Re: [請益] 好像不常聽到工程師研究程式交易？

ProTrader 發表於 2023/10/29 上午12:13:00

看板Soft_Job標題Re: [請益] 好像不常聽到工程師研究程式交易？作者

ProTrader

(沒有暱稱)時間Oct 29 00:13:00 2023推噓18 推:19 噓:1 →:39

PTT評價

因為DIY的話雜事一堆很多人懶的做吧

而且有用的資料通常是要付費的

所以想嘗試就買商用付費軟體先入門市場上很多自己找我不業配

那些軟體的價值在於各種回測與分析方便很多不用DIY

不想花錢又能吃苦耐勞就手動上網找資料也是可以的

想獲利重點是有能獲利的策略手動或程式其實不重要

新手想入門程式交易就最簡單就自己買書我記得有很多本

而且YT上就有很多賣課程的會介紹初學者內容我猜是用來釣魚吧
但那些內容確實可以用來入門

我上面說的是指週月季年之類的波段交易
要拼短線頂多是日內當沖1或2次就到極限了
要是能日內5次10次那真的就是天生神力正常人別想

如果你想的是HFT那種極短線或是大小台套利那還是要去法人自營部或避險基金
因為入門的門檻很高有可以入門的資金那不如直接躺平退休

※ 引述《abc7360393 (小貓z)》之銘言：
: 是我阿肥啦是個資歷極短的菜雞軟工
: 剛工作沒多久所以很多問題可能有點蠢
: 不是反串也不是鬧版請見諒
: 話說阿肥我啊以前不是學電資本科系的
: 當初最一開始想學程式的初衷
: 就是在大學的時候我給自己一筆額度就當作去賭場一樣
: 學個經驗回來當沖、波段交易我都做過
: 經驗是學到了一點但輸了個一敗塗地
: 後來有些機緣巧合
: 我畢業後念碩士期間想做的工作換呀換的
: 當然還是有持續在學習程式
: 最後好不容易讓我混到了個工程師的職位
: 我就想起當初的初衷想說閒暇時刻來做個side project吧
: 但我又想到感覺台灣做program trading的個體戶好像挺少的
: 但這到底是為什麼呢？
: 仔細想想接API、寫策略、設計回測、風險控管、下單這
: 些對工程師來說都一點不難
: 如果找個數理、統計比較強的人來搭配
: （甚至不用一些比較學霸的工程師自己就會了吧）
: 應該就有能力自己開發演算法了
: 退一步說就算不會演算法也能把自己平時投資股票的策略自動化吧
: 想請問為何好像很少見到工程師很熱衷在做這塊的？
: 我先打個預防針怕被罵太慘：
: 1. 實際上不少人做，只是我是菜雞所以不知道
: 2. 有某個主要的技術難點
: 3. 門檻太高，一個人要懂金融市場的運作規則、
: 軟體工程、數理 & 統計等等的知識，工程師下班沒那麼多力氣學
: 我比較能想到的大概就這幾樣，認真發問大家溫柔點R
: btw 如果有資歷不是太深的前輩
: 想一起研究切磋、練習做side project的話非常歡迎站內信聯繫喔
: 阿有前輩願意指點當然也歡迎

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※ PTT 留言評論

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 60.248.254.207 (臺灣)

※ PTT 網址

※ 編輯: ProTrader (60.248.254.207 臺灣), 10/29/2023 00:15:13

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Citadel10/29 00:59:)

推

Citadel10/29 01:03

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mmonkeyboyy10/29 02:43你寫程式的....一般人交易是算分鐘的所以你要有本

推

mmonkeyboyy10/29 02:47如果是算小時的那真不如用一般分析

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mmonkeyboyy10/29 02:48這很多油土伯都有在介紹不過最後一堆賣課程啦

程式的功能很多不是只有盯盤下單各種多元資料的分析整合也很好用

噓

darkMood10/29 04:07能賣課程的話，誰要交易啊!!!!!! 交易有風險，收學費沒

→

darkMood10/29 04:08有風險，所以有機會的話，收學費才是王道

→

robler10/29 08:20因為這都是在騙人買課程啊，傻了嗎

→

robler10/29 08:21根本就沒有什麼能獲利的『策略』

可以吃魚餌就好不要上鉤對初學者來說想要躺平入門的話那些課程還是能當懶人包來用當然真正想賺錢還是要靠自己找到屬於自己的交易系統而且真的有不賣課程的人啊像菲比斯不就是了

推

mmonkeyboyy10/29 08:36是啊只有龜了還要交手續費&學費的策略哦XD

大家的心態都好黑暗啊雖然賣課程真的很黑還是找的到一絲曙光啊

推

chrisho10/29 10:19其實就是人性，不敢手動才交給自動做不是嗎？

是因為手動快不過自動還有懶惰不敢手動的人心態不行用自動來騙自己終究會輸

※ 編輯: ProTrader (60.248.254.207 臺灣), 10/29/2023 11:51:58

推

lchcoding10/29 12:24推"不敢手動..用自動來騙自己..”這句

推

neo527710/29 14:14"不敢手動..用自動來騙自己..” 經典給推但大多數時間

→

neo527710/29 14:15是因為盯盤很懶，再來是不夠窮

推

mmonkeyboyy10/29 15:05資料分析哦....其實不懂時先花錢是好事

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mmonkeyboyy10/29 15:06當然你也能純看盤看線的也是可以

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mmonkeyboyy10/29 15:07除非要玩很大啦....不然資訊分析有限XD

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mmonkeyboyy10/29 15:08說到底有用的資料也是要$$ 啊

你這是法人思維所以你應該是在大公司裡用錢能解決的問題就不是問題這種有魄力的想法跟我這種散戶不同我會想盡辦法去找出各種可能的資料分析與處理然後測試效果光是Tick跟K線的處理過程我就測試過很多不同想法最佳五檔買賣報價的Tick也可以產生K線這跟成交Tick的K線就會有關聯性可分析接著買賣價報價數買賣價內外成交.....這就有很多組合然後像台指還能跟台指選擇權的Tick做分析這還只是最基礎的資料然後是公司財報再來是產業資訊..... 如果能爬蟲網路上的各種相關資訊就會有更多可以分析的資料就算是免費資料如果好好深入研究也能寫很多篇博論

推

Citadel10/29 16:43

※ 編輯: ProTrader (60.248.254.207 臺灣), 10/29/2023 17:18:57

推

mmonkeyboyy10/30 00:15第一個是要有一定規模才找得了工程師啊XD

開始當然是身為工程師的自己DIY啊

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mmonkeyboyy10/30 00:15再來是很多資訊分析如果來源不好也是白做

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mmonkeyboyy10/30 00:15當然不是說免費不好只是用途不同

台灣的證交所期交所有提供高品質的免費資料超佛心

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mmonkeyboyy10/30 00:16最後什麼tick 分析這種我沒做台指不知道不過就我

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mmonkeyboyy10/30 00:16經驗來說這會很針對某幾股而且會拖累運算

這是domain knowledge的挑戰會分析tick才有用不然就只是一堆雜訊 tick轉換成K線可看成一種破壞性壓縮所以運算是假議題

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mmonkeyboyy10/30 00:17通常策略轉化成演算法上都會技術的<=工程師是考慮這

困難的是策略哪來太簡單通常沒用像是前面提到的纏論是有水準但實務上轉成演算法很可能每個人實作結果都不同

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mmonkeyboyy10/30 00:19至於什麼長期公司分析研究這不是我專長

這就要主動接觸產業知識最好自己是員工像是頻果員工就會有優勢

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mmonkeyboyy10/30 00:19我是個阿宅工程師但我知道大家最近都用某些方法一

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mmonkeyboyy10/30 00:19次推進分析速度所以這個要自己做真的不如買XD

初入門真的用買就好真的有作出成果再完全自己DIY

※ 編輯: ProTrader (60.248.254.207 臺灣), 10/30/2023 01:55:36

推

mmonkeyboyy10/30 02:05運算不是假議題或是沒遇到? 我沒做台股嗯災

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mmonkeyboyy10/30 02:06你跑跑看SC 掛幾個簡單回歸就可以了

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mmonkeyboyy10/30 02:07我沒有交易domain knowledge 因為這一般我也不會碰

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mmonkeyboyy10/30 02:08到這種東西每個人不同算是個人的能力所在

要交易獲利我是覺得這比很厲害的模型很大的機房最短的傳輸距離還重要

推

mmonkeyboyy10/30 02:12分析tick這種事....a....套模型回放->PWL 我只能說

這種時代尖端方法我現在已經不用了回到傳統技術指標方法以前我有用也是只針對最新的資料短短一小段做分析台指的話每天報價tick數多的時候可達20萬通常也會破10W 換成秒K-18000筆分K-300筆小時K-5筆跑不動就減少資料是最簡單的因為資料筆數多跑出來也不一定有用

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mmonkeyboyy10/30 02:12這麼多了現在流行的是NN做的

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mmonkeyboyy10/30 02:13如果你要看整向或是大於某數字的分析量你做完決策

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mmonkeyboyy10/30 02:13的當下那個點就過了....

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mmonkeyboyy10/30 02:14一天你大概只有兩小時左右的窗可以玩

窗太長不行就用比較短的

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mmonkeyboyy10/30 02:15還要分不同階段做盤勢資訊等的分析當然有工人智慧

→

mmonkeyboyy10/30 02:15的話是還可以啦但這就是憑手感

我實測就是人機協作效果最好

→

mmonkeyboyy10/30 02:16全自動系統的話目前我遇到散戶用得少

→

mmonkeyboyy10/30 02:17多是賠錢居多XD 半自動其實還是大部份人首選

除非是要高頻或是套利又或者是大規模的多商品交易對多數散戶來說全自動根本沒必要就算是法人沒要同時交易多個商品全自動也是很多餘

推

neo527710/30 12:37推一下mm 我也都是用半自動dll做濾嘴跟跑回測而已

你說的才是比較常見的程式交易方法樓上說的要大型法人才用的起

→

neo527710/30 12:37下單跟停損還是靠自己比較有意義

就人機協作效果最好現在自駕車要真的全自動也是很難啊

※ 編輯: ProTrader (60.248.254.207 臺灣), 10/30/2023 15:09:43

推

owlran10/30 15:53寫程式來回測, 分析策略, 半自動下單, 就已經贏很多散戶了

→

owlran10/30 15:53會賺的也都默默在賺 XD

推

Citadel10/30 17:021988 82

推

Citadel10/30 17:211992.5 82

推

mmonkeyboyy10/31 00:20到也不用法人啦有bloomberg terminal 的+ fingpt

→

mmonkeyboyy10/31 00:21或是bloomberggpt 撈撈資料做分析還是可以的

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mmonkeyboyy10/31 00:22(非台股)一般人做就是持倉後由機器幫你在預設位清

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mmonkeyboyy10/31 00:22倉或是停損你就是trailing 就可以了

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mmonkeyboyy10/31 00:23那簡單的自動購入就是加幾條分析線聚合後做判點分析

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mmonkeyboyy10/31 00:25如果是美股 Alpaca+chatgpt 就能做資料分析+盤勢分

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mmonkeyboyy10/31 00:25析了這樣也不是太難的事

推

mmonkeyboyy10/31 00:29正常人如果是叮盤的有機器幫忙清倉或是獲利了結是

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mmonkeyboyy10/31 00:29個好事穩定的產品基本上都能做到獲利

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mmonkeyboyy10/31 00:31現在愈來愈難做了都是AI拼AI.... 都在比錢啊

你這邊說的比較像正常人能作的 RNN LSTM 強化學習生成式模型分段線性迴歸 transformer diffusion..... 正常人連看都不想看看也看不董更別說就算想作電腦也買不起然後其實domain knowledge才是決勝關鍵有些模型真的多餘不要迷信那些很厲害的AI模型要真的了解模型與股價的關係像分段線性迴歸都會分段了那每段的分界點不就轉折點是轉折點就低接或高空就好啦幹嘛還去迴歸如果分段點不是轉折點那迴歸出來的迴歸線就是多餘的很久很久以前我就試過用我的工人智慧找轉折點然後轉折點之間用簡單迴歸線連接後來就發現迴歸很多餘如果我找低檔轉折正確那就低接啊反之我找的轉折點錯誤那幹嘛還去迴歸原po真的可以試試找個頭部當成低檔然後畫上漲的回歸線

※ 編輯: ProTrader (60.248.254.207 臺灣), 10/31/2023 14:29:25

推

Citadel10/31 14:44

※ 編輯: ProTrader (60.248.254.207 臺灣), 10/31/2023 14:46:51

推

Citadel10/31 15:30

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