有人可以分享量化金融中機器學習的例子嗎？

關於 AI、ML 和神經網路在交易預測建模中的應用，已經有很多說法。我找不到任何相關範例來證明基於這些應用程序的可靠輸出。

AI、ML 和 NN 是不可知地利用數據的通用算法或方法。換句話說，它們可以與任何類型的數據一起部署，無論是數字、經濟、金融等等。也就是說，大多數好的範例都是專有的，因此您很難辨識特定的模型。

1. 估計風險是金融的基本要素。這篇論文Deep Learning for Mortgage Risk就是一個很好的例子：https ://arxiv.org/pdf/1607.02470.pdf

2. Kaggle 遇到了一些財務挑戰：https ://www.kaggle.com/tags/finance

3. Didier Sornette 的金融危機觀察站與他的市場泡沫預測模型有聯繫，該模型在很大程度上是自動化的。http://www.er.ethz.ch/financial-crisis-observatory.html

4. Google有許多機器學習工具，包括Sibyl：Google的大規模機器學習系統( https://www.kdnuggets.com/2014/08/sibyl-google-system-large-scale-machine-learning.html ) 和張量流（https://www.tensorflow.org/）。

5. Ufora.com 是一個很好的例子，但它似乎已經倒閉了。它的商業模式可以成為未來類似性質的努力的模板。http://time.com/money/3890808/hedge-funds-data-analysis-ufora/

您是否嘗試搜尋 SSRN 或其他類似的東西？https://arxiv.org/abs/1807.02787

引用自：https://quant.stackexchange.com/questions/40735