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《大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)之股指期貨日內(nèi)交易策略》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在應(yīng)用文檔-天天文庫(kù)。
1、金融工程
2、專(zhuān)題報(bào)告2014年6月18日證券研究報(bào)告o深度學(xué)習(xí)之股指期貨日內(nèi)交易策略圖1深度學(xué)習(xí)股指期貨交易策略累積收益曲線大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)系列之一報(bào)告摘要：?金融大數(shù)據(jù)下的機(jī)器學(xué)習(xí)作為大數(shù)據(jù)時(shí)代機(jī)器學(xué)習(xí)的革命性成果，深度學(xué)習(xí)自提出以來(lái)迅速發(fā)展，在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域掀起了一股方興未艾的研究和應(yīng)用熱潮。谷歌、微軟、IBM、百度等IT巨頭們紛紛厲兵秣馬，在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域投入人力物力；不負(fù)眾望，深度學(xué)習(xí)也解決了一個(gè)又一個(gè)難題，在語(yǔ)音識(shí)別和圖像識(shí)別等機(jī)Table_Author器學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得了眾多突破。?深度學(xué)習(xí)高頻股價(jià)預(yù)測(cè)模型從市場(chǎng)微觀結(jié)
3、構(gòu)的角度來(lái)說(shuō)，股票價(jià)格的形成和變化是由買(mǎi)賣(mài)雙方的分析師：安寧寧S0260512020003交易行為決定的，因此，對(duì)高頻市場(chǎng)行情數(shù)據(jù)的挖掘有可能獲得對(duì)未來(lái)股票價(jià)格走勢(shì)的有預(yù)測(cè)能力的模式。0755-23948352本報(bào)告通過(guò)樣本內(nèi)大量歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型，對(duì)1秒鐘高ann@gf.com.cn頻下的股指期貨價(jià)格漲跌進(jìn)行預(yù)測(cè)。該預(yù)測(cè)模型的樣本外的準(zhǔn)確率超過(guò)73%，表現(xiàn)不俗。?深度學(xué)習(xí)股指期貨交易策略基于深度學(xué)習(xí)股價(jià)預(yù)測(cè)模型對(duì)股票價(jià)格變化的預(yù)測(cè)，本報(bào)告提出了股指期貨的日內(nèi)交易策略。該交易策略自2013年以來(lái)累積收益率達(dá)
4、99.6%，年化收益率為77.6%，最大回撤為-5.86%。?結(jié)論通過(guò)股指期貨高頻價(jià)格預(yù)測(cè)模型的實(shí)證研究，本報(bào)告驗(yàn)證了深度學(xué)習(xí)這一大數(shù)據(jù)時(shí)代的機(jī)器學(xué)習(xí)利器在股票價(jià)格預(yù)測(cè)上的有效性。并基于預(yù)測(cè)模型提出了股指期貨交易策略，取得了良好的效果。識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明1/24金融工程
5、專(zhuān)題報(bào)告目錄索引一、機(jī)器學(xué)習(xí)掘金量化投資.............................................................................................
6、....4二、深度學(xué)習(xí)介紹................................................................................................................5（一）深度學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)的新浪潮............................................................................5（二）模型起源...................................
7、.........................................................................7（三）深層模型結(jié)構(gòu).....................................................................................................8（四）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...................................................................
8、..................................9（五）自編碼器和深度網(wǎng)絡(luò)........................................................................................12（六）大數(shù)據(jù)優(yōu)化問(wèn)題的迭代算法.............................................................................14三、交易策略........................
9、.............................................................................................16四、實(shí)證分析.....................................................................................................................17五、總結(jié)與討論..................................
10、...............................................................................22識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明2/24金融工程
11、專(zhuān)題報(bào)告圖表索引圖1：機(jī)器學(xué)習(xí)的一般流程..........................................
