PTT職涯區 / Stock (股票)

Re: [標的] 台指大盤 機器學習線仙多

看板Stock (股票)作者 (玻利維亞)時間2年前 (2023/05/17 13:53), 2年前編輯推噓17(17推 0噓 18→)
留言35則, 20人參與, 最新討論串2/9 (看更多)
※ 引述《sky22485816 (玻利維亞)》之銘言： : 1. 標的：台指大盤 (例 2330.TW 台積電) : 2. 分類：多 : 3. 分析/正文： : 使用RadiusNeighborRegressor回歸多項技術分析特徵 : 包含價格 RSI KD 成交量... 等等 : 用其找出歷史上相似特徵的收益 : 其高維特徵投影到二維上的分布如下 : 資料時間是2017年6月到現在約1300個交易日 : 藍色點表示20個日後加權指數高於當下 : 紅色則反之 : https://imgur.com/iJfDC0P
: 昨日的點位大概是紅圈圈起來的地方 : 在範圍內有50個鄰居 : 表示曾經有五十個類似昨日的訊號 : 統計分布如下 : https://imgur.com/Okvxllg
: 其中有約75%的鄰居20日後的指數會高於當下 : 平均漲480點 : 歷史上發生的最高虧損約1000點 : 門票 : https://imgur.com/18p253C
因為今天是期貨結算日 明天以後有可能因為別的短週期策略放空 對帳單上的平倉損益會失真 所以提早兩天發文 這篇文的標的還是會在5/19日盤收盤的時候平倉 目前的未平倉損益約為+200點 https://imgur.com/SCz4xdn
另外此策略在5/10號 15473又做多一口 目前未平倉損益+380 是因為在那天也滿足此策略進場條件 只不過因為上次發文的部位還沒有平倉 所以就沒有說 第二個訊號的入場原因一併補充 https://imgur.com/KfYBLiD
那天的數據特徵大約在圖片中黑色圈圈處 歷史上有53個neighbors 其中有85%的數據20日後的指數會高於當下 平均期望損益約400點 https://imgur.com/szpv3Q6
------------------------------------ 我的表達能力可能有點差 不過簡單的類比給大家 例如說題目是看身高體重猜測腰圍 身高、體重是特徵，而腰圍就是要迴歸的數據 所以今天一個人他體重是90KG，身高170CM 當你需要預估他的腰圍時 你會去查查 體重在85~95KG，身高165~175CM的人 他們的腰圍平均是多少，來當作你的預測 這大概就是RadiusNeighborRegressor在做的事情 當然還需要對數據做一些前處理，特徵篩選，以及調整超參數之類的 對機器學習有興趣的可以在Youtube搜尋一下台大李宏毅老師 他的課程內容很好，我是他粉絲 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 122.116.44.75 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1684302812.A.DEB.html
→
05/17 13:54, 2年前 , 1F
有賺錢就是好策略 恭喜賺錢
05/17 13:54, 1F
※ 編輯: sky22485816 (122.116.44.75 臺灣), 05/17/2023 13:55:42
推
05/17 14:06, 2年前 , 2F
賺爛
05/17 14:06, 2F
推
05/17 14:09, 2年前 , 3F
恭喜
05/17 14:09, 3F
推
05/17 14:24, 2年前 , 4F
科學數據進出場蠻厲害的 給推
05/17 14:24, 4F
推
05/17 14:39, 2年前 , 5F
推大數據
05/17 14:39, 5F
推
05/17 14:39, 2年前 , 6F
這種研究方式是對的，你會贏
05/17 14:39, 6F
推
05/17 14:46, 2年前 , 7F
好難，可不可以發一篇科普
05/17 14:46, 7F
推
05/17 14:51, 2年前 , 8F
好扯 要賺大錢了
05/17 14:51, 8F
推
05/17 14:53, 2年前 , 9F
賺爛 恭喜
05/17 14:53, 9F
推
05/17 15:02, 2年前 , 10F
看不懂
05/17 15:02, 10F
推
05/17 15:06, 2年前 , 11F
強
05/17 15:06, 11F
推
05/17 15:11, 2年前 , 12F
恭喜
05/17 15:11, 12F
推
05/17 15:23, 2年前 , 13F
厲害 存
05/17 15:23, 13F
※ 編輯: sky22485816 (122.116.44.75 臺灣), 05/17/2023 15:38:57
推
05/17 17:13, 2年前 , 14F
推李老師
05/17 17:13, 14F
推
05/17 17:59, 2年前 , 15F
好奇為什麼是看20天後XD
05/17 17:59, 15F
→
05/17 18:01, 2年前 , 16F
其實就只是一個命題內容而已，要訂什麼題目看自己
05/17 18:01, 16F
→
05/17 18:02, 2年前 , 17F
喜好，只是做不做得出成果就不確定了
05/17 18:02, 17F
推
05/17 18:17, 2年前 , 18F
的確 每次都是盲盒XD
05/17 18:17, 18F
推
05/17 19:50, 2年前 , 19F
有賺錢就是對的策略 持之以恆
05/17 19:50, 19F
→
05/17 23:07, 2年前 , 20F
有趣 讚一個
05/17 23:07, 20F
推
05/20 08:39, , 21F
想請教你的ML模型在test set準確率有多少
05/20 08:39, 21F
→
05/21 14:38, , 22F
這個有點難說清楚，因為回歸模型預測的是數值。我
05/21 14:38, 22F
→
05/21 14:38, , 23F
並非單純的回歸預測是正值就做多並計算勝率。會有
05/21 14:38, 23F
→
05/21 14:39, , 24F
一個閥值，這個閥值是要調參的，當預測值大於某個
05/21 14:39, 24F
→
05/21 14:39, , 25F
閥值才進行做多或是放空。所以在二維表示的分布圖
05/21 14:39, 25F
→
05/21 14:39, , 26F
上面並不是所有的地方都會進行交易。然後還要考慮
05/21 14:39, 26F
→
05/21 14:39, , 27F
到訊號與訊號之間的間隔如果小於一個月，那你是想
05/21 14:39, 27F
→
05/21 14:39, , 28F
統計所有訊號的總和勝率，還是說你假設就一筆資金
05/21 14:39, 28F
→
05/21 14:39, , 29F
，在第一個訊號沒出場前出現第二個的話得放棄第二
05/21 14:39, 29F
→
05/21 14:39, , 30F
個訊號。如果是後者的話勝率有七成多，但是實際上
05/21 14:39, 30F
→
05/21 14:39, , 31F
有交易到的數量並沒有很多。平心而論這個策略對我
05/21 14:39, 31F
→
05/21 14:39, , 32F
而言並不是一個很好的策略，在還沒出場前又出現的
05/21 14:39, 32F
→
05/21 14:39, , 33F
訊號在統計上收益會更好，所以等於說必須要一直不
05/21 14:39, 33F
→
05/21 14:39, , 34F
斷的留錢給後面的訊號，不然勝率會比較低並且波動
05/21 14:39, 34F
→
05/21 14:39, , 35F
會比較大。
05/21 14:39, 35F
‣ 更多 sky22485816 的文章
文章代碼(AID): #1aP6lSth (Stock)
討論串 (同標題文章)
本文引述了以下文章的的內容：
以下文章回應了本文：
完整討論串 (本文為第 2 之 9 篇)：
排序： 最新先 | 最舊先 | 留言數
在新視窗開啟完整討論串 (共9篇)
Stock 近期熱門文章
更多 近期熱門文章 >>
PTT職涯區 即時熱門文章
更多 即時熱門文章 >>
‣ 更多 sky22485816 的文章
文章代碼(AID): #1aP6lSth (Stock)