给你讲个段子！真实的！
我去一家量化交易公司实习，一次meeting中，我和老总还有一个资深大佬谈机器学习在股票和期货里面的应用。
我：LSTM在时间序列上应用的效果比较好，我们可以尝试把LSTM应用在股票预测上。
此时，大佬在阴笑，老总默不作声...
我：你为啥笑
大佬: 不work啊！
我：为什么不work？！
这时老总也在旁边强掩笑容,大佬终于忍不住说了，有两个原因，第一个是你如何保证你的因子有效？
老总就补充到：对啊，你的模型很可能garbage in garbage out.
我说：那你们提供因子来训练模型啊
大佬阴笑....
然后大佬又继续说：第二个就是，你非常可能过拟合！
我说：那我们可以加regularization啊。
接着他们俩忽略我的话了，老总接着说：其实我们是想要一个模型能根据每天的数据进行反馈，自动更新。
我一想，这TM的不就是reinforcement learning嘛，我说：可以用reinforcement learning试试。
大佬又开始笑了，我很纳闷。
大佬说：我就是知道他们有些人在用reinforcement learning，我才能赚钱！！！
最后实习结束之后，在大佬的带领下，我才明白了交易的三重境界
归纳
演绎
博弈
所谓的深度学习不过是基于历史数据进行拟合的归纳法罢了，如果把深度学习用来做股票预测，长期的是expected亏钱的，因为市场在变，规律在变，历史可能重演，但是又不尽相同。
深度学习肯定是可以用在股票市场的，比如针对某只股票的新闻情感分析等。但是不能用来预测市场走向！！！
想在市场上赚钱，就得博弈，你得知道其他人在干什么，因为市场是有所有的参与者共同决定的。
举个简单的博弈方法：
中国的期货市场之前很长一段时间，很多人，包括一些机构，都在用趋势策略，不同人和机构之间不外乎就是趋势的策略参数不同，让策略性能稍有不同，入市出市点不同，但是大体是类似的。所以这个时候，你应该知道市场上有一部分资金是在用这种趋势策略在跑的，那么在未来的某一个时间点，这些策略会相继的发出信号，然后人们去执行买入卖出的操作。
所以有趣的地方来了，既然你已经知道有一部分人在干嘛了，你是不是就可以设计策略来巧妙的利用其他的人的策略呢？你是不是可以设计一个类似的趋势策略，来告知你别人在这个时候可能会干嘛，而你来选择做更有意义的事情，而不是是不断去改进所谓的趋势策略呢？
所以，回到深度学习的问题上，如果深度学习用来归纳过去的数据，然后来预测股票走势，我觉得是不靠谱的。但是如果能想办法把深度学习用在博弈问题上，那么我觉得有可能靠谱。
作者：Miruku Zhang
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