Re: [請益] 有人被隨機性誤導很多年嗎?
三年半前我也回了你一篇相似的文章,
https://www.ptt.cc/Stock/E.MLOAdksvqwPg
我就來談談我當初用Deep Learning 建構TQQQ 模型的情況
首先,
"賭博的數學"就是機率,
不論賭場或是股市大部分都是在算機率,
賭場會設立規則讓莊家有較高的勝率,
長遠來看就莊家一定會賺錢,
對, 我在說廢話,
但是就是這麼簡單
股票線仙也是一樣的方式,
各種線就是用統計學的方式算出/畫出線,
再取勝率高的方式,
比方說破月均線等等,
說穿了還是機率,
勝率高不保證必勝,
所以不能每把都All in,
最好的做法是每把都投一樣少數的錢,
勝率高次數多就自然會賺錢
再來說到我的TQQQ 模型,
Deep Learning/Machine Learning 一樣也是在算機率,
在那之前,
我先說一個觀念 overfitting:
https://en.wikipedia.org/wiki/Overfitting
簡單說,
就是如果有人說他的模型回測數據100% 正確,
那就是 overfitting,
這個回測100%的模型基本上就是垃圾,
因為你是在預測未來, 不是預測過去,
你把過去數據完全吻合的模型就會overfitting
所以一般的做法是會有training, validation, test sets,
https://en.wikipedia.org/wiki/Training,_validation,_and_test_data_sets
也就是把過去數據"隨機"分成三包,
一包拿來training 建模型,
一包拿來validation,
最後一包拿來測試,
這樣可以避免overfitting,
同樣的,
這樣產生的模型只求高勝率, 不是必勝,
所以作法是一小塊一小塊的買/賣,
只要勝率高次數多就會賺錢
我的TQQQ 模型現在已經是第三代模型,
預測到2020年底部抄底跟2021年賣出,
但是在去年2022年底跟今年初摔了一大跤,
抄底抄到沒錢,
所以還是不要做太大,
多留點子彈
※ 引述《ProTrader (沒有暱稱)》之銘言:
: 真的有隨機但可預測的實例就是複雜科學 以椋鳥群飛的例子來說
: 任何一隻椋鳥個體飛行都是隨機無法預測 然而椋鳥群體變動可預測
: 這真的很神奇個體隨機而群體可預測
: 在生活中最重要的應用應該是天氣預測 下雨 颱風之類的
: 椋鳥群飛的影片
: https://www.youtube.com/watch?v=O5auXBB_RvU
: https://pansci.asia/archives/334249
: https://thupr.thu.edu.tw/newsdetail.php?id=5182
: 股點是
: 類推到股市 單一股票價格K線個體無法預測但K線的群體型態可預測
: 尤其是那些用裸K交易的人 我猜他們就是直接預測出K線群體型態變動
: 就看看有沒有複雜科學的專家可以真的找到K線型態的預測模型
: 但我猜最終股價預測也會類似預測颱風路徑出現很多條
: 到時候就是去找最大可能性路徑
: 應該會有參考價值但不是穩贏的聖杯
: ※ 引述《peter308 (pete)》之銘言:
: : 我最近被一件事情困惑很久 但有比較想通了
: : Fama提過的效率市場理論
: : 如果效率市場是對的 那麼將會無法套利 也就無法打敗大盤
: : 另一個方面 曼德柏提出碎形市場 意味市場是有一些模式
: : 所以技術分析者才有辦法透過分析這些訊號去獲得"超額報酬"
: : 這兩各學派是互相矛盾的 而且都想消滅對方
: : 簡單說 一個灌了鉛的骰子 在其點數出現的機率會偏離1/6
: : 也是因為這樣 才會讓出老千的人有利可圖
: : 但我最近發現
: : 隨機性越高(disorder越高) 在某些條件下 會觸發某些狀態
: : 導致其變得反而更可以穩定預測去狀態
: : 這是否提供了一個全新的理論基礎
: : 在這基礎之上 統合 Fama 和 曼德柏的兩個互為矛盾的學派變得可能??
: : 有人覺得這是個不錯方向的嗎?
: : 也就是一個隨機性越高的(量子)骰子
: : 反而陰錯陽差地導致了某種記憶效應 讓它變的是可預測的
: : 題外話
: : 上述的特殊狀態是量子系統才有的
: : 但股市是古典系統還是量子系統?
: : 目前這問題(請益過這領域的專家學者)仍就沒有一個明確的答案
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期望值比勝率用詞更精準
好奇變數是拿成分股來train嗎?
每個人的變數不同, 沒有標準答案, 我基本上就是把googe/yahoo 能抓到的數據, 全部當成變數放入train, 對啦! 很遜很粗糙很業餘, 我還是有加一些我自己的算法在裡頭
何時出五代?
沒錯, 三代直接跳五代, 賭博不喜歡不吉利的數字, 等我改出更好的第五代目再跟你說
很難吧 感覺和很多因子有關,加太多feature又很容易
就overfitting了
這種線仙模型最大的問題, 是你前提預設歷史和未來都
照同個模式走, 但實際上國際情勢, 主力操作模式都是
一直在變的, 前提錯你模型怎麼調一樣就不會準
模型每天會輸入當天最新的資料, 然後重算模型重算預測, 所以我之前才說我的模型每天在改, 預測的停利點跟抄底點也一直在改, 基本上除非是當天下跌千點的那種黑天鵝事件, 不然理論上是有一個趨勢trend 或是模式pattern 可循, "理論上" 所以這種玩法適合玩大盤ETF, 個股會被主力玩死, 大盤主力很難操作, 就算有也只是主力短時間的控制
3Q哥不是還有小瑪莉打法嗎?
小瑪莉打法也是機率學, 一直壓最小的蘋果, 直到小牌出很多次之後開始慢慢加碼大牌, 我從小就是壞學生, 打電動, 賭小瑪莉這種的我最拿手
因為模型是在解釋現有資料 用來外插就僅是外插而
已 所以我們都習慣只做內插
聽起來有夠色
你的模型變化往上積分一下 就會看到趨勢了 不過
人生總是那麼華麗的短暫
小瑪莉 我小四一個小時輸掉一千塊 那時候打電動
才5塊 老闆 還我錢~ 不過我還是覺得賭賽馬那台
比較好玩 論技術面就是打彈珠了 但只有兩次全中
夜市老闆10賠300臉都綠了
先假設原PO
房子拿去抵押,All in啦
麻R台 好玩
有比較過這樣能贏定期定額方法嗎?有對照組比較容
易知道模型有沒有用
忘了回應, 我的模型是建立在定期定額上面去算的, 有比照組就是定期定額buy and hold TQQQ, 定期定額buy and hold TQQQ 從2010年開始, 獲利是14.8倍 or 1480%, 定期定額buy and hold QQQ 從2010年開始, 獲利是2.29倍 or 239%, 單筆投入 TQQQ at 2010, 獲利是接近100倍 單筆投入 QQQ at 2010, 獲利是接近9倍 用我的模型定期定額猜頭猜尾, 獲利再投入, 三代目模型從2010年開始, 獲利是32倍左右, 二代目模型從2010年開始, 獲利是100倍左右, 至於為何二代目回測獲利反而比較好, 我卻說三代目是更好的模型, 因為overfitting, 我發覺二代目有嚴重的overfitting, 每次回測的買跟賣都在最好的點, 也導致2022年底跟2023年初的大跌預測的底部差很多
因為模型測不到人心阿 主力隨便給你拉一個 個股
就賠到脫褲 ETF大盤規模太大 主力比較不好下手
然後你改新的模型 可以給我看舊的嗎?我想參考趨勢
順便請教一下美國人對於政府關門的看法?
小瑪利超黑 後台可調 永遠開不到你押的
你口口聲聲說了一堆結果結局是這樣
說到底重要的根本是紀律不是機率
這模型聽起來,就是在fit股價期望值,意思是“猜頭
摸底”,是吧?
沒錯! 一代目是我原本link的文章, 三年半前的模型, 猜每天的漲跌, 準確率有70%-80%, 但是不好賺, 只猜隔天的漲跌不好操作, 二代目是猜股價期望值的頭跟底, 不需要完全命中, 就像是魚頭魚尾留給別人吃, 我只要能夠魚身吃到80%-90%, 就非常夠了, 2020, 2021 年有猜到頭跟尾, 事後來看離真正的頭跟尾只有10%-20%的誤差, 事後來看還真的蠻準的, 但是2022年底與2023年初的暴跌就誤差很大, 差了30%左右, 模型預測底部在24左右, 結果跌到16-17, 所以就有了三代目模型
原po的真正底牌是對科技業的了解吧 跟教主類似
你寫這些 大家會以為你只是新時代的線仙
你是線仙的同時還有科技業的內線 就別來這里裝弱
我沒有裝弱, 我是真心的在炫耀我的模型還蠻準的
TQ3最近沒來房版討論~想你耶
推,我看到台灣正2哥在分析台灣的正2的時候,我就
知道TQQQ也是前幾的選項之一
我以為你tqqq是buy and hold說
我每次買+賣的一整輪交易短則兩三年, 長則四五年以上, 上一輪TQQQ開始存股到賣出是2019-2021, 兩年, 這一輪是2021到現在, 也是存股+凹單兩年了, 而且可預見的要達到我的停利點至少還要再等一兩年以上, 所以交易(存股)長達2-5年的時間, 也算是某種buy and hold 至於說為何不真的永遠buy and hold, 因為我還是缺錢也怕沒賺到, 到了停利點入袋為安再把資金重新存股投入, 而TQQQ 超高的漲跌幅與損耗, 會造成很長很大的魚身, 我個人認為很適合玩猜頭猜尾吃魚身, 就算沒有很準, 也是很夠吃
感覺如果大盤準 該作台指期?
大盤準是拉長兩三年以上的區間預測, 短時間的波段預測根本抓不準, 所以無法做期指
準度夠,加上停損,那指期貨有搞頭,想問還有開課嗎
?
原po應該是在美國科技廠上班跟教主類似
比起開課 還不如認真上班就好
所以我才說原po別裝弱 讓別人以為你是個開課仔
就周末閒聊, 我對股版跟房版的態度就是我個人的興趣分享, 就像是小時候打電動一定要去班上分享破關的心得, 至於開課跟網紅流量我從來沒想過, 我長的胖嘟嘟的像智障, 不能露臉, 開課也沒空沒興趣, 我對炒股跟看線圖也是完全不懂, 不是炒股專業, 我的本業是在科技廠上班, 顧好本業才是最重要的, 沒錯! 有好的本業收入才有本錢做投資
※ 編輯: waitrop (76.103.225.6 美國), 10/01/2023 03:13:3437
首Po我最近被一件事情困惑很久 但有比較想通了 Fama提過的效率市場理論 如果效率市場是對的 那麼將會無法套利 也就無法打敗大盤 另一個方面 曼德柏提出碎形市場 意味市場是有一些模式 所以技術分析者才有辦法透過分析這些訊號去獲得"超額報酬"10
Fama 的理論基礎與曼德柏後來的研究 其實沒有衝突 Fama 說的強勢效率市場基本上在全世界範圍內很好被挑戰的 因為市場若真的是強勢效率,華爾街跟航海王們 就沒法幹飯吃了 所以金融市場大多是半強勢與弱勢效率市場 我的理解是曼德柏算是比較早提出 金融市場報酬率並不是隨機的3
是這樣 凡事不決 量子力學 量子狀態波函數在觀測後產生的塌縮 就正是在多重宇宙中呈顯的確定性古典物理行為投影4
親、好鄰居Peter, 理專專家心邪,鑽研一道;實則殊途同歸,勿疑先聖之言。 凡是交易,皆為半效率市場。 這是因資訊的傳遞有其延遞性,即使公告在經濟日報上, 得到資訊的操作者,因其變現能力有別,勇於下單的動作有猶疑性,X
哪有啥隨機 都是被操控的 連國際盤都是 小散戶只有買房才比較穩 房市長期上漲17
真的有隨機但可預測的實例就是複雜科學 以椋鳥群飛的例子來說 任何一隻椋鳥個體飛行都是隨機無法預測 然而椋鳥群體變動可預測 這真的很神奇個體隨機而群體可預測 在生活中最重要的應用應該是天氣預測 下雨 颱風之類的 椋鳥群飛的影片10
隨機性不是讓拿來預測是拿來觀察的 因為價格行為「不總是隨機的」 主動投資者的核心 是觀察行為建構報酬率較佳的組合 被動投資者的核心6
我對於把機率的觀念引入解決股價問題的想法是這樣 一、股價到達你目標價的機率與時間跨度: 今天你買入1檔股票目標獲利20%: 1秒到達20%的機率為0 1天到達20%的機率也為03
上面這種說法就普瓦松分布的白話版吧 母數應該可以用平均報酬帶入 簡單的說台積電跟聯電會有不同機率分配 等待的過程也可以再搭配指數分布觀察2
隨機矩陣理論(random matrix theory) 用在研究金融市場很多年了 概念就是把時間序列先轉換成關聯矩陣 然後去算關聯矩陣的本徵能量頻譜 目前隨機矩陣結果顯示 股市的本徵能量分佈都有兩部分
爆
[外絮] 用機器學習模型預測MVP得主今天早上在reddit看到的文章,覺得挺有趣,轉過來跟版友們分享。 小弟不是學資料科學的,如果內文有誤也請不吝指正 原文: 懶人包: 作者(u/robmoo_re)利用了過去38年的NBA的球員資料以及MVP票選結果(包含排名及票數)40
Re: [外絮] 用機器學習模型預測MVP得主大略看了一下原文 提供我的一點淺見 首先 使用機器學習處理問題 是假設實際存在一個真實的模型27
[心得] 用FB Prophet預測美股未來行情完整文章: Github程式碼: 最近覺得自己美股轉換標的的時機都不是很好, 抄底常抄在半山腰, 就想說來研究一下預23
[心得] 以技術分析做程式交易操作看大家討論這麼熱烈我也來發個廢文(?)分享一下 常常有看到有人在戰技術分析以及程式交易有沒有用 我也來講一下我與程式操作交易的故事好了 我自己業餘開發股票程式也一段時間了,我會把開發的時期大約分成三個階段 第一階段是程式選股,23
Re: [標的] 台指大盤 機器學習線仙多中間猶豫了很久,最後還是按照紀律 今天才把5/10建倉的部位給平掉 兩口總共收益約2000點 最近漲勢那麼兇猛 按照我對這個模型特徵的理解22
Re: [閒聊] AI畫圖是不是大數據拼圖?我很久以前連waifu diffusion都還沒出來就發過了 複製貼上自己的文章算抄襲嗎 -------------------- 造成這波圖像生成革命的推手14
Re: [新聞] 股票老師將失業?ChatGPT 能預測股市未來1. 我認為未來的AI應該會分科 也就是說不會有全才的AI 其實這個概念在 20幾年以前就有了 就是所謂的專家系統 分科指的是 根據某專業而形成的 AI 例如 醫學的癌症AI , 股票的 AI ............. 現在的 ChatGPT 基本上你問他股票的問題都不會回答你16
[閒聊] 交易所會自己下去跑量化嗎?個人認為是一定會 一些人覺得交易所下去玩有風險 事實上根本就沒有風險 在短期或許可能賠錢 但來看長期看就一定是賺錢12
Re: [閒聊] 繪師是怕畫不過AI還是怕AI會創作?怒刪,剛好碩班是研究AI領域,以我的角度來看 其實人工智慧這一塊的發展跟人類特徵學息息相關。人類從自我的習性套用到機器上,透 過流程特徵化後編制pipeline讓機器模仿人類的習性。 先說結論,Machine Learning(ML)不可能只靠「單一」一張畫師的畫就可以訓練成一個有 效的模型;相反地它需要透過大量的數據去臨摹某一種畫風。
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[請益] 可轉債還債?7
[情報] 2530 華建 113年Q3:0.63現金股利約0.575815
[情報] 2646 星宇航空 113年第三季財務報告 0.644
[情報] 113/11/12 八大公股銀行買賣超排行11
[情報] 3693 營邦 113年Q3EPS10.53 前三季23.1210
[情報] 6223 旺矽 113年YTD EPS11
[創作] 梅花2
[情報] 1112 上市櫃外資投信買超金額排行24
[情報] UPST 發行可轉換優先票據6
[情報] 1506正道 2024Q3 EPS 單季0.04累計0.11
[情報] 1112 上市櫃股票週轉率排行2
[情報] 6596 寬宏藝術 113年度第三季合併財務