http://www.opendonuts.com/
http://www.opendonuts.com/tw0050_index.html
這是小弟自己嘗試寫的程式交易系統，
正在自學Deep Learning 跟 Javascript,
算是第一個自學自賣的作業，
單純用DL package去判斷隔天台灣五十是漲(買)或跌(賣)，
用JS畫圖表去計算資產狀況，
命中率還可以，但是幾乎沒有獲利績效
就套標準DL package, 全部資料丟進去跑，
非常客觀，也無法帶入自己的偏見，
小弟程式能力不好，所以也不能寫什麼特殊功能，
就小小幾十行代碼的標準DL package
※ 引述《ProTrader (沒有暱稱)》之銘言：
: 你目前的狀況我覺得 連修機器學習的程式交易期末專題報告都交不出來
: AlphaGo及其系列論文都發在Nature
: 要說基本門檻你至少也做到能寫私大或是國立尾碩論的程度吧
: 可以的話最好有台政清交成的博論水準
: 能抓股價時間序列 是K線價量嗎? 是的話恭喜你踏出第一步
: 再來是看你要分析時間序列或時空序列
: 總之至少要弄出有模有樣的回測正績效 然後討論實際上線會成功與失敗的情況
: 以上是回原po的
: =======================================================================
: 對多數人來說程式交易可實際上線的門檻 請完成以下步驟
: 1.了解何謂金融市場 Ex:價量如何產生 交易虧損與獲利的狀況...
: 2.確認自己有可行的交易策略
: 3.確認自己的想法可以寫出程式並回測
: 4.確認有可執行策略的交易系統(可買商用或自己寫...)
: 5.監控交易系統運行
: 請注意:就算有可以獲利的交易系統不用盯盤也是要顧機台
: 停電 斷線 或是盤中突發事件都是要監控的事
: 當然也可以委託廠商幫顧機台 就看自己
: 所謂基本門檻請完成 1 2 3 前3步驟沒完成的人請不要進場
: 會寫程式對於分析資料也有很大的幫助 不是說一定要程式交易
: Ex:篩選 外資大買 投信大買 融資融券 法人借券.......
: ※ 引述《peter308 (pete)》之銘言：
: : 我大概2016年開始 對於股市產生出濃厚的興趣
: : 這1~2年來也讀了不少東西 (學術文章 書籍等等)
: : 最近 這2年累積的東西開始在腦袋有些具體圖像了
: : 再實際操作面方面 因為自己本身就有扎實學術底子
: : 電腦方面基礎還不錯!
: : 學 Python, Machine learning (ML) 都很快!!
: : 摸一下幾個星期就會了 我是實際有再碰 (Python ML套件等)
: : 我目前是做到這個程度
: : 只要是Yahoo finance上有的指標 (Ticker /symbol)
: : 我都能下載其對應的股價時間序列
: : 並用之計算出其關聯矩陣(或稱為 heat map)
: : 有了關聯矩陣後
: : 後面怎麼進一步從中發掘規律性和套利空間
: : 就各憑本事了 ( 我相信各門各派都有一套自己的獨門功夫或是詮釋方法)
: : 也牽扯到各種機器學習 演算法的技術和用途
: : 不過 能建構出關聯矩陣這步
: : 算不算 拿到程式自動交易或股市操盤的入場卷(達到基本門檻)了呢??
: : 當然 我相信後面還有長的路要走
: : 但也算達到一個基本里程碑了吧?
: : 有沒有比較有經驗的版友 給些意見的 大家討論切磋一下的呢?
: : 萬分感激!!!