您有丰富的数据挖掘经验，而且能够抽取具体的指标模型，只是样本比较少，这种场景非要使用深度学习也是可以的，但是我认为有点大材小用了，不建议使用。以市场违规模型为例，因为您数据量小，模型可以随时生成，不需要训练固化，直接使用挖掘出来的模型即可，如果模型不好，还可以实时调整策略...

量化交易改变了传统交易模式，通过规则模型将交易过程数字化，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，减少了投资者情绪波动的影响，利用计算机实现交易自动化。量化交易与传统交易的关键点在于是否有个健全的计算机模型，代替人脑去...

这个没有标准答案，还是要看您怎么看待这些影响因子的，所以说模型很难建立，每个人心中的模型也可能是不一样的。如果是我的话我会将政策划分等级，比如1到5，每个等级有个评判标准，这样，就可以对政策的颁布信息进行量化了，美国市场加息政策也是如此，为什么我们会提到美国加息，就是因为...

认为不可解释是将深度神经网络当成一个黑盒子来使用。咨询过一些数据科学家，他们认为深度网络实际上是一个有效信息提取抽象的过程，其实深度神经网络的每一层（又叫特征图）都是很有用的，合理地使用深度学习技术，可以更好将研究的事物转换成一个易于处理的特征（数值向量）来处理。图...