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第 5 章
通过机器学习预测市场动向
天网开始以几何速度学习。它在东部时间 8 月 29 日凌晨 2:14 变得有自我意识。
——终结者(终结者 2)
近年来,机器学习、深度学习和人工智能领域取得了巨大进步。整个金融行业,尤
其是全球的算法交易商,也都试图从这些技术进步中受益。
本章介绍了统计(如线性回归)和机器学习(如逻辑回归)的技术,这些技术可以根
据过去的收益预测未来的价格走势。它还演示了使用神经网络来预测股票市场的走势。
当然,本章不能替代对机器学习的全面介绍,但可以从实践者的角度展示如何将特
定技术具体应用于价格预测问题。有关更多详细信息,请参阅
Hilpisch
(
2020
)。
注
1
本章涵盖以下类型的交易策略:
基于线性回归的策略
这种策略使用线性回归来推断趋势或得出金融工具未来价格走势的方向。
基于机器学习的策略
在算法交易中,通常预测一个金融工具的移动方向就足够了,而不需要该移动
的绝对幅度。通过这种推理,预测问题基本上可以归结为决定是向上运动还是
注 1: Guido(吉多)和 Müller(穆勒)(2016)和 VanderPlas(范德普拉斯)(2016)的
书为使用 Python 的机器学习提供了实用的常规介绍。