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[心得] 2023使用機器學習選股的年報

看板Stock標題[心得] 2023使用機器學習選股的年報作者
a76126
(123)
時間推噓33 推:34 噓:1 →:41

過去每年都是自己憑感覺玩,處於那種賺了抱不住,賠了一停損馬上漲

只會google以為kd<20可以進場,kd>80準備要出場

或是覺得營收很好欸,結果進場一路崩

最後搞到賺的吐回去甚至還賠,然後就心態崩潰不玩了,但過一陣子又手癢那種輪迴

所以我自認我沒有玩股票的天分,那所幸我研究所玩過一點機器學習(但不是用在股票)

就想說自己搞不懂,那我就讓機器模型幫我搞懂,跟我講要買什麼就好

以下紀錄2023年的過程,但其實模型2022年8月開始實戰,那時候是125萬

2023年開始成本:141萬

年底損益:43萬+18萬股息

對帳單:https://upload.cc/i1/2024/01/01/AYbTO4.png


選股買賣週期:每個月all in

Input:一點點基本面+一堆技術指標共45個特徵

Training範圍:2005~2015

Testing範圍:2016~2022/7

模型:Weighted Ensemble
(類神經網路+XGBRegressor+ARDRegression+KNeighborsRegressor+ExtraTreesRegressor)

Output:模型Ranking後推薦的TOP 3分散投資

過濾:剔除交易金額1千萬以下的個股
(後來還是覺得金額還是太少,但再濾,資料量勝率跟報酬率都會降)

心得:

1.相信模型,很多時候推薦出來我心裡都os,師傅真的要這樣買嗎,kd鈍化了欸
結果過程中間可能會賠,但最後就是會賺

2.找出場機制,因為買賣週期是1個月,但回頭看其實不一定是賣在相對最佳的時間點,一開始我逼自己嚴守紀律一定要時間到才賣,但少賺很多
後來自己套用一些開頭寫的那種kd簡單規則進行出場,並且做一些變化回測看看
結果那種google的到的規則突然有用了
這邊也可以分享"交易量"是最重要的,什麼規則幾乎都要配合量來看

3.整體績效來說應該有贏0050,截止10月也還贏正2,但不知道為何11月開始上漲這一波模型選的股票沒跟到,導致績效輸正2,有點小灰心,覺得自己在忙什麼
可能隨時做好模型失效的準備

以上





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※ PTT 留言評論
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seemoon2000 01/01 22:44線型選股策略在完全的多頭年 小輸正二還好吧...

waitrop 01/01 22:47模型在大多頭跟大空頭年都會失真,因為這是特殊事件

waitrop 01/01 22:48模型一般在普通年份會表現比較好也比較準,我認為

ctttttt 01/01 22:51不熟模型 但這樣應該也是在trade策略嗎,那應該會

ctttttt 01/01 22:51有吞吐量的問題,輸正二也還好 你等於拿去跟槓桿比

ctttttt 01/01 22:51,那你也可以拿你的策略去開槓。

topfree 01/01 22:53大多頭年輸正二就算了啦..盤整跟空頭年贏回來就好了

cpz 01/01 22:55有沒有一種可能面對有趨勢的需要另一種指標?

cpz 01/01 22:56大多頭跟大空頭才是魚身

SRNOB 01/01 23:17有沒有入門推薦?

a76126 01/01 23:18我漏掉最重要的心得,就是今年是多頭年...

a76126 01/01 23:19模型沒經過空頭洗禮過...還需要更多時間驗證

techo 01/01 23:58結論買正二就好? 困罷數錢 XD

midas82539 01/02 00:15他是前測2005~2015然後後測2016~2022驗證是否有效

midas82539 01/02 00:17機器學習我不懂就從略,不過還是講一下

midas82539 01/02 00:17理論模型本來就不可能達到100%效率,你回頭看只是

midas82539 01/02 00:19因為你看到"未來"走勢才能評斷的,模型當下不會知道

shmim 01/02 00:41只有我覺得成本141萬股息18萬很詭異嗎 台股有那麼

shmim 01/02 00:41多殖利率超過10%還填息的股票?

wang111283 01/02 00:41績效輸+2不是問題 如果DD也比+2損更多才是沒用

ivan1116 01/02 00:45推 希望可以看到長期分享 很有趣

cwts 01/02 01:13

linfuon 01/02 01:54股息18萬是用了榨汁的玩法吧 領息一檔後去領下一檔

linfuon 01/02 01:55大多頭年用這招很爽 填息率愈高週轉率也可愈高

csluling 01/02 04:12我看盤整盤Ai要怎麼玩

psgbpsgb 01/02 04:38如果永遠都漲確實會贏呀 畢竟回調後 下次往回漲一定

psgbpsgb 01/02 04:38比前一次高

GoGoD 01/02 05:06你試試[KD鈍化]買入條件,會不會績效大爆發?

zero7810 01/02 05:15回測就知道答案了

y800122155 01/02 05:22你有做cross validation嗎? 還有你怎麼判斷模型處於

y800122155 01/02 05:22overfitting還是underfitting? 你data選的時間區間

y800122155 01/02 05:22的邏輯是?

phoenixtwo 01/02 06:44因為他週期是月 所以股息才這麼少

phoenixtwo 01/02 06:45可以考慮部分用年做交易週期

pacino 01/02 06:50模型不準,不就是data set有問題? 簡單來說, 你的

pacino 01/02 06:50資料不就只是籌碼面?

pacino 01/02 06:52例如,你的模型怎麼判斷AMD的AI晶片能不能追上NVDA

pacino 01/02 06:52?第幾季開始影響?

liton 01/02 07:14你賺的是beta

x221x221 01/02 07:22真麻煩 全丟00929就好

tompi 01/02 07:57推一個

PitzMan 01/02 08:20推AI機器人模型操股LoL

Wishmaster 01/02 08:49我覺得你的模型如果2022,2023都是賺那值得參考

tsuneo 01/02 09:01多頭年就看敢不敢壓而已

GiPaPa 01/02 09:17雖然你有賺 不過train/validation最好別這樣切

sky22485816 01/02 09:47你模型是做分類任務 然後把output Ranking?

sky22485816 01/02 09:49四十幾個特徵都是價格衍生技術指標?

sky22485816 01/02 09:49不考慮將股票池做類股分群嗎?

patricktu 01/02 09:51dd多少

sky22485816 01/02 09:51資料 也可以考慮用TimeSeries CV來切

sky22485816 01/02 09:59噢 沒看清 你是做Regression

ninet 01/02 10:21股市走多頭,怎麼買都會贏,走空頭,怎麼買都會輸,

ninet 01/02 10:21說到底還是本多終勝

libramog 01/02 10:33輸入只有kd資料做學習嗎?

su27 01/02 10:34我去年十月買股 至今沒一檔不賺的,你先等你模型能

su27 01/02 10:34躲過開頭再說

abc5555990 01/02 10:40 未來會不會有AI巴菲特

moboo 01/02 10:47其實這績效只證明你是白忙一場,根本選不贏人類啊

moboo 01/02 10:47選半天跟大盤差不多,風險高很多

BernieWisman01/02 11:35別看淨報酬 要看Sharpe

IN 01/02 11:43有書單可以推薦嗎?

sky22485816 01/02 12:02個人比較喜歡看Calmar Ratio,比較在意風險。

SentLiTryPay01/02 12:31

ader888 01/02 13:17請問下單是人工下還是程式下的

a76126 01/02 13:54人工下單 dd約10%左右

a76126 01/02 13:54我沒看書 我直接買線上課程 拿程式回來改

a76126 01/02 13:58如何知道有沒有overfitting,我只會看traing和vali

a76126 01/02 13:59dation兩者的趨勢

a76126 01/02 14:01好奇G大不建議這樣分割資料是為何呢? 沒測到08年嗎

bearching 01/02 14:43印象中cross-validation應該是全部資料去切?

bearching 01/02 14:45切k段然後拿k-1段train,第k段拿來驗證,這樣資料

bearching 01/02 14:46比較不浪費 個人觀點是把時間拉長,把每個短期shock

bearching 01/02 14:46都變成循環的一部分,這樣模型應該表現會越來越好

staytuned74 01/02 14:48參考一下這篇量化報導,https://reurl.cc/rr1OAZ

staytuned74 01/02 14:50另外你的模型可能有潛在問題 1.生存者偏差

staytuned74 01/02 14:522除權息調整 3太過集中持股,建議放寬持股看敏感性