机器学习白皮书系列之三： 深度学习的方法介绍及金融领域应用实例
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摘要
本报告系统介绍了深度学习的基本方法及其在金融领域中的典型应用案例，重点解析了监督学习、无监督学习与强化学习三大分支算法。结合多因子选股实例，评估了深度神经网络和循环神经网络（LSTM）在A股市场的实证表现，发现深度神经网络选股策略实现了持续正超额收益但提升有限。报告还分析了深度学习在金融领域应用的局限，并提出多种深度学习算法结合的综合选股方案以期提高模型性能[page::0][page::3][page::12][page::25]。
