[標的] 台指大盤 機器學習線仙多
標的:
台指期貨
分類:多/空/討論/心得
多
分析/正文:
自分享以來的績效
多單 +500,+1500,+350,+250,-150 +750 +340
空單 +130 ,+170 , -280 ,-670
方法:
利用RadiusNeighborsRegressor分析多項常見技術指標
包括但不限於價格、KD、成交量等技術分析指標
根據歷史上相似的交易日績效來進行20個交易日後的價格預測
然後設定閾值來參與交易
這是近期模型預測20個交易日後的收益圖
https://imgur.com/paxbqdo

進退場機制:
其實正確的訊號發出是在4/19號日盤收盤
以4/19收盤價為基準19546買入做多持有20天
因為從1月的分享到現在這套模型都沒有觸發訊號
又忙著測試其他東西
所以我忘了跑模型了 = = ,不知道有沒有機會買回來
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 122.116.167.144 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1713865403.A.A98.html
噓
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這個有點難啦,因為模型的意義在於找到長的像的交易日
認為長得像的交易日多數會有類似的交易績效
如果是飛彈或是什麼天災之類的異類那是肯定找不出來的
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但我得提醒一下,在趨勢轉換的時候,模型至少會短暫的失效幾次(賠錢)
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最近把時間都花在將ML的預測結果當作程式交易的Filter
4/16那天還有記得來著,後面忙一忙就忘記了
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KNN強健性相對差一點
在特徵差異較大的數據上
Radius Neighbor 有可能是找不到Neighbor的
而KNN會強制找一個最接近的
如你所述,我也覺得它做多是找近期低點回檔做多
想一想也很合理,因為我的Target是20日後的價差
模型的確不夠潮XD
可解釋性高,我反而比較喜歡
且擬合數據的能力相較DL模型來說比較弱
對於單一商品日K這種少量資料 覺得算是適合(吧?),還在觀察
最近也有看DL拿來做配對交易的書
發現作者其實 DL的 模型深度不深
估計也是希望降低模型擬合訓練資料的能力
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※ 編輯: sky22485816 (114.24.78.218 臺灣), 04/24/2024 00:43:03
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以這個模型所使用的特徵去做台指交易表現比較的話,沒有
很久以前試過LSTM、CNN、RNN但商品是台股非指數,當時結果沒有很滿意
※ 編輯: sky22485816 (114.24.78.218 臺灣), 04/24/2024 01:36:42
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當初的Target就是這樣設計的
你看到了一個可見的缺點
就是一段漲勢或跌勢所花費的時間不一定是固定的
理想上的確能把操作設計成動態的持有時間
例如Predict 隔日的價差,然後把預測值分為四個狀態
long-open , long-hold , short-hold , short-open
在long-open的時候建倉多單,long-hold/long open以外的state平倉多單這樣
兩點
1.這樣變成發標的文以後每天都需要更新,很累
2.在simulation上績效雖有比較好但沒有差異很大
(同特徵,不同model超參,不同交易邏輯)
我看一些DL的交易論文/書籍上有用這種模式
但他們使用的模型擬合能力更強一些
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我比你還難受,QQ
※ 編輯: sky22485816 (122.116.167.144 臺灣), 04/24/2024 10:43:45
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