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使用RNN,LSTM和GRU來作交易。 - 股票

Barb Cronin avatarBarb Cronin · 2018-12-11

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分享一個我覺得很棒很新的文章

原文在此

https://www.quantinsti.com/blog/rnn-lstm-gru-trading

裡面講解實作了如何用 RNN, LSTM和GRU來訓練類神經網路NN

很訝異用NN來作股市交易的進展竟然如此神速

這些範例給一個高中生或是大學生來演練都沒問題吧?

我自己剛好最近研究ML

也玩了一些Python範例和套件

覺得整個概念真的很易學

他最後秀了股價擬合圖 誤差非常的小

當然 預測股價可能就沒辦那麼準了

但我覺得要當成天氣預報一樣

準確預測一兩天內的走勢是非常有可能的一件事

就分享給各位

順便拋磚引玉

了解一下大家對於用NN來作交易的想法為何

有人願意討論的嗎????






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All Comments

Hardy avatarHardy2018-12-13
真的能穩定獲利才有意義阿
Olive avatarOlive2018-12-14
又來惹
Daniel avatarDaniel2018-12-16
不能穩定獲利的再炫砲也是沒用
Zora avatarZora2018-12-17
目前來說用程式單就好，AI 還沒這麼行
Eden avatarEden2018-12-17
你每天都用前一天數字預測隔天誤差也很小
Kelly avatarKelly2018-12-22
在市場狀況穩定的情況下或許有用 不過今年...
Carol avatarCarol2018-12-23
去看two sigma今年的績效不就知道了？除非你比華爾街還行
Lydia avatarLydia2018-12-24
我覺得應該拿80%賠錢散戶進出去train一個超級AI散戶，
然後設定反著做，勝率應該很高
Ula avatarUla2018-12-26
選我選我 我的操作都反做就會賺大錢
Frederic avatarFrederic2018-12-26
建議你先弄一個預測漲跌就好，勝率高再去預測點數
Oliver avatarOliver2018-12-31
是分類器阿，主要是要餵啥才是重點
Vanessa avatarVanessa2019-01-03
你要有過去所有資料 光爬蟲就要一段時間
Quanna avatarQuanna2019-01-04
多久需要重新訓練一次
Belly avatarBelly2019-01-08
可以問一下學校教授這麼會 幹嘛還只是教書 不去市場賺錢?
Enid avatarEnid2019-01-12
回樓上，我是不知道很多教授有沒有賺錢，但我知道很多在
投資決策組裡面的回學校兼課 給你參考
Barb Cronin avatarBarb Cronin2019-01-16
會賺不一定要全職，而且很多漂亮的解需要假設，市場不一
滿足這些條件
Jacob avatarJacob2019-01-17
直接買人家寫好的AI來用不就好了 還不用傷腦筋學AI
https://youtu.be/G-HsP8daGhM (純舉例 非廣告)
Quanna avatarQuanna2019-01-17
人家的AI就直接給你買進賣出訊號了
Emily avatarEmily2019-01-17
而且落後指標都是公告後才不準，好賺的幹嘛跟你說
Barb Cronin avatarBarb Cronin2019-01-21
mistel 我隔壁坐做個博士，交易跟市場還是有差別，直接下去
Jessica avatarJessica2019-01-25
做比分析老半天有用太多。
Leila avatarLeila2019-01-29
不過AI如果這麼厲害幹麼還要拿出來賣錢 留著自己賺就好了
Ursula avatarUrsula2019-01-30
樓上你的想法我也想過，不過上市櫃公司不是也這樣嗎？
公司這麼賺幹嘛讓一堆人來分錢，私募不就好了
Oliver avatarOliver2019-02-03
分析師這麼準，看嘛教你做XDD
Jake avatarJake2019-02-06
我舉個簡單例子。主力可以維持價格在成本虧損的狀態下
維持5年 甚至更久。卻用一個禮拜內把價格拉升
到獲利
Suhail Hany avatarSuhail Hany2019-02-06
單單買的價跟量 都要分析
Elizabeth avatarElizabeth2019-02-10
誤差很小XDD 你要不要放大看看
Genevieve avatarGenevieve2019-02-10
而且主力是看每天交易的價跟量控盤不是說 我今天預測
漲就漲
Odelette avatarOdelette2019-02-12
我還能讓他更小 預測完一天就把資料加到training data
裡 train完再預測下一天
Tom avatarTom2019-02-14
你這不是重建模型而已? 還是說你連預測的都放進去
Irma avatarIrma2019-02-18
這不就 RNN 概念?
Adele avatarAdele2019-02-23
建議你用A3C
Ina avatarIna2019-02-25
對學術研究者講實務差異就像對牛彈琴一樣
你還是快點去發paper吧
Elizabeth avatarElizabeth2019-02-26
就叫你自己進市場操作就知道差異是啥了 又不敢
Necoo avatarNecoo2019-02-28
你賺幾倍了 我一直輸錢
David avatarDavid2019-03-02
工具大家都有，重點在於你餵啥資料，算好自己先去每天看
Jessica avatarJessica2019-03-05
準你在下單就好，不過最好先從指數，個股主力色彩大
然後多注意國際政策，波動不會每天一樣
Erin avatarErin2019-03-07
預測漲跌倒不如預測如何行動才能最大化穫利
Connor avatarConnor2019-03-09
弄個svm分類漲跌因素看看
Joseph avatarJoseph2019-03-12
程式交易弄半天會感覺我到底是來交易賺錢還是來寫程式
Todd Johnson avatarTodd Johnson2019-03-15
股板上的神人們似乎不需要AI甚至也不使用程式交易
Lily avatarLily2019-03-17
交易本來就不需要另外寫程式啊 這些都是輔助
至少目前就只是輔助
沒有這些東西 每天矇著眼睛猜漲跌也可以交易啊
Anthony avatarAnthony2019-03-20
我自己的經驗是 預測短期1~2天很難準 但是中期的效果還不
錯
像猜一兩天的漲跌幅 可能還沒那麼實用 猜一兩個禮拜的漲
Edith avatarEdith2019-03-24
跌幅 就會很厲害了
Charlotte avatarCharlotte2019-03-25
程式交易不就是要100%相信程式 應該不只是輔助
Olivia avatarOlivia2019-03-29
如果只是選擇性參考程式交易 那應該有參考等於沒參考
Isabella avatarIsabella2019-03-31
程式本身就是作者交易邏輯的延伸 幫忙節省時間跟精神
Lucy avatarLucy2019-04-04
AI的盲點在你沒辦法容納所有可能的變數
包括量化的跟質性的
Olivia avatarOlivia2019-04-09
好的feature 就算不用ml一樣賺飽飽
Connor avatarConnor2019-04-13
而垃圾一直做最佳化 deep learning還是垃圾
Edwina avatarEdwina2019-04-17
實際交易去觀察才是正解 說真的有時簡單的策略爆炸
個幾個月都會懷疑人生了
Genevieve avatarGenevieve2019-04-21
更何況用黑盒子算出來的 一開始方向對比用那些炫砲
的技術重要的多
Quintina avatarQuintina2019-04-24
沒做過的都覺得很炫炮很神，自己去做就會知道問題出在哪
Mason avatarMason2019-04-26
結論前面已經有人講過了，真的那麼簡單學校教授早賺翻
Margaret avatarMargaret2019-04-29
不用理酸名。起手式相信系統。然後去打電動
Tracy avatarTracy2019-04-29
真正賺錢的人不會輕易跟你講key know how在那邊，只想學
Lucy avatarLucy2019-05-03
一招半式就以為能長期穩定賺錢的還是早點洗洗睡比較實在
Isla avatarIsla2019-05-05
分享而已怎麼那麼多人7pupu
Valerie avatarValerie2019-05-09
呵 我隨便預測誤差都能在10%內
Robert avatarRobert2019-05-12
沒那麼簡單，但是值得前進的方向
Gary avatarGary2019-05-16
預測天氣跟股價差很多吧 一個有物理意義 一個是統計
Robert avatarRobert2019-05-19
厲害
Mason avatarMason2019-05-23
低能兒才發這種文章 無腦的人你用什麼都無腦
Margaret avatarMargaret2019-05-26
你乾脆用snn算了= =