深度学习股票交易
『壹』 3分钟了解深度学习跟量化交易是什么关系
机器学习怎样应用于量化交易（一）
曾有朋友问过，国内现在量化领域机器学习应用的少，是否因为效果不如简单的策略。其实，把机器学习应用在量化交易上始终面临着两难，却并不是无解的两难。很多时候并不是机器学习不work，而是真正懂如何用正确科学的统计思维使用Machine Learning的人才太少。机器学习涉及到特征选择、特征工程、模型选择、数据预处理、结果的验证和分析等一整套建模流程，广义角度来说就不单单是模型选择的问题。所以，如果认为“用支持向量机成功预测股票涨跌” 这样的研究，就是把机器学习应用于量化交易，这种狭义的认识无疑是买椟还珠，对机器学习领域散落遍地的珍珠视而不见。如果把机器学习的崛起放在历史进程中考量，无非就是趋势的延续：现在，可通过系统的数据分析证实过去模糊不定的经验，机器学习算法将未曾被察觉的规律得以浮现纸面。在我看来，未来的发展概有两个方向：1.针对量化交易的统计学习算法被提出，使其适合于噪声大，分布不稳定的金融数据分析；2.对于机器学习的热情回归理性，从工具为导向回归到问题为导向。针对如何以问题为导向，在机器学习算法中挑选合适的工具，分享一些思路。1.多因子模型的因子权重计算当我们在构建多因子模型且已经选定了一系列因子之后，要如何根据不同的市场情况调整各个因子的权重呢？在以往的研究中发现，与其它算法相比较，随机森林算法对于存在非线性、噪音和自变量共线性的训练集的分析结果更出色。所以，目前在多因子模型的权重上，采用当期收益率对上期因子进行随机森林回归分析，以确定下一期多因子模型的因子权重。2.缺失值处理处理缺失值在金融的量化分析中是个无可避免的问题。选取合理的缺失值处理方法，依赖于数据本身的特点、数据缺失的情况、其对应的经济学意义，以及我们需要使用数据进行何种计算。在尝试构建多因子模型时，我们选择了两种缺失值替换方法：（1）采用期望最大化算法 来用同一变量的已知数据对缺失值进行极大似然估计。（2）把模型中包含的所有因子作为特征变量，并赋予其相同的权重，再采用机器学习中的K-近邻算法来寻找最相似的标的，保证缺失值替换后，不会强化一部分因子的影响力。其实在量化领域，机器学习解决着线性模型天生的缺陷或弊端，所以还是有着很深的介入的。除去凸优化、降维(提取市场特征)等领域的应用，目前“非动态性”和“非线性”是两个重要的弊端。金融关系之间并非静态，很多时候也不是线性的。统计学习的优势此时就会体现出来，它们能够迅速地适应市场，或者用一种更“准确的”方式来描述市场。在国内，机器学习在量化内应用跟领域有很大的关系，跟频率也有很大的关系。比如，CTA的运用可能就要多于股票，它处理数据的维度要远小于股票，获取市场的长度和动态又强于股票。股票市场的momentum要弱于期货市场的momentum，它的趋势与股票相比更明显和低噪声。这些特征对于机器学习发挥作用都更加有利。很可能国内一些交易执行算法的设计上就借鉴了机器学习。我们可以通过学习订单薄特征，对下一期盘口变化做一些概率上的预测，经过一定样本的训练之后，可以显著地提升算法表现。而我仍谨慎看好深度学习等机器学习方法的原因在于，在认识市场上，现行的大部分方法与这些方法并不在一个维度上，这个优势让它们与其他方法相比，捕捉到更多的收益。也就是说，一个新的认识市场的角度才能带来alpha。
『贰』 人工智能深度学习未来能破解彩票股票行业吗
人工智能很厉害，但不代表万能；
更多的破解答案可能是告诉你：概率是多大；
把全部彩票买下来，你一定中奖，买一半，50%。
类似男超人什么时候可以生孩子的问题。
『叁』 运用深度学习算法来炒股是不是会提高预测的准确率
是的呢，RC智能云 比较好用
『肆』 如何做好t+0交易之深度学习 邢者
T+0操作的实战技巧和注意事项
“T+0”操作技巧根据操作的方向，可以分为顺向的“T+0”操作和逆向的“T+0”操作两种；根据获利还是被套时期实施“T+0”操作的可以分为解套型“T+0”操作和追加利润型“T+0”操作。
一、顺向“T+0”操作的具体操作方法
1、当投资者持有一定数量被套股票后，某天该股严重超跌或低开，可以乘这个机会，买入同等数量同一股票，待其涨升到一定高度之后，将原来被套的同一品种的股票全部卖出，从而在一个交易日内实现低买高卖，来获取差价利润。
2、当投资者持有一定数量被套股票后，即使没有严重超跌或低开，可以当该股在盘中表现出现明显上升趋势时，可以乘这个机会，买入同等数量同一股票，待其涨升到一定高度之后，将原来被套的同一品种的股票全部卖出，从而在一个交易日内实现平买高卖，来获取差价利润。
3、当投资者持有的股票没有被套牢，而是已经盈利的获利盘时，如果投资者认为该股仍有空间，可以使用“T+0”操作。这样可以在大幅涨升的当天通过购买双倍筹码来获取双倍的收益，争取利润的最大化。
二、逆向“T+0”操作的具体操作方法
逆向“T+0”操作技巧与顺向“T+0”操作技巧极为相似，都是利用手中的原有筹码实现盘中交易，两者唯一的区别在于：顺向“T+0”操作是先买后卖，逆向“T+0”操作是先卖后买。顺向“T+0”操作需要投资者手中必须持有部分现金，如果投资者满仓被套，则无法实施交易；而逆向“T+0”操作则不需要投资者持有现金，即使投资者满仓被套也可以实施交易。具体操作方法如下：
1、当投资者持有一定数量被套股票后，某天该股受突发利好消息刺激，股价大幅高开或急速上冲，可以乘这个机会，先将手中被套的筹码卖出，待股价结束快速上涨并出现回落之后，将原来抛出的同一品种股票全部买进，从而在一个交易日内实现高卖低买，来获取差价利润。
2、当投资者持有一定数量被套股票后，如果该股没有出现因为利好而高开的走势，但当该股在盘中表现出明显下跌趋势时，可以乘这个机会，先将手中被套的筹码卖出，然后在较低的价位买入同等数量的同一股票，从而在一个交易日内实现平卖低买，来获取差价利润。这种方法只适合于盘中短期仍有下跌趋势的个股。对于下跌空间较大，长期下跌趋势明显的个股，仍然以止损操作为主。
3、当投资者持有的股票没有被套牢，而是已经盈利的获利盘时，如果股价在行情中上冲过快，也会导致出现正常回落走势。投资者可以乘其上冲过急时，先卖出获利筹码，等待股价出现恢复性下跌时在买回。通过盘中“T+0”操作，争取利润的最大化。
T+0相关的几个注意：
当上升达到一个高点，将要发生回撤时，要避免接下来的大幅下跌，这样的下跌一般是不回头的，杀伤力很大的。 分析时注意时间和趋势的结合，趋势也就是方向的变化需要时间来确认，只有注意到时间变化的关系，才可以把握走势的准确变动点。在每个趋势下的操作次数，在上涨的趋势里，操作次数可以频繁，因为高点是组建抬高的，胜率要大一点，在下跌趋势中做的好的可以是跟随股价的下跌，自身的成本也在不断降低，可以叫换仓。 换仓操作避免一种误区，上涨时换仓可以有一点盈利，下跌时换仓很难保持成本摊低，特别是超过10%的下跌，解决的办法是判断大的趋势，减少操作次数。减少操作次数的方法：当大势和个股都配合上涨时，可能会收阳线，如果个股没有出现过份拉高行为，差价则难以产生，减少操作；中阴线出现时，第二天还会有低点出现，如果手中没有仓位，减少操作，有仓位，需要寻找机会减仓。
操作次数和每天的震荡次数和幅度有关系，和自己的可操作仓位有关系，资金量可以对一支股票完成2次的买入和卖出比较理想。
分析的细节上首先看个股的成交量的情况，从成交量上判断股性是否开始活跃，不论上涨或下跌，总要有一个比较大的空间才值得参与；接着看形态，将要形成多头排列和暴跌阶段刚过，一定有短线的操作机会；
必须注意：
1、该股股性活，上下波幅大；
2、必须严格设立止损，不能因为下跌而不卖，否则将会股票越做越多，成本越做越高。
3、一定要做自己熟悉的个股
4、大盘的走势关系到个股的发展方向
5、T+0最忌的就是追涨杀跌。
可以看我☺
『伍』 如何用深度学习来预测明天的股票趋势
学会用比较法则选择主流板块主流股，懂得利用正确的技术分析筹码分析知识来针对不同主力类型的股票计算合理买卖点，有合适的止盈止损策略，严格按纪律操作。
但是记得，正确的技术分析知识不是你买本书或者网上查的那种，比如黑三兵这样的k线组合，你在哪里查资料都是说后市看跌把，上证八月九日开始就是黑三兵，然后一直涨到现在
『陆』 深度学习人工智能交易需要什么电脑和软件
深度学习人工智能交易需要什么电脑和软件深入的学习人工智能需要一个非常好的电脑像微软的电脑还是华硕的电脑都可以需要非常智能的软件。
『柒』 深度学习方法能用来炒股吗
不能。
炒股主要是跟人性做斗争，而不是深度学习。
经济学教授炒股亏得一塌糊涂的多了去了。
『捌』 深度学习做股票预测靠谱吗
去学习正确的技术面筹码面知识
制定严格的止盈止损纪律 利用学会的东西建立一套高成功率的交易系统
当你能长期保持小赚+小赔+大赚 自信自然就有了
但是记得 只小赔 依靠的就是止损策略的严格执行
买入就跌 或者买入3天不涨 代表你分析的错误 错了就要认
记住学知识不是网络出来的那些大路货色
而是能拉出来在行情中实证 验证 成功率在七成以上的技术分析方法
『玖』 深度学习做股票预测靠谱吗
可以用反证法来判断
反证法：
1、假设能用深度学习做出炒股的模型，并且好用。
2、上万个基金公司、私募也都开始用深度学习做炒股模型。
3、于是大家的模型预测的都不准了。
结论：在信息透明、对称的情况下，也没办法用深度学习做模型。
『拾』 机器学习在量化交易里面有多大的用处
曾有朋友问过，国内现在量化领域机器学习应用的少，是否因为效果不如简单的策略。其实，把机器学习应用在量化交易上始终面临着两难，却并不是无解的两难。很多时候并不是机器学习不work，而是真正懂如何用正确科学的统计思维使用Machine Learning的人才太少。
机器学习涉及到特征选择、特征工程、模型选择、数据预处理、结果的验证和分析等一整套建模流程，广义角度来说就不单单是模型选择的问题。所以，如果认为“用支持向量机成功预测股票涨跌” 这样的研究，就是把机器学习应用于量化交易，这种狭义的认识无疑是买椟还珠，对机器学习领域散落遍地的珍珠视而不见。如果把机器学习的崛起放在历史进程中考量，无非就是趋势的延续：现在，可通过系统的数据分析证实过去模糊不定的经验，机器学习算法将未曾被察觉的规律得以浮现纸面。
在我看来，未来的发展概有两个方向：
1.针对量化交易的统计学习算法被提出，使其适合于噪声大，分布不稳定的金融数据分析；
2.对于机器学习的热情回归理性，从工具为导向回归到问题为导向。
针对如何以问题为导向，在机器学习算法中挑选合适的工具，分享一些思路。
1.多因子模型的因子权重计算
当我们在构建多因子模型且已经选定了一系列因子之后，要如何根据不同的市场情况调整各个因子的权重呢？在以往的研究中发现，与其它算法相比较，随机森林算法对于存在非线性、噪音和自变量共线性的训练集的分析结果更出色。所以，目前在多因子模型的权重上，采用当期收益率对上期因子进行随机森林回归分析，以确定下一期多因子模型的因子权重。
2.缺失值处理
处理缺失值在金融的量化分析中是个无可避免的问题。选取合理的缺失值处理方法，依赖于数据本身的特点、数据缺失的情况、其对应的经济学意义，以及我们需要使用数据进行何种计算。在尝试构建多因子模型时，我们选择了两种缺失值替换方法：（1）采用期望最大化算法 来用同一变量的已知数据对缺失值进行极大似然估计。（2）把模型中包含的所有因子作为特征变量，并赋予其相同的权重，再采用机器学习中的K-近邻算法来寻找最相似的标的，保证缺失值替换后，不会强化一部分因子的影响力。
其实在量化领域，机器学习解决着线性模型天生的缺陷或弊端，所以还是有着很深的介入的。除去凸优化、降维(提取市场特征)等领域的应用，目前“非动态性”和“非线性”是两个重要的弊端。金融关系之间并非静态，很多时候也不是线性的。统计学习的优势此时就会体现出来，它们能够迅速地适应市场，或者用一种更“准确的”方式来描述市场。
在国内，机器学习在量化内应用跟领域有很大的关系，跟频率也有很大的关系。比如，CTA的运用可能就要多于股票，它处理数据的维度要远小于股票，获取市场的长度和动态又强于股票。股票市场的momentum要弱于期货市场的momentum，它的趋势与股票相比更明显和低噪声。这些特征对于机器学习发挥作用都更加有利。
很可能国内一些交易执行算法的设计上就借鉴了机器学习。我们可以通过学习订单薄特征，对下一期盘口变化做一些概率上的预测，经过一定样本的训练之后，可以显著地提升算法表现。
而我仍谨慎看好深度学习等机器学习方法的原因在于，在认识市场上，现行的大部分方法与这些方法并不在一个维度上，这个优势让它们与其他方法相比，捕捉到更多的收益。也就是说，一个新的认识市场的角度才能带来alpha。