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小惡魔市集悅遊日本活動報導

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清大電雞

471分

樓主

清大電雞

個人積分：471分

文章編號：60984365

這裡有沒有資工背景在研究機器學習應用於股市分析的大大?

小弟的周遭環境主要在研究deep learning的各種framework
但是都較學理，例如聲音訊號、影像辨識等等雖然最後是為了機器人的發展
我認為若能應用於股市分析會更有趣實用而身邊都沒有人在做這一塊
最近發現這個論壇這個版高手雲集的感覺或許很有希望找到同好
不論是真的親自丟錢下去玩或者只是趕趕論文都沒有關係

傳統的方式是人們提出一個模型再去大量統計驗證模型的可靠度
現代與未來的方式是直接餵大量的數據給(可能任何一種)類神經網路
請電腦逐步修正幫你找出高可靠度的模型

隨著GPU硬體成本快速下降與運算能力的快速提升
ML應用於股市應該是未來的趨勢

http://www.inside.com.tw/2016/02/06/the-rise-of-the-artificially-intelligent-hedge-fund

2016-07-18 15:09 #1

文章關鍵字

資工背景股市分析研究機器大大

u9743820

28分

2樓

u9743820

個人積分：28分

文章編號：60984646

我自己是在金控公司投資部門工作，工作是做國際投資比較多，台股只是自己興趣做研究，台股最重要的就是籌碼面分析跟技術面分析，你如果有興趣可以私訊加Line做討論

stock591

446分

3樓

stock591

個人積分：446分

文章編號：60984899

呃...........

實戰兩個月獲利一倍的 (台指1000點、20萬)
有興趣嗎?

需要擷取資料
然後簡單的統計分析計量演算
不會太複雜
Python 你會嗎?

畢竟能賺錢的是智慧
不是人工智慧

twbigboy

198分

4樓

twbigboy

個人積分：198分

文章編號：60984981

我的看法是,任何模型都是依照歷史數據(例如時間序列)跑出來的,客觀的模型需要用in-sample做,然後用out-sample去測準確度.

但回過頭來說,股票市場不理性(系統風險太高),就算模型再準,只要一次不準確,就可能賠光(如果那一次剛好押大的),這是運用在股市上最大的風險. 這類東西寫寫paper拿學位ok,實務上這東西做出來,在業界被接受的機會不大,因為如果錯了一次,對方工作可能不保.賣給散戶也許有機會.

但如果這東西真的有效,應該早有傳聞. 個人看法非筆戰.

stock591

446分

5樓

stock591

個人積分：446分

文章編號：60985037

twbigboy wrote:
但如果這東西真的有效,應該早有傳聞(恕刪)

GOOGLE 大獎章基金

twbigboy

198分

6樓

twbigboy

個人積分：198分

文章編號：60985313

成為下一個西蒙斯的機會.........不知有多大

danny07

100分

7樓

danny07

個人積分：100分

文章編號：60985863

清大電雞 wrote:
現代與未來的方式是直接餵大量的數據給(可能任何一種)類神經網路
請電腦逐步修正幫你找出高可靠度的模型...(恕刪)

類神經網路很早以前就有很多研究了
問題是在 "模型" 上面
測試的時間長一點就沒有什麼作用
所以大部份的研究都只取一段對自己有利的資料跑
我很懷疑其實用性

股市中最重要的是 "人性" 而不是去研究什麼高深的技術

me5888

7758分

8樓

me5888

個人積分：7758分

文章編號：60985891

類神經網路很容易陷入局部解，別只靠這個玩。

lsd193anthon

3609分

9樓

lsd193anthon

個人積分：3609分

文章編號：60986331

我目前正開發個股漲.跌追蹤輔助系統,專攻當沖;目前成效是每日獲利約1%,我可以告訴你要預測右邊的走勢是不可能的,只能抓個跡象拚成功率.
因為各股主力在當下要如何運作,我們外人是無法知道的,所以我的作法是先將資金分散,然後透過輔助系統抓即時漲/跌跡象個股拚成功率.

Rueis

127分

10樓

Rueis

個人積分：127分

文章編號：60986418

版主若有興趣，可以研究
Google Brain 所提供的資源，例如：Google Prediction API、TensorFlow等

雖然機器學習、深度學習、人工智慧學習，市面上有很多不同學術、學論、見解、資源。但真正挑選這樣的工具來在股市運用時，又是另一項挑戰。

大量數據樣本、即時交易資料、策略衍生、資金風險的控管等等，這些都會視操作人使用這樣工具而有所不同結果，不見得你找到一個好的策略後，就一定適用於每個人，必竟當越多相同/類似的交易策略出現後，勢必會有應對的策略出來，這就是市場。

小弟也在研究和觀察，談不上什麼專業、略有涉獵，若有興趣可以交流一下。