金融大数据下的机器学习

作为大数据时代机器学习的革命性成果,深度学习自提出以来迅速发展,在互联网领域掀起了一股方兴未艾的研究和应用热潮。谷歌、微软、IBM、百度等 IT 巨头们纷纷厉兵秣马,在深度学习领域投入人力物力;不负众望,深度学习也解决了一个又一个难题,在语音识别和图像识别等机器学习领域取得了众多突破。

深度学习高频股价预测模型

从市场微观结构的角度来说,股票价格的形成和变化是由买卖双方的交易行为决定的,因此,对高频市场行情数据的挖掘有可能获得对未来股票价格走势的有预测能力的模式。
本报告通过样本内大量历史数据训练深度学习预测模型,对 1 秒钟高频下的股指期货价格涨跌进行预测。该预测模型的样本外的准确率超过73%,表现不俗。

深度学习股指期货交易策略

基于深度学习股价预测模型对股票价格变化的预测,本报告提出了股指期货的日内交易策略。该交易策略自 2013 年以来累积收益率达 99.6%,年化收益率为 77.6%,最大回撤为-5.86%。

结论

通过股指期货高频价格预测模型的实证研究,本报告验证了深度学习这一大数据时代的机器学习利器在股票价格预测上的有效性。并基于预测模型提出了股指期货交易策略,取得了良好的效果。