分享一个我觉得很棒很新的文章
原文在此
https://www.quantinsti.com/blog/rnn-lstm-gru-trading
里面讲解实作了如何用 RNN, LSTM和GRU来训练类神经网络NN
很讶异用NN来作股市交易的进展竟然如此神速
这些范例给一个高中生或是大学生来演练都没问题吧?
我自己刚好最近研究ML
也玩了一些Python范例和套件
觉得整个概念真的很易学
他最后秀了股价拟合图 误差非常的小
当然 预测股价可能就没办那么准了
但我觉得要当成天气预报一样
准确预测一两天内的走势是非常有可能的一件事
就分享给各位
顺便抛砖引玉
了解一下大家对于用NN来作交易的想法为何
有人愿意讨论的吗????
作者:
enamor753 (enamor753)
2018-12-11 12:53:00真的能稳定获利才有意义阿
作者: ethan0419 2018-12-11 12:54:00
又来惹
作者:
enamor753 (enamor753)
2018-12-11 12:54:00不能稳定获利的再炫砲也是没用
作者:
Rex1009 (冬の影)
2018-12-11 12:57:00你每天都用前一天数字预测隔天误差也很小
作者: adsl12367 (adsl12367) 2018-12-11 12:57:00
在市场状况稳定的情况下或许有用 不过今年...
作者:
CLV518 (芷萝)
2018-12-11 13:01:00去看two sigma今年的绩效不就知道了？除非你比华尔街还行
我觉得应该拿80%赔钱散户进出去train一个超级AI散户，然后设定反著做，胜率应该很高
作者: LoserBro (鲁蛇哥) 2018-12-11 13:04:00
选我选我 我的操作都反做就会赚大钱
建议你先弄一个预测涨跌就好，胜率高再去预测点数是分类器阿，主要是要喂啥才是重点
作者:
zaqimon (dream)
2018-12-11 13:21:00多久需要重新训练一次
作者:
tompi (大波动)
2018-12-11 13:21:00可以问一下学校教授这么会 干嘛还只是教书 不去市场赚钱?
作者:
mistel (Mistel)
2018-12-11 13:22:00回楼上，我是不知道很多教授有没有赚钱，但我知道很多在投资决策组里面的回学校兼课 给你参考
会赚不一定要全职，而且很多漂亮的解需要假设，市场不一满足这些条件
作者:
tompi (大波动)
2018-12-11 13:29:00mistel 我隔壁坐做个博士，交易跟市场还是有差别，直接下去做比分析老半天有用太多。
作者:
zaqimon (dream)
2018-12-11 13:30:00不过AI如果这么厉害干么还要拿出来卖钱 留着自己赚就好了
楼上你的想法我也想过，不过上市柜公司不是也这样吗？公司这么赚干嘛让一堆人来分钱，私募不就好了
我举个简单例子。主力可以维持价格在成本亏损的状态下维持5年 甚至更久。却用一个礼拜内把价格拉升到获利单单买的价跟量 都要分析
作者:
yiefaung (艾克斯卡利伯)
2018-12-11 13:44:00误差很小XDD 你要不要放大看看
而且主力是看每天交易的价跟量控盘不是说 我今天预测涨就涨
作者:
yiefaung (艾克斯卡利伯)
2018-12-11 13:46:00我还能让他更小 预测完一天就把资料加到training data里 train完再预测下一天
你这不是重建模型而已? 还是说你连预测的都放进去这不就 RNN 概念?
作者: ohiammatt (money money money) 2018-12-11 13:50:00
建议你用A3C
作者:
Altair ( )
2018-12-11 13:51:00对学术研究者讲实务差异就像对牛弹琴一样你还是快点去发paper吧就叫你自己进市场操作就知道差异是啥了 又不敢
工具大家都有，重点在于你喂啥资料，算好自己先去每天看准你在下单就好，不过最好先从指数，个股主力色彩大然后多注意国际政策，波动不会每天一样
作者: ohiammatt (money money money) 2018-12-11 14:04:00
预测涨跌倒不如预测如何行动才能最大化获利
作者:
creepy (左招财 右纳福)
2018-12-11 14:11:00弄个svm分类涨跌因素看看
作者:
zaqimon (dream)
2018-12-11 14:36:00程式交易弄半天会感觉我到底是来交易赚钱还是来写程式股板上的神人们似乎不需要AI甚至也不使用程式交易
交易本来就不需要另外写程式啊 这些都是辅助至少目前就只是辅助没有这些东西 每天蒙着眼睛猜涨跌也可以交易啊我自己的经验是 预测短期1~2天很难准 但是中期的效果还不错像猜一两天的涨跌幅 可能还没那么实用 猜一两个礼拜的涨跌幅 就会很厉害了
作者:
zaqimon (dream)
2018-12-11 14:49:00程式交易不就是要100%相信程式 应该不只是辅助如果只是选择性参考程式交易 那应该有参考等于没参考
程式本身就是作者交易逻辑的延伸 帮忙节省时间跟精神
作者:
ruokcnn (Dean)
2018-12-11 15:58:00AI的盲点在你没办法容纳所有可能的变量包括量化的跟质性的
作者: noreasonkon 2018-12-11 16:29:00
好的feature 就算不用ml一样赚饱饱而垃圾一直做最佳化 deep learning还是垃圾实际交易去观察才是正解 说真的有时简单的策略爆炸个几个月都会怀疑人生了更何况用黑盒子算出来的 一开始方向对比用那些炫砲的技术重要的多
作者:
sma1033 (死马)
2018-12-11 16:53:00没做过的都觉得很炫炮很神，自己去做就会知道问题出在哪结论前面已经有人讲过了，真的那么简单学校教授早赚翻
作者:
sma1033 (死马)
2018-12-11 16:58:00真正赚钱的人不会轻易跟你讲key know how在那边，只想学一招半式就以为能长期稳定赚钱的还是早点洗洗睡比较实在
作者: FanDaGod (反打之神) 2018-12-11 17:46:00
呵 我随便预测误差都能在10%内
作者:
dreler1 (....)
2018-12-11 22:11:00预测天气跟股价差很多吧 一个有物理意义 一个是统计
作者:
zaiter (zaiter)
2018-12-11 22:32:00低能儿才发这种文章 无脑的人你用什么都无脑
作者:
gowaa (囧mmmmmmmmmmmz)
2018-12-11 23:33:00你干脆用snn算了= =