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kdj933V2EX 第 610414 号会员，加入于 2023-01-15 05:56:26 +08:00 |
yeungpage
| 请教各位大佬，研究了一套深度学习方法，预测 A 股涨跌，.... 投资 • kdj933 • 93 天前 • 最后回复来自 kdj933 | 107 |
kdj933 最近回复了
93 天前 回复了 kdj933 创建的主题 › 投资 › 请教各位大佬，研究了一套深度学习方法，预测 A 股涨跌，.... |
121 天前 回复了 kdj933 创建的主题 › 投资 › 请教各位大佬，研究了一套深度学习方法，预测 A 股涨跌，.... |
@runtousa Q2 表现也不错，最近几天极端行情，超跌模型是失效状态，空仓，模型有效后再进行操作。
总体感受就是：原来的量化策略让我骑上了自行车，有 AI 模型加持后骑上了电动自行车。现在要想退回去骑自行车，就会感觉有些不适应，不太能接受。
总体感受就是：原来的量化策略让我骑上了自行车，有 AI 模型加持后骑上了电动自行车。现在要想退回去骑自行车，就会感觉有些不适应，不太能接受。
215 天前 回复了 kdj933 创建的主题 › 投资 › 请教各位大佬，研究了一套深度学习方法，预测 A 股涨跌，.... |
@chenjia404 已经回复了 请见#103
215 天前 回复了 kdj933 创建的主题 › 投资 › 请教各位大佬，研究了一套深度学习方法，预测 A 股涨跌，.... |
@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！
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！
216 天前 回复了 kdj933 创建的主题 › 投资 › 请教各位大佬，研究了一套深度学习方法，预测 A 股涨跌，.... |
@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。
217 天前 回复了 kdj933 创建的主题 › 投资 › 请教各位大佬，研究了一套深度学习方法，预测 A 股涨跌，.... |
@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？？
218 天前 回复了 kdj933 创建的主题 › 投资 › 请教各位大佬，研究了一套深度学习方法，预测 A 股涨跌，.... |
@exploreexe 确实美股数据更容易拟合
218 天前 回复了 kdj933 创建的主题 › 投资 › 请教各位大佬，研究了一套深度学习方法，预测 A 股涨跌，.... |
@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。
219 天前 回复了 kdj933 创建的主题 › 投资 › 请教各位大佬，研究了一套深度学习方法，预测 A 股涨跌，.... |
@sz369 也许 Q2 就有回撤了 😊
219 天前 回复了 kdj933 创建的主题 › 投资 › 请教各位大佬，研究了一套深度学习方法，预测 A 股涨跌，.... |
@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
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
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