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kdj933
V2EX  ›  投资

请教各位大佬,研究了一套深度学习方法,预测 A 股涨跌,....

  •  
  •   kdj933 · 271 天前 · 9868 次点击
    这是一个创建于 271 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    从去年 3 月份开始,研究了一套基于深度学习的涨跌预测模型,
    从 1200 万条数据中,缩小到 30 万条 A 股历史数据,并将 2023 年数据作为回测数据。
    做到了精确度 80%,召回率 30%左右。
    实盘从 2024 年 1 月 1 日算起,到目前收益率为 20.57%
    但自有资金的规模还是比较小,已经用上了杠杆资金(基本 T+5 交易,风险可控)。

    请教各位大佬有什么靠谱的变现、或快速扩大规模的途径吗?

    ps: 从 2009 年入市,沉浮 A 股 15 年,真是大小场面历经无数,如果做中高频,最后发现还是要靠机器取代人性。

    https://imgur.com/a/zf2hkuf
    第 1 条附言  ·  271 天前
    看到这个问题引起那么多质疑和争议,

    我只能说发帖比较仓促,没有做很多的背景介绍,不过我也不打算介绍。
    也没有想来 V2EX 收割韭菜,我也是程序员,小学的时候就接触了编程,爱上了编程
    从独立开发到现在已经 20 多年过去了。

    我也不希望每个人都认可我在做的事情,
    我也不需要得到肯定
    就事论事,开放性讨论就好,有些观点能帮到我,不胜感激。
    也希望对更多干着同样事情的人也有启发

    在这里我分享一句话和大家共勉:悲观者正确,乐观者前行。
    107 条回复    2024-08-04 12:06:26 +08:00
    1  2  
    NoOneNoBody
        1
    NoOneNoBody  
       271 天前
    召回率 30%很低诶,这个是预盈的召回率么?
    imes
        2
    imes  
       271 天前 via Android   ❤️ 4
    一眼骗子,v2ex 都是程序员,你骗不到的。我一个问题就能把你逼得没法回答:你的 BiLSTM 有多少参数?
    defel
        3
    defel  
       271 天前
    经济学最忌讳的就是基于过去的数据和趋势对未来进行预测。
    不至于经济学基本知识都不知道就在那边预测了吧。。。
    gefranks
        4
    gefranks  
       271 天前
    不如买个水晶球来预测下
    如果你这个是真的, 你离进去踩缝纫机不远了.
    BeautifulSoap
        5
    BeautifulSoap  
       271 天前
    真能实现 20.57% 的收益,直接实操个半年然后拿实际数据和交易记录去拉投资成立私募,一年实现财富自由。哪还需要在这发帖
    mumbler
        6
    mumbler  
       271 天前
    做量化的都是闷声发大财,如果还在焦虑变现,说明你那玩意根本赚不到钱
    Inn0Vat10n
        7
    Inn0Vat10n  
       271 天前
    你这图里的夏普和回撤还想从外部拿投资很难的,可以再打磨打磨
    phrack
        8
    phrack  
       271 天前 via iPhone
    别说赚钱的东西,我这搞几年了没赚钱的东西我都不会发出来
    testonly
        9
    testonly  
       271 天前   ❤️ 2
    楼上已经评论够,我就不评论真假了,我只说你这段测试,
    大凡有过多年经验的都该明白,测试不能拿最牛那段来做吧,你这测试到目前来说,充其量只能说是刚好在最牛的时候进了场,仅此而已。等大市开始回调时你还能保持再说。
    至于你问如何变现,我可以假设你这策略真的是成功的给方法你:
    你可以去淘县雪球甚至抖阴之类的地方开交易直播,如果你的策略真能通过熊市的考验,很快你就会有大批信徒甚至大资金找你合作。不需要担心你的策略没法变现,只需要担心你的策略是不是真的有效。
    kdj933
        10
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @NoOneNoBody 是的 虽然损失了召回率 但精确度比较满意。由于每日选股样本数并不低,召回率带来的影响并不大
    kdj933
        11
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @phrack 确实如此,就想看看大家的反应,果然质疑声一片,
    还有说我是骗子的

    V2EX 的氛围确实也令我没有想到

    的确在谨慎考虑是否开放模型能力,同时也会遇到合规问题。
    赚钱的模型都是自用,现在的大环境难免大部分人会多想,比如“赚钱的你不自己用,你会开放?”

    我也是想和大佬们探讨下可能的路径
    kdj933
        12
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @BeautifulSoap 谢谢建议
    kdj933
        13
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @mumbler 我的焦虑是规模不够大
    kdj933
        14
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @Inn0Vat10n 谢谢!确实回撤做的不好
    kdj933
        15
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @testonly 补一张刚训练出性能还可以的模型时候的收益,2023Q4

    https://imgur.com/a/dcjMiVu

    仁兄说的最客观 谢谢
    kdj933
        16
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @defel 我认为这不是预测,而是模式识别。
    “经济学最忌讳的就是基于过去的数据和趋势对未来进行预测。”根据这句话,你能说:基于过去的数据和趋势完全不能预测未来吗?完全给不出概率吗?
    kdj933
        17
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @imes 22 年后端全栈 03 年创建个人网站 当年日活 10 万。
    目前基于 CNN Transformer GRU 研究金融市场二分类任务。抱歉我不用 BiLSTM 。另外脱离任务谈参数是不是耍流氓?
    kdj933
        18
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @testonly 确实规避了 1-2 月份的大跌,成功抄底进了场,也确实 1-3 月以来只有那段进行了操作。

    但也确实那段时间模型每日给出的预测样本数非常少,就意识到市场可能要失效,进行了清仓,你可以看到我后来补充的图,12 月底的时候做了清仓操作。
    kdj933
        19
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @defel 另外,我不认为深度学习技术带来的预测,完全能够归入到经典经济学那一类。
    frankies
        20
    frankies  
       271 天前 via Android
    普通人别浪费时间浪费生命在这些东西上。如果自认不凡可以稳定跑赢市场,去面试几个量化基金研发就知道自己斤两了,比如幻方等量化基金四巨头,能应聘上再深入研究不迟。
    kdj933
        21
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @frankies 股市是门槛最低的市场,同时也是门槛最高的市场。
    kdj933
        22
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @defel 不太想从基础理论角度进行解释了,自己去看吧
    https://chat.openai.com/share/91c1f831-393b-4083-8cbe-273676355fa3
    GoogleQi
        23
    GoogleQi  
       271 天前
    是否是因为去年的各种暴跌 1 月份的暴跌,2-3 月份的上涨,让你误以为数据参考有意义?
    kdj933
        24
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @GoogleQi 并不是这样,

    我的训练数据集是 2006 年(股权分置改革后)-2022 年的全样本数据的 90%,验证数据集使用的是剩下的那 10%。在这个验证集上,精确度和召回率表现的更好一些。

    同时 2023 年全年数据作为训练外单独的验证集,进行了二次验证,由于 23 年普遍表现不好单边下行,更能验证模型的性能,发现在维持精确度、提升阈值的同时,牺牲了一部分召回率。但是从交易角度,模型依然可用。

    再有就是从 2023Q4 开始的实盘数据,之前补发过 Q4 的实盘截图。

    我是通过这些方式,综合来判断模型的性能
    czfy
        25
    czfy  
       271 天前
    quant 在金融市场已经出现很多年了,机器学习也早就用了
    不过肯定不是只用过去股票指数预测未来,有大把其他特征
    hello2090
        26
    hello2090  
       271 天前 via iPhone
    还是羡慕大佬啊,我这种没技术的就没法搞这个,只能安心买美股了。
    chanChristin
        27
    chanChristin  
       271 天前 via iPhone
    @kdj933 #22 我以为用啥高深理论反驳呢,结果是 gpt ,没绷住。
    ttvv123
        28
    ttvv123  
       271 天前
    一个这么牛逼的技术,发财只需要时间。
    gransh
        29
    gransh  
       271 天前
    你知道 3 个月收益 20%意味着什么吗?你已经远远超越了巴菲特。
    你一年收益率翻倍,如果你现在有 10w ,只需要 10 年,你将拥有 1500w 资产。
    所以你根本不用焦虑规模
    Sawyerhou
        30
    Sawyerhou  
       271 天前 via Android
    曲线看着的确是周频交易的,建议再观察一段时间实盘,并把回测周期往前移,并扩大股票池

    要加杠杆直接投私募的基金经理岗,简历上写你有成熟策略需要资金,分成坐班硬件资源都能谈,还能给你介绍投资人和渠道
    jichangee
        31
    jichangee  
       271 天前 via iPhone
    时间太短了吧,按你这样说,我刚进股市那会 2020 年,买的消费股收益也可以到你这个点,那我就是股神了吗?
    jichangee
        32
    jichangee  
       271 天前 via iPhone
    @jichangee 后面还不是都亏回去了,所以就安心买指数了
    grindsgears
        33
    grindsgears  
       271 天前
    你不是做了 15 年吗? 放个两年左右的收益率吧
    bravecarrot
        34
    bravecarrot  
       271 天前 via iPhone
    楼主卖课吧,请你割我
    blufaux
        35
    blufaux  
       271 天前
    你这玩意能在股市赚钱,你干嘛不自己赚钱?和股评家一样
    Gekou
        36
    Gekou  
       271 天前
    起码十几年有多个牛熊周期,看年盈利/回撤,一年翻倍易,三年翻倍难
    越是简单的系统越能受不同的市场检验,只用 A 股作为训练表示..未来的 A 股还是 100%的 A 股吗?🤔
    SilentOrFight
        37
    SilentOrFight  
       271 天前
    你的实盘就走了 24 年初这几个月的小牛市就飘了?
    起码走个完整的一轮牛熊周期验证你的模型才足够~
    purringpal
        38
    purringpal  
       271 天前 via iPhone
    在你口中说出“悲观者正确、乐观者前行”,作为后者,感觉有被冒犯到… 只能说 A 股韭性果然跟时间长短无关。
    likooo125802023
        39
    likooo125802023  
       271 天前   ❤️ 1
    你当 AI 神噢
    它能读懂人性吗?
    读不懂就免谈。。。。。
    likooo125802023
        40
    likooo125802023  
       271 天前
    补充:股市其实就是人性
    甚至在中国来说,再牛 B 的模型不如一个红头文件。
    testonly
        41
    testonly  
       271 天前
    @kdj933 #18
    关于有人质疑能赚钱为何不自己赚的这点,我倒可以为你说两句,以股市来说,你这个不算是短期收益非常高的那种模型,谁有这个都希望有大资金合作,就算厉害如巴菲特都不是全部自己的资金。
    至于方法上面我也说过了,你的模型要得到市场认可就去做实盘直播一段时间,打出名气自然有资金。不要去计较让人白嫖一段时间,要打名气就要有牺牲,行大事者不拘小节。
    但需要另外说一点,你要做直播实盘可能要小心量化自动化交易之类的词,因为理论上来这个国家是不让玩的,有些东西可以做但不可以说,你没名气没赚钱时没事,但有名气赚大钱后就难说了。
    kdj933
        42
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @chanChristin 不是 GPT 不是 GPT 不是 GPT
    Rrrrrr
        43
    Rrrrrr  
       271 天前
    A 股大部分都是人为控制
    kdj933
        44
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @hello2090 08 年次贷危机的时候, 易凯资本的王冉建议可以长期布局美国资产, 我的同学和我说"A 股还没搞明白 还搞美股?" 就这一句话让我产生了退缩。现在再看看 nVidia Google Apple
    kdj933
        45
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @czfy 这个确实 外边没有不代表内部没在用 也肯定还会有其他因子 交叉印证 最后才到交易决策
    kdj933
        46
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @gransh 正如前面大家说的 20%确实有近期小微报复性反弹的因素 但也有模型的带来的决策上的辅助 目前是要再实盘一年 观察一下 并连续调整迭代交易策略 更好利用模型的特性
    Plutooo
        47
    Plutooo  
       271 天前
    收益率为 20.57%还需要变现吗,这不偷摸着乐自己好好赚
    kdj933
        48
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @chanChristin 这是为了从理论角度回应他,我不想自己打大段文字了,我比较懒。

    就用 GPT 对这个问题生成了那段理论基础
    kdj933
        49
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @purringpal 这句话回应的确实不恰当 乐观者也有可能成为悲剧性的人物。
    我更欣赏邓公,做一个乐观的实用主义者
    oshio
        50
    oshio  
       271 天前
    实盘时间还是太短,我更好奇你历史回测数据怎么样,敢实盘加杠杆上想必各项指标都十分惊艳?
    adfs
        51
    adfs  
       271 天前 via Android
    华尔街一堆做这些的人,可能就 a 股有市场
    kdj933
        52
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @Sawyerhou #30 嗯 打算实盘一年的 最好能经历一段熊周期
    回测周期前移会过拟合 因为是基于 2006-2022 全样本做的训练 那些数据他都见过。
    kdj933
        53
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @grindsgears #33 前十几年确实大部分时间被市场毒打 谁没几年黑历史 现在基本不做选股工作 依靠模型去辅助决策 能有收益且风险可控 也确是事实
    kdj933
        54
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @blufaux #35 我在焦虑初始规模 也确实 这东西一旦规模过大还管不管用 还得另说。但感觉 2000 以内应该问题不大。我一般同时持有 5-8 只标的。如果按 2000 算的话,一只持有 200 多,对市场影响微乎其微。
    kdj933
        55
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @Gekou #36 训练数据做了处理和过滤。
    确实很多顶会论文都在用欧美市场 包括印度市场进行验证。
    有一定的正反馈,但唯独对中国 A 股市场是失效的,我想作者可能没有做 localization 。
    同时,模型也需要不断地根据市场情况进行迭代
    kdj933
        56
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @likooo125802023 #39 你认为 AI 读不懂人性吗?近 30 日 K 线组合不能从中的某个角度得到一点点人性的解读吗?
    kdj933
        57
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @Rrrrrr 只要有行为模式就不怕 其实 AI 最擅长模式识别 只不过你要将提高收益这件事儿转换成模式识别的问题。
    kdj933
        58
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @SilentOrFight #37 20%的收益确实和报复性反弹有关系,后边的回复补了 2023Q4 的截图,都说 Q4 难做,也的确有 13%的收益。
    确实还需要再验证,最好再经历一段熊周期。
    kdj933
        59
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @testonly 谢谢建议。觉得不应该出名,这个东西也确实不宜公开。
    tLbf2p3UC4BM3H1N
        60
    tLbf2p3UC4BM3H1N  
       271 天前
    A 股能通过预测来赚钱?
    A 股跟你讲的是数据?讲的全是人情!
    kdj933
        61
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @Plutooo 我的问题是初始规模不够,50 左右吧,想提高到 500-2000 。500 左右可能会是比较舒服的状态。不追求非常高的收益率,在能有效控制回撤前提下,追求绝对收益。
    kdj933
        62
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @oshio 目前是回测 2023 全年数据,精确度符合预期的。模型是用 2006-2022 全样本数据进行训练的,回测这段会过拟合。
    kdj933
        63
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @weeiy 我的理论基础来源于人情、人性蕴含在数据里,也得到了正反馈的时间。
    hello2090
        64
    hello2090  
       271 天前 via iPhone
    @kdj933 所以我们这种不懂的只能买美股指数了,你们这些懂的哪都能赚大钱
    kdj933
        65
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @hello2090 牺牲的是过去十几年不愉快的过程,虽然目标是一样的
    xuanbg
        66
    xuanbg  
       271 天前
    你焦虑的根本不是规模而是收益率。如果真的能达到 3 个月 20%的收益率,你还会担心利滚利滚不起来?按你自己说的初始资金 50 ,那么到年底就是 50 * 1.2^4 = 103.68 ,直接翻倍了。不用多,3 年下来就是 8 倍。差不多就能到你认为舒服的资金量了。你在担心什么?

    无他,你在担心这个 20%的收益率是虚的!
    kdj933
        67
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @xuanbg #66 我还真不追求收益率,模型也是给出未来 5 天上涨 2%的概率预测。股市这东西还真不能用复利那套理论来展望未来,不确定性太大,而我们能做的也是在不确定力里找到确定性的因素。

    不想一夜暴富,之前大家也指出了,我也回应了,20%和报复性反弹有一定关系,但同时我也放出了 2023Q4 的交易情况。再实盘一年看看,持续迭代模型和交易策略。

    规模稍微上一点,我就不需要上杠杆了,现在是先融资买,再自有资金,1:1 配。总感觉不应该这样,而要想一些更稳妥的办法。
    rus4db
        68
    rus4db  
       271 天前
    众所周知,炒股最赚钱的是教别人炒股。你炒我教你,我炒我不炒。

    什么深度学习科学算命,自己不要用。拉个群,包装一下,卖给别人用。(滑稽)
    kdj933
        69
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @rus4db 这个看笑了 过去在这上面交了不少学费
    oshio
        70
    oshio  
       271 天前
    @kdj933 这不是问题啊,你可以用截止 21 年的数据测 22 年,少一年数据无非是结果差点,总不至于无效了吧。主要是你上了杠杆,如果出现 23 年没有过的大回撤你心理上能抗住吗?
    kkk9
        71
    kkk9  
       271 天前
    能机器学习大数据预测的话,那我家祖传的天干地支预测应该更准确,直接能算未来😃
    Memoriae
        72
    Memoriae  
       271 天前   ❤️ 1
    回测下长期夏普、信息比率吧,不知道你讲的是否只有涨和跌的二元分布,还是算的实际预期分布。

    然后就是拟合问题,你实际操作时间太短了,不知道里边的因子对现实市场的敏感程度。

    还有交易系统,预期止盈、跟踪止损,由于提到了杠杆保证金交易,风控必须考虑在内的,仓位管理。

    模型得交叉验证 bootstrap 之类的(想必你也知道),还有如何动态调整最优化参数。

    楼主别把那些外行的话放心里,很多人就是不相信量化投资的。

    如果模型运作长期良好,可以作为外包将服务卖给私募,也可以是和量化的软件(某方)合作。
    kdj933
        73
    kdj933  
    OP
       271 天前
    @Memoriae #72
    1.是的 二分类任务 预测未来 5 日收盘价上涨超过 2%的概率。实际预期任务太复杂,而且从理论上就有争议。我个人也更倾向于不太能准确预测价格
    2.是的 还需要实盘测试更长时间 虽然使用了 23 年单边下跌数据做了回测 但确实还需要更长的实测
    3.交易系统构建是必须的 正在不断完善
    4.目前看, 要想保持进攻性同时 有效控制回撤, 可能还需要 1-2 个模型, 比如大幅下跌的概率, 去交叉验证 辅助决策

    感谢大佬 提供的全局思考
    haha2333haha
        74
    haha2333haha  
       271 天前 via iPhone
    我是亚洲某著名商学院读 finatech 的,
    如果有志愿入行量化的话,
    建议读 stochastic process,
    十分好的书,从中受益良多
    kdj933
        75
    kdj933  
    OP
       271 天前 via iPhone
    @haha2333haha 谢谢
    kenvix
        76
    kenvix  
       271 天前   ❤️ 1
    你要是觉得这玩意真能帮你预测股市,那我们这些 AI 民工早就游艇嫩模了😅
    sz369
        77
    sz369  
       271 天前   ❤️ 1
    最最最顶级的对冲基金,文艺复兴的大奖章基金年化也才 38.3%
    kdj933
        78
    kdj933  
    OP
       271 天前 via iPhone
    @kenvix #76 还是隔行如隔山,
    首先大部分 ai 算法工程师所在领域并非金融领域。训练首先看的是数据,大部分想当然用什么数据呢? OHLC 吗?这样真的可以吗。

    过去一整年都在磕这个模型,翻过了一座又一座山,经历了过拟合,欠拟合,
    使用绝对价格数据还是复权数据,前复权还是后复权,复权数据不准确,使用数值还是图像,二分类预测还是价格预测,1200 万条数据如何清洗分类等等…

    任何一个问题不解决,模型都不会拟合。

    对任何问题都应该抱有开放性的态度

    就是 5 年前,都不会有人相信 LLM 会成为现实,认为无监督学习是邪教。

    推动社会进步的人永远是相信并尝试探索的人
    kdj933
        79
    kdj933  
    OP
       271 天前 via iPhone
    @sz369 也许 Q2 就有回撤了 😊
    pp22
        80
    pp22  
       271 天前 via Android
    预测股市早在永乐大典就记载了,不去学习永乐大典,这些歪门邪道
    daimiaopeng
        81
    daimiaopeng  
       270 天前
    A 股不是自由市场.....机器预测不出人为干预的经济....
    liuxyon
        82
    liuxyon  
       270 天前
    能预测一下什么时候改朝换代?
    uCVqn130hR86WDU8
        83
    uCVqn130hR86WDU8  
       270 天前
    @daimiaopeng 也不是不行,如果这种干预有规律的话
    kdj933
        84
    kdj933  
    OP
       270 天前
    @okfun54573 别说能看出来的规律,就是深层次的规律,深度学习也能 get 到。一刀切说 ai 绝对不能预测的,本身就是没经过验证时间的武断判断。
    Eissen
        85
    Eissen  
       270 天前
    和走势相关性太大,再跑半年吧
    Memoriae
        86
    Memoriae  
       270 天前
    借楼提下随机过程和时间序列,差分处理能变得平稳,残差的 ACF 和 PACF 图不一定逐渐下降并拖尾落在合适的标准差内;

    例如要研究周期股/周期行业指数,有要确认底层数据的周期性,像生猪周期就不一定能解释了,存在趋势性(能代表整体物价的指标)和周期性(季节性调整),然后把这些外生性变量和内生性工具变量带进时间序列公式中,像研究电力、货运量都很有用;

    研究金融资产我认为用时序是一个大坑,例如用时序很容易做出基于 ARCH/GARCH 的波动率策略,但是现实中波动率的分布是尖峰肥尾的,也就是样本波动率被低估的。

    可能是我没入门,一直怀疑随机过程/时间序列的量化策略的有效性,还是认同目前主流的多因子策略...😭

    希望大佬们能给点思路,谢谢。

    @haha2333haha
    Altairvelvet
        87
    Altairvelvet  
       270 天前
    这个论坛里面,狗日的喷子还是比较多的。

    他们不会给这个论坛贡献任何东西,只会质疑你的目的,以及发泄他们的焦躁和不满。

    楼主你可以无视那些傻屌。
    bzj
        88
    bzj  
       270 天前
    从 1 月 1 日算起,极大可能是刚好买在低点
    Troevil
        89
    Troevil  
       270 天前 via iPhone
    你算算 20%的的复利 有啥担心规模的,几年后你将超越中国首富
    wskymark
        90
    wskymark  
       270 天前
    开信用卡全搞上,还有现在许多门路能搞到年利率不到 4%的贷款,3 个月 20%,一年打 8 折也有 60%,爽起
    Sawyerhou
        91
    Sawyerhou  
       270 天前 via Android
    @Memoriae 交易是零和博弈,你赚别人就亏
    你用 garch 人家用 dqn ,相当于你用石头对人家火枪
    不是随机过程没用,是你随机过程学的没有别人好,需要继续深入研究
    exploreexe
        92
    exploreexe  
       270 天前   ❤️ 1
    为啥这么想不开 搞 A 股
    拿美股的数据来搞不好么
    kdj933
        93
    kdj933  
    OP
       270 天前
    @exploreexe 确实美股数据更容易拟合
    nmap
        94
    nmap  
       270 天前
    牛逼,做了 3 个月盈利了就准备来找资金了,梁静茹给的勇气
    hackingwu
        95
    hackingwu  
       270 天前
    我很认可你说的这个方式,我是一名后端程序员。能不能教教我们怎么做?
    hackingwu
        96
    hackingwu  
       270 天前
    @kdj933 我想学习一下,有什么途径呢?
    kdj933
        97
    kdj933  
    OP
       269 天前
    @nmap #94 是吧 我也觉得自己挺勇的。但是这个模型从立项到现在作为交易的辅助决策手段,期间的数据挖掘 算法试错 手搓代码 到训练 计划任务 每日预测 历史数据回测 实盘验证磨合。所有动手的地方都是我一个人独立完成的。我最清楚他到底行不行,还有他到底哪不行。也许最大的勇气来源于这些吧。也和我 15 年的 A 股经历也有关系,大风大浪都见过了,不过如此。另外就是盘感、经验、直觉、技术分析,都告诉我:我们正在经历黎明前最黑暗的时刻,甚至已经过去大半,25 年进入牛市的概率非常大,现在不考虑增加规模,等到半山腰或者顶部入场接盘吗??
    Inn0Vat10n
        98
    Inn0Vat10n  
       268 天前
    DL 搞量化交易这条路没问题,国内外 top quant fund 我了解的几个都是大范围使用了深度模型,业绩也都很好。不过肯定不是 OHLC 直接喂的,中低频,尤其是国内 A 股量化私募还是很依赖多因子那套,因子的质量很重要,线上几千个因子,你拿线性那套去拟合早就不靠谱了
    kdj933
        99
    kdj933  
    OP
       268 天前
    @Inn0Vat10n #98 终于见到大佬了~ 这么说吧 我先自己手搓的网络 然后看了顶会的 paper 很多思想是不谋而合的 当然具体实现还有预测的角度会有差异。不过不重要 关键是 DL 真的能在这里边学到东西,学到的是什么,我也不知道,再牛的大神也不知道他学到了什么。只要 precision 能够过门槛,不就行了?不管黑猫白猫,能抓到耗子就是好猫。
    Inn0Vat10n
        100
    Inn0Vat10n  
       268 天前
    @kdj933 可以按 barra 分解下收益来源,我看你图里收益主要都是二月那波,那段刚好是年后小票回弹,你的持仓可能主要都暴露在 size 上了,收益分解可以看到你赚的到底是微盘的 beta 还是真的 alpha
    1  2  
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