→ season2011 : 進出場機制? 網路上有人做 進出場做得好 04/18 01:31
→ season2011 : 射飛鏢選股都能每年10% 04/18 01:31
進場就是財報公布隔天進場
出場沒有設停損停利 直到下一次財報公布才進行換股
當然我有設前提 不會交易流動不足的股票
推 yoche2000 : 你用DL嗎 那些Feature 我看到的都只有技術面 04/18 01:32
feature就用財報阿
完全沒用技術指標
推 s505015 : 我高中同學 姓韓還開班授課 04/18 01:32
※ 編輯: felix0517 (27.52.160.181 臺灣), 04/18/2021 01:34:32
→ season2011 : 你再跑跑看? 04/18 01:32
→ yoche2000 : 但我在想搞不好可以用基本面 籌碼delta之類的 04/18 01:32
我是沒有用籌碼 純粹財報
→ yoche2000 : 外國很多 Hedge Fund 新創 薪水開很高 04/18 01:32
→ yoche2000 : 這個最到最屌應該都財富自由了 (薪水) 04/18 01:33
→ yoche2000 : 你說沒選過2330 那就表示現在基本面不是deter. fac. 04/18 01:33
噓 a000000000 : 尼484數學很爛 交易週期三葛月 4/1到現在才半月 04/18 01:34
痾 抱歉 是我表達不好
是我到最近才鼓起勇氣直接下真倉
真倉就只有4/1到現在
※ 編輯: felix0517 (27.52.160.181 臺灣), 04/18/2021 01:36:39
推 season2011 : 喔對了 想到一個 短期是不準的 04/18 01:36
短期不準??不太懂
※ 編輯: felix0517 (27.52.160.181 臺灣), 04/18/2021 01:38:27
→ season2011 : 長期次數多才會接近期望值 短期隨便飆 04/18 01:37
→ season2011 : 機率與統計的部分 要次數多出現才會是 硬幣正反面 04/18 01:39
→ season2011 : 出現機率才會是1:1 短期幾次 出現什麼都有可能 04/18 01:40
→ season2011 : 壓天鈺? 04/18 01:41
你是說我模型要多跑幾次嗎?
我知道DL每次跑每次結果都不太一樣
不過目前每次跑出來的結果是都有贏過0050
※ 編輯: felix0517 (27.52.160.181 臺灣), 04/18/2021 01:43:29
→ yoche2000 : 好吧 搞不好是增長不夠(沒翻倍) 或毛利率問題 04/18 01:43
推 Sixigma : 你的Y是什麼？漲過一個門檻算選對？ 04/18 01:43
→ yoche2000 : 基本面對的影響較小 (我猜是overfitting 04/18 01:43
推 clement10601: 不太懂測試為啥是拿17後？當期間每季做sliding會不 04/18 01:44
→ clement10601: 會更妥 04/18 01:44
→ yoche2000 : *基本面對短期的影響較小 04/18 01:44
→ s710262 : 射飛鏢 04/18 01:51
推 s900527 : 我也好奇Y是什麼 04/18 01:53
噓 javatea : 那你還不all in 04/18 01:58
推 dodomilk : Y會大幅影響你的模型建構吧，感覺沒那麼簡單 04/18 01:59
→ yoche2000 : 兩種approach吧 數個class或是Linear 04/18 02:00
噓 darkMood : 笑死，都做弊了，投報率竟然沒有幾百倍，這樣不行。 04/18 02:02
推 zakijudelo : 小聲告訴你，用三竹就可以選到好股了 04/18 02:03
→ darkMood : 事實上每年都有漲很多倍的股票，贏過台積電根本對 04/18 02:03
→ darkMood : 操作個股的人來說太簡單了. 04/18 02:04
推 xam : 回測要找飆股很多啊，昨天看到寶佳10/20年也都贏GG 04/18 02:09
噓 redsa12 : 你問這問題就跟骰了一次骰子擲出6 說怎麼會比期望值 04/18 02:43
→ redsa12 : 3.5還要大那麼多 是同一個道理 04/18 02:44
→ redsa12 : 另外你拿14-17來training 怎麼可以報酬從14年開始看 04/18 02:44
推 willylala : 這種東西就直接拿去基金公司賣個幾10億了阿 04/18 02:45
→ redsa12 : 學界從70.80年代就一直不斷證明給大家看了 04/18 02:46
→ redsa12 : 你in-sample做出來的東西就是overfitting 04/18 02:47
→ redsa12 : 要講贏過大盤 請用同一個策略持續操作三到五年 04/18 02:48
→ redsa12 : 那樣有贏過大盤才稍微比較有可能讓人相信一點點 04/18 02:48
推 OnePiecePR : 硬勸一發... 04/18 03:04
推 Cactusman : 我才完全看不懂你的邏輯，是要訓練啥小 04/18 03:18
→ kyova : 時間序列的回測總是非常麻煩... 有些問題會讓你的 04/18 04:08
→ kyova : 模型有過擬合的情況。基本上很多都沒路用 04/18 04:08
→ kyova : 航海王本身就是搞程式交易，你看能不能先把他釣出來 04/18 04:09
→ kyova : 回文吧...這東西沒那麼簡單~ 04/18 04:09
→ ck030561 : 你做這個回測應該是浪費時間 04/18 07:51
推 mdkn35 : LSTM 然後碰到下一個黑天鵝 GG 04/18 07:51
→ ck030561 : 也不能說浪費時間 這個策略看起來還沒辦法檢驗到他 04/18 07:51
→ ck030561 : 有什麼會成功的地方吧 你回測的邏輯就錯了 04/18 07:51
→ qaz12453 : 市場會跟你證明一切 04/18 08:21
推 hunter0904 : 你有用股價當作feature嗎？ 04/18 08:30
推 hunter0904 : machine learning 就是學分數高的 04/18 08:35
→ hunter0904 : 所以他可能會挑高的去買沒錯 但我很好奇你預測的條 04/18 08:36
→ hunter0904 : 件是什麼？預測完他自己換？ 04/18 08:36
推 c928 : 人性無從考量 04/18 09:03
噓 Murasaki0110: 兩個禮拜在說嘴啥？ 04/18 09:06
噓 james80351 : 至少放到明年4月滿一年再拿成果上來問好嗎...半個 04/18 09:14
→ james80351 : 月的績效有啥好討論的zzz 04/18 09:14
推 simonwang661: 你是不是大陸人啊 04/18 09:14
→ james80351 : 如果有這麼簡單 資工系大學生一堆專題做這個的 早 04/18 09:18
→ james80351 : 就發財了= = 04/18 09:18
推 exeex : DL都他媽over fitting 技術面勉強能玩 04/18 09:44
推 shaufire : 市場要夠分散(不是只是標的夠多，標的之間相關性太 04/18 09:51
→ shaufire : 高沒有甚麼意義)和訓練與測試的時間長度要夠(至少要 04/18 09:51
推 shaufire : 涵蓋經濟長期衰退的年份)，不然模型的預測能力很難 04/18 09:52
→ shaufire : 保證 04/18 09:52
推 wahaha279 : 瘋狂韭宮格也有機會贏喔 04/18 10:21
→ dslite : 這個模型終究只是複製你的想法而已 04/18 10:22
→ dslite : 各個training參數都是你在調的 04/18 10:26
→ fatb : 其實這種模擬都有個漏洞 人性 也許最後結果是賺錢 04/18 11:15
→ fatb : 但過程中碰到坑洞可能賠到脫褲 心態撐不住就 04/18 11:15
→ lu1626 : 一個月都還沒到是在算心酸的 04/18 11:38
→ yeltek : 又一個找到聖經的了 04/18 11:40
→ liton : 你是用哪個模型？ 04/18 12:12
噓 CheHsuanLin : 不太理解會建模的人po文邏輯會長這樣 04/18 12:14
→ zo6596001 : 不知道能不能預測大戶接下來會炒哪支股票。 04/18 13:02
→ wang111283 : 用財報database小到沒有參考價值 04/18 14:02
→ cloud6732 : 沒有考慮空頭年的整段多空循環來做深度學習? 04/18 14:02
噓 askaa : 真有用就不會上來招生了拉 想騙誰 還不融資買爆 04/18 14:09
推 andrewkey : 會賺阿 在你大賠之前應該都會賺 04/18 14:50
推 slayptter : 我也有做，我下單機制是搭配MC 04/18 15:17
推 jrbobo : 我是季報月報股價籌碼都拿來當feature 04/18 20:34
→ DrTech : 多頭沒什麼好預測的。能預測去年初的轉折，跌幅才厲 04/19 12:29
→ DrTech : 害。 04/19 12:30