Re: [問題] 大家都怎麼學程式交易建立交易模型的

看板Trading (金融交易)作者gunhow (剛好)時間8年前 (2017/01/10 19:55)推噓28(28推 0噓 45→)

留言73則, 11人參與討論串3/4 (看更多)

※ 引述《heuristics (阿弟牯)》之銘言： : 程式交易有兩種。 : 指標交易－用指標當作判斷式的條件，決定進出場 : 一般人會接觸到的程式交易 (或稱 EA) 這種居多， : 臉書或 Line 看到獲利滿滿的也是這種居多，但會讓人看到獲利滿滿的，小心是詐騙。 : 要入門指標交易，學習為交易而生的程式語言還有對應的交易及開發工具最有效率， : 例如外匯有 MetaQuotes Language 還有對應的 MetaTrader， : MetaQuotes Language 幫你實作好許多指標，你只要呼叫函式，它就給你結果， : 而 MetaTrader 幫你處理好程式交易所需的一切，你只要專心發展你的策略。 : 指標交易要再深入一點就是自己創新的指標。 : 另一種程式交易是 : 演算法交易－用機器學習或其他演算法，決定進出場 : 我們在交易其實是在做一件事，就是是用現有的價格 (或其它資訊) 去預測 : 晚一點會漲還是跌 (分類)，甚至預測晚一點的價格 (預測)。 : 在這很多領域例如影像、聲音或文字都有類似的問題 (分類跟預測)， : 電腦科學為此早就發展了歷史悠久的機器學習去解決這些問題， : 既然機器學習是在解決分類跟預測的問題，理所當然也可以用在交易上。 : 但用在交易上有效嗎？顯然不容易，不然學校教授早就發達了。 : 可是機器學習在解決影像、聲音或文字的分類跟預測的問題時，其實表現不錯， : 甚至比人類還厲害，用在交易上怎麼不太容易？問題在哪？ : 我是這樣看，我是價格 Random Walk Theory 的信奉者，每一時刻的價格都是隨機的， : 而且背後沒有相同的隨機分佈，隨機沒問題，但沒有相同的隨機分佈就不行， : 這就是交易價格跟影像、聲音或文字的差別。 : 要入門演算法交易，就是學習機器學習理論， : 實作上就以對機器學習支援較多的程式語言為主，例如 R 或 Python。 : 演算法交易要再深入一點我想是研究交易價格的本質。 : ※ 引述《micbrimac (shark)》之銘言： : : 哈囉 : : 大家好 : : 小弟是投資初心者 : : 在職場上工作浮浮沈沈了幾年 : : 以前對投資理財沒什麼興致每次聽到朋友在聊投資股票都避而遠之 : : 覺得投資跟賭博一樣常常聽銀行業朋友在報明牌（可是都覺得超不准XDD : : 唯一碰過的一次股票是去年聽了銀行業朋友的話 : : 買了一張台GG股票後來覺得壓力大持股不到一週就趕快賣掉了 : : 最近也不知道怎麼回事突然起了興致想研究理財 : : 這一個月開始尋找stock版上推薦的書單也跟銀行業朋友要書單來看 : : 陸續看了一個投機者的告白走進我的交易室 stock for the long run : : 才終於有點知道基本面、技術面是什麼東西 : : 後來又找了玩投資的朋友聊天探尋散戶們都怎麼玩股票的 : : 直到上禮拜看到臉書上的一個朋友玩程式交易賺了滿滿白花花的銀子 : : 才注意到程式交易跟量化投資認識到James Simons這位大神 : : 這幾天在google跟一些網站上蒐集了一些書單有一本是版上推薦的Kaufman的書 : : 稍微瞄了一本哈佛教授寫的量化金融初級入門書 : : 結果裡面全是一堆看不懂的方程式跟數學 : : 雖然我在理工科也念了些微積分、線代、ODE、PDE跟一點工程統計 : : 想請教一下大家一開始都怎麼建立自己的交易系統的 : : 難道真的都是從學機率、統計學還有數學入門？ : : 才一步步建立起自己的交易邏輯跟編輯程式的 : : 雖然這樣也蠻有趣的啦～ : : 身為一個理工宅某種程度上我也是挺相信數學的 : : 只是不知道要從哪裡開始才能讀懂那一堆看不懂的書很有趣的議題不過我持的意見正好相反我認為價格不是隨機分布的在某些可供辨認的條件中價格是可以被辨識方向的!! 這點只要是做手單的人做久了就會有體會市場不是隨機的~~ 簡單來說若市場真的成隨機分布不會看到長時間下來指數呈現上漲趨勢!! 市場價格受到規則與環境影響在某些條件下他是單向性的就像玩德州撲克每張牌出現是隨機的但是某些牌型出現後你的勝率會拉高市場也是如此~~ 因為市場由人所組成每個指標~~~只要相信他的人越多他就會越自我實現然後就會引來狙擊者!! 直到指標失效~~然後再慢慢生效所以很多人講的隨機漫步法則手單做久了就覺得..... 隨機只是"市場"的一部分!! 市場還有不隨機的那部分!!! 關於演算法能不能推出市場發生何事我認為是很有機會的~~XD 前提是要寫的人會做單!! https://www.zhihu.com/question/40171482 麻將與人工智能在這裡有所謂動態分支樹的概念當你設計的條件可以有效地降低分支樹的概念時演算就開始有意義!! 當然....交易比麻將困難多了!!! -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.34.242.233 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Trading/M.1484049357.A.DA9.html

推

heuristics

01/10 20:20, , 1^F

01/10 20:20, 1^F

→

heuristics

01/10 20:20, , 2^F

01/10 20:20, 2^F

推

fx0926

01/11 01:12, , 3^F

01/11 01:12, 3^F