前幾個禮拜有去大學專題壁報展閒晃了一下
有一組學生是作AI理財機器人
因為我前幾個月再密集鑽研機器學習的物理的研究
對於Machine Learning(ML)和Nerual Network(NN)有了非常深刻的認識
我以前就是作機器學習(蒙地卡羅 基因演算法起家的)
對於ML的基礎其實已經有了
NN其實只是ML的一個分支 所以我上手NN很快
這組學生 他們用的方法很簡單
就是用LSTM (RNN的一種)模型
先用過去20年的一支股票資料去訓練出所有參數
然後預測每天指數會上升還是下降
預測完在針對不同狀況去作操作
我覺得整套東西真的很容易懂
而且那些套件 Tensorflow Keras Skilearn都是開源碼 誰都拿的到
訓練用的的資料就是TEJ yahoo finance抓來的
我感覺整個流程真的簡單到有點難以置信
還是業界標準大概這種專題等級的是賺不了什麼錢的?
有人願意討論一下的嗎??

我覺得沒啥用 川普一則twitter你就爆炸了此ABS非彼ABS吧啊我回錯了

很難 之前有測過 不是很準

自己的功課自己做 何況你還是學術研究者多花點時間爬金融業新聞就會有相關消息了這些東西又不是最近才有的 操盤手進度會比台灣大學生慢?還是你覺得台灣金融業都廢材 這些都沒在用、沒試過?

https://reurl.cc/Ddk7m 你說的是這個嗎？

重點是你要餵什麼參數去training 跟predict

大家都好兇好厲害歐，都不能請教的，每個都好強好會歐

大學做出來的結果，看看就好

我看不懂，sorry

去Trading板 你這問題問錯板啦

還是會怕吧

重點是準不準啊弄出來如果根本不準也沒用，就只是複雜的數學而已

重點是資料太少了，台股資料一年也才200多筆交易日

蒙地卡羅 我還蒙托羅咖哩 你那個跟骰子下單法有甚麼兩樣

ML是果是18禁縮寫,我相信股板鄉民早已有人實施多年

交作業?

台大電信所和台大電機所和台大資工所一堆人在玩，我聽過好幾個年報酬15%以上的我還認識有大四在玩一年交易量一千多萬而已 可是賺了兩百萬

大概20年前我開始接觸股票的時候就有人在用了

一群白痴啊，市場賺錢重點是大原則啊，不需要機器人

實際上有做的是用到高頻交易，AI下單所以不會有資料太少問題，不是一天一筆DATA高頻的DATA都要用買來的，一般人根本沒有這些DATA

去抄tick阿我認為追到20年前不需要，資金周期不會放這麼長而且要抓到近期的技術分析才行

認真回 事後分析勝率都很高

落伍了 量子機器學習 給你參考

問個外行的問題，高頻交易的話不是光扣手續費就飽了嗎？

回樓上 如果手續費低的話 大台只賺1點都不會虧

高頻交易不是叫你一直交易 是在抓利差不4利差 忘惹中文是捨摸 自己查八= =

問題是到底有哪些參數...高頻交易是靠交易所時間差，這種資料根本沒用

教主是說套利ㄅarbitrage

重點不是機器而是要用甚麼參數吧 況且就算是聖杯大家都用也只會越來越不準

bid/ask spread 不是什麼東西都叫套利 別裝懂

ㄜ......不是參數，DL可沒有調調參數這麼簡單，目前做目前做到的只有一部分企業，所以也不會發生，大家都用的問題

早就一堆在用了 只是各家做法相差甚大有些拿來測指數 有些直接預測漲跌幅也有拿來做技術面策略挑選的但這種都只能玩短期 長期模型機乎沒用

又是你 理論學多少了