量化研究每周精选-20170814

由ypyu创建，最终由ypyu更新于2021-07-30 09:21 被浏览 14 用户

导语：本周精选了5篇关于深度学习、机器学习在量化投资领域的应用文章。随着近年来机器学习和深度学习的发展，越来越多的人投入到研究的队伍中。希望读完这些报告的你能对其中的研究有自己的理解。BigQuant拥有海量的数据和主流开源AI框架，赋能每一位爱好机器学习/深度学习和量化交易的人。

• 《股票预测：一种基于新闻特征抽取和循环神经网络的方法》

  关键词：股票预测、特征抽取、循环神经网络

  本文提出了一种预测股票涨跌的方法。在特征抽取方面，除了股价信息，作者还提取了与股票相关的新闻特征。文章先依据经验选取了一些能代表新闻利好和利空性质的种子单词，然后基于最优化方法计算出所有单词的利好极性（数量化的一个指标，便于对单词定量描述）。之后通过单词的利好极性构造出新闻的特征。模型方面，考虑到价格的时序性以及新闻影响的持续性，作者提出了一种循环神经网络模型。实验结果表明：相对于基于价格特征的SVM分类器，本文提出的方法在股票涨跌预测方面能有超过5%的提升。

• 《Deep Learning for Multivariate Financial Time Series》

  关键词：反向传播算法、深度信念网络、多层感知器

  近年来深度学习在神经网络训练与建模上已经超越其他传统方法，特别是在图像与声音识别领域。本篇文章利用深度学习算法预测金融数据。深度学习框架用于训练神经网络，深度神经网络包含一个深度信念网络和一个多层神经网络。该神经网络被用于挑选投资组合中股票。结果表明：被挑选出来的投资组合回报高于大盘中股票回报中位数，构成标准普尔 S&P 500 指数的股票也作为研究样本。文章以logistic回归，多层感知器和一种朴素回归方法作为参照，比较了深度学习神经网络的研究成果: 神经网络获得的结果优于其他基准。本文研究结果表明，基于神经网络的可靠性和高性能，深度学习会在金融领域占据一席之地。

• 《Deep Learning for Finance: Deep Portfolios》

  关键词：深度学习、机器学习、大数据

  本文主要研究将深度学习强化模型应用于金融预测和分类上。金融预测问题大多应用于证券设计与定价，构建投资组合和风险管理领域，涉及巨大数据量以及数据关系复杂，目前很难或者不可能在一个经济模型中进行处理。使用深度学习模型相比较于传统途径将会更加有效。另外，深度学习可以a naive regression benchmark检测和发现目前已知经济理论无法发现的一些联系。

• 《Multidimensional LSTM Networks to Predict Bitcoin Price》

  关键词：LSTM网络、比特币、机器学习

  本文利用多维LSTM神经网络来预测比特币的价格和趋势。该模型不仅仅关注价格，同时也考虑了比特币和美元的交易量，以此建立多变量序列机器学习模型。作者详细阐释数据归一化，数据清理，数据计算的详细步骤，并对最终结果进行分析。作者认为由于牵涉因素过多，试图预测出收益是徒劳无功的，但有助于我们了解市场。

• 《Reinforcement Learning for Optimized Trade Execution》

  关键词：强化学习、交易执行、因式分解

  本文利用强化学习模型优化交易执行策略，研究基于庞大的NSDQ长达1.5年的毫秒级数据，主要成果如下：与其他交易策略相比，RL优化交易执行策略，可提升50%的性能；RL算法结合Q-learning、动态程序设计，最后发现“private”和“market”数据间的近似独立性；此外，研究发现一些系列微观结构相关的重要因子，例如订单提交的费用。但是，RL算法的策略将受状态变量和执行时间的限制。

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