运用神经网络和深度学习研究交易策略可以分为几个关键步骤：
选择合适的执行方式，确保交易策略能够在实际市场中有效执行。
数据收集与处理：
收集历史市场数据，包括价格、成交量、技术指标等。可以使用API从交易平台获取数据，或使用公开的数据集。
数据预处理，包括去噪、标准化、归一化以及处理缺失值等。这些步骤有助于提高模型的性能。
特征工程：
选择和构建特征，例如使用技术指标（如移动平均、相对强弱指数等）、基本面数据（如财报数据）和其他影响市场的因素（如新闻情绪分析）。
可以考虑将时间序列数据转换为监督学习格式，创建输入特征和目标变量的对。
模型选择与构建：
选择合适的神经网络架构。常见的选择包括：
前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）：适用于静态特征。
卷积神经网络（CNN）：可以用于处理时间序列数据，识别局部模式。
循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM、GRU）：特别适合处理序列数据，捕捉时间依赖性。
构建模型，定义输入层、隐藏层和输出层，选择合适的激活函数和损失函数。
训练模型：
使用训练集对模型进行训练，优化模型的参数。可以采用交叉验证和超参数调优来提高模型的泛化能力。
监控训练过程中的损失函数和准确率，以避免过拟合。
评估模型：
使用测试集评估模型性能，考察其在未见数据上的表现。可以使用指标如准确率、F1得分、均方误差等。
还可以采用回测（backtesting）方法，将模型应用于历史数据，模拟实际交易表现。
策略优化与调整：
根据模型输出生成交易信号，并制定具体的交易策略。
定期评估策略表现，进行优化和调整，考虑市场变化和新数据的影响。
风险管理与执行：
制定风险管理策略，设定止损、止盈和仓位控制等规则。