Two Sigma使用深度学习做量化交易分享。​

文章预览

Two Sigma深度学习做量化分享 前言 本文我们介绍在2021年Two Simga的David Kriegman在一次网络研讨会中关于如何将深度学习应用于量化投资的分享。 在Two Sigma，用深度学习做量化投资会被分解为 特征提取； 预测单个instruments的收益； 投资组合分配以决定交易数量以及交易执行等步骤。 这个过程中的许多步骤很容易被表示为机器学习问题，可以使用深度学习序列建模的方法来解决。 整体框架 框架可以分为两个部分 TwoSigma量化投资的工作流程，以及各部分与深度学习的关系； 序列预测中常用的深度学习模型。   01 TwoSimga量化投资工作流 传统投资框架可以分为： Feature extraction Alpha Modeling Portfolio Optimization Execution 特征的原始输入可以来自一系列不同的来源： 技术特征； 基本面数据； 情绪语义； 另类数据。 从大量数据中，构建Alpha型，通过顺序深度学习 ………………………………