MM>Читал и слышал, что deep learning сейчас рулит во всех областях, животных на фотографиях распознаёт лучше человека, детали на картинках достраивает, где-то даже писали, что для роликов продолжение придумывает. Вроде как, и при трейдинге тоже «достаточно легко» даёт хорошие результаты. Но мои личные попытки дали неважные результаты. В лучшем случае сеть худо-бедно подстраивалась под обучающие данные, но на тестовых данных результаты были плохие.

Я еще не видал никаких примеров успешного применения deep learning в финансах, это при том что я работаю в этой области (я quant trading PM в большом фонде). Думаю мы ничего и не увидим, вот мои мысли почему

— оно не эффективно с точки зрения размерности данных (данных надо очень много)
— нужно несколько проходов по набором данных, что является проблемой для нестационарных данных
— результаты DL очень неустойчивы, требуют ручной настройки и зависит от случайного семени
— теоретическое понимание плохое, поэтому вы никогда не уверены в статистической зачимости результата

Вобще-то DL до сих пор работало лучше всего при применении к проблемам, где люди слишком ленивы или надо что-то делать в масштабе (например, распознавание изображений). Сеть распознавания изображений не соответствует производительности человека, но Гуглу все равно, потому что дешевле использовать ПК для отметки 1 000 000 изображений, чем платить человеку. Но в трейдинге стимулы для анализа данных велики ($$$), поэтому все, кто может сделать что-то, чтобы получить прибыль, они это сделают. Следовательно, AI должен превосходить человеческую производительность, а не просто соответствовать ей или замещать точность пропускной способностью.

ML в финансах интересна в основном с точки зрения анализа больших массивов данных — будь то структуры микро-рынка (для HFT) или анализ фундаментальных данных для людей типа меня. Думаю что всякий кластеринг или random forests будут более применимы.


MM>Нужны советы, куда дальше двигаться и где есть (или нет) перспективы. А лучше человек, который увлекается подобными вещами, чтобы объединить усилия. Тут это кому-нибудь интересно? Сам вообще программист, 37 лет, стаж – 15, в основном – на С++, на работе занимался другими, более приземлёнными вещами.

Это смотря что интересно. Если интересует quant trading, то можно поговорить off-line. Если интересуют нейронные сети, то тут я пас