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認真回答你 因為股價均線是一堆大小波的組合 大週期內有小週期 小週期內有雜訊 你可以把股價均線用 傅立葉 分析,得到該均線是某些頻率的組合 https://imgur.com/aP1xOpp 你就可以預估當所有頻率都同相時 股價將達到最高點 (有點類似九星連珠的感覺) 再用 Delay Locked Loop 去追漲跟跌 然後 你就財富自由了 ※ 引述《somanyee (Soman)》之銘言: : 最近想挪小部分資金,大概5%,投一些有潛力能股價翻倍再翻倍的、天花板高的股票,概率 : 小一點沒關係。 : 想問問怎麼樣判斷個股的天花板價格? : 例如:大學高年初60的時候,要怎麼看出它天花板超過300? 特斯拉在200的時候,怎麼去 : 估到2000才差不多是天花板 : 有些個股的天花板估起來蠻容易的,例如估中華電 2年內150是頂;兆豐金 50,當然這些就 : 排除在外了 : 挑「天空才是極限」的個股,有什麼科學理論或道理嗎? -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 112.104.89.109 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1599662637.A.3FD.html
redial : 你講中文嗎? 09/09 22:45
gs13010 : 還是先研究反熵吧 09/09 22:47
davidr : 原諒數學系的幽默 09/09 22:47
ansem : 頻率相同時不就震盪盤?剛好追高殺低 09/09 22:49
你要追到同相之前 不就要 pump? 那時就是進場點 ※ 編輯: giorno78 (112.104.89.109 臺灣), 09/09/2020 22:52:11
harry901 : FFT用在股價分析早已許久 大家快用喔 09/09 22:50
SYUAN0301 : XD 09/09 22:50
Raisto : 你可以參考一下牛頓的勝率 09/09 22:53
牛頓那個年代 還沒有 傅立葉 分析 ※ 編輯: giorno78 (112.104.89.109 臺灣), 09/09/2020 22:56:04
poison3804 : 可是連股價的函數都算不出來 要怎麼做傅立葉 09/09 22:59
最簡單的做法,你可以取某一段時間長度,用 power series 做 LMS近似值最佳化 就可以拿這函數做傅立葉了
roadcat : 沒錯,跟我的想法一樣 09/09 23:01
stosto : 財富free 09/09 23:01
※ 編輯: giorno78 (112.104.89.109 臺灣), 09/09/2020 23:06:27
reye : 數學可以預測,貨幣政策可以預測 09/09 23:01
reye : 可是環境不易預測,人性不易預測 09/09 23:02
qqq5890003 : 阿鬼講中文 09/09 23:04
i19900913 : 想問原po自由了嗎 09/09 23:09
Khaled : 嗯,我也是這麼想的... 09/09 23:16
Qoood : 太優秀了吧 09/09 23:21
Benetnasch : 天花板這麼好預估,還會有人笑老巴被嘎空手? 09/09 23:22
sean0610 : 這麼好預估地板跟天花板的話還需要工作嗎? 09/09 23:32
樓上的說法 都是一般盲點的誤區 這種估法一定不可能 100%畫線給K線走 但對於均線未來發展的區間範圍 你會心裡有譜 就像颱風行徑的發展一樣 你不會覺得颱風怎麼走都有可能 颱風只會侷限在某區間 而當九星連珠 到達最高點時 你也知道該準備退了 ※ 編輯: giorno78 (112.104.89.109 臺灣), 09/09/2020 23:41:38
jimmyid4 : 還有更fancy一點的名詞嗎?我們的knowledge需要你 09/09 23:38
jimmyid4 : 來improve 09/09 23:38
有喔~ 還有更 fancy 的做法,以最近流行來說 當然是 AI 選股法啦 其實 AI 選股法很簡單 就是把你怎麼分析線圖的做法 交給 AI 來做即可 最簡單的就是用卷積神經網路 讓 AI 延著一天天的 K線圖做判斷 AI 戰勝盤勢時給他點獎勵 他就會記住 而後越來越強 你可以使用監督型或非監督型來做都可以 想讓 AI 進步快一點的話 你可以用監督型陪著 AI 一起做 但這樣訓練出來的 AI 只會比你厲害 如果你本身很厲害 而 AI 又比你厲害 這當然沒問題 就怕你本身不厲害 另外非監督型可以讓 AI 無上限地學習 只要有足夠多的線圖 線圖不夠的話 還可以用對抗型的 AI 訓練方式 這樣的內容還可以嗎? ※ 編輯: giorno78 (112.104.89.109 臺灣), 09/09/2020 23:51:14
ahtso : 搭配GAN等模型產生未來幾個交易日的K線走勢圖 09/10 00:00
Illenium : 大學問 09/10 00:00
OvOa : 我杰德還是歐印2330簡單一些 09/10 00:19
DaKyu : GAN起乃~~ 09/10 00:20
F0r : 你不簡單 09/10 00:21
nrxadsl : 先推,以免人家說我們看不懂 09/10 00:32
cosplayH : 我覺得可以 09/10 00:38
arkin : 跨謀 09/10 00:40
somanyee : 推,但我真看不懂XD 09/10 00:41
gs13010 : 才疏學淺請教:可以讓GAN來場多空混戰嗎? 09/10 00:47
SentLiTryPay: 感到困惑 09/10 01:00
bbsbug : 看不懂啦 可以用簡單數學舉例講給我們懂嗎?謝謝 09/10 01:06
gj942l41l4 : 是相位相同時吧 09/10 01:18
gj942l41l4 : 不過,這最大的問題是,九星連珠時你真的敢進/敢退 09/10 01:19
gj942l41l4 : ? 09/10 01:19
gj942l41l4 : 一般人在那個會想是不是變盤了,而不是想邊界到了 09/10 01:21
aalleo2002 : 別欺負文組的好嗎xd 09/10 03:29
ocis : AI那段我居然覺得可以 09/10 03:48
a000000000 : 我都用phase lock loop 09/10 03:57
likeyousmile: 這兩個都做不起來啦,唬爛不懂的。學界理論和實證都 09/10 04:59
likeyousmile: 無法。 09/10 04:59
likeyousmile: 理論中random walk,無套利模型是數學無法用這兩個 09/10 05:02
likeyousmile: 做的 09/10 05:02
likeyousmile: 實際上這兩個如果能穩賺,華爾街早就玩膩了。畢竟都 09/10 05:08
likeyousmile: 不難做。他們雇了一堆名校數理博士。 09/10 05:08
cleanx : 高微考滿分就會算天花板了。 09/10 05:24
kiwifish16 : 這麼簡單大學畢業人人都是股神惹 09/10 06:42
Federerstone: 但連這麼簡單的分析都一堆人不會 09/10 07:21
mangostar : 簡單講他想把線圖當成波包找極值,但是假設所有的 09/10 07:36
mangostar : 成分波固定這個前提就已經錯了,差之毫釐失之千里 09/10 07:36
mangostar : ,導致理所當然錯誤的結論 09/10 07:36
emptie : 問題是…股價過去與未來不見得有相關 09/10 07:57
andy7829 : 哈哈 09/10 08:03
nelsonhsiao : 如何預測企業未來經營績效?五年前誰知道華為會被美 09/10 08:08
nelsonhsiao : 國弄死? 什麼方程式都無法預測的 09/10 08:08
tihs104 : 其實就是技術面的精準版,但不管怎樣投資本質還是 09/10 08:09
tihs104 : 看基本面 09/10 08:09
jimmyid4 : 我們需要更多的pseudoscience 09/10 08:22
sbilor : 推一個,先假裝我懂了 09/10 08:36
twgamerave : 嗯嗯我也是這麼想的 09/10 08:57
lousyworld : 這本來就現代財務金融學唯一賺錢的方式 09/10 09:48
lousyworld : 就是跑均線找出乖離,結果提出來還被只會看 09/10 09:48
lousyworld : 傳統技術分析的恥笑XDDDD 09/10 09:49
overhead : 很可以哈哈哈哈 09/10 09:54
jiazimouse : 人性無法預測,就像我常覺得老闆是白痴一樣 09/10 10:09
NoAfraid : 對帳單先秀出來 不然發發paper是很炫砲啦 09/10 11:05
NoAfraid : 能否獲利就再說 09/10 11:06
loopuntil : 個股不能這樣搞,會錯失飆股 09/10 11:25
centaurjr : 技術分析就沒有百分百的指標阿 09/10 11:25
centaurjr : 相對好用就夠了,用這各還不如去看人用爛的 09/10 11:25
herofish : 上面在笑的是不知道文藝復興基金嗎 09/10 12:15
db240 : 當然是看操盤手想到哪阿(只要錢夠粗都能拉 09/10 12:24
confess5566 : 其實用HHT來拆更直觀一點 09/11 00:41