Re: [請益] 好像不常聽到工程師研究程式交易?
因為DIY的話雜事一堆 很多人懶的做吧
而且有用的資料通常是要付費的
所以想嘗試就買商用付費軟體先入門 市場上很多自己找我不業配
那些軟體的價值在於各種回測與分析方便很多 不用DIY
不想花錢又能吃苦耐勞就手動上網找資料也是可以的
想獲利重點是有能獲利的策略 手動或程式其實不重要
新手想入門程式交易就最簡單就自己買書 我記得有很多本
而且YT上就有很多賣課程的會介紹初學者內容 我猜是用來釣魚吧
但那些內容確實可以用來入門
我上面說的是指 週 月 季 年 之類的波段交易
要拼短線頂多是日內當沖1或2次就到極限了
要是能日內5次10次那真的就是天生神力 正常人別想
如果你想的是HFT那種極短線或是大小台套利 那還是要去法人自營部或避險基金
因為入門的門檻很高 有可以入門的資金 那不如直接躺平退休
※ 引述《abc7360393 (小貓z)》之銘言:
: 是我阿肥啦 是個資歷極短的菜雞軟工
: 剛工作沒多久 所以很多問題可能有點蠢
: 不是反串也不是鬧版 請見諒
: 話說阿肥我啊 以前不是學電資本科系的
: 當初最一開始想學程式的初衷
: 就是在大學的時候 我給自己一筆額度 就當作去賭場一樣
: 學個經驗回來 當沖、波段交易我都做過
: 經驗是學到了一點 但輸了個一敗塗地
: 後來有些機緣巧合
: 我畢業後念碩士期間想做的工作換呀換的
: 當然還是有持續在學習程式
: 最後好不容易讓我混到了個工程師的職位
: 我就想起當初的初衷 想說閒暇時刻來做個side project吧
: 但我又想到 感覺台灣做program trading的個體戶好像挺少的
: 但這到底是為什麼呢?
: 仔細想想 接API、寫策略、設計回測、風險控管、下單這
: 些對工程師來說都一點不難
: 如果找個數理、統計比較強的人來搭配
: (甚至不用 一些比較學霸的工程師自己就會了吧)
: 應該就有能力自己開發演算法了
: 退一步說 就算不會演算法 也能把自己平時投資股票的策略自動化吧
: 想請問為何好像很少見到工程師很熱衷在做這塊的?
: 我先打個預防針怕被罵太慘:
: 1. 實際上不少人做,只是我是菜雞所以不知道
: 2. 有某個主要的技術難點
: 3. 門檻太高,一個人要懂金融市場的運作規則、
: 軟體工程、數理 & 統計等等的知識,工程師下班沒那麼多力氣學
: 我比較能想到的大概就這幾樣,認真發問大家溫柔點R
: btw 如果有資歷不是太深的前輩
: 想一起研究切磋、練習做side project的話 非常歡迎站內信聯繫喔
: 阿 有前輩願意指點當然也歡迎
--
:)
你寫程式的....一般人交易是算分鐘的 所以你要有本
如果是算小時的 那真不如用一般分析
這很多油土伯都有在介紹 不過最後一堆賣課程啦
程式的功能很多 不是只有盯盤下單 各種多元資料的分析整合也很好用
能賣課程的話,誰要交易啊!!!!!! 交易有風險,收學費沒
有風險,所以有機會的話,收學費才是王道
因為這都是在騙人買課程啊,傻了嗎
根本就沒有什麼能獲利的『策略』
可以吃魚餌就好 不要上鉤 對初學者來說 想要躺平入門的話 那些課程還是能當懶人包來用 當然 真正想賺錢還是要靠自己 找到屬於自己的交易系統 而且 真的有不賣課程的人啊 像菲比斯不就是了
是啊 只有龜了還要交手續費&學費的策略哦XD
大家的心態都好黑暗啊 雖然賣課程真的很黑 還是找的到一絲曙光啊
其實就是人性,不敢手動才交給自動做不是嗎?
是因為手動快不過自動 還有懶惰 不敢手動的人心態不行 用自動來騙自己 終究會輸
※ 編輯: ProTrader (60.248.254.207 臺灣), 10/29/2023 11:51:58推"不敢手動..用自動來騙自己..”這句
"不敢手動..用自動來騙自己..” 經典給推 但大多數時間
是因為盯盤很懶,再來是不夠窮
資料分析哦....其實不懂時先花錢是好事
當然你也能純看盤 看線的也是可以
除非要玩很大啦....不然資訊分析有限XD
說到底 有用的資料也是要$$ 啊
你這是法人思維 所以你應該是在大公司裡 用錢能解決的問題就不是問題 這種有魄力的想法跟我這種散戶不同 我會想盡辦法去找出各種可能的資料分析與處理 然後測試效果 光是Tick跟K線的處理過程我就測試過很多不同想法 最佳五檔買賣報價的Tick也可以產生K線 這跟成交Tick的K線就會有關聯性可分析 接著買賣價報價數 買賣價內外成交.....這就有很多組合 然後像台指還能跟台指選擇權的Tick做分析 這還只是最基礎的資料 然後是公司財報 再來是產業資訊..... 如果能爬蟲網路上的各種相關資訊 就會有更多可以分析的資料 就算是免費資料 如果好好深入研究 也能寫很多篇博論
第一個是 要有一定規模才找得了工程師啊XD
開始當然是身為工程師的自己DIY啊
再來是很多資訊分析 如果來源不好也是白做
當然不是說免費不好 只是用途不同
台灣的證交所期交所有提供高品質的免費資料 超佛心
最後什麼tick 分析這種 我沒做台指不知道 不過就我
經驗來說 這會很針對某幾股 而且會拖累運算
這是domain knowledge的挑戰 會分析tick才有用 不然就只是一堆雜訊 tick轉換成K線可看成一種破壞性壓縮 所以運算是假議題
通常策略轉化成演算法上都會技術的<=工程師是考慮這
困難的是策略哪來 太簡單通常沒用 像是前面提到的纏論是有水準 但實務上 轉成演算法 很可能每個人實作結果都不同
至於什麼長期公司分析研究 這不是我專長
這就要主動接觸產業知識 最好自己是員工 像是頻果員工就會有優勢
我是個阿宅工程師 但我知道大家最近都用某些方法一
次推進分析速度 所以這個要自己做真的不如買XD
初入門真的用買就好 真的有作出成果再完全自己DIY
※ 編輯: ProTrader (60.248.254.207 臺灣), 10/30/2023 01:55:36運算不是假議題或是沒遇到? 我沒做台股嗯災
你跑跑看SC 掛幾個簡單回歸就可以了
我沒有交易domain knowledge 因為這一般我也不會碰
到 這種東西每個人不同 算是個人的能力所在
要交易獲利 我是覺得這比很厲害的模型很大的機房最短的傳輸距離還重要
分析tick這種事....a....套模型回放->PWL 我只能說
這種時代尖端方法我現在已經不用了 回到傳統技術指標方法 以前我有用也是只針對最新的資料 短短一小段做分析 台指的話每天報價tick數多的時候可達20萬 通常也會破10W 換成秒K-18000筆 分K-300筆 小時K-5筆 跑不動就減少資料是最簡單的 因為資料筆數多跑出來也不一定有用
這麼多了 現在流行的是NN做的
如果你要看整向或是大於某數字的分析量 你做完決策
的當下那個點就過了....
一天你大概只有兩小時左右的窗可以玩
窗太長不行就用比較短的
還要分不同階段做盤勢資訊等的分析 當然有工人智慧
的話是還可以啦 但這就是憑手感
我實測就是人機協作效果最好
全自動系統的話目前我遇到散戶用得少
多是賠錢居多XD 半自動其實還是大部份人首選
除非是要高頻或是套利又或者是大規模的多商品交易 對多數散戶來說 全自動根本沒必要 就算是法人 沒要同時交易多個商品 全自動也是很多餘
推一下mm 我也都是用半自動dll做濾嘴跟跑回測而已
你說的才是比較常見的程式交易方法 樓上說的要大型法人才用的起
下單跟停損還是靠自己比較有意義
就人機協作效果最好 現在自駕車要真的全自動也是很難啊
※ 編輯: ProTrader (60.248.254.207 臺灣), 10/30/2023 15:09:43寫程式來回測, 分析策略, 半自動下單, 就已經贏很多散戶了
會賺的也都默默在賺 XD
1988 82
1992.5 82
到也不用法人啦 有bloomberg terminal 的+ fingpt
或是bloomberggpt 撈撈資料做分析 還是可以的
(非台股)一般人做就是持倉後 由機器幫你在預設位清
倉或是停損 你就是trailing 就可以了
那簡單的自動購入就是加幾條分析線聚合後做判點分析
如果是美股 Alpaca+chatgpt 就能做資料分析+盤勢分
析了 這樣也不是太難的事
正常人如果是叮盤的 有機器幫忙清倉或是獲利了結是
個好事 穩定的產品基本上都能做到獲利
現在愈來愈難做了 都是AI拼AI.... 都在比錢啊
你這邊說的比較像正常人能作的 RNN LSTM 強化學習 生成式模型 分段線性迴歸 transformer diffusion..... 正常人連看都不想看 看也看不董 更別說就算想作電腦也買不起 然後其實domain knowledge才是決勝關鍵 有些模型真的多餘 不要迷信那些很厲害的AI模型 要真的了解模型與股價的關係 像分段線性迴歸 都會分段了 那每段的分界點不就轉折點 是轉折點就低接或高空就好啦 幹嘛還去迴歸 如果分段點不是轉折點那迴歸出來的迴歸線就是多餘的 很久很久以前我就試過用我的工人智慧找轉折點然後轉折點之間用簡單迴歸線連接 後來就發現迴歸很多餘 如果我找低檔轉折正確 那就低接啊 反之我找的轉折點錯誤那幹嘛還去迴歸 原po真的可以試試 找個頭部當成低檔 然後畫上漲的回歸線
※ 編輯: ProTrader (60.248.254.207 臺灣), 10/31/2023 14:29:2524
首Po是我阿肥啦 是個資歷極短的菜雞軟工 剛工作沒多久 所以很多問題可能有點蠢 不是反串也不是鬧版 請見諒 話說阿肥我啊 以前不是學電資本科系的 當初最一開始想學程式的初衷4
工作與HFT相關 我覺得原po會有這樣的疑問是因為原po對交易策略有興趣 在我認識的人中真的對策略(演算法、回測)有興趣的人其實沒有想像的多 多半是更保守(投資指數型ETF) 或 更主觀判斷XD 至於實務上沒有人討論的情況 多半是2
其實這跟股板比較有關。 簡單說幾個我的觀點。 1. 會賺錢的方法自己賺都來不及,還會免費分享給你? 2. 掏金熱的時候賺錢的都是賣鏟子的人。 回到為何台灣個人工程師不太幹這種事?2
首先我就是讀商科 後來對寫程式有興趣 所以跳槽工程師 剛好又接觸到程式交易有興趣 後來就自己寫程式交易 只能說這門檻不低啊5
程式交易不少人在做,但工程師做程式交易的確實很少。 簡單來說,程式交易的金融部份,門檻並沒有很低,多數工程師都懂得不夠多, 所謂的不夠多,是說你不懂得怎麼開發策略,只能靠自己胡亂拼湊策略做回測, 這樣的實際執行結果,通常是贏不過大盤的。 只看理工科系背景的話,軟體工程師並沒有比其他人更強。1
問題在於你想要用程式幫到你交易的哪個部分? 如果你是要快進快出賺極短線的,你打得贏大公司的HFT嗎? 交易成本賺得回來嗎? 配備不夠好資料不夠多就是去送錢給人家 如果你只是想要量化波段或長線進出場點,那已經有很多分析的系統可以直接使用 也不需要自己手寫程式花時間,波段長線的買賣也少,手動一季可能點個幾次而已12
難在基本分析啊, 基本面這些琢磨清楚了又發現基本面再加上人工觀察價格行為就可以...... 有一種程式交易是高頻交易, 高頻交易需要低手續費\spread\傭金\設備\速度\基本面, 重點又不單只是程式交易了。5
對於這個主題剛好有上過相關的課程,其實要講究的東西遠多於策略和程式實作,實際上 有更多細節 當年系上曾經有一門課是金融科學和Data Science的課 老師是從美國請來授課的工程師,他在google的時候就和一群同事嘗試玩過程式交易 ,玩的就是這篇所說高頻交易。需要顧慮細節東西大概跟引述的文章提到的差不多7
這個要看,因為他們是在美國,寬客一堆的國家,所以競爭激烈 以前老闆也跟我說過,他說台灣競爭沒那麼大,而這個市場就是個賽跑遊戲 你需要的是跑贏別人 所以大家在談 高頻交易 與 程式交易 時,還是有區別的 高頻交易就跟你講得一樣,甚至會用FPGA來寫通訊協議還有下單,有些策略需
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[心得] 量化交易起頭篇希望藉這篇起頭文和量化交易同好交流,歡迎來信, 若有line或是Telegram群,或是論壇還請分享給我 部落格版本 (正文開始) 這是長榮套在202元努力寫程式脫魯的血淚文,話不49
[情報] 高雄免費程式入門教學***前言*** 哈囉大家~ 這次舉辦的是免費的基礎程式教學活動 2020年辦過覺得效果還OK 剛好最近比較有空 想說再來辦一下幫助有需要的人 而且能跟不同領域的人交流也蠻有趣的~45
[情報] 免費程式入門教學-Part2哈囉大家~ 去年約莫這個時候辦過一次免費的程式教學,覺得還蠻有趣的,能跟不同領域的人交流 也很棒! 剛好最近比較有時間,想說再辦一次看看~ ***前言*** 上次前前後後大概約了十幾位出來,但報名人數比我預期的多很多,沒有約到的先說聲23
[心得] 以技術分析做程式交易操作看大家討論這麼熱烈我也來發個廢文(?)分享一下 常常有看到有人在戰技術分析以及程式交易有沒有用 我也來講一下我與程式操作交易的故事好了 我自己業餘開發股票程式也一段時間了,我會把開發的時期大約分成三個階段 第一階段是程式選股,11
Re: [請益] 現在的軟體市場飽和度: : 各位大大好 : 想請問軟體工程師目前在市場的行情如何? : 目前25歲,四大畢業是做自費的兒童復健師,薪資大概43-48之間再跑。 : 雖然可以再往上多10k左右,但差不多是到頂了而且會有體力上的限制(整天彎腰抱小孩7
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[問卦] 軟體玩膩了想玩硬體怎麼入門?我原本是學python程式語言,主要在做的事情 就是簡單的資料科學,還有各種應用程式層級 的事情。今天我知道台灣終究還是做硬體比較 強,想要開始懂一點硬體的東西,我該從哪裡 入門呢?2
[問題] 想轉職走程式設計對於課程選擇有些迷惘小弟今年 28 歲, 目前從事資訊硬體維護的相關工作, 一直有念頭想轉職走程式設計這塊, 目前有自己做了很多功課, 也知道非本科系要轉程式有多難, 考慮許久還是想嘗試看看。 我知道程式語言只是工具, 重要的是對寫程式的邏輯, 目前選擇了很多人推的 Udemy Python 劉老師的課程入門, 學起來沒什麼大問題, 自己還蠻喜歡 Python 的程式語言, 可惜爬文的結果告訴我, 非本科系想要比較好找工作, 似乎只能從 C# 和 Java上選擇才是最好的, 這點不確定正不正確 最近從104上面搜尋 Python 的職缺似乎快追上 Java 了, 然後拿 C# 和 JAVA 做比較的話 C# 又比較好入門一點, 所以我的認知沒錯的話應該會選擇資策會的 C# 課程, 但是不確定自己的決定正不正確, 或許套用到業界又有不一樣的看法 想詢問版上有經驗的大大們對於以下課程會給予什麼樣的看法呢? 或是有什麼其它課程可以推薦的呢? 非常感謝 !