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机器学习是当前金融建模、预测和决策的最先进技术。然而，实现这一潜力需要克服许多复杂的挑战。在本次演讲中，Two Sigma的Justin Sirignano——他也是牛津大学数学副教授——讨论了金融领域机器学习的机遇和挑战。Justin介绍了用于高频数据的机器学习模型的例子，并涵盖了包括训练深度学习模型来尝试预测价格波动，以及使用强化学习来尝试确定最优执行策略。我们今天先分享第一个案例，使用RNN预测股票高频价格。

Sirignano首先介绍了深度学习模型在高频价格预测中的应用。订单簿数据反应的是股票当前的供需，每个时间点买卖量价订单流数据是一个高维序列。

作者使用了1000个NASDAQ股票的高频价格数据，只选取了原始数据中价格发生变化的数据点，这样能有效降低数据量。预测的目标是下一时间点股价涨跌的方向。模型的训练一共使用了500张GPU。

为了更清晰的评估深度学习模型（这里使用的是RNN模型）的效果，作者选用了VAR模型作为对比。

在训练过程中，由于高频序列的长度非常长，RNN反向传播梯度计算非常耗时。于是作者采用了TBTT的梯度计算法，TBPTT对于一个目标序列，每次处理一个时间步（timestep）,当处理到k1个时间步时，使用TBPTT后向传播k2个时间步。如果 k2 比较小，那么其计算开销就会降低。这样，它的每一个隐层状态可能经过多次时间步迭代计算产生的，也包含了更多更长的过去信息。在一定程度上，避免了上面方法中无法获取截断时间步之外信息的问题。

最终RNN模型的效果显著优于VAR模型的效果，如下图所示，作者使用了2015年6月至8月共计500只股票的数据作为样本外数据进行测试。右图蓝色的直方图是线性VAR模型的500支股票预测准确率的分布，红色直方图是RNN模型的预测准确率分布。可以明显看出红色表示RNN模型效果更好。

在模型训练的时候，我们通常面临这样的选择：比如一共有1000个股票，我们应该是针对每个股票训练一个模型，总计1000个模型；还是使用1000个股票的所有数据训练一个通用模型？这样的选择实际上很大程度取决于这1000个股票数据平稳性的差异。

但实证表明，训练一个通用模型至少有以下优点：

• 更少的过拟合
• 更高的准确度
• 当某只股票数据较少时，可以作为迁移学习使用的模型
• 更低的计算成本

  
  

实证测试也表明，通用模型在不同股票不同板块的表现都非常稳定，而且在一年样本外的表现也很稳定。

以下是通用模型相对于500个特定模型的准确率优势分布图，是左偏的。也就是说对于大部分股票，通用模型的效果更好。

当使用样本外的数据（不同的股票），我们发现模型在两个样本外时间段，在训练时未曾使用的股票上的表现也很稳定。

在具体训练过程中，500块GPU中每块GPU都是独立训练。也就是说，从所有数据中随机抽取一部分数据，随机放到某块GPU中，该GPU基于这些数据独立完成前向后向的计算，此时通用模型是异步同步的。

本案例来自作者论文《Universal features of price formation in financial markets: perspectives from Deep Learning》。

下载地址：https://arxiv.org/abs/1803.06917?context=q-fin