[標的] 大盤機器學習線仙多

sky22485816 發表於 2024/5/16 上午11:25:41

看板Stock標題[標的] 大盤機器學習線仙多作者

sky22485816

(玻利維亞)時間May 16 11:25:41 2024推噓27 推:27 噓:0 →:11

PTT評價

標的：
台指近月

自分享以來的績效
多單 +500,+1500,+350,+250,-150 +750 +340 +2000(明天收盤結算)
空單 +130 ,+170 , -280 ,-670

方法:
利用RadiusNeighborsRegressor分析多項常見技術指標
包括但不限於價格、KD、成交量等技術分析指標
根據歷史上相似的交易日績效來進行20個交易日後的價格預測
然後設定閾值來參與交易

這是近期模型預測20個交易日後的收益圖
https://imgur.com/a/MgDvImX

進退場機制：
其實正確的訊號發出是在5/15號日盤收盤
以5/15 6月期收盤價為基準21247買入做多持有20天

昨天下單機壞掉很躁..都忙著處理下單機跟盯盤手操

另外跟大家提醒一下
我觀察以往訊號容易出在高點回檔的時候(分享以後的數據)
這次是在高點出的訊號，有點不太一樣
我應該是小玩一口

※ PTT 留言評論

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 122.116.44.75 (臺灣)

※ PTT 網址

→

c928 05/16 11:31跟

推

chinaeatshit05/16 11:31設在520收盤後不是比較安全?

→

azhu 05/16 11:31以後直接叫ChatGPT幫看線

→

lpmybig 05/16 11:33推你勝率好高

推

chachabo 05/16 11:33強

推

Eide 05/16 11:34這次不跟( ・ ∀ ・ )

不跟合理的

※ 編輯: sky22485816 (122.116.44.75 臺灣), 05/16/2024 11:40:50

→

why7422w 05/16 11:39高點出，所以是做空？

以往是回檔出多頭訊號這次是高點出多頭訊號

※ 編輯: sky22485816 (122.116.167.144 臺灣), 05/16/2024 11:44:40

推

B7405 05/16 11:51等收信

推

wingzero 05/16 11:53感覺很猛，跟一口試試

推

ss425727100 05/16 12:01好想跟可是今天長這樣怕怕的

推

smile76 05/16 12:20好，21390大台多單兩口衝了

推

topfree 05/16 12:34唔這次不敢跟高檔做多需要勇氣但持股續抱好了

推

huan402 05/16 12:48怕輸的人永遠沒機會贏衝了跟上做多

推

anony642502105/16 12:52一口小台來玩玩

推

poisonB 05/16 13:00創新高總是要追高的機器也會右側交易

推

ShibuyaRin 05/16 13:00中共沒搞事的話一路多

推

dfgcvb1025 05/16 13:09用正二跟

推

n555123 05/16 13:12智械線仙推

→

n555123 05/16 13:17過去的回測我記得就是市場突破前高之後傾向繼續突

→

n555123 05/16 13:17破一陣子的機率比較大吧

推

f101202 05/16 13:19這次不一樣

推

randyj 05/16 13:21是的這次不一樣這次會漲爆

→

n555123 05/16 13:22機率就是總會有幾次不一樣啊ㄏ

推

justhit666 05/16 13:32一口小台跟 20364

推

DawDouHenbuz05/16 13:52正二跟

推

Liandh 05/16 13:53奈米戶正2跟1張...

→

idernest 05/16 13:54看來是要突破天際

推

ProTrader 05/16 14:12跟換月價差有關嗎? 不過目前確實是長多趨勢持續

有可能有影響在結算前一天的預測值已經很接近交易閾值所以個人感覺不像另外想到一件關於換月的事情可以分享我曾測試過使用Backward-Adjust的數據跟無調整的數據在這個模型上的表現結果是使用無調整數據去計算技術指標跑模型的績效比較好 (績效的計算還是有包含實際轉倉的價差) 令我有點意外，本來預期是B-Adj資料雜訊更少，會比較好研究一陣子後發現一個問題是在以價格為分母的技術指標上使用B-adj Price引入了錯誤資訊例如我想要計算 (Price1 - Price2) / Price1 當Price1與Pirce2之間發生了合約轉換時若使用調整資料，雖然分子的計算會更連續精準但是分母很有可能被修正的過大/過小後來我想要使用這類計算時改用 (Price1_adj - Price2_adj / Price1_raw)

※ 編輯: sky22485816 (122.116.167.144 臺灣), 05/16/2024 14:37:49 ※ 編輯: sky22485816 (122.116.167.144 臺灣), 05/16/2024 14:38:08

推

ts012108 05/16 15:06奈米戶今天買一張正二才看到這篇算跟嗎

推

skying85 05/16 15:30+2000太猛不過這次高點在上去感性上很難再漲

→

YLTYY 05/16 15:32難道會是最後噴出段

推

dfgcvb1025 05/16 15:43反正跟著大哥20天準時出貨，沒賺自己吸收。

推

tttt0204 05/16 16:00老哥的策略是完全照著線走嗎

推

ntust661 05/16 17:36超猛

推

yoyo87946 05/16 21:37想請教您的feature 是如何做標準化的（Min max / z

→

yoyo87946 05/16 21:37score …）另外標準化會切train/test set 去做嗎

→

yoyo87946 05/16 21:37感謝您！

我是min max , 要切你只能用train set 的資料做scaler 我是用rolling window 的可以查一下 Time Series Cross Validation 補充一點: 因為你是rolling window, 如果你standardized 前要做特徵處理例如你想要將極端值用某些值取代，這個準則就必須要是動態的

※ 編輯: sky22485816 (122.116.167.144 臺灣), 05/17/2024 10:38:47

推

zo4j4 05/18 07:45再跟一次

同系列文章

Re: [標的] 大盤機器學習線仙多