深度学习工具可以增加技术分析交易的回报

人工智能正在以惊人的方式颠覆金融管理行业。大多数机器学习和深度学习解决方案都专注于证券的基本面分析。然而，深度学习和其他人工智能技术也将改变技术分析的未来。许多专家已经开始分析人工智能在技术分析中的作用。一个在Science Direct上发布的白皮书表明这可能是现代金融交易中最大的突破之一。

深度学习和AI最终会让技术分析成为主流理财策略吗？

技术分析是一个有争议的财务管理话题。它依赖的前提是，人类基于根深蒂固的行为模式做出决策。技术分析师试图监控市场趋势并做出准确的预测。强有力的证据表明，技术分析可以有效地预测资产价格。然而，许多著名的投资者，包括被称为世界上最伟大的投资者的沃伦·巴菲特，都对它嗤之以鼻。据报道，巴菲特开玩笑说，在把图表颠倒过来得到同样的结果后，他放弃了技术分析。然而，其他投资者在技术分析方面取得了更大的成功。许多基本面分析师的怀疑并不能证明技术分析是无效的。《网络银行和商业杂志》显示人工智能有很大潜力在这个领域，将会有更多的应用交易账户。然而，这是一个非常不同的技能，从基本面投资分析。许多投资者很难掌握它，这就是为什么它不像更广泛接受的投资策略那样有那么多的追随者。人工智能和深度学习很可能会改写技术分析的剧本。复杂的人工智能算法能够分析人类分析师经常错过的高度复杂的趋势定义的行为模式。人工智能会让技术分析在未来流行很多吗？机器学习算法能胜过经验丰富的基本面分析师和沃伦·巴菲特这样的传奇投资者吗？为了回答这个问题，我们需要评估人工智能在技术分析中的现状。

技术分析深度学习的新进展

走向数据科学发表了一篇关于技术分析和AI的交集的文章。作者Luke Posey写道，许多重要的技术指标可以很容易地集成到这些算法中。其中最重要的是所谓的移动平均线收敛分歧(更普遍地称为MACD)。Posey用Python编程语言开发了一个指示器。他使用了一些标记来帮助跟踪这个指标的交叉点。在波西用这个指标测试了他的一个算法后，他用50多个其他常用指标创建了另一套算法。他声称这个人工智能系统能够非常准确地预测股票模式。这种人工智能算法需要几年的资产价格数据。他最初决定使用深度学习算法来跟踪一支股票:AMD。波西表示，他的深度学习算法非常准确。他能以91.58%的准确率预测未来两天的价格走势。他能以83.62%的准确率预测未来10天的价格。

深度学习正在推动技术分析领域的巨大变化

技术分析是一种复杂的金融交易策略。它需要大量的市场数据，对不可改变的人类行为倾向的强烈欣赏，以及信念的小小飞跃。在过去，许多人对尝试使用技术分析犹豫不决。然而，大数据正在帮助证明金融资产交易中技术分析的可行性。交易者可以使用复杂的深度学习工具来理解市场行为，并以惊人的准确性预测趋势。