1
NoOneNoBody 222 天前
召回率 30%很低诶,这个是预盈的召回率么?
|
2
imes 222 天前 via Android 4
一眼骗子,v2ex 都是程序员,你骗不到的。我一个问题就能把你逼得没法回答:你的 BiLSTM 有多少参数?
|
3
defel 222 天前
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。
不至于经济学基本知识都不知道就在那边预测了吧。。。 |
4
gefranks 222 天前
不如买个水晶球来预测下
如果你这个是真的, 你离进去踩缝纫机不远了. |
5
BeautifulSoap 222 天前
真能实现 20.57% 的收益,直接实操个半年然后拿实际数据和交易记录去拉投资成立私募,一年实现财富自由。哪还需要在这发帖
|
6
mumbler 222 天前
做量化的都是闷声发大财,如果还在焦虑变现,说明你那玩意根本赚不到钱
|
7
Inn0Vat10n 222 天前
你这图里的夏普和回撤还想从外部拿投资很难的,可以再打磨打磨
|
8
phrack 222 天前 via iPhone
别说赚钱的东西,我这搞几年了没赚钱的东西我都不会发出来
|
9
testonly 222 天前 2
楼上已经评论够,我就不评论真假了,我只说你这段测试,
大凡有过多年经验的都该明白,测试不能拿最牛那段来做吧,你这测试到目前来说,充其量只能说是刚好在最牛的时候进了场,仅此而已。等大市开始回调时你还能保持再说。 至于你问如何变现,我可以假设你这策略真的是成功的给方法你: 你可以去淘县雪球甚至抖阴之类的地方开交易直播,如果你的策略真能通过熊市的考验,很快你就会有大批信徒甚至大资金找你合作。不需要担心你的策略没法变现,只需要担心你的策略是不是真的有效。 |
10
kdj933 OP @NoOneNoBody 是的 虽然损失了召回率 但精确度比较满意。由于每日选股样本数并不低,召回率带来的影响并不大
|
11
kdj933 OP @phrack 确实如此,就想看看大家的反应,果然质疑声一片,
还有说我是骗子的 V2EX 的氛围确实也令我没有想到 的确在谨慎考虑是否开放模型能力,同时也会遇到合规问题。 赚钱的模型都是自用,现在的大环境难免大部分人会多想,比如“赚钱的你不自己用,你会开放?” 我也是想和大佬们探讨下可能的路径 |
12
kdj933 OP @BeautifulSoap 谢谢建议
|
14
kdj933 OP @Inn0Vat10n 谢谢!确实回撤做的不好
|
15
kdj933 OP |
16
kdj933 OP @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? |
17
kdj933 OP @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? |
18
kdj933 OP @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。 |
20
frankies 222 天前 via Android
普通人别浪费时间浪费生命在这些东西上。如果自认不凡可以稳定跑赢市场,去面试几个量化基金研发就知道自己斤两了,比如幻方等量化基金四巨头,能应聘上再深入研究不迟。
|
22
kdj933 OP |
23
GoogleQi 222 天前
是否是因为去年的各种暴跌 1 月份的暴跌,2-3 月份的上涨,让你误以为数据参考有意义?
|
24
kdj933 OP @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 |
25
czfy 222 天前
quant 在金融市场已经出现很多年了,机器学习也早就用了
不过肯定不是只用过去股票指数预测未来,有大把其他特征 |
26
hello2090 222 天前 via iPhone
还是羡慕大佬啊,我这种没技术的就没法搞这个,只能安心买美股了。
|
27
chanChristin 222 天前 via iPhone
@kdj933 #22 我以为用啥高深理论反驳呢,结果是 gpt ,没绷住。
|
28
ttvv123 222 天前
一个这么牛逼的技术,发财只需要时间。
|
29
gransh 222 天前
你知道 3 个月收益 20%意味着什么吗?你已经远远超越了巴菲特。
你一年收益率翻倍,如果你现在有 10w ,只需要 10 年,你将拥有 1500w 资产。 所以你根本不用焦虑规模 |
30
Sawyerhou 222 天前 via Android
曲线看着的确是周频交易的,建议再观察一段时间实盘,并把回测周期往前移,并扩大股票池
要加杠杆直接投私募的基金经理岗,简历上写你有成熟策略需要资金,分成坐班硬件资源都能谈,还能给你介绍投资人和渠道 |
31
jichangee 222 天前 via iPhone
时间太短了吧,按你这样说,我刚进股市那会 2020 年,买的消费股收益也可以到你这个点,那我就是股神了吗?
|
33
grindsgears 222 天前
你不是做了 15 年吗? 放个两年左右的收益率吧
|
34
bravecarrot 222 天前 via iPhone
楼主卖课吧,请你割我
|
35
blufaux 222 天前
你这玩意能在股市赚钱,你干嘛不自己赚钱?和股评家一样
|
36
Gekou 222 天前
起码十几年有多个牛熊周期,看年盈利/回撤,一年翻倍易,三年翻倍难
越是简单的系统越能受不同的市场检验,只用 A 股作为训练表示..未来的 A 股还是 100%的 A 股吗?🤔 |
37
SilentOrFight 222 天前
你的实盘就走了 24 年初这几个月的小牛市就飘了?
起码走个完整的一轮牛熊周期验证你的模型才足够~ |
38
purringpal 222 天前 via iPhone
在你口中说出“悲观者正确、乐观者前行”,作为后者,感觉有被冒犯到… 只能说 A 股韭性果然跟时间长短无关。
|
39
likooo125802023 222 天前 1
你当 AI 神噢
它能读懂人性吗? 读不懂就免谈。。。。。 |
40
likooo125802023 222 天前
补充:股市其实就是人性
甚至在中国来说,再牛 B 的模型不如一个红头文件。 |
41
testonly 222 天前
@kdj933 #18
关于有人质疑能赚钱为何不自己赚的这点,我倒可以为你说两句,以股市来说,你这个不算是短期收益非常高的那种模型,谁有这个都希望有大资金合作,就算厉害如巴菲特都不是全部自己的资金。 至于方法上面我也说过了,你的模型要得到市场认可就去做实盘直播一段时间,打出名气自然有资金。不要去计较让人白嫖一段时间,要打名气就要有牺牲,行大事者不拘小节。 但需要另外说一点,你要做直播实盘可能要小心量化自动化交易之类的词,因为理论上来这个国家是不让玩的,有些东西可以做但不可以说,你没名气没赚钱时没事,但有名气赚大钱后就难说了。 |
42
kdj933 OP @chanChristin 不是 GPT 不是 GPT 不是 GPT
|
43
Rrrrrr 222 天前
A 股大部分都是人为控制
|
44
kdj933 OP @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
|
46
kdj933 OP @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
|
47
Plutooo 222 天前
收益率为 20.57%还需要变现吗,这不偷摸着乐自己好好赚
|
48
kdj933 OP |
49
kdj933 OP @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 |
50
oshio 222 天前
实盘时间还是太短,我更好奇你历史回测数据怎么样,敢实盘加杠杆上想必各项指标都十分惊艳?
|
51
adfs 222 天前 via Android
华尔街一堆做这些的人,可能就 a 股有市场
|
53
kdj933 OP @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
|
54
kdj933 OP @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。
|
55
kdj933 OP @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 |
56
kdj933 OP @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?
|
58
kdj933 OP @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。 |
60
tLbf2p3UC4BM3H1N 222 天前
A 股能通过预测来赚钱?
A 股跟你讲的是数据?讲的全是人情! |
61
kdj933 OP @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。
|
66
xuanbg 222 天前
你焦虑的根本不是规模而是收益率。如果真的能达到 3 个月 20%的收益率,你还会担心利滚利滚不起来?按你自己说的初始资金 50 ,那么到年底就是 50 * 1.2^4 = 103.68 ,直接翻倍了。不用多,3 年下来就是 8 倍。差不多就能到你认为舒服的资金量了。你在担心什么?
无他,你在担心这个 20%的收益率是虚的! |
67
kdj933 OP @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。 |
68
rus4db 222 天前
众所周知,炒股最赚钱的是教别人炒股。你炒我教你,我炒我不炒。
什么深度学习科学算命,自己不要用。拉个群,包装一下,卖给别人用。(滑稽) |
70
oshio 222 天前
@kdj933 这不是问题啊,你可以用截止 21 年的数据测 22 年,少一年数据无非是结果差点,总不至于无效了吧。主要是你上了杠杆,如果出现 23 年没有过的大回撤你心理上能抗住吗?
|
71
kkk9 222 天前
能机器学习大数据预测的话,那我家祖传的天干地支预测应该更准确,直接能算未来😃
|
72
Memoriae 222 天前 1
回测下长期夏普、信息比率吧,不知道你讲的是否只有涨和跌的二元分布,还是算的实际预期分布。
然后就是拟合问题,你实际操作时间太短了,不知道里边的因子对现实市场的敏感程度。 还有交易系统,预期止盈、跟踪止损,由于提到了杠杆保证金交易,风控必须考虑在内的,仓位管理。 模型得交叉验证 bootstrap 之类的(想必你也知道),还有如何动态调整最优化参数。 楼主别把那些外行的话放心里,很多人就是不相信量化投资的。 如果模型运作长期良好,可以作为外包将服务卖给私募,也可以是和量化的软件(某方)合作。 |
73
kdj933 OP @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 |
74
haha2333haha 222 天前 via iPhone
我是亚洲某著名商学院读 finatech 的,
如果有志愿入行量化的话, 建议读 stochastic process, 十分好的书,从中受益良多 |
75
kdj933 OP @haha2333haha 谢谢
|
76
kenvix 222 天前 1
你要是觉得这玩意真能帮你预测股市,那我们这些 AI 民工早就游艇嫩模了😅
|
77
sz369 222 天前 1
最最最顶级的对冲基金,文艺复兴的大奖章基金年化也才 38.3%
|
78
kdj933 OP @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 |
80
pp22 222 天前 via Android
预测股市早在永乐大典就记载了,不去学习永乐大典,这些歪门邪道
|
81
daimiaopeng 222 天前
A 股不是自由市场.....机器预测不出人为干预的经济....
|
82
liuxyon 222 天前
能预测一下什么时候改朝换代?
|
83
uCVqn130hR86WDU8 222 天前
@daimiaopeng 也不是不行,如果这种干预有规律的话
|
84
kdj933 OP @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。
|
85
Eissen 221 天前
和走势相关性太大,再跑半年吧
|
86
Memoriae 221 天前
借楼提下随机过程和时间序列,差分处理能变得平稳,残差的 ACF 和 PACF 图不一定逐渐下降并拖尾落在合适的标准差内;
例如要研究周期股/周期行业指数,有要确认底层数据的周期性,像生猪周期就不一定能解释了,存在趋势性(能代表整体物价的指标)和周期性(季节性调整),然后把这些外生性变量和内生性工具变量带进时间序列公式中,像研究电力、货运量都很有用; 研究金融资产我认为用时序是一个大坑,例如用时序很容易做出基于 ARCH/GARCH 的波动率策略,但是现实中波动率的分布是尖峰肥尾的,也就是样本波动率被低估的。 可能是我没入门,一直怀疑随机过程/时间序列的量化策略的有效性,还是认同目前主流的多因子策略...😭 希望大佬们能给点思路,谢谢。 @haha2333haha |
87
Altairvelvet 221 天前
这个论坛里面,狗日的喷子还是比较多的。
他们不会给这个论坛贡献任何东西,只会质疑你的目的,以及发泄他们的焦躁和不满。 楼主你可以无视那些傻屌。 |
88
bzj 221 天前
从 1 月 1 日算起,极大可能是刚好买在低点
|
89
Troevil 221 天前 via iPhone
你算算 20%的的复利 有啥担心规模的,几年后你将超越中国首富
|
90
wskymark 221 天前
开信用卡全搞上,还有现在许多门路能搞到年利率不到 4%的贷款,3 个月 20%,一年打 8 折也有 60%,爽起
|
91
Sawyerhou 221 天前 via Android
|
92
exploreexe 221 天前 1
为啥这么想不开 搞 A 股
拿美股的数据来搞不好么 |
93
kdj933 OP @exploreexe 确实美股数据更容易拟合
|
94
nmap 221 天前
牛逼,做了 3 个月盈利了就准备来找资金了,梁静茹给的勇气
|
95
hackingwu 221 天前
我很认可你说的这个方式,我是一名后端程序员。能不能教教我们怎么做?
|
97
kdj933 OP @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??
|
98
Inn0Vat10n 219 天前
DL 搞量化交易这条路没问题,国内外 top quant fund 我了解的几个都是大范围使用了深度模型,业绩也都很好。不过肯定不是 OHLC 直接喂的,中低频,尤其是国内 A 股量化私募还是很依赖多因子那套,因子的质量很重要,线上几千个因子,你拿线性那套去拟合早就不靠谱了
|
99
kdj933 OP @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。
|
100
Inn0Vat10n 219 天前
@kdj933 可以按 barra 分解下收益来源,我看你图里收益主要都是二月那波,那段刚好是年后小票回弹,你的持仓可能主要都暴露在 size 上了,收益分解可以看到你赚的到底是微盘的 beta 还是真的 alpha
|