[心得] 2023使用機器學習選股的年報
過去每年都是自己憑感覺玩,處於那種賺了抱不住,賠了一停損馬上漲
只會google以為kd<20可以進場,kd>80準備要出場
或是覺得營收很好欸,結果進場一路崩
最後搞到賺的吐回去甚至還賠,然後就心態崩潰不玩了,但過一陣子又手癢那種輪迴
所以我自認我沒有玩股票的天分,那所幸我研究所玩過一點機器學習(但不是用在股票)
就想說自己搞不懂,那我就讓機器模型幫我搞懂,跟我講要買什麼就好
以下紀錄2023年的過程,但其實模型2022年8月開始實戰,那時候是125萬
2023年開始成本:141萬
年底損益:43萬+18萬股息
對帳單:https://upload.cc/i1/2024/01/01/AYbTO4.png
選股買賣週期:每個月all in
Input:一點點基本面+一堆技術指標共45個特徵
Training範圍:2005~2015
Testing範圍:2016~2022/7
模型:Weighted Ensemble
(類神經網路+XGBRegressor+ARDRegression+KNeighborsRegressor+ExtraTreesRegressor)
Output:模型Ranking後推薦的TOP 3分散投資
過濾:剔除交易金額1千萬以下的個股
(後來還是覺得金額還是太少,但再濾,資料量勝率跟報酬率都會降)
心得:
1.相信模型,很多時候推薦出來我心裡都os,師傅真的要這樣買嗎,kd鈍化了欸
結果過程中間可能會賠,但最後就是會賺
2.找出場機制,因為買賣週期是1個月,但回頭看其實不一定是賣在相對最佳的時間點,一開始我逼自己嚴守紀律一定要時間到才賣,但少賺很多
後來自己套用一些開頭寫的那種kd簡單規則進行出場,並且做一些變化回測看看
結果那種google的到的規則突然有用了
這邊也可以分享"交易量"是最重要的,什麼規則幾乎都要配合量來看
3.整體績效來說應該有贏0050,截止10月也還贏正2,但不知道為何11月開始上漲這一波模型選的股票沒跟到,導致績效輸正2,有點小灰心,覺得自己在忙什麼
可能隨時做好模型失效的準備
以上
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線型選股策略在完全的多頭年 小輸正二還好吧...
模型在大多頭跟大空頭年都會失真,因為這是特殊事件
模型一般在普通年份會表現比較好也比較準,我認為
不熟模型 但這樣應該也是在trade策略嗎,那應該會
有吞吐量的問題,輸正二也還好 你等於拿去跟槓桿比
,那你也可以拿你的策略去開槓。
大多頭年輸正二就算了啦..盤整跟空頭年贏回來就好了
有沒有一種可能面對有趨勢的需要另一種指標?
大多頭跟大空頭才是魚身
有沒有入門推薦?
我漏掉最重要的心得,就是今年是多頭年...
模型沒經過空頭洗禮過...還需要更多時間驗證
結論買正二就好? 困罷數錢 XD
他是前測2005~2015然後後測2016~2022驗證是否有效
機器學習我不懂就從略,不過還是講一下
理論模型本來就不可能達到100%效率,你回頭看只是
因為你看到"未來"走勢才能評斷的,模型當下不會知道
只有我覺得成本141萬股息18萬很詭異嗎 台股有那麼
多殖利率超過10%還填息的股票?
績效輸+2不是問題 如果DD也比+2損更多才是沒用
推 希望可以看到長期分享 很有趣
推
股息18萬是用了榨汁的玩法吧 領息一檔後去領下一檔
大多頭年用這招很爽 填息率愈高週轉率也可愈高
我看盤整盤Ai要怎麼玩
如果永遠都漲確實會贏呀 畢竟回調後 下次往回漲一定
比前一次高
你試試[KD鈍化]買入條件,會不會績效大爆發?
回測就知道答案了
你有做cross validation嗎? 還有你怎麼判斷模型處於
overfitting還是underfitting? 你data選的時間區間
的邏輯是?
因為他週期是月 所以股息才這麼少
可以考慮部分用年做交易週期
模型不準,不就是data set有問題? 簡單來說, 你的
資料不就只是籌碼面?
例如,你的模型怎麼判斷AMD的AI晶片能不能追上NVDA
?第幾季開始影響?
你賺的是beta
真麻煩 全丟00929就好
推一個
推AI機器人模型操股LoL
我覺得你的模型如果2022,2023都是賺那值得參考
多頭年就看敢不敢壓而已
雖然你有賺 不過train/validation最好別這樣切
你模型是做分類任務 然後把output Ranking?
四十幾個特徵都是價格衍生技術指標?
不考慮將股票池做類股分群嗎?
dd多少
資料 也可以考慮用TimeSeries CV來切
噢 沒看清 你是做Regression
股市走多頭,怎麼買都會贏,走空頭,怎麼買都會輸,
說到底還是本多終勝
輸入只有kd資料做學習嗎?
我去年十月買股 至今沒一檔不賺的,你先等你模型能
躲過開頭再說
未來會不會有AI巴菲特
其實這績效只證明你是白忙一場,根本選不贏人類啊
選半天跟大盤差不多,風險高很多
別看淨報酬 要看Sharpe
有書單可以推薦嗎?
個人比較喜歡看Calmar Ratio,比較在意風險。
推
請問下單是人工下還是程式下的
人工下單 dd約10%左右
我沒看書 我直接買線上課程 拿程式回來改
如何知道有沒有overfitting,我只會看traing和vali
dation兩者的趨勢
好奇G大不建議這樣分割資料是為何呢? 沒測到08年嗎
印象中cross-validation應該是全部資料去切?
切k段然後拿k-1段train,第k段拿來驗證,這樣資料
比較不浪費 個人觀點是把時間拉長,把每個短期shock
都變成循環的一部分,這樣模型應該表現會越來越好
參考一下這篇量化報導,https://reurl.cc/rr1OAZ
另外你的模型可能有潛在問題 1.生存者偏差
2除權息調整 3太過集中持股,建議放寬持股看敏感性
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[標的] 大盤 機器學習線仙空各位版友好 線仙又來了 1. 標的: 台指近月 2. 分類:空 3. 分析/正文: 這個策略實單玩了六次16
[請益] 深度學習選股問題問題:不知道版上有沒有人使用深度學習選股? 除了把資料分成測試集跟訓練集, 還有什麼方法可以用來確定深度學習的結果是否真的可以使用? 最近用深度學習跑出一個模型 把財報餵給電腦,讓電腦自行去尋找模型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,20
[心得] 以技術分析做程式交易操作(Part.2)上一篇在這邊 趁著年假有點時間補充一些關於操作策略的心得 上篇提到說一套策略是程式選股+出場操作策略組合而成 也就是整個程式操作要經過「選股→買入→持有→賣出」這幾個階段18
Re: [標的]台指大盤機器學習線仙多6/29訊號的部位 在下午一點出場,損益約350點(今天日盤跌的有點兇) 本來還是打算在收盤前出場,不過等等有個重要的會議 就先出場了 另外7/7進的部位目前損益約500多點,預計8/2日盤收盤出場18
Re: [標的] 台指大盤 機器學習線仙多晚點要開會提早發文 今天日盤收盤大概小賠三十點出場 如果是以8/4日盤收盤價格進場的版友大概會賠個130點 順便附上最近模型預測20個交易日的結果給大家17
[標的] 台指大盤 機器學習線仙多1. 標的:台指大盤 (例 2330.TW 台積電) 2. 分類:多 3. 分析/正文: 使用RadiusNeighborRegressor回歸多項技術分析特徵 包含價格 RSI KD 成交量... 等等12
[標的] 台指大盤 機器學習線仙多1. 標的:台指大盤 2. 分類:多 3. 分析/正文: 各位鄉民打擾了 沒想到剛平倉沒幾天又進入賭場 不免俗的打個針,無聊買個一口玩一玩還行7
[心得] 以技術分析做程式交易操作(錯誤報告)前兩篇的連結 這篇不是接續寫心得的Part.3 會寫這篇是因為我後來發現我在第一篇最後給的模擬程式6
Re: [請益] 航運目前應該是零和遊戲,那誰賠錢?我試著用最簡單的模型讓大家理解短期籌碼變化 假設上市股票有100張 其中20張是董監事持股不會買賣 在炒作之前大戶有70張,10張是少數的游資 如果忽略過程細節的漲跌跟籌碼轉移