Re: [心得] 演算法交易實用與否。
看過Physics of Wall Street 嗎?基本上所有的機器交易背後最重要的是人寫的model, 有牽涉到AI的話 使用哪一種AI algo 就是重點。但是不論哪一個都沒有穩賺的 所有的model 都有flaws. RT 在2008大賺 但是同樣策略在疫情時卻不行
當你在用程式在跑的時候 千萬要記得 做判斷的 寫程式的都是人 如果你自己沒法找到一個賺多賠少的策略 你開發出來的程式會有意義嗎?更不用說AI了 一般人都太神話AI了 有沒有聽過 AI is only as good as its training data. 如果資料量不夠或是太雜 或是不知如何tagging 或牽涉到主觀判斷的權重 那這AI 還不如沒有的好
我自己做的是先找到一個可以獲利的策略 然後再寫成程式來自動化 提高liquidity
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觸
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用ai寫程式交易 會不知道為何進出場
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這在策略失靈時不能有效去停止
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可能是想說ai 自己會進化,但是就算會,也要虧一大
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筆之後,才會進化賺錢
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真正懂 會用AI的人 太少
推
說ai會自己進化的應該是根本外行
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首Po各位好,我目前是資工碩的學生。我選課的時候特別選了一門演算法交易來驗證看看究竟 電腦能夠輔助我們交易到哪種程度。目前測試的結果,發現演算法交易大部分的時候都會 讓我們賠錢,而且交易的頻率越高賠得越多,這很明顯是賠在手續費的部分。有時候會小 賺一點點,但我覺得並不會比基本面分析來的優秀多少。 另外我也試過使用AI去幫助我預測股價,結果發現預測價格與實際價格最多會差到10% ,14
大概自介一下,小弟是個放棄手操又不甘於定期定額拿大盤收益的韭菜,研究所做AI,目 前在量化交易公司上班,雖然公司主要是做高 頻套利/造市的,但還是不乏賺delta的策略,應該還有點資格回答這個問題。 基本上大多統計、AI應用於股票投資沒用不外乎就下面兩個問題, 1. 資料量太少: 舉例一個商品做日K,你抓個10年也通共就2000多筆資料,你用一堆特2
=_>=/大家好,我肥宅佬啦,去年前年賠30%的。 強者我朋友,最近也是有在搞什麼AI自動寫程式。 首先,就是餵資料,一直餵一直餵一直餵,然後讓AI合理化所有交易週期。 不可否認,寫出來99%都是廢物,畢竟牛頓再聰明,也是躲不過東印度的貪。 更不用說QE之後,餵08年之前的資料99.9%失效,就跟2000年那時候一樣,
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[討論] 有哪些工程師不會被AI取代的嗎?自從ChatGPT的出現,全球好像進入了AI快速發展期 各大科技巨頭最近都在發展AI 不管是研發AI軟體還是AI晶片 感覺這幾年全球AI技術會大幅進步 那問題來了,AI的快速發展很好沒錯14
Re: [討論] 用AI寫code產生的疑問其實很多新技術在早期和成熟後相比你會感覺他的應用是完全顛覆最初想法的 例如 web 仔最熟稔的 web 好了,網路泡沫時代前大家對電子商務 的觀點是在網路上的一個廣告頁,每個網站就像一間街邊店一樣,透過網址 這串虛擬地址你可以造訪網路上的任何一間店,找到你要的資訊,更容易媒合實體交易 當時的 web 就是一本電話簿的概念12
[討論] 魔物獵人的TA是摸清AI的反應模式了嗎?如題 前陣子討論讀指令討論的很熱烈 讓我想到這類遊戲的AI大都怎麼寫的 像魔物獵人TA 所謂把怪打很熟 是對怪的AI模式反應模式都幾乎掌握住了嗎?12
Re: [閒聊] 推特:防止AI學習繪師作品的方法先講結論 這沒屁用== 這根本就像是拿FGO的職階去談碧藍檔案的相剋 題目內容完全不同是在比啥 首先先貼李宏毅教授的影片12
Re: [閒聊] 美術系怎麼看待這次Ai繪圖事件?前陣子剛好因為工作需求做了一些AI研究 我之前的工作設計到語音辨識領域,就個人實際測試經驗來說 現階段AI的確在很多部分無法取代人類 現階段無法取代的原因不少,個人覺得主要是兩點 1.演算法有限制9
Re: [心得] 暫時退出市場的小小心得與請益感謝大家的回應,連假期間整理了一下 希望能有系統的跟大家交流 如果有漏掉的可以再跟我說,私信待會也會一併回覆 開始之前,還是先強調這個領域最重要的就是加強風險控管跟心理素質 沒有策略是永遠賺錢的、環境也一直在變化7
Re: [新聞] 工程師將被取代 月付300元 AI代勞寫程式記者就是記者 如此的無知 這個AI是幫你帶出你可能想寫的code 例如要寫個interface 幫你先建個架構 剩下還是要你補充 當然會越來越符合你的寫作習慣4
[閒聊] 繪師是怕畫不過AI還是怕AI會創作?如題 看到繪師對AI作畫的反應 就覺得好像看到底特律變人的故事 那繪師是怕畫不過AI嗎 還是怕AI抄了自己的創意?8
Re: [問題] 繪師有權力禁止別人學習畫風?不提心理學,我們就講個看得的部分 現行AI 跟 人類 在學習上有一個顯著的不同是: 人類只要很少的資料點(data point),就可以在判斷上產生很大的變化 人類可以在給予很少、甚至只有一個不符合之前判斷的案例下, 大幅地修正以前長期使用的策略。1
Re: [請益] 如何才容易找到工作量正常的公司?我自從開始用Copilot和ChatGPT幫我寫程式後 原本要花半天寫的東西30分鐘就能做好 尤其是PR testcase doc這種和discipline有關的東西 AI做起來特別快 如果大家都和我一樣學會用AI寫程式
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