[標的] 大盤 機器學習多
標的:
台指相關商品
分類:多/空/討論/心得
多
分析/正文:
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
多單 +500,+1500,+350,+250,
-150 +750 +340 +2000,
+800
空單 +130 ,+170 , -280 ,-670
模型數據更新日期06/22
中間有一兩次達到閾值沒交易如24/6/19
單純就是忘了
這是近期模型預測20個交易日後的收益圖
https://imgur.com/a/tAGA6qc
進退場機制:
以7/18日盤收盤價為基準做多持有20日
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 220.134.213.178 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1721286947.A.A05.html
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準確來說是,過去相似的交易日平均持有20日的期望值為600點
我回測的模型操作是只用期望值當作決定是否參與交易的基準
不會參考這個數值來設定停損停利,所以會有大賺大賠的情況發生
如果要以期望值當作波段高點來做交易,進場參考價當作低點進進出出
邏輯上是可以,但我沒有完整的測試數據
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想是有想過,但我選擇權不太懂
想先把時間時間花在短線算法交易,多商品多策略。
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請問你建議是,讓模型參考前幾日的Regression數值嗎?
或是同時參考前幾日的feature來做Regression?
一個可能的原因是資料更新頻率
現在分享的這一版,在回測時資料更新頻率是3個月
每三個月淘汰最舊的資料並加入最新的資料
像今年初的漲勢啟動後因為資料沒更新,就一直沒有訊號
3月更新後,信號的出現頻率就增加了
會設定三個月的原因主要也是計算量的因素
當時只是想知道簡單的模型、簡單的交易邏輯到底有沒有機會獲利。
所以初始設計並不複雜
後面改進的版本有減少資料更新的時間以及更動態的持倉
簡述方式就是將Regression數值映射到五個狀態
開倉多單、持有多單(平空單)、空手、持有空單(平多單)、開倉空單
每天根據這些分析狀態來交易,不再是持有20日平倉
但從分享的角度而言太麻煩了,舊有策略還活著就繼續分享
(這也是我為什麼會少發文,想到它才會回來看)
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若使用同樣技術指標特徵同樣指標參數,但可改變特徵的參考權重的模擬下
目前我在跑比較新的版本有同時做日經、中國A50、美指 共五個商品
但因為這個模型交易的頻率比較低
實單方面還沒能在統計基礎上顯著打敗該商品,但還是有賺錢就是了
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模型主要是參考過去數據去整理資訊
在23年中的時候,多是高點回檔發出訊號 (交易閾值可能兩三百)
而今年在春節之後
因為漲勢太猛了(交易閾值現在都五六百)
所以數據上會認為追突破是一個具有高期望值的交易方式
它只是相信過去的模式未來會繼續持續一段時間
所以如果有什麼基本面改變之類的,導致行情有變化
吃損應是必然會發生的現象
你可以想像,多頭時期假設月線是支撐
所以模型總在價格接近月線發出買進訊號
一旦行情即將轉變走弱,月線變成壓力
在轉換的過渡期中,它仍可能會在月線發出買入
(因為過去的資料顯示月線買入具有高期望值)
就會導致虧損了。
價格得走弱一陣子後,模型更新了數據
才會知道現在可能在月線買入的期望值不高
並且修正交易訊號的產生
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