深度学习做股票预测靠谱吗？
无论你用不用ML的方法在量化金融，首先你的交易逻辑得是正确，人本身对市场的判断是准确，然后用ML的方法来处理一些费时费力的地方。 之前在MilKY：深度学习做股票预测靠谱吗？这个回答里面讲了深度学习用来直接做股票预测的问题。这个帖子里面我讲一个简单的深度学习在量化金融领域的应用。  最近可能会跟Kilian做research，贴一张他最新的densenet的深度学习模型，丰富下回答内容，哈哈哈哈。    背景： 市场是由机构和人以及其行为构成的（机构也是由人构成的），所以按照专业投机原理 (豆瓣)中讲的，可以把参与交易的人，分为三类，短期交易者，中期投机者，长期投资者。大家喜欢说的价值投资就是长期投资者吧。这里的深度学习策略针对的是交易者和投机者。 尽管这里是深度学习在量化金融领域的应用，但是仍然是离不开人性和博弈的，深度学习在这里面更多的是一种工具性质的存在。  方法： 由于大部分散户的冲动和一部分基金从业者的新生力量需要时间磨练，市场上总是存在着因为走势而心情大变的人，心情一变，交易就受到影响，于是就犯错了，然后有老道者就可以抓住机会赚这一波钱。 一个简单情绪分析办法就是：拿到用爬虫爬取的这一天或这一周所有的新闻，以及你公司能够拿到的所有分析报告。然后分别用LSTM模型对新闻和报告进行情绪分析。 为什么这么做呢？首先新闻太多，报告太多，个体交易员或者一般的基金公司根本不可能有时间来全部消化，那么只能用机器来解决，而深度学习中的LSTM模型在自然语言处理领域的不错效果就可以被用在这里做情感分析了。然后用了LSTM之后能怎么样呢？  其实这个就是一个简单的深度学习在量化金融的应用，用到了MilKY：深度学习做股票预测靠谱吗？回答里提到的博弈思想。不是说模型本身自己跟自己博弈或者跟人博弈，而是说你的模型能让你跟市场中的其他人博弈。