交易故事：如何用深度学习打造出属于自己的EA，一骑绝尘

在投资市场中，编写自己的交易策略和程序化交易系统（EA）已经成为投资者们的一种重要选择。本文将分享一个投资者如何用深度学习打造出属于自己的EA，并在交易中获得不俗的收益的故事。

一、学习深度学习

作为一个资深的投资者，我一度无法忍受自己在手工交易中遭受的挫折。因此，我开始尝试使用程序化交易，但最初的几次实验失败了。所以，我决定转向深度学习，在去年秋天报名了一门在线机器学习和深度学习课程。

通过学习该课程，我掌握了深度神经网络的相关知识和技术，并在实践中深化了对深度学习算法的理解。在大量实验和调整之后，我成功地从历史数据中发现了行情的规律，并开发出一个能够适应不同行情且稳定性很高的EA。

二、设计和实现

在设计和实现EA的过程中，我采用了Python语言，并使用PyTorch框架构建了深度神经网络。神经网络模型的输入是历史股票市场数据，包括交易量、收盘价等各项因素。而输出是买卖信号，即该时刻应该买入还是卖出。

在进行训练之前，我选取了适当的数据集和目标函数，并进行了大量的超参数调整。这使得我的模型具有了相对较高的准确度和泛化能力。然后，我使用历史数据进行模型训练，最终训练出了一个令人满意的模型。

三、回测与优化

在模型训练完毕后，我开始进行回测实验。在实验中，我首先对模型设置了合理的买入卖出条件，并对收益和回撤等方面进行了详细评估。通过多次回测和修改，我逐渐调整出了一个稳定且收益不俗的EA。

然后，我将EA上传到交易平台，开始了实际投资操作。在操作期间，我不断观察数据并对模型进行优化和调整，以应对市场的变化和波动，以确保其整体稳定性和长期收益性。

四、结语

总之，深度学习已经成为投资者和程序化交易者们提高自身水平和攻克市场难题的一种有效方法。通过深入学习和实践，我们可以成功构建一个稳定且能够获取不俗收益的EA。当然，在投资决策中需要注意风险管理和投资策略的灵活性，并保持对市场变化的敏感性。