作者:
TreeMan (好啊...)
2018-08-12 14:29:441. 標的：台指與台指期
2. 分類：空，台指跌43點，台指期跌67點
3. 分析/正文：
1. 預測依據
利用台灣和數個國家的收盤資料來做機器學習/資料探勘
進行每日的台指(TAIEX)和台指期(TX)之收盤價預測
2. 預測表現
漲跌預測成功機率平均65%，數值誤差平均約60點
未來會繼續改善，目前在尋找非價格/交易量的指標
3. 收費...啊 不是啦，是web app
整個成果可透過底下連結觀看，每天早上8:10前更新預測和其他資料
https://memic-prediction-platform.shinyapps.io/TAIEX/
除了預測外，也可以觀賞圖形視覺化的歷史數據
app介紹影片
https://www.youtube.com/watch?v=t04PkwMeJfw
阿豆仔發音是用text to speech，有的發音會有點趣味
如果文法有誤的話，那是我個人問題...
app使用中文說明
https://goo.gl/dHHrxG
備註：使用英文做app是因為windows下的R+shiny，直接用中文悲劇
所以要繞道來中文化 (裡面的台灣指數綜覽3D圖的id有中文化)
未來會陸續完成
4. 線上機器學習DIY
如果有data的人，想要搭配系統內建資料做線上機器學習自己做預測
可再站內信給我，我再貼app連結/測試帳密給你
系統會自己幫你資料前處理/調模型參數，所以只要有data就能做
你的data只會成為雲端上的暫存檔，不會寄給我
不過這個好像很少人會用到，我給朋友試玩沒人在用Orz...
但它又吃資源，所以我就把它設定成另一個app了
5. 其它
在學習機器學習/資料探勘時，除了比賽，也想做些成品
目前市售商品，沒看到有大盤指數每日預測值/線上機器學習
因此就嘗試做看看，希望能對大家有幫助
如果願意推/噓文給點使用心得，對我繼續改良會很有幫助
甘溫啦
4. 進退場機制：(非長期投資者，必須有停損機制)
這難倒我了...
目前還沒計算出適合的停損點 (沒有每日逐筆交易資料)
我是龜仔
如果與預測相反，TX漲個10點就停損 (已經超過平均絕對誤差了)
作者:
torite 2018-08-12 14:37:00讚！
作者: syuan0886 (black) 2018-08-12 14:43:00
machine learning 推個
作者:
kiloxx (名器)
2018-08-12 14:56:00confusion matrix貼出來看看，65%可能只中一邊吧(漲或跌)
作者:
Sylph (仙客來)
2018-08-12 15:11:00漲跌預測成功機率平均65%...
作者:
AZD9291 (TAGRISSO)
2018-08-12 15:19:00好久沒看到B大的程式選股標的文了
作者:
go1717 (go一起一起當神)
2018-08-12 15:24:00有賺賠比可供參考嗎？
作者:
Lowpapa (崩到你叫媽媽)
2018-08-12 16:07:0065%........ 90%再來好不好.....
作者:
gerychen (邪惡肥宅)
2018-08-12 16:45:00勝率比跟我反著做還低，我建議大家乾脆跟我作對
作者:
ikoy (fire)
2018-08-12 16:46:00推一個
作者:
gerychen (邪惡肥宅)
2018-08-12 16:46:00以後我每天9點PO文，大家來反著做即可
作者: annkek (annkek) 2018-08-12 16:58:00
空在高點，大家都知道
Shiny server估計撐不住大家用吧，plotly的圖XD
作者: potawei (我要13億) 2018-08-12 18:03:00
給認真推
作者:
Yunk (橋)
2018-08-12 18:15:00剛開始的模型準確度不高是正常的 慢慢train上去就好
作者:
SweetLee (人生如戲)
2018-08-12 18:35:00我比較想要知道勝率65%有沒有考慮交易成本
作者:
DoraBoy (小多啦)
2018-08-12 18:53:00看起來似乎是順勢系統? 預測高低點LAG現貨1天有趨勢盤較容易獲利 但是盤整盤(尤其是漲跌相間)容易被巴
想請問每個col是如何做預處理的?看決策樹好像是標準化?
作者:
koyo167 (koyo)
2018-08-12 19:06:00很符合現今潮流
作者:
ljn3333 (kater lin)
2018-08-12 19:07:00你是冠軍嗎？ 比賽的
各位仔細看他的趨勢幾乎都平移一個點，我相信你把過去表現也類為x變數考慮導致
這樣做至少不會太差，但准不准如何有效定義就看個人了
作者: shadow93 (小胡) 2018-08-12 19:32:00
感謝分享，推
作者:
TreeMan (好啊...)
2018-08-12 20:35:00-67...我改回來 好囧 因為我原本是用+/-號 寫跌又寫-
作者:
wild0522 (wild0522)
2018-08-12 21:33:0065%其實不錯了吧
台股其實做這個沒什麼意義 因為台股漲跌是看大戶心情
作者: enddis (閒~~) 2018-08-12 22:23:00
有趣
作者:
popolili (joyjoy)
2018-08-12 22:32:00推一個 來觀察看看
作者:
kiloxx (名器)
2018-08-12 23:25:00漲跌acc出來有快70%其實滿強的了..CM看起來也沒問題
作者: fallinlove15 2018-08-12 23:34:00
如果以特定區域類股來說 機器學習是有參考價值的 但說到大盤 目前還沒有有力的論證支持 加油 65%聽起來很猛
作者:
ohlong (強森)
2018-08-13 01:01:00之前有本書就提到machine learning應用在股票 等到樣本數跟時間拉長到一個地步 漲跌就跟擲硬幣的機率一樣了如果能利用數據分析找出同質性關聯性高的個股 再套用model預測 不知道準確率如何
作者: Lawrenceyu (勞倫濕油) 2018-08-13 09:32:00
很強 給推R Shiny 真的不錯用看起來有用到Random forest?
作者:
abcccbbs (保險經紀人業務副理)
2018-08-13 16:43:00方向對 不過點數差異甚大