在量化交易中,深度学习有多种应用: 价格预测:利用神经网络,如LSTM、GRU等,分析历史数据,预测资产价格走势,为买卖决策提供依据。 风险管理:通过深度学习模型评估风险,预测资产的最大回撤、波动率等指标,优化风险控制。 组合优化:根据深度学习算法对不同资产进行评估和分类,构建最优的投资组合,平衡风险和收益。 异常检测:识别交易数据中的异常模式,发现潜在的市场操纵或系统风险,保障交易安全和稳定。
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发布于2025-1-21 15:25 北京



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