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[閒聊]有網友玩演算法交易？一點點心路歷程分享

看板Trading (金融交易)作者 (死馬)時間6年前 (2018/08/14 18:27), 6年前編輯推噓42(44推 2噓 160→)
留言206則, 31人參與, 6年前最新討論串1/4 (看更多)
各位吹頂版的年薪300萬大大好 小弟最近在做一些跟演算法交易的研究，覺得這真的是一條不歸路 先說一下我認知中，小型個體戶能做的演算法交易: ==== 老派作法 ==== 人工觀察期貨或是股票走勢，把腦袋的想法寫成策略去跑回測 人工觀測MDD，風險，報酬期望值....等等，靠人工完成多數決策 算是科學量化的研究方法，缺點是人力成本很高 覺得好像如果不一直快速開發新策略拼命寫，很快被市場淘汰 (回頭看自己寫的這段，覺得當初寫策略應該是有些過度最佳化了) ==== 新式作風 ==== 用神經網路去預測數據，將數列走勢（因）與價格預測（果）連結在一起 可用最佳化的神經網路做價格預測，或是用強化學習做策略最佳化 自行定義機器人得分準則，讓機器人自動做交易，最佳化回測結果 把交易決策大多數的部分都交給電腦去自動分析 大概五年前，我一開始接觸演算法交易的時候用的是「老派作風」 自己也寫過約10支程式，其中有一些也曾在某一段時間內能賺錢 但是後來發現市場進化的速度實在太快 寫好程式之後，程式能用的週期越來越短 我寫過最長時間能賺的程式，有效時間也只有約半年左右 所有的人工程式後來也都失效了，實際上從來沒有靠自己寫的程式賺到錢 後來，漸漸的體認到我自己靠人眼看數據，思考策略，再刻成程式的作法成本實在太高了 實際上投入的時間成本跟獲得的收益根本不成比例(也可能我智力不夠?) 於是大約在1年前開始學習「新式作風」 也就是想學習用神經網路來預測的方式，從事交易 希望透過神經網路最佳化，讓電腦「自動從數據當中學策略」 但是從最近做的一些台指期數據的研究中 我發現要讓電腦「自動學」策略也很困難 想用全自動化的方法來學習交易策略，需要的硬體運算能力門檻也很高 一般10W預算以內「高級個人電腦配備」跑神經網路訓練實在是慢到悲劇 (i7 8700K，1080 Ti，64G Mem，SSD) 如果是用監督式學習的方式訓練網路去「預測」價格還可以跑出一點東西 以台指期來說，小弟做實驗測試結果，價格確實並非是「完全隨機」的 但是價格的可預測程度無法直接變成能實際賺錢的策略 真正完整的策略包含很多價格預測以外的決策內容，像是停損及進出場點位 這些東西都無法直接靠監督式學習的方式來得到，這也是監督式學習的先天限制所在 後來因緣際會之下，小弟看到阿發狗的新聞 非監督式學習（強化學習，RL）的概念很潮 第一次聽到阿發狗下圍棋的時候就深深被吸引，覺得這概念實在是屌 如果可以自己建一個交易遊戲，讓電腦自己去學策略並攻破遊戲實在太帥了 這實在是一個會讓喜歡交易的人一聽就高潮的概念 為此小弟又花了很多時間去看RL相關的Paper 也找到一些可用的工具，看文件，解Bug，自己嘗試不同演算法與參數 但是用強化學習的方法來訓練機器人，卻無可避免會碰到運算資源的問題 我先用小量數據，搭配類似阿發狗的演算法去訓練神經網路交易台指期 發現數據資料集小的時候，的確可以訓練出一些期望值>0的神經決策網路 「電腦自動開發策略」的預期目標 Get! 看到初步結果時，我的心頭大為振奮，覺得自己好像離交易聖杯越來越近了 反正就算市場會自己改變與進化，只要我的學習速度快過市場改變的速度 應賅還是可以在市場尚未改變之前交易獲利吧 天下武功，唯快不破，我想這也是交易的硬道理 但是這心頭的興奮雀躍感覺也沒有維持太久 當我開始想要更進一步，把訓練資料集從數天擴展到數月或是數年的時候 電腦自動訓練網路的時間就會變成哭爸久 Orz 看來除非再投資個幾十萬添購高檔CPU或是GPU 不然好像很難在合理時間內跑出有實際經濟效益（能真的讓我賺錢）的結果 當然要用Amazon開AWS server來跑運算當然也是可以 不過又要投時間學習寫分散式系統的程式，找演算法瓶頸 這樣一來又變成很燒錢的高門檻研究，想想覺得實在很難負擔的了 小弟並非全職交易人，但是投入研究交易的時間也不算少 雖然實質上沒賠很多錢，但如果把時間成本算進去的話也是投資頗多 現在回頭看起來，如果把那些投在研究交易上的時間都投資到別的地方去的話 大概也可以有不錯的成就 但是投入在交易上，好像沒賺錢就等於沒收穫的感覺 想來實在有些感嘆 不知道版上有多少人在玩演算法交易呢？ 對交易的想法又是什麼，真的有個體戶靠演算法交易賺到錢嗎 大家的看法如何呢？ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.109.23.18 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Trading/M.1534242463.A.5CB.html
推
08/14 19:22, 6年前 , 1F
我還是學生 我也在在試這塊 你想法跟我好像喔，都是以
08/14 19:22, 1F
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08/14 19:22, 6年前 , 2F
資料導向(data driven)產出交易策略 我也對於當前以人
08/14 19:22, 2F
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08/14 19:22, 6年前 , 3F
工為導向的產出交易策略實在既沒效率也不去前瞻性
08/14 19:22, 3F
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08/14 19:36, 6年前 , 4F
我認為以交易而言，要靠電腦高度自動化才有競爭力
08/14 19:36, 4F
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08/14 19:37, 6年前 , 5F
但是無可避免的就會變成船堅炮利的戰爭，小戶根本沒機會
08/14 19:37, 5F
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08/14 19:38, 6年前 , 6F
要比運算力，散戶根本被碾壓
08/14 19:38, 6F
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08/14 19:44, 6年前 , 7F
如果樓上對RL自動化做交易有興趣的話，可以去看看這篇:
08/14 19:44, 7F
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08/14 19:44, 6年前 , 8F
08/14 19:44, 8F
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08/14 19:45, 6年前 , 9F
我認為自動化演算法交易應賅還是正確的方向，但懷疑門檻
08/14 19:45, 9F
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08/14 19:46, 6年前 , 10F
其實事實上根本高到一般人不能做不起來
08/14 19:46, 10F
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08/14 19:51, 6年前 , 11F
「算得太慢」好像不是窮人能解決的問題（？）
08/14 19:51, 11F
推
08/14 21:20, 6年前 , 12F
你可以作長單 就沒有什麼太慢的問題了....
08/14 21:20, 12F
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08/14 21:21, 6年前 , 13F
除此之外 想賺錢 照程式交易的想法 其實也不用搞聖盃
08/14 21:21, 13F
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08/14 21:23, 6年前 , 14F
如果走勢真的不是隨機的 取一段中長期方向明顯的走勢
08/14 21:23, 14F
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08/14 21:23, 6年前 , 15F
一直作同邊 用暴力破關法就可以了~ 但重點是如何一開
08/14 21:23, 15F
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08/14 21:24, 6年前 , 16F
始就知道哪個點是中長期走勢轉折點 可以開始瘋狂單邊
08/14 21:24, 16F
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08/14 21:29, 6年前 , 17F
我自己做研究的心得是越短期的數據越接近隨機(5分K以下)
08/14 21:29, 17F
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08/14 21:30, 6年前 , 18F
即使並非完全隨機，但期望值上的優勢仍然抵不過交易成本
08/14 21:30, 18F
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08/14 21:32, 6年前 , 19F
今天一邊開車時一邊想，覺得好像想通了點什麼
08/14 21:32, 19F
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08/14 21:34, 6年前 , 20F
其實只要把交易週期拉長使隨機成分降低，好像還是有機會?
08/14 21:34, 20F
推
08/14 21:38, 6年前 , 21F
細微波跟長波的差別啊~ 你如果要作細微波 就不能
08/14 21:38, 21F
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08/14 21:39, 6年前 , 22F
期待它的走勢會太長~ 隨機成份你就想一個事情好了
08/14 21:39, 22F
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08/14 21:40, 6年前 , 23F
如果走勢已經連續下跌3年跟只下跌3分鐘比 哪個狀況
08/14 21:40, 23F
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08/14 21:41, 6年前 , 24F
轉折向上的機率會大大上升??? 難道下跌3年轉折的機率
08/14 21:41, 24F
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08/14 21:42, 6年前 , 25F
還會少於下跌3分鐘??? 比如說台股好了 用肉眼觀察兜
08/14 21:42, 25F
推
08/14 21:43, 6年前 , 26F
你近看是 上下上上下下 再站遠一點看 變上下上下 再後退
08/14 21:43, 26F
推
08/14 21:43, 6年前 , 27F
一點也許就是一個明顯的向上 這樣
08/14 21:43, 27F
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08/14 21:43, 6年前 , 28F
可以知道過25或36或48個月以後 常常會是轉折時間了
08/14 21:43, 28F
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08/14 21:44, 6年前 , 29F
只要可以算出轉折時間跟轉折價位 剩下來就作單邊
08/14 21:44, 29F
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08/14 21:46, 6年前 , 30F
用暴力破關卡本多終勝就可以了~ 靠資金管理就搞定了
08/14 21:46, 30F
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08/14 22:05, 6年前 , 31F
我是老派研究....不過人腦才是最強大的神經網絡...
08/14 22:05, 31F
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08/14 22:10, 6年前 , 32F
最終應該是了解市場本質而訂出自己覺得適用的策略，人生
08/14 22:10, 32F
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08/14 22:10, 6年前 , 33F
還有很多要達到的目標...
08/14 22:10, 33F
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08/14 22:10, 6年前 , 34F
老派未必不能賺，只是必須要很勤勞... XD
08/14 22:10, 34F
推
08/14 22:14, 6年前 , 35F
如果你真的覺得老派有用 你就不會第一段寫 策略要一
08/14 22:14, 35F
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08/14 22:15, 6年前 , 36F
直快速開發了~ 因為真相是會賺的策略一直沒有不同
08/14 22:15, 36F
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08/14 22:18, 6年前 , 37F
我認為某些長線策略確實可以搭配資金管理長時間使用
08/14 22:18, 37F
推
08/14 22:18, 6年前 , 38F
你又提到希望可以預測 但如果沒有``循環觀念``
08/14 22:18, 38F
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08/14 22:19, 6年前 , 39F
其實你講的那些東西 要作到理想狀態 我覺得不會太容易
08/14 22:19, 39F
還有 127 則推文
還有 1 段內文
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08/23 11:05, 6年前 , 167F
講錯了是七位數 QQ
08/23 11:05, 167F
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08/23 11:28, 6年前 , 168F
我相信DL兜的系統一定可以賺，因為DL只是最佳化的工具
08/23 11:28, 168F
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08/23 11:28, 6年前 , 169F
但是怎麼使用這個最佳化的工具，「人」的智慧才是關鍵
08/23 11:28, 169F
推
08/23 11:57, 6年前 , 170F
先別管 dl 了，驗證可以賺錢這件事比 dl 還神
08/23 11:57, 170F
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08/23 14:24, 6年前 , 171F
我沒說DL不能賺 只是運算能力門檻高 以波浪系統來說
08/23 14:24, 171F
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08/23 14:26, 6年前 , 172F
我用 多週期均線+傳統影像辨識技術 也能驗證波浪理論
08/23 14:26, 172F
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08/23 14:31, 6年前 , 173F
希臘女神說的DL 應該不是AlphaGo那種等級的硬體
08/23 14:31, 173F
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08/23 14:33, 6年前 , 174F
以原po的電腦日線應可行週月線應該一定跑的動 兜波浪
08/23 14:33, 174F
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08/23 14:35, 6年前 , 175F
只是我覺得對交易獲利來說 DL不是很好的切入點
08/23 14:35, 175F
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08/23 14:37, 6年前 , 176F
然後可以去確認用DL做的波浪系統是不是聖盃
08/23 14:37, 176F
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08/23 14:47, 6年前 , 177F
驗證某個策略或模型能長期賺錢這件事真的是神人等級
08/23 14:47, 177F
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08/23 21:15, 6年前 , 178F
我就是用第一個方法，如果策略都撐不過半年.我想是方法不對
08/23 21:15, 178F
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08/23 22:20, 6年前 , 179F
兜出波浪系統還賣斷給自營? 那他不是傻了就是想套現而已
08/23 22:20, 179F
推
08/23 23:34, 6年前 , 180F
我的方法是用已在市場驗證過可以賺錢的策略海龜來改
08/23 23:34, 180F
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08/23 23:36, 6年前 , 181F
進化版海龜，海龜近年來被認為不能賺錢是太鈍了被巴
08/23 23:36, 181F
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08/23 23:40, 6年前 , 182F
進化版海龜，犧牲勝率換取賠率，經典老車翻修還是好開
08/23 23:40, 182F
推
08/24 00:43, 6年前 , 183F
策略易得、心法難求，DL像是從海量的策略去求取心法，
08/24 00:43, 183F
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08/24 00:45, 6年前 , 184F
用可靠的心法去設計策略容易很多，效果也比亂兜的好
08/24 00:45, 184F
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08/24 00:45, 6年前 , 185F
海龜心法:掌握優勢、不預測行情、管理虧損
08/24 00:45, 185F
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08/24 15:18, 6年前 , 186F
金融市場是不完全資訊賽局而且各種場外變數隨機性高
08/24 15:18, 186F
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08/24 15:20, 6年前 , 187F
所以基於金融市場的相關知識設計策略很重要
08/24 15:20, 187F
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08/24 15:21, 6年前 , 188F
以海龜來說 用過的人都知道 假突破的機率很高
08/24 15:21, 188F
→
08/24 15:22, 6年前 , 189F
然而 海龜的獲利來自少數真突破 關鍵是找出真突破
08/24 15:22, 189F
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08/24 15:25, 6年前 , 190F
用多重條件設定嚴苛進場條件減少假突破成本是基本的
08/24 15:25, 190F
→
08/24 15:26, 6年前 , 191F
有足夠的市場經驗判斷真突破 才有高獲利
08/24 15:26, 191F
推
08/24 17:20, 6年前 , 192F
推樓上
08/24 17:20, 192F
推
08/24 21:17, 6年前 , 193F
我翻修的老金龜車，正因為獲利是少數真突破，更
08/24 21:17, 193F
→
08/24 21:20, 6年前 , 194F
不能錯過，所以進場條件寬鬆，出場從嚴，但從嚴不見得
08/24 21:20, 194F
推
08/24 21:23, 6年前 , 195F
抓不到反轉，重點還是穩定度，從軟體工程的觀點來分析
08/24 21:23, 195F
→
08/24 21:25, 6年前 , 196F
要達到某個功能的function，用越少的資料量，越少的
08/24 21:25, 196F
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08/24 21:27, 6年前 , 197F
邏輯判斷，複雜度越低，穩定度越高，回測才接近實戰
08/24 21:27, 197F
→
08/24 21:29, 6年前 , 198F
以前工作幫美系品牌代工，客戶是直接要求"邏輯"和"資
08/24 21:29, 198F
→
08/24 21:30, 6年前 , 199F
料的"複雜度的，從這點來看，美國強大是有根本因素支
08/24 21:30, 199F
→
08/24 21:32, 6年前 , 200F
持的，所以交易策略，我也是用這樣的要求來設計，
08/24 21:32, 200F
→
08/24 21:32, 6年前 , 201F
用到目前為止，穩定度是滿顯著的
08/24 21:32, 201F
推
08/24 21:40, 6年前 , 202F
想到還有，我也不用平均數，和男人平均1.5顆澤丸一樣
08/24 21:40, 202F
→
08/24 21:42, 6年前 , 203F
沒有代表性
08/24 21:42, 203F
→
08/24 22:54, 6年前 , 204F
恩 用平均很容易高估獲利 至少要用期望值
08/24 22:54, 204F
噓
09/17 10:55, 6年前 , 205F
我覺得你想太複雜了，假如只要賺錢，不用這麼累。
09/17 10:55, 205F
→
09/18 10:12, 6年前 , 206F
感覺很多靠交易賺大錢的根本完全沒碰過程式交易
09/18 10:12, 206F
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