三年半前我也回了你一篇相似的文章,
https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1554101334.A.44D.html
我就来谈谈我当初用Deep Learning 建构TQQQ 模型的情况
首先,
"赌博的数学"就是机率,
不论赌场或是股市大部分都是在算机率,
赌场会设立规则让庄家有较高的胜率,
长远来看就庄家一定会赚钱,
对, 我在说废话,
但是就是这么简单
股票线仙也是一样的方式,
各种线就是用统计学的方式算出/画出线,
再取胜率高的方式,
比方说破月均线等等,
说穿了还是机率,
胜率高不保证必胜,
所以不能每把都All in,
最好的做法是每把都投一样少数的钱,
胜率高次数多就自然会赚钱
再来说到我的TQQQ 模型,
Deep Learning/Machine Learning 一样也是在算机率,
在那之前,
我先说一个观念 overfitting:
https://en.wikipedia.org/wiki/Overfitting
简单说,
就是如果有人说他的模型回测数据100% 正确,
那就是 overfitting,
这个回测100%的模型基本上就是垃圾,
因为你是在预测未来, 不是预测过去,
你把过去数据完全吻合的模型就会overfitting
所以一般的做法是会有training, validation, test sets,
https://en.wikipedia.org/wiki/Training,_validation,_and_test_data_sets
也就是把过去数据"随机"分成三包,
一包拿来training 建模型,
一包拿来validation,
最后一包拿来测试,
这样可以避免overfitting,
同样的,
这样产生的模型只求高胜率, 不是必胜,
所以作法是一小块一小块的买/卖,
只要胜率高次数多就会赚钱
我的TQQQ 模型现在已经是第三代模型,
预测到2020年底部抄底跟2021年卖出,
但是在去年2022年底跟今年初摔了一大跤,
抄底抄到没钱,
所以还是不要做太大,
多留点子弹
※ 引述《ProTrader (没有暱称)》之铭言：
: 真的有随机但可预测的实例就是复杂科学 以椋鸟群飞的例子来说
: 任何一只椋鸟个体飞行都是随机无法预测 然而椋鸟群体变动可预测
: 这真的很神奇个体随机而群体可预测
: 在生活中最重要的应用应该是天气预测 下雨 台风之类的
: 椋鸟群飞的影片
: https://www.youtube.com/watch?v=O5auXBB_RvU
: https://www.youtube.com/watch?v=74-p8fNsUl0
: 有得诺贝尔奖
: https://pansci.asia/archives/334249
: https://thupr.thu.edu.tw/newsdetail.php?id=5182
: 股点是
: 类推到股市 单一股票价格K线个体无法预测但K线的群体型态可预测
: 尤其是那些用裸K交易的人 我猜他们就是直接预测出K线群体型态变动
: 就看看有没有复杂科学的专家可以真的找到K线型态的预测模型
: 但我猜最终股价预测也会类似预测台风路径出现很多条
: 到时候就是去找最大可能性路径
: 应该会有参考价值但不是稳赢的圣杯
: ※ 引述《peter308 (pete)》之铭言：
: : 我最近被一件事情困惑很久 但有比较想通了
: : Fama提过的效率市场理论
: : 如果效率市场是对的 那么将会无法套利 也就无法打败大盘
: : 另一个方面 曼德柏提出碎形市场 意味市场是有一些模式
: : 所以技术分析者才有办法透过分析这些讯号去获得"超额报酬"
: : 这两各学派是互相矛盾的 而且都想消灭对方
: : 简单说 一个灌了铅的骰子 在其点数出现的机率会偏离1/6
: : 也是因为这样 才会让出老千的人有利可图
: : 但我最近发现
: : 随机性越高(disorder越高) 在某些条件下 会触发某些状态
: : 导致其变得反而更可以稳定预测去状态
: : 这是否提供了一个全新的理论基础
: : 在这基础之上 统合 Fama 和 曼德柏的两个互为矛盾的学派变得可能??
: : 有人觉得这是个不错方向的吗?
: : 也就是一个随机性越高的(量子)骰子
: : 反而阴错阳差地导致了某种记忆效应 让它变的是可预测的
: : 题外话
: : 上述的特殊状态是量子系统才有的
: : 但股市是古典系统还是量子系统?
: : 目前这问题(请益过这领域的专家学者)仍就没有一个明确的答案