《基于深度学习的配对交易策略①》

摘要：随着我国金融创新的推进，量化交易逐渐在我国证券市场中发芽成长。量化交易领域中传统的配对交易策略，都假设股 价之间满足某种特定的关系，因而存在着局限性。运用深度学习技术，可以避免在配对交易中引入前提额外假设，而是将挖掘规 律的任务交给计算机来完成。使用栈式自动编码器代替传统方法，挖掘股票价格相关性中蕴含的套利机会，能形成一套新的，有 着独立逻辑的交易策略。实验表明，该策略在我国A股市场表现出稳定的盈利能力，在根据近两年A股市场数据的模拟测试中，日 胜率为62.9%,信息比率为0.378。想要下载论文的读者朋友，请先付费获得积分。