感谢大家的回应，连假期间整理了一下
希望能有系统的跟大家交流
如果有漏掉的可以再跟我说，私信待会也会一并回复
开始之前，还是先强调这个领域最重要的就是加强风险控管跟心理素质
没有策略是永远赚钱的、环境也一直在变化
不过或许也是因为这些特质
市场才会让人又爱又恨欲罢不能
: : 推 opencat: AI的问题在于无法解释AI的策略,当亏损的时候你会更恐惧 03/22 23:06
: 推 byelover: AI没有人性的问题 但是AI也感受不到市场情绪 03/22 23:34
: → byelover: 所以这种设定条件 与现实市场还是有落差及盲点 03/22 23:35
: → gozule: AI有个问题就是无法把市场当下的新闻讯息量化当做训练资料 03/23 00:15
大家说的没错
尤其像是最近，当病毒消息、政策新闻一直出现
筹码 AI 的反应就是会慢半拍
而且很难从逻辑上判断到底只是暂时失效还是该下架
这种未知会加深对策略的不信任跟恐惧
上次跟朋友讨论时
他说相对于面对人类
人对于 AI 的容错特别低
因为当人面对其他人的时候，会默认“犯错的可能”
真正出现错误也很容易找到原因
但只要AI犯错，直觉就会是“程式有问题”
特别会出现不相信的情绪
可能是对未知的不安全感、觉得现在技术还没稳定等等因素
但这段话让我们觉得有必要设计一个客观机制
不要神化、但也不要过度贬低 AI
应该使用一致的标准来检视策略
所以我们希望做到的
就是对 Max 大提到的 15 行程式跟 AI 策略一视同仁
不会去默认哪个表现应该要比较好、由市场做统一的裁判
表现好的就留在投资组合
破 DD 就让他暂时休息
我自己想通这环节后心里通透不少XD
从投资组合的角度
AI 策略的逻辑跟吃的资料都蛮不一样
只要期望值是正的，加入投组就能有效降低风险
不用也无法去证明孰优孰劣
要关注跟注意的
反而是 AI 策略在训练出来后
能有多长的有效期、会不会因为过度最佳化以致于上场就开始亏损
这块我们这边有些实验、实际数据
大家如果有兴趣
我会试着写出来做个记录跟分享
: → ProTrader: 你们现在是新加坡公司还是台湾公司啊?? 03/23 01:16
: → ProTrader: 最早的资金是新加坡的吧 还记得征人时说有一年资金 03/23 01:17
新加坡一样是控股公司
台湾有100%子公司叫做酷奇科技股份有限公司
目前资金透过交易以及与金控合作
没有之前那么侷促了
算是过了最艰难的那个阶段 XD
: → sde7w9xzo: 筹码是算盘后资料吗?这样也太不即时了 03/23 03:14
是盘后资料没错，可以拿来做中长期策略
技术 AI 吃的是即时最佳五挡
2018 跟最近市场，技术 AI 表现比筹码好
所以最近做趋势的要小心一些...
: 推 gn00295120: 我只觉得这只策略最佳化过度上线后马上翻船运气好遇 03/23 03:42
: → gn00295120: 到这波而已...... 03/23 03:42
: 推 midnight9: 从点位看起来ai的交易策略都满正确的 被轧那500点也是 03/23 10:14
: → midnight9: 只是震幅跟波动率变大 如果不降杠杆就会很难受 03/23 10:14
筹码 AI 去年 2019 威了一年
该是休息一下的时候了...
所以策略库跟投资组合特别重要
既然没有完美策略，那就要多准备一些武器
我们现在的目标是让 AI 来选择武器
基准是凯利公式，至少要比凯利公式有用才会上线
: 推 cyf0531: 想请问原Po 1400点是人工停损还是机器停损的 谢谢 03/23 12:53
AI 反转时有 1400 DD
市场最近波动率大，人工操作建议可以调小杠杆、放大一点停损点数
免得一个夜盘上下各冲 300 点所有策略都被洗出去...
: 推 max780417: 问问题 喂垃圾数据 出来的也是垃圾不适吗 颗颗 03/23 13:00
绝对是垃圾进垃圾出
而且如果你的目标跟数据不合
一样会变垃圾策略出来
就像喂日资料想要 AI 做当冲
或是喂 tick 要 AI 做长期一样
: → max780417: AI 跟传统的顺势突破 我虽然单量多 但获利也跟你差不多 03/23 13:02
: → max780417: DD相对比拟小很多 单口最大亏损在500. 那有需要用到Ai? 03/23 13:02
: → max780417: 现阶段还是觉得AI是个噱头而已... 03/23 13:03
: → max780417: 把系统交给其他人也未必能扛的起1400的打击能力 03/23 13:03
: → max780417: 程式码也在15行内 也非需要大量的程式码 03/23 13:05
: → max780417: 我个人请向越简单在市场活越久.. 03/23 13:05
: 推 max780417: 还是帮推其他文中的风控 心态 有说到位 03/23 13:10
我觉得 AI 的优点是可以分析过去不容易分析的数据
成本就是比较复杂的程式码、比较贵的训练成本
对我们来说，反而是 15 行能赚钱的程式码门槛更高
我觉得这就是市场有趣的地方
不管什么策略、能赚钱就是好策略
最后比的反而是风控、抗压性跟心态（跟资金）
: → ProTrader: 15行的程式就早期的程式交易 可在MC上写 03/23 13:44
: → ProTrader: 就看何时AI交易突破到AlphaGo的水准 03/23 13:46
我们认为交易 AI 不会像 AlphaGo
不会演变成只有 AI 独大的状况
甚至当越来越多机器人在市场上交易
可能会出现专属人类才可以抓到的机会
: → gozule: 其实如果能够把股票的报酬率分布抽样出来，误差不要太大 03/23 13:50
: → gozule: 就有不少获利的机会，可用stochastic programming或Kelly 03/23 13:50
: → gozule: 做部位控制最佳化获利 03/23 13:50
: 推 ProTrader: 这最简单的就是减码跟加码以上面那个-1400到1800举例 03/23 13:55
: → ProTrader: 初始10口 赔钱逐渐减码到0口赚钱再逐渐加码到100口 03/23 13:56
: → ProTrader: 学术上的说法是厚尾 最近有个外国基金用这个赚很大 03/23 13:57
: → gozule: 最近的崩跌，让我想到Sornette的LPPL模型，结果网站连不进 03/23 14:02
: 推 ProTrader: LPPL好像也是抓极端事件的模型 03/23 14:07
同意市场充满机会
有纪律跟规则、不要单压一支策略
长期获利期望值是不小的
: 推 BreezeCat: 代表好的策略需要满足的点都差不多 而AI的策略也刚好印 03/23 14:55
: 推 BreezeCat: 证而已 03/23 14:55
: → max780417: 找出一个自己内心很安心的系统吧。科科 03/23 15:06
: 推 max780417: 我是觉得这游戏玩到最后都是在跟自己做交易。心里层面 03/23 15:08
: → max780417: 抗dd打击能力 03/23 15:08
: 推 ProTrader: 交易获利永远都跟资金管理与风控有关 03/23 15:10
: → ProTrader: 程式复杂的程度有没有效益的确是很重要 03/23 15:11
: → ProTrader: 所以现在业界已经公认没有圣杯这种策略 都是如何管理 03/23 15:23
: → eeeee118: 就跟原po内文说的第3点一样 无法一招套用全市场全时段 03/23 15:24
: → max780417: 没有公版圣杯啊。市场永远是对的 03/23 15:24
大家结论是一致的 XD
不会有公版圣杯
不管是简单的程式码或是 AI 的策略
都是成本跟效益的取舍
我们自己现在比较相信 AI 策略
但不代表 Max 大相信 15 行策略是错的
除非是套利或是高频策略
不然不同策略同时在市场上获利是有可能的
这边先以回复推文为主
之后会找时间分享做 AI 策略的各种尝试跟心路历程
交流的同时得到大家回应对我们也有很大的帮助
这篇的主轴其实是希望大家不要歧视 AI XDD