Re: [心得] 演算法交易實用與否。
大概自介一下,小弟是個放棄手操又不甘於定期定額拿大盤收益的韭菜,研究所做AI,目前在量化交易公司上班,雖然公司主要是做高
頻套利/造市的,但還是不乏賺delta的策略,應該還有點資格回答這個問題。
基本上大多統計、AI應用於股票投資沒用不外乎就下面兩個問題,
1. 資料量太少: 舉例一個商品做日K,你抓個10年也通共就2000多筆資料,你用一堆特徵找出來可以賺的情境大多數就是過擬合的結果,未來難以復現。
2. 資料分佈不同:想說單一商品資料少,那我放一起,舉例把傳產跟科技股放一起,飆股牛皮股都有,做出來的結果就是四不像;同樣,今天即便是一個商品,以最近為例,10年前的漢翔長榮,跟這一年的根本上不是同個狀況,那自然做出來的結果基本上也難以實用。
若上面兩個問題可以解決,就有機會發展出可以獲得超額報酬的交易策略,至於能持續多久就要看市場的變化速度以及自己對策略的掌握度。
這邊附上個自己下班後搞的一個策略近三個月的損益,也是找個統計而言好的進場點,算停損停利自動交易這樣。回測做個一年感覺蠻好的就上了,不過由於不知道什麼時候會失效+新鮮人口袋淺,放的錢沒有太多,對板上大大來說應該就菜錢的獲利,不過以分配資金算月酬化大概也有20-30%附近(槓桿很大就是了)
https://i.imgur.com/eQQSwKU.jpg
順帶分享策略上週開始做空,換月完還全力追空讓小弟有點抖,看看分享文章是否可以積陰德讓小弟假後不被嘎飛,也祝各位投資賺錢。
https://i.imgur.com/l615V9B.jpg
以上拙見,希望大大們小力噴。
※ 引述《applebg (Eugenicist)》之銘言:
: 各位好,我目前是資工碩的學生。我選課的時候特別選了一門演算法交易來驗證看看究竟
: 電腦能夠輔助我們交易到哪種程度。目前測試的結果,發現演算法交易大部分的時候都會
: 讓我們賠錢,而且交易的頻率越高賠得越多,這很明顯是賠在手續費的部分。有時候會小
: 賺一點點,但我覺得並不會比基本面分析來的優秀多少。
: 另外我也試過使用AI去幫助我預測股價,結果發現預測價格與實際價格最多會差到10%,
: 也就是幾乎一個漲跌停了。
: 我的心得是,演算法交易或是AI預測股價,最多只能輔助你做決策,這些技術完全沒辦法
: 取代人為的判斷。演算法能夠在價格暴跌的時候讓你趕快賣出,這是自動化的好處,而AI
: 我不知道能幹嘛。AI這種純理性的東西是沒辦法解釋人類不理性的行為的。
: 總之,人類的商業智慧還是可以在交易的世界站上一席之地。
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找到聖杯了!
推
國外的量化交易公司嗎?
06/24 21:37
聖杯
會買的是徒弟 會賣的才是師父 不過最終都是運氣
以這種偏統計的交易策略來說,失效問題確實是運氣成分偏高。
好酷的公司XD
我之前看過一篇paper 是用Deeplearning 做K線的
pattern recognition 號稱可以transfer learning
前幾年查過還不行 不過日新月異說不定聖杯出來了
不懂為什麼要給AI看K線 AI可以直接看tick data吧
資料太多處理noise、萃取特徵是水很深的坑
原本以為蠻有戲,看完論文發現轉移學習的績效不如
自己的 就沒繼續研究下去y
K線是濃縮給人眼人腦判斷的工具吧
因為人腦無法直接判讀raw data
我的理解K線圖包含了時間內漲跌的速度與強弱關係
作者希望是由模型自己學著特徵轉換吧?
逐筆成交的 時間 價格 量 不也包含速度跟強弱關係
邏輯上你說的也是包含的
1秒成交30筆 跟30秒成交1筆 AI應該也能感覺出不同吧
1筆成交1張 1筆成交499張 AI也能感覺到不同吧
發生次數太低的話、沒特別加工的話AI不一定學的起來
※ 編輯: Perverseness (49.216.175.99 臺灣), 06/24/2023 22:09:03感覺這需要大型模型,要結合分析當下新聞,相關資料
與技術分析,但要設定權重,下去train,只看技術分
析其實就是線仙,沒法預測未來
這就是策略因應市場變化的失效問題
融券的人還是有的
推
國內的就那幾家 老闆鼓勵你下班搞自己策略嗎
畢竟資料規模完全不同,策略沒有同質性,那下班時間做什麼我想是個人規劃,今天我在 ic廠工作一樣下班可以搞策略吧
※ 編輯: Perverseness (49.216.175.99 臺灣), 06/24/2023 22:52:47放空是沒把7月除息點差算入?
換月前就已經轉空了
槓桿大不怕波動大直接大失血嗎?
有抓回測的最大損失*2算投入金額,那目前已經回本抽回部分資金了,後面就算歸零也不 傷本,至於其他就運氣問題,如一開始就強調的要了解策略相性與失效問題
專業的量化交易公司 tick資料是最基本的
應該也有最佳五檔報價買賣量tick
公司有哪些資料不方便細說,處理分析方式自然也不同。這邊主要面向一般想做程式交易 的投資人。那獲取門檻不高,且文書機可處理、分析的資料能做的也就是偏技術面、籌碼 面整合的交易策略。
金融資料就不是穩態更不用說不同個股不同產業....
然後大公司還有資料多樣性金融的非金融的各式各樣
不管資料數量還是種類 都遠超市場上常用的軟體工具
如果原po在台灣應該是絕頂的菁英人才
換月前轉空,沒當下結算還繼續空?每年除權息不好做
不會解決的 放心吧
光看第一行你個位還看得下去也真是韭菜中的韭菜
個人覺得用AI做空比做多的勝率高
不行 ,今年是順勢盤 低波動怎麼處理
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首Po各位好,我目前是資工碩的學生。我選課的時候特別選了一門演算法交易來驗證看看究竟 電腦能夠輔助我們交易到哪種程度。目前測試的結果,發現演算法交易大部分的時候都會 讓我們賠錢,而且交易的頻率越高賠得越多,這很明顯是賠在手續費的部分。有時候會小 賺一點點,但我覺得並不會比基本面分析來的優秀多少。 另外我也試過使用AI去幫助我預測股價,結果發現預測價格與實際價格最多會差到10% ,3
看過Physics of Wall Street 嗎?基本上所有的機器交易背後最重要的是人寫的model, 有牽涉到AI的話 使用哪一種AI algo 就是重點。但是不論哪一個都沒有穩賺的 所有的model 都有flaws. RT 在2008大賺 但是同樣策略在疫情時卻不行 當你在用程式在跑的時候 千萬要記得 做判斷的 寫程式的都是人 如果你自己沒法找到一個賺多賠少的策略 你開發出來的程式會有意義嗎?更不用說AI了 一般人都太神話AI了 有沒有聽過 AI is only as good as its training data. 如果資料量不夠或是太雜 或是不知如何tagging 或牽涉到主觀判斷的權重 那這AI 還不如沒有的好 我自己做的是先找到一個可以獲利的策略 然後再寫成程式來自動化 提高liquidity -----2
=_>=/大家好,我肥宅佬啦,去年前年賠30%的。 強者我朋友,最近也是有在搞什麼AI自動寫程式。 首先,就是餵資料,一直餵一直餵一直餵,然後讓AI合理化所有交易週期。 不可否認,寫出來99%都是廢物,畢竟牛頓再聰明,也是躲不過東印度的貪。 更不用說QE之後,餵08年之前的資料99.9%失效,就跟2000年那時候一樣,
爆
Re: [新聞] 台股2萬點泡沫將至 谷月涵:最後一波不股版有云:平生不識谷月涵,便稱股神也枉然! 因此小弟決定來個「谷月涵反指標」回測過去兩年的台股,回測日期從2019年的12/13開始 到今年2021的12/13止。 進場訊號:只要谷大師的新聞出來後,隔天日盤現貨開盤的9點,直接做多或是做空一口大爆
[心得] 一年以來的交易過程嗨,大家晚安,這不是一個成功的故事 會發這篇的目的是希望藉由這次機會鼓勵自己跟反省自己 從2020年八月開始,因朋友介紹,接觸了股票 因為之前接觸過各類型的策略遊戲 我天真的以為可以把同樣的思維套入市場,非常簡單,85
Re: [心得] 暫時退出市場的小小心得與請益你好,我是 hiHedge 創辦人顧家祈 我們公司使用類神經網路,訓練純 AI 做期貨自動交易 你的問題讓我回想起這幾年 人 vs. AI 的諸多回憶 在這邊分享我的心得順便做個記錄 希望對你有參考價值之外72
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[請益] 大家如何做投資策略轉型問題如題。 小弟第一到五年都是採用粗淺的價值投資法,用財報進行估值,買進然後持有,後來精進 後再搭配題材選股,慢慢等待市場還他公道,過去年化報酬超越大盤。 但是在去年下半年到今年之間,舊有策略面臨巨大的挑戰,因為沒選中台積電,做多績效 不如大盤。另外13
[心得] 程式交易策略討論各位績效100%版友大家好 小弟想詢問程式交易真的有策略是穩定賺錢的嗎? 小弟本身沒有學過任何程式語法,曾經嘗試透過python來學習股票,但發現學習和實際應 用好像很打一段落差,也看過很多老師帶團的軟體 XQ ,MultiChart... 這些都需要一些 懂程式背景後來找到一款好像是最近才發表的軟體,蠻方便的19
Re: [心得] 有人完全靠技術分析賺錢的嗎?中秋連假沒烤肉來發個文 時常有人在股版發文問技術分析有沒有用? 這次是有沒有完全靠技術分析賺到錢的, 那就來看看吧!? 技術分析工具我只用「K棒」和「均線」這兩種,13
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Re: [心得] 暫時退出市場的小小心得與請益感謝大家的回應,連假期間整理了一下 希望能有系統的跟大家交流 如果有漏掉的可以再跟我說,私信待會也會一併回覆 開始之前,還是先強調這個領域最重要的就是加強風險控管跟心理素質 沒有策略是永遠賺錢的、環境也一直在變化7
Re: [問題] 到底該不該去工作......很感謝PTT的板友五年前的建議和回應 這幾年的經驗就分享給版友 (不過使用者好像少很多了XD) 一些工作 & 投資的部分 希望對一些人有幫助 關於投資 小弟9年前開始做程式交易 5年前覺得系統穩定可以退休了(井蛙阿)
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