Djupa neurala nätverk (DNN) är kraftfulla typer av artificiella neurala nätverk (ANN) som använder flera dolda lager. De har nyligen fått stor uppmärksamhet i tal transkription och bildigenkänning gemenskapen (Krizjevsky et al., 2012) för deras överlägsna prediktiva egenskaper inklusive robusthet att översitta. Deras tillämpning på algoritmisk handel har dock inte tidigare undersökts, delvis på grund av deras beräknings komplexitet. I detta dokument beskrivs tillämpningen av DNN för att förutsäga de finansiella marknadsrörelsernas riktningar. I synnerhet beskriver vi konfigurations- och utbildningsmetoden och visar sedan på deras tillämpning för att backtesta en enkel handelsstrategi över 43 olika råvaror och FX framtida mellanpriser med 5 minuters intervall. Alla resultat i detta dokument genereras med hjälp av en C++ implementation på Intel Xeon Phi co-processor som är 11,4x snabbare än den seriella versionen och en Python strategi backtesting miljö som båda är tillgängliga som öppen källkod skriven av författarna.
Dixon m.fl. REF använde djupa neurala nätverk (DNN) för att förutsäga prisförändringar och terminer för 43 varor inom 5 minuter.
Classification-based Financial Markets Prediction using Deep Neural Networks
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}