Re: [請益] AI寫程式交易碼的穩定性？

[IN (願自身光明熾然照耀世界)]

※ 引述《tinysun (飯和蛋的火焰之舞)》之銘言：
: 這邊針對期貨來問
: 像Gemini Pro 版，需要另外付費ChatGPT也有付費，是不是整個模型機制會更完整？

看你自己要做到什麼程度
如果只是要寫一般的策略程式碼
然後在Multichart, Tradingview, MT4/MT5上面跑的那種
Gemini 3 Flash等陽春版就行了，除非你的策略要計算的項目非常複雜
要機器學習那一派的就是用python
我自己是選擇從零打造自己的回測引擎，那就要Pro的模型才行了
大概花了半年，當然現在的AI更強了或許可以更短時間完成
要注意的細節非常多

另外如果您擔心您的優秀策略外泄或是提問詞被拿去訓練就去付費版
OpenAI我自己沒用

: 如果請他們寫一套完整的程式交易碼，穩定性不知道好不好

基礎設施要打造的很穩定會需要較先進的AI比較好，弱的AI抓蟲能力也弱
如果是績效表現的話，通常AI幫想的策略的穩定性是很穩的
穩穩的賠錢~

: 我本身外行 想跟版上有了解的人討論一下
: 是不是不是回測ok？實戰就會ok

不是的..
這邊有很多坑要注意，常見的有:

(1)如果你是從零自建系統，那歷史報價資料的清洗很重要

(2)稅+手續費+滑價等全成本扣除，有些人根本沒考量到不然就是滑價設定太樂觀

(3)回測期間太短，有可能你回測區間主要是順風順水的大多頭，然後逆風震盪雙巴盤這種最考驗策略的時期被忽略掉了，像是2017或2019

(4)未來函數或前視偏誤: 這有能出現程式碼沒寫好，回測時會偷看到一部分的未來的現象，然後你會誤以為自己找到聖杯

(5)正馬丁類型的策略: 績效曲線可能很漂亮，但是是靠凹單凹出來的，遇到尾部風險有可能會一次被擊沉

(6)過擬合(Overfitting): 存在一種可能是，為了讓績效曲線好看，設了很多濾網、參數，讓策略在過去表現良好，但實盤會烙賽，這個常見於一些線上賣策略的名師們出品的策略。這點我自己是用DSR/PSR，這兩個由Marcos López de Prado等量化大神提出的Overfitting檢定來協助判定

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推 ZMTL        : 這就是玩真的
推 cay86714    : 提問詞被拿去訓練跟付不付費的關係是什麼？
→ ZMTL        : 某些高級方案會額外承諾不拿你的資料去訓練，但這就
→ ZMTL        : ... 最穩當然是跑地端，但地端還沒聰明到能處理這種
→ ZMTL        : 程度的操作