深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标–人工智能。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。
目前金融业的趋势是朝更复杂、更健全的的模式发展。随着大量数据科学家涌入该行业，对所有银行来说，技术是一个巨大的压力。深度学习在这些复杂模型在其他领域所表现出的优异结果，以及在金融建模领域的巨大差距，将会有一系列的创新涌现。可以更好地解决金融和贸易领域的关键问题，将会提高效率、提高透明度、加强风险管理和新的创新，其中最大的优势之一就是可以大幅减少人工参与的特征工程去”拟合”训练数据。
很长一段时间，机构投资者更倾向于使用金融计量模型来分析金融数据和研究市场特性，计量模型分析的结果也往往更具有解释性。但随着金融交易数据量的急剧增大，数据的形式越来越多样化（既包括了交易行情的结构化数据，同时也包括了财经新闻等非结构化数据），对于交易中的很多复杂情况，使得完全采用数学方程进行建模变得越来越难。而深度学习的方法提供了一个全新的研究思路，即从大数据中寻找规律，让深度学习模型自主的挖掘隐藏在数据背后的统计性规律，从而指导金融交易的过程。
深度学习在金融交易中的应用我们总结为以下三个方面：
1、预测金融市场的运行
金融资产波动性、价格的预测一直是金融投资者非常热衷的方向，事实上传统的机器学习方法也早已应用到这一领域之中，而如今很多学者已经开始使用深度学习模型来提高传统金融模型对未来预测的准确性，并且在一些研究中呈现出很好的效果，尤其是在对价格未来变动方向和变动趋势的预测上。比如利用深度神经网络分析日间交易数据的选股策略。另一方面，通过分析日内短期交易数据来估测市场，可以估测金融资产未来的最优的买入或者卖出区间，在日内择时以及算法交易中发挥重要作用。
2、基于自然语言处理的辅助投资决策
传统的投资尽调工作全部由人工来完成，每个尽调人员通过阅读大量的资料信息，沉淀并过滤出相应的关键信息形成投资调研报告。而应用人工智能的技术可以利用网络爬虫抓取信息、利用自然语言分析引擎进行分词、数据降维(合并同类项)&提取词之间的相关性、构建知识图谱、提取出有价值的信息、分析判断文章正向/负向、进行趋势分析、提供分析报告，提高尽调工作的效率与准确性。
第二个则是针对文本信息的处理，并利用文本信息考察事件对市场运行可能产生的影响，从大量碎片化的文本消息中提取出抽象的信息，来对股票市场的未来走向做出预测和判断。一个典型的应用就是事件套利策略，即通过挖掘热点事件发生后的因果关系，进而提取事件信号来分析事件对股票价格的短期影响和长期影响，第一时间做出相应的投资决策。文本挖掘其实是金融信息分析中非常重要的环节，当下随着互联网技术的普及，信息的传输和共享速度已经达到了一个非常高的水平。并且大多数市场信息是以网页新闻和公告的文本形式展现，海量的数据给深度学习的应用提供了土壤。
3、帮助投资者改进交易策略
投资模型的同质化实际上是现代投资风险管理所面临的一个重要问题，这对主动投资的收益率会有本质的影响。而对宏观市场而言则会在危机时刻加剧市场流动性的缺失，因此各方面其实都对差异化的交易策略有着巨大需求，而深度学习方法则提供了一个差异化的途径。基于深度学习的识别和预测方法，为交易策略的改进奠定了基础，因为信号提取的差异性自然会引发不同的资产组合方法和交易时机选择。除了市场的预测以外，基于深度学习的资产组合优化也是一个热点研究方向，利用大量的历史交易数据实时产生预期最优的股票组合配置。
深度学习对于金融交易的创新，主要体现在深度学习方法可以通过多层级网络的构建来更好地处理复杂的金融大数据，通过数据训练来构建更加复杂和接近实际的模型，优化我们在预测和分析市场时的精确性。当然，深度学习方法的有效性并不代表使用深度学习方法一定会带来积极的结果，深度学习与金融的结合仅仅是优化金融交易的一条值得探索的路径。
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