如何利用深度自编码神经网络原理进行量化交易的应用结合硕士论文写一篇内容概述要求是两段话

深度自编码神经网络（Deep Autoencoder Neural Network）是一种具有强大表示学习能力的人工神经网络，其可以通过将输入数据逐层编码和解码来学习数据的隐含特征，从而实现数据的降维和特征提取。在量化交易领域，深度自编码神经网络可以应用于股票价格预测、交易信号生成和组合优化等方面。通过将历史股票价格序列作为输入，训练深度自编码神经网络模型可以提取出数据的非线性特征，进而预测未来股票价格趋势。同时，深度自编码神经网络可以生成有效的交易信号，例如股票买卖信号，以辅助投资决策。此外，深度自编码神经网络也可以用于股票组合优化，即通过优化不同股票的权重来最大化投资组合的收益。因此，深度自编码神经网络在量化交易中有着广泛的应用前景。