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深度学习方法能用来炒股吗？

什么叫深度学习方法？

我听过山东大学彭实戈教授的讲座。

他曾说，可以利用金融数学知识赚钱。

是的，我本来就喜欢数学，长大了，偶然机会闯进了期货市场，股票市场。

几点体会，

一，数学就是科学，科学是无法弄虚做假的。梦想赚钱是不靠谱的。

二，金融，你的借项就是别人的贷项。你在市场中赚钱就是别人在赔钱。

什么股票价格上涨，公司内涵价值上涨的股票上涨。

你可以说，中兴通讯反弹，你想抢反弹。

你怎么想都可以，有一点改变不了，就是中兴通讯好几年赚的钱，没了。

深度学习的一大优势在于可以大幅减少人工参与的特征工程(feature engineering)去“拟合”训练数据，但这也不是说完全不需要人去参与特征的选取，尤其是金融市场，数据简直是海量，并且大都高噪声，非稳定，所以除非你能够清楚哪些数据具有潜在价值、如何做适当的预处理和如何转化并达成哪些目标（低风险？高收益？小波动？），否则深度学习是没法帮你“炒股”的。

谢邀。本人同时学习计算机专业和辅修证券知识。算是对量化交易有一个简单的了解。

首先，深度学习用于炒股的问题倒不如说是程序化交易是否可靠的问题。早在上个世纪，西蒙斯就提出了程序化交易的理念，西蒙斯在1998年成立的文艺复兴科技基金，可以说是历史上最成功的的对冲基金，旗下的第一只基金，大奖章基金更是行业界的神话。到目前为止，该公司旗下的旗舰基金取得平均每年百分 之三十六的回报。而西蒙斯也被誉为量化投资之王。这也从数据上证明了程序化交易的可行性。

但是，程序化交易的致命缺点是，本身的巨额交易会对金融市场造成影响，这个是程序无法提前预知的。机器学习是根据已有数据或已有经验来提高程序的正确率。因此完全用量化交易代替人是不可能的。毕竟金融市场是考验人心的市场，离开了人，金融将变得没有意义。同时大量的程序化交易也会使得程序化交易没有意义。因为，没人愿意去当那个看似最愚蠢的接盘侠。

答案是肯定的，我使用A股中随机挑选的100只股票最近五年的数据进行建模，train出的结果用来预测除这100只以外的股票中任意挑选的100只股票，平均年化收益率在25%。你可能觉得这很少，但是复利可不少，巴菲特也只有28%！不过最大回撤较大，夏普比率也不理想！这意味抗风险能力不够，再加入了风险控制之后，平均年化收益19%。但完美避过了两次股灾！当然对于小散户来说，配置100只股票是很困难的，但是对于如果选股降到50只以内，风险大大提高，train出来的参数明显出现过拟合！这也完美解释了量化为什么要多品种，股票要持有够多！

到此，以上就是小编对于股票涨停梯度排名的问题就介绍到这了，希望介绍关于股票涨停梯度排名的1点解答对大家有用。