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V2EX  ›  kdj933  ›  全部回复第 2 页 / 共 3 页
回复总数  46
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@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。
@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?
@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
@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。
@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
@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。
@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
@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
@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
@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
@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
@chanChristin 不是 GPT 不是 GPT 不是 GPT
240 天前
回复了 markbang35 创建的主题 Windows 求助! Win11 上如何安装 wsl
wsl2 改进了不少 我甚至在上边跑深度学习训练 个人感受很方便,不用考虑单独架虚拟机还有显卡直通问题了。
另外 WSL2 上也实现了通过 systemd 管理服务
@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
@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
@frankies 股市是门槛最低的市场,同时也是门槛最高的市场。
@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。
@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。
@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?
@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?
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