※ 引述《entanglelove (love)》之铭言：
: 跟你说 回测是一回事
: 实战又一一回事啦
: 程式交易就直接去加密货币吧
: 最近回测结果呢...
: 大家请看!
: https://imgur.com/xsZTbl0
: 才四个月报酬是惊人的 66,232.62%
: 看图说故事 也就是今年元旦你投入1000美金 (starting balance)
: 到这礼拜四 的已实现损益是662,326.15美金
: 惨了 交易圣杯原来在我这
: 我要赶快躲起来了
: 要不然卫宫切嗣那厮 会把剑鞘放到我的身体里
: ※ 引述《felix0517 ()》之铭言：
: : 问题：不知道版上有没有人使用深度学习选股?
: : 除了把资料分成测试集跟训练集，
: : 还有什么方法可以用来确定深度学习的结果是否真的可以使用?
: : 最近用深度学习跑出一个模型
: : 把财报喂给电脑，让电脑自行去寻找模型
: : 把2014~2017当成训练资料
: : 2017以后当成测试资料
: : 从2014年到现在投报率695%
: : 同样的区间 0050 投报率是271%
: : 台积电 投报率是624%
: : 模型曾经最少选出2档股票，最多选出20档股票
: : 进出场时间为财报公布日隔天(所以一年只交易四次)
: : 交易都有含手续费跟税金
: : 我目前有真仓下去跑
: : 初步看起来效果不错，有击败大盘跟0050
: : 4/1(财报公布隔天)到现在投报率有7.5%
: : 我原本是想要找出可以赢过0050跟大盘的模型
: : 结果竟然赢过台积电
: : 让我觉得有点匪夷所思 是不是哪里有问题
: : 而且我有研究每季选的股票
: : 完全没有选过台积电
: : 台积电的财报应该不会不好
: : 所以完全搞不懂深度学习选股的逻辑
对于深度学习有点概念的人一定不会不认识 Francois Chollet
他的书里面有对于金融市场和深度学习的评语
" 有些读者一定希望采用我们这里介绍的技术，尝试预测股票市场上证劵的价格
(或货币汇率等)。金融市场的波动与天气变化模式等自然现象在统计特征上有
很大差异。当仅能取得公开资料的条件下，尝试使用机器学习来击败市场是项艰
难的工作，而且可能会浪费时间和资源而没有任何收获。
当涉及金融市场资料时，过去的资料并不能很好的预测未来的状况，就如同看着后
视镜开车是一种危险的驾驶方式。也就是说，机器学较适用于以过去资料可良好预测
未来结果的资料集。"
不知道各位的看法是?