的可操作倉位有關系，資金量可以對一支股票完成2次的買入和賣出比較理想。
分析的細節上首先看個股的成交量的情況，從成交量上判斷股性是否開始活躍，不論上漲或下跌，總要有一個比較大的空間才值得參與；接著看形態，將要形成多頭排列和暴跌階段剛過，一定有短線的操作機會；
必須注意：
1、該股股性活，上下波幅大；
2、必須嚴格設立止損，不能因為下跌而不賣，否則將會股票越做越多，成本越做越高。
3、一定要做自己熟悉的個股
4、大盤的走勢關繫到個股的發展方向
5、T+0最忌的就是追漲殺跌。
可以看我☺
『伍』 如何用深度學習來預測明天的股票趨勢
學會用比較法則選擇主流板塊主流股，懂得利用正確的技術分析籌碼分析知識來針對不同主力類型的股票計算合理買賣點，有合適的止盈止損策略，嚴格按紀律操作。
但是記得，正確的技術分析知識不是你買本書或者網上查的那種，比如黑三兵這樣的k線組合，你在哪裡查資料都是說後市看跌把，上證八月九日開始就是黑三兵，然後一直漲到現在
『陸』 深度學習人工智慧交易需要什麼電腦和軟體
深度學習人工智慧交易需要什麼電腦和軟體深入的學習人工智慧需要一個非常好的電腦像微軟的電腦還是華碩的電腦都可以需要非常智能的軟體。
『柒』 深度學習方法能用來炒股嗎
不能。
炒股主要是跟人性做斗爭，而不是深度學習。
經濟學教授炒股虧得一塌糊塗的多了去了。
『捌』 深度學習做股票預測靠譜嗎
去學習正確的技術面籌碼面知識
制定嚴格的止盈止損紀律 利用學會的東西建立一套高成功率的交易系統
當你能長期保持小賺+小賠+大賺 自信自然就有了
但是記得 只小賠 依靠的就是止損策略的嚴格執行
買入就跌 或者買入3天不漲 代表你分析的錯誤 錯了就要認
記住學知識不是網路出來的那些大路貨色
而是能拉出來在行情中實證 驗證 成功率在七成以上的技術分析方法
『玖』 深度學習做股票預測靠譜嗎
可以用反證法來判斷
反證法：
1、假設能用深度學習做出炒股的模型，並且好用。
2、上萬個基金公司、私募也都開始用深度學習做炒股模型。
3、於是大家的模型預測的都不準了。
結論：在信息透明、對稱的情況下，也沒辦法用深度學習做模型。
『拾』 機器學習在量化交易裡面有多大的用處
曾有朋友問過，國內現在量化領域機器學習應用的少，是否因為效果不如簡單的策略。其實，把機器學習應用在量化交易上始終面臨著兩難，卻並不是無解的兩難。很多時候並不是機器學習不work，而是真正懂如何用正確科學的統計思維使用Machine Learning的人才太少。
機器學習涉及到特徵選擇、特徵工程、模型選擇、數據預處理、結果的驗證和分析等一整套建模流程，廣義角度來說就不單單是模型選擇的問題。所以，如果認為「用支持向量機成功預測股票漲跌」 這樣的研究，就是把機器學習應用於量化交易，這種狹義的認識無疑是買櫝還珠，對機器學習領域散落遍地的珍珠視而不見。如果把機器學習的崛起放在歷史進程中考量，無非就是趨勢的延續：現在，可通過系統的數據分析證實過去模糊不定的經驗，機器學習演算法將未曾被察覺的規律得以浮現紙面。
在我看來，未來的發展概有兩個方向：
1.針對量化交易的統計學習演算法被提出，使其適合於雜訊大，分布不穩定的金融數據分析；
2.對於機器學習的熱情回歸理性，從工具為導向回歸到問題為導向。
針對如何以問題為導向，在機器學習演算法中挑選合適的工具，分享一些思路。
1.多因子模型的因子權重計算
當我們在構建多因子模型且已經選定了一系列因子之後，要如何根據不同的市場情況調整各個因子的權重呢？在以往的研究中發現，與其它演算法相比較，隨機森林演算法對於存在非線性、噪音和自變數共線性的訓練集的分析結果更出色。所以，目前在多因子模型的權重上，採用當期收益率對上期因子進行隨機森林回歸分析，以確定下一期多因子模型的因子權重。
2.缺失值處理
處理缺失值在金融的量化分析中是個無可避免的問題。選取合理的缺失值處理方法，依賴於數據本身的特點、數據缺失的情況、其對應的經濟學意義，以及我們需要使用數據進行何種計算。在嘗試構建多因子模型時，我們選擇了兩種缺失值替換方法：（1）採用期望最大化演算法 來用同一變數的已知數據對缺失值進行極大似然估計。（2）把模型中包含的所有因子作為特徵變數，並賦予其相同的權重，再採用機器學習中的K-近鄰演算法來尋找最相似的標的，保證缺失值替換後，不會強化一部分因子的影響力。
其實在量化領域，機器學習解決著線性模型天生的缺陷或弊端，所以還是有著很深的介入的。除去凸優化、降維(提取市場特徵)等領域的應用，目前「非動態性」和「非線性」是兩個重要的弊端。金融關系之間並非靜態，很多時候也不是線性的。統計學習的優勢此時就會體現出來，它們能夠迅速地適應市場，或者用一種更「准確的」方式來描述市場。
在國內，機器學習在量化內應用跟領域有很大的關系，跟頻率也有很大的關系。比如，CTA的運用可能就要多於股票，它處理數據的維度要遠小於股票，獲取市場的長度和動態又強於股票。股票市場的momentum要弱於期貨市場的momentum，它的趨勢與股票相比更明顯和低雜訊。這些特徵對於機器學習發揮作用都更加有利。
很可能國內一些交易執行演算法的設計上就借鑒了機器學習。我們可以通過學習訂單薄特徵，對下一期盤口變化做一些概率上的預測，經過一定樣本的訓練之後，可以顯著地提升演算法表現。
而我仍謹慎看好深度學習等機器學習方法的原因在於，在認識市場上，現行的大部分方法與這些方法並不在一個維度上，這個優勢讓它們與其他方法相比，捕捉到更多的收益。也就是說，一個新的認識市場的角度才能帶來alpha。