分享一個我覺得很棒很新的文章
原文在此
https://www.quantinsti.com/blog/rnn-lstm-gru-trading
裡面講解實作了如何用 RNN, LSTM和GRU來訓練類神經網路NN
很訝異用NN來作股市交易的進展竟然如此神速
這些範例給一個高中生或是大學生來演練都沒問題吧?
我自己剛好最近研究ML
也玩了一些Python範例和套件
覺得整個概念真的很易學
他最後秀了股價擬合圖 誤差非常的小
當然 預測股價可能就沒辦那麼準了
但我覺得要當成天氣預報一樣
準確預測一兩天內的走勢是非常有可能的一件事
就分享給各位
順便拋磚引玉
了解一下大家對於用NN來作交易的想法為何
有人願意討論的嗎????
作者:
enamor753 (enamor753)
2018-12-11 12:53:00真的能穩定獲利才有意義阿
作者: ethan0419 2018-12-11 12:54:00
又來惹
作者:
enamor753 (enamor753)
2018-12-11 12:54:00不能穩定獲利的再炫砲也是沒用
作者:
Rex1009 (冬の影)
2018-12-11 12:57:00你每天都用前一天數字預測隔天誤差也很小
作者: adsl12367 (adsl12367) 2018-12-11 12:57:00
在市場狀況穩定的情況下或許有用 不過今年...
作者:
CLV518 (芷蘿)
2018-12-11 13:01:00去看two sigma今年的績效不就知道了？除非你比華爾街還行
我覺得應該拿80%賠錢散戶進出去train一個超級AI散戶，然後設定反著做，勝率應該很高
作者: LoserBro (魯蛇哥) 2018-12-11 13:04:00
選我選我 我的操作都反做就會賺大錢
建議你先弄一個預測漲跌就好，勝率高再去預測點數是分類器阿，主要是要餵啥才是重點
作者:
zaqimon (dream)
2018-12-11 13:21:00多久需要重新訓練一次
作者:
tompi (大波動)
2018-12-11 13:21:00可以問一下學校教授這麼會 幹嘛還只是教書 不去市場賺錢?
作者:
mistel (Mistel)
2018-12-11 13:22:00回樓上，我是不知道很多教授有沒有賺錢，但我知道很多在投資決策組裡面的回學校兼課 給你參考
會賺不一定要全職，而且很多漂亮的解需要假設，市場不一滿足這些條件
作者:
tompi (大波動)
2018-12-11 13:29:00mistel 我隔壁坐做個博士，交易跟市場還是有差別，直接下去做比分析老半天有用太多。
作者:
zaqimon (dream)
2018-12-11 13:30:00不過AI如果這麼厲害幹麼還要拿出來賣錢 留著自己賺就好了
樓上你的想法我也想過，不過上市櫃公司不是也這樣嗎？公司這麼賺幹嘛讓一堆人來分錢，私募不就好了
我舉個簡單例子。主力可以維持價格在成本虧損的狀態下維持5年 甚至更久。卻用一個禮拜內把價格拉升到獲利單單買的價跟量 都要分析
作者:
yiefaung (艾克斯卡利伯)
2018-12-11 13:44:00誤差很小XDD 你要不要放大看看
而且主力是看每天交易的價跟量控盤不是說 我今天預測漲就漲
作者:
yiefaung (艾克斯卡利伯)
2018-12-11 13:46:00我還能讓他更小 預測完一天就把資料加到training data裡 train完再預測下一天
你這不是重建模型而已? 還是說你連預測的都放進去這不就 RNN 概念?
作者: ohiammatt (money money money) 2018-12-11 13:50:00
建議你用A3C
作者:
Altair ( )
2018-12-11 13:51:00對學術研究者講實務差異就像對牛彈琴一樣你還是快點去發paper吧就叫你自己進市場操作就知道差異是啥了 又不敢
工具大家都有，重點在於你餵啥資料，算好自己先去每天看準你在下單就好，不過最好先從指數，個股主力色彩大然後多注意國際政策，波動不會每天一樣
作者: ohiammatt (money money money) 2018-12-11 14:04:00
預測漲跌倒不如預測如何行動才能最大化穫利
作者:
creepy (左招財 右納福)
2018-12-11 14:11:00弄個svm分類漲跌因素看看
作者:
zaqimon (dream)
2018-12-11 14:36:00程式交易弄半天會感覺我到底是來交易賺錢還是來寫程式股板上的神人們似乎不需要AI甚至也不使用程式交易
交易本來就不需要另外寫程式啊 這些都是輔助至少目前就只是輔助沒有這些東西 每天矇著眼睛猜漲跌也可以交易啊我自己的經驗是 預測短期1~2天很難準 但是中期的效果還不錯像猜一兩天的漲跌幅 可能還沒那麼實用 猜一兩個禮拜的漲跌幅 就會很厲害了
作者:
zaqimon (dream)
2018-12-11 14:49:00程式交易不就是要100%相信程式 應該不只是輔助如果只是選擇性參考程式交易 那應該有參考等於沒參考
程式本身就是作者交易邏輯的延伸 幫忙節省時間跟精神
作者:
ruokcnn (Dean)
2018-12-11 15:58:00AI的盲點在你沒辦法容納所有可能的變數包括量化的跟質性的
作者: noreasonkon 2018-12-11 16:29:00
好的feature 就算不用ml一樣賺飽飽而垃圾一直做最佳化 deep learning還是垃圾實際交易去觀察才是正解 說真的有時簡單的策略爆炸個幾個月都會懷疑人生了更何況用黑盒子算出來的 一開始方向對比用那些炫砲的技術重要的多
作者:
sma1033 (死馬)
2018-12-11 16:53:00沒做過的都覺得很炫炮很神，自己去做就會知道問題出在哪結論前面已經有人講過了，真的那麼簡單學校教授早賺翻
作者:
sma1033 (死馬)
2018-12-11 16:58:00真正賺錢的人不會輕易跟你講key know how在那邊，只想學一招半式就以為能長期穩定賺錢的還是早點洗洗睡比較實在
作者: FanDaGod (反打之神) 2018-12-11 17:46:00
呵 我隨便預測誤差都能在10%內
作者:
dreler1 (....)
2018-12-11 22:11:00預測天氣跟股價差很多吧 一個有物理意義 一個是統計
作者:
zaiter (zaiter)
2018-12-11 22:32:00低能兒才發這種文章 無腦的人你用什麼都無腦
作者:
gowaa (囧mmmmmmmmmmmz)
2018-12-11 23:33:00你乾脆用snn算了= =