盘点金融领域里常用的深度学习模型

盘点金融范呈攀里常用的深度进修模型

在今天我们宣布的┞封篇文┞仿中，作者 Sonam Srivastava 介绍了金融中的三种深度学惯用例及这些模型好坏的证据。

我们跟随 Sonam Srivastava 的分析，并瞻望深度进修在金融范畴的应用前景。固然金融是计算密集型最多的范畴，但广泛应用的金融模型：监督和无监督模型、基于状况的模型、计量经计揭捉?模型甚至随机模型都受到过度拟合和启发式问题带来的影响，抽样结不雅很差。因为金融生态圈异常复杂，其非线性充斥着大年夜量的互相竽暌拱响的身分。

要解决这个问题，如不雅我们推敲到深度进修在图像辨认、语音辨认或情感分析方面所做的研究，我们就会看到这些模许可以或许大年夜大年夜范围未标记数据中进修，形成非线性关系的递归构造，可以轻松予声调剂以避免产生过度拟合。

如不雅金融生态圈可以或许应用这些收集进行建模，应用范畴就会深远而广泛。这些模许可用于订价、投资组合构建、风险治理甚至高频交易等范畴，让我们来解决这些问题。

收益猜测

以猜测每日黄金价格的抽样问题为例，我们起首看看传统的办法。

ARIMA 模型

ARIMA 模型的根本思惟是：将猜测对象随时光推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用必定的数学模型来近似描述这个序列。这个模型一旦被辨认后就可以大年夜时光序列的以前值及如今值来猜测将来值。现代统计办法、计量经济模型在某种程度上已经可以或许赞助企业对将来进行猜测。应用整合移动平均自回归模型，来测验测验猜测季候性安稳时光序列，我们获得结不雅如下图所示：

VAR 模型

VAR 模型，(Vector Autoregression model)向量自回归模型，是一种常用的计量经济模型，由计量经计揭捉?家和宏不雅经计揭捉?家 Christopher Sims 提出。它扩充了只能应用一个变量的自回归模型(简称：AR 模型)，使容纳大年夜于 1 个变量，是以经常用在多变量时光序列模型的分析上。

如不雅我们将相干的猜测变量添加到我们的自回归模型中并移动到向量自回归模型，我们获得结不雅如下图所示：

深度回归模型

如不雅在数据上应用简单的深度回归模型，应用雷同的输入，会获得更好的结不雅，如下图所示：

卷积神经收集

卷积神经收集(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经收集，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的四周单位，对于大年夜型图像处理有出色表示。

卷积神经收集由一个或多个卷积层和顶端的全连通层(对应经典的神经收集)构成，同时也包含接洽关系权重和池化层(pooling layer)。这一构造使得卷积神经收集可以或许应用输入数据的二维构造。与其他深度进修构造比拟，卷积神经统??图像和语音辨认方面可以或许给出更好的结不雅。这一模型也可以应用反向传播算法进行练习。比拟较其他深度、前馈神经收集，卷积神经收集须要考量的参数更少，使之成为一种颇具吸引力的深度进修构造。

修改我的架构，应用卷积神经收集来解决同一个问题，获得结不雅如下图所示：

所得结不雅大年夜为改良。但最好的结不雅还在后头。

LSTM 的表示平日比时光递归神经收集及隐马尔科夫模型(HMM)更好，比如用在不分段持续手写辨认上。2009 年，用 LSTM 构建的人工神经收集模型博得过 ICDAR 手写辨认比赛冠军。LSTM 还广泛用于自立语音辨认，2013 年应用 TIMIT 天然演讲数据库杀青 17.7% 缺点率的记载。作为非线性模型，LSTM 可作为复杂的非线性单位用于构造更大年夜型深度神经收集。

长短期记忆收集

长短期记忆收集(Long Short-Term Memory， LSTM)是一种时光递归神经收集 (RNN)，论文初次揭橥于 1997 年。因为独特的设计构造，LSTM 合适于处理和猜测时光序列中距离和延迟异常长的重要事宜。

使悠揭捉?环神经收集(RNN)的变种后，我获得结不雅如下所示：

投资组合构建

ARIMA 模型(Autoregressive Integrated Moving Average model)，差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模型(移动也可称作滑动)，时光序列猜测分析办法之一。ARIMA(p，d，q)中，AR 是“自回归”，p 为自回归项数;MA 为“滑动平均”，q 为滑动平均项数，d 为使之成为安稳序列所做的差分次数(阶数)。“差分”一词虽未竽暌箍如今 ARIMA 的英文名称中，倒是关键步调。

是以，整体来说均方误差的趋势出乎料想。

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