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基于分类使用深度神经网络的金融市场预测

深度神经网络（DNNs）是使用多隐层的强大的人工神经网络(ANNs)。它最近在语音翻译和图像识别社区已经引起了强烈的关注，因为它具有优秀的预测性能，包括过度拟合的鲁棒性。然而在这之前，它们在算法交易上的应用仍未被研究过，一定程度上是因为它们的计算复杂性。本文叙述了深度神经网络在预测金融市场的走势方向上的应用。特别地，我们描述了配置和训练的方法，并且通过用一个简单的交易策略对43种不同的商品和外汇的5分钟级别的未来的中间价的回测结果来展示我们的应用。本文的所有结果都是基于在英特尔至强融核协同处理器（该处理器是11.4x版本，速度快于）使用c++实现的，它比串行版本以及python策略回测环境的速度快11.4倍，这些都是由作者完成并作为开源代码开放的。


1.引言

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