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V2EX  ›  kdj933  ›  全部回复第 1 页 / 共 3 页
回复总数  44
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@chenjia404 已经回复了 请见#103
@Inn0Vat10n 2 月份 beta 的表现确实容易掩盖 alpha 也就是说这段时间无法验证到底是 alpha 还是 beta 。但是你可以参考我 2023 年 Q4 的图 https://imgur.com/a/dcjMiVu
这里的收益肯定是 alpha

我目前实盘的策略并不只使用一个模型,有多个模型交叉印证,针对不同市场状态需要使用不同的模型。比如 Q4 时和 Q1 使用的就不是一个模型。目前实盘看 Q4 的模型其实要比 Q1 的还要好,还在持续的优化。

我很高兴的是,大家的讨论越来越趋于理性而富有建设性。感谢大家!
@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。
@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??
@exploreexe 确实美股数据更容易拟合
@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。
@sz369 也许 Q2 就有回撤了 😊
@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
@haha2333haha 谢谢
@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
@rus4db 这个看笑了 过去在这上面交了不少学费
@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。
@hello2090 牺牲的是过去十几年不愉快的过程,虽然目标是一样的
@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。
@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。
@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。
@testonly 谢谢建议。觉得不应该出名,这个东西也确实不宜公开。
@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。
@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?
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