Re: [標的] 台指大盤 機器學習該不該多
大家好
今天多單平倉 大概+750點吧 (期貨跨月沒仔細算)
訊號有出再分享
前陣子做特徵權重加權
多空分別優化後特徵權重差異挺大
研究一陣子沒問題後 可能會多空模型獨立開來
https://imgur.com/5DkSOG7
早上太忙忘記設定智慧單平倉了 少了20點左右
※ 引述《sky22485816 (玻利維亞)》之銘言:
: 嗨大家好 線仙又來了
: 1. 標的: 台指期
: 2. 分類:討論 (我還沒決定做不做)
: 3. 分析/正文:
: 此策略還有兩個未平倉的空單(11/14 -50點) (11/16 -250點)
: 今天的預測績效是有達到我設定做多的閾值
: 類似今天交易日的Neighbors有19個 勝率63%
: 但是今天跟上周五的Neighbors都異常地少
: https://imgur.com/DRUdFGy
: 更新:
: 另外 11/7 預測的EV是 -110左右 Neighbors屬於正常數量
: 這個連續交易日的EV落差有350點也是相對少見的
: 我準備做多一口,還在猶豫,猶豫的原因就是Neighbors太少
: 但之前發文的推文有人在問
: 所以就先發給大家了 大家自行判斷
: 因為這次挺異常的 把相似的Neighbors也分享給大家
: https://imgur.com/FUcpNuh
: 4. 進退場機制:(非長期投資者,必須有停損機制。討論、心得類免填)
: 進場 以今日收盤16670為基準做多一個月
: 出場 12/4日盤收盤
--
厲害了 推
厲害推 勝率很高
有啊你上次分析 那位空軍直接被嘎翻
勝率真的高0.0/
謝謝高手分享
推
推
真.期貨高手
老哥好猛
推推,期待下次分享,目前也是在等訊號
哥,還有訊號嗎
這邊出多單也很奇怪?因為沒有轉弱的訊號 但有賺就好
推高手
12/04 主觀上這邊不過 那像不像假突破
這次有跟到 感謝
不過我有微調 所以早一點出場
好強
有準
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[心得] 期貨交易一年回顧在2020年4月將指數投資標的VWRA+AOA贖回之後 開始交易台指期,4月初始投入資金約110W,12月又投入了50W,前後共投入160W 2020年4月~12月台指期平倉損益為+65W(因軟體無法查詢超過半年前的平倉紀錄, 故請營業員幫忙查詢並截圖XD)32
[問題] 菜雞剛進入期貨市場的一些問題問題條列如後: 1、請問日盤和夜盤間會留倉嗎?常看到開盤就是幾十點招待,留倉壓力好大 2、菜雞用元大,手續費小台單邊60,板上都說元大手續費貴又硬,不知道其他元大的大 大們,大概一個月多少口可以談到多少?比如單邊50要月成交3000口之類的 3、你們會下移動停利停損單嗎?還是都自己看點位平倉比較多?17
[問題] 新手搞不懂台指期與台指的關係觀念上說,期貨是以預期價格進行買賣。 我就一直無法理解台指期的賺賠, 到底是依據台指,還是依據台指期目前成交價。 (問題一) 假設台指期目前成交在 17000 點,台指也在 17000 點。14
[問題] 請問商品期貨與指數期貨的差異指數期貨的多空是相對同時產生的,並且以指數為對賭標準。 想請問商品期貨呢?商品期貨多單是與商品提供者的一定期限交易合約,那商品期貨的空 單是如何產生的呢?感覺比較像是股票借券,到期前要把商品買回歸還。是這樣嗎? 只做過台指,網路上找不到相關討論,只好來請教版友,謝謝! --13
Re: [請益] 今天有多少人是因為時鐘那句話被斷頭?今天因為現貨一早就跌停,盯著期貨盤看 今天其實除了一早下空單以後沒再看手機的人以外, 或是根本不打算要今日平倉的 期貨盤才會賺到錢 (我是指一般散戶)12
Re: [閒聊] 繪師是怕畫不過AI還是怕AI會創作?怒刪,剛好碩班是研究AI領域,以我的角度來看 其實人工智慧這一塊的發展跟人類特徵學息息相關。人類從自我的習性套用到機器上,透 過流程特徵化後編制pipeline讓機器模仿人類的習性。 先說結論,Machine Learning(ML)不可能只靠「單一」一張畫師的畫就可以訓練成一個有 效的模型;相反地它需要透過大量的數據去臨摹某一種畫風。10
Re: [討論] 2021 NBA歷史百大球員排行首Po賺個P幣 個人對Learning to rank略有接觸,想說從一個不同的角度切入百大排名這件。 首先找到一組權重去對球員排名本身就是非常困難的問題。像前面版友講的,有人會說得分王重要乘以2,有人會說強分區要加權,還是不是要考慮DPOY/正負值/季後賽勝率/明星賽次數...要考慮的特徵排列組合非常非常多,還要幫每個特徵選出一個權重。 所以從資料科學的角度,常用的方式就是用監督式機器學習從現有的資料裡學出權重,這種方式必須要標記的資料。舉個例子: 大家都把自己的百大排名打在下方,這樣我們可能就得到了一些樣本可以去建立回歸模型。9
[心得] 關於元大期貨精靈操作結論: 1、菜雞繳學費學習使用元大期貨精靈 2、別太相信營業員 3、別太相信程式單 經過:3X
[情報]K-近鄰演算法在圖型識別領域中,最近鄰居法(KNN演算法,又譯K-近鄰演算法)是一種用於分類和迴 歸的無母數統計方法[1]。在這兩種情況下,輸入包含特徵空間(Feature Space)中的k 個最接近的訓練樣本。 在k-NN分類中,輸出是一個分類族群。一個物件的分類是由其鄰居的「多數表決」確定的 ,k個最近鄰居(k為正整數,通常較小)中最常見的分類決定了賦予該物件的類別。若k4
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