大盤 空 (機器學習應用) - 股票

Table of Contents


1. 標的:台指與台指期

2. 分類:空,台指跌43點,台指期跌67點

3. 分析/正文:

1. 預測依據
利用台灣和數個國家的收盤資料來做機器學習/資料探勘
進行每日的台指(TAIEX)和台指期(TX)之收盤價預測

2. 預測表現
漲跌預測成功機率平均65%,數值誤差平均約60點
未來會繼續改善,目前在尋找非價格/交易量的指標

3. 收費...啊 不是啦,是web app
整個成果可透過底下連結觀看,每天早上8:10前更新預測和其他資料
https://memic-prediction-platform.shinyapps.io/TAIEX/
除了預測外,也可以觀賞圖形視覺化的歷史數據

app介紹影片
https://www.youtube.com/watch?v=t04PkwMeJfw
阿豆仔發音是用text to speech,有的發音會有點趣味
如果文法有誤的話,那是我個人問題...

app使用中文說明
https://goo.gl/dHHrxG
備註:使用英文做app是因為windows下的R+shiny,直接用中文悲劇
所以要繞道來中文化 (裡面的台灣指數綜覽3D圖的id有中文化)
未來會陸續完成

4. 線上機器學習DIY
如果有data的人,想要搭配系統內建資料做線上機器學習自己做預測
可再站內信給我,我再貼app連結/測試帳密給你

系統會自己幫你資料前處理/調模型參數,所以只要有data就能做
你的data只會成為雲端上的暫存檔,不會寄給我

不過這個好像很少人會用到,我給朋友試玩沒人在用Orz...
但它又吃資源,所以我就把它設定成另一個app了


5. 其它
在學習機器學習/資料探勘時,除了比賽,也想做些成品
目前市售商品,沒看到有大盤指數每日預測值/線上機器學習
因此就嘗試做看看,希望能對大家有幫助

如果願意推/噓文給點使用心得,對我繼續改良會很有幫助
甘溫啦


4. 進退場機制:(非長期投資者,必須有停損機制)
這難倒我了...
目前還沒計算出適合的停損點 (沒有每日逐筆交易資料)

我是龜仔
如果與預測相反,TX漲個10點就停損 (已經超過平均絕對誤差了)

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All Comments

Rae avatarRae2018-08-16
讚!
Isla avatarIsla2018-08-20
machine learning 推個
Suhail Hany avatarSuhail Hany2018-08-25
推一個
Susan avatarSusan2018-08-27
confusion matrix貼出來看看,65%可能只中一邊吧(漲或跌)
Freda avatarFreda2018-08-30
賠錢的是人不是機器
Annie avatarAnnie2018-08-31
漲跌預測成功機率平均65%...
Olive avatarOlive2018-09-05
差有點多
Ivy avatarIvy2018-09-09
您還要加一個牠是鬼股的變數!
Ursula avatarUrsula2018-09-09
好久沒看到B大的程式選股標的文了
Regina avatarRegina2018-09-12
有賺賠比可供參考嗎?
Sierra Rose avatarSierra Rose2018-09-15
救命
Noah avatarNoah2018-09-17
65%........ 90%再來好不好.....
George avatarGeorge2018-09-17
等等又要有一堆自以為是專家的跳出來了
Liam avatarLiam2018-09-19
推個
Leila avatarLeila2018-09-22
勝率比跟我反著做還低,我建議大家乾脆跟我作對
Anonymous avatarAnonymous2018-09-24
推一個
George avatarGeorge2018-09-25
以後我每天9點PO文,大家來反著做即可
Erin avatarErin2018-09-26
空在高點,大家都知道
Mia avatarMia2018-09-30
Shiny server估計撐不住大家用吧,plotly的圖XD
Erin avatarErin2018-10-03
回文酸的通常用的最爽
Blanche avatarBlanche2018-10-04
給認真推
Ida avatarIda2018-10-05
做的精美給推
Mason avatarMason2018-10-07
剛開始的模型準確度不高是正常的 慢慢train上去就好
Charlotte avatarCharlotte2018-10-09
Belly avatarBelly2018-10-09
我比較想要知道勝率65%有沒有考慮交易成本
Rebecca avatarRebecca2018-10-14
看起來似乎是順勢系統? 預測高低點LAG現貨1天
Joseph avatarJoseph2018-10-16
有趨勢盤較容易獲利 但是盤整盤(尤其是漲跌相間)容易被巴
Zenobia avatarZenobia2018-10-17
想請問每個col是如何做預處理的?看決策樹好像是標準化?
Hedy avatarHedy2018-10-21
很符合現今潮流
Megan avatarMegan2018-10-21
你是冠軍嗎? 比賽的
Kyle avatarKyle2018-10-22
各位仔細看他的趨勢幾乎都平移一個點,我相信你把
過去表現也類為x變數考慮導致
Hardy avatarHardy2018-10-25
65....
Christine avatarChristine2018-10-29
這樣做至少不會太差,但准不准如何有效定義就看個人了
Necoo avatarNecoo2018-11-02
跌-67是漲的意思嗎
Una avatarUna2018-11-05
感謝分享,推
Charlie avatarCharlie2018-11-06
-67...我改回來 好囧 因為我原本是用+/-號 寫跌又寫-
Bethany avatarBethany2018-11-06
有趣給推
Una avatarUna2018-11-08
65%其實不錯了吧
Delia avatarDelia2018-11-12
台股其實做這個沒什麼意義 因為台股漲跌是看大戶心情
Kelly avatarKelly2018-11-13
有趣
Edwina avatarEdwina2018-11-18
推一個 來觀察看看
Hamiltion avatarHamiltion2018-11-22
漲跌acc出來有快70%其實滿強的了..CM看起來也沒問題
Leila avatarLeila2018-11-26
如果以特定區域類股來說 機器學習是有參考價值的 但
說到大盤 目前還沒有有力的論證支持 加油 65%聽起來
很猛
Hamiltion avatarHamiltion2018-11-27
之前有本書就提到machine learning應用在股票 等到樣本數
跟時間拉長到一個地步 漲跌就跟擲硬幣的機率一樣了
Liam avatarLiam2018-12-02
如果能利用數據分析找出同質性關聯性高的個股 再套用model
預測 不知道準確率如何
Hamiltion avatarHamiltion2018-12-03
很強 給推
Suhail Hany avatarSuhail Hany2018-12-08
R Shiny 真的不錯用
Carol avatarCarol2018-12-11
看起來有用到Random forest?
Hedda avatarHedda2018-12-15
大勝
Necoo avatarNecoo2018-12-18
今天預測好像差200點???
Oliver avatarOliver2018-12-21
方向對 不過點數差異甚大