这是一个创建于 238 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
从去年 3 月份开始，研究了一套基于深度学习的涨跌预测模型，
从 1200 万条数据中，缩小到 30 万条 A 股历史数据，并将 2023 年数据作为回测数据。
做到了精确度 80%，召回率 30%左右。
实盘从 2024 年 1 月 1 日算起，到目前收益率为 20.57%
但自有资金的规模还是比较小，已经用上了杠杆资金（基本 T+5 交易，风险可控）。
请教各位大佬有什么靠谱的变现、或快速扩大规模的途径吗？
ps: 从 2009 年入市，沉浮 A 股 15 年，真是大小场面历经无数，如果做中高频，最后发现还是要靠机器取代人性。
https://imgur.com/a/zf2hkuf
从 1200 万条数据中，缩小到 30 万条 A 股历史数据，并将 2023 年数据作为回测数据。
做到了精确度 80%，召回率 30%左右。
实盘从 2024 年 1 月 1 日算起，到目前收益率为 20.57%
但自有资金的规模还是比较小，已经用上了杠杆资金（基本 T+5 交易，风险可控）。
请教各位大佬有什么靠谱的变现、或快速扩大规模的途径吗？
ps: 从 2009 年入市，沉浮 A 股 15 年，真是大小场面历经无数，如果做中高频，最后发现还是要靠机器取代人性。
https://imgur.com/a/zf2hkuf
第 1 条附言 · 238 天前
看到这个问题引起那么多质疑和争议，
我只能说发帖比较仓促，没有做很多的背景介绍，不过我也不打算介绍。
也没有想来 V2EX 收割韭菜，我也是程序员，小学的时候就接触了编程，爱上了编程
从独立开发到现在已经 20 多年过去了。
我也不希望每个人都认可我在做的事情，
我也不需要得到肯定
就事论事，开放性讨论就好，有些观点能帮到我，不胜感激。
也希望对更多干着同样事情的人也有启发
在这里我分享一句话和大家共勉：悲观者正确，乐观者前行。
我只能说发帖比较仓促，没有做很多的背景介绍，不过我也不打算介绍。
也没有想来 V2EX 收割韭菜，我也是程序员，小学的时候就接触了编程，爱上了编程
从独立开发到现在已经 20 多年过去了。
我也不希望每个人都认可我在做的事情，
我也不需要得到肯定
就事论事，开放性讨论就好，有些观点能帮到我，不胜感激。
也希望对更多干着同样事情的人也有启发
在这里我分享一句话和大家共勉：悲观者正确，乐观者前行。
107 条回复 • 2024-08-04 12:06:26 +08:00
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NoOneNoBody 238 天前
召回率 30%很低诶，这个是预盈的召回率么？
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imes 238 天前 via Android  4
一眼骗子，v2ex 都是程序员，你骗不到的。我一个问题就能把你逼得没法回答：你的 BiLSTM 有多少参数？
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defel 238 天前
经济学最忌讳的就是基于过去的数据和趋势对未来进行预测。
不至于经济学基本知识都不知道就在那边预测了吧。。。 |
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gefranks 238 天前
不如买个水晶球来预测下
如果你这个是真的, 你离进去踩缝纫机不远了. |
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BeautifulSoap 238 天前
真能实现 20.57% 的收益，直接实操个半年然后拿实际数据和交易记录去拉投资成立私募，一年实现财富自由。哪还需要在这发帖
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mumbler 238 天前
做量化的都是闷声发大财，如果还在焦虑变现，说明你那玩意根本赚不到钱
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Inn0Vat10n 238 天前
你这图里的夏普和回撤还想从外部拿投资很难的，可以再打磨打磨
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phrack 238 天前 via iPhone
别说赚钱的东西，我这搞几年了没赚钱的东西我都不会发出来
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testonly 238 天前 2
楼上已经评论够，我就不评论真假了，我只说你这段测试，
大凡有过多年经验的都该明白，测试不能拿最牛那段来做吧，你这测试到目前来说，充其量只能说是刚好在最牛的时候进了场，仅此而已。等大市开始回调时你还能保持再说。 至于你问如何变现，我可以假设你这策略真的是成功的给方法你： 你可以去淘县雪球甚至抖阴之类的地方开交易直播，如果你的策略真能通过熊市的考验，很快你就会有大批信徒甚至大资金找你合作。不需要担心你的策略没法变现，只需要担心你的策略是不是真的有效。 |
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kdj933 OP @NoOneNoBody 是的 虽然损失了召回率 但精确度比较满意。由于每日选股样本数并不低，召回率带来的影响并不大
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kdj933 OP @phrack 确实如此，就想看看大家的反应，果然质疑声一片，
还有说我是骗子的 V2EX 的氛围确实也令我没有想到 的确在谨慎考虑是否开放模型能力，同时也会遇到合规问题。 赚钱的模型都是自用，现在的大环境难免大部分人会多想，比如“赚钱的你不自己用，你会开放？” 我也是想和大佬们探讨下可能的路径 |
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kdj933 OP @BeautifulSoap 谢谢建议
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kdj933 OP @Inn0Vat10n 谢谢！确实回撤做的不好
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kdj933 OP |
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kdj933 OP @defel 我认为这不是预测，而是模式识别。
“经济学最忌讳的就是基于过去的数据和趋势对未来进行预测。”根据这句话，你能说：基于过去的数据和趋势完全不能预测未来吗？完全给不出概率吗？ |
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kdj933 OP @imes 22 年后端全栈 03 年创建个人网站 当年日活 10 万。
目前基于 CNN Transformer GRU 研究金融市场二分类任务。抱歉我不用 BiLSTM 。另外脱离任务谈参数是不是耍流氓？ |
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kdj933 OP @testonly 确实规避了 1-2 月份的大跌，成功抄底进了场，也确实 1-3 月以来只有那段进行了操作。
但也确实那段时间模型每日给出的预测样本数非常少，就意识到市场可能要失效，进行了清仓，你可以看到我后来补充的图，12 月底的时候做了清仓操作。 |
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frankies 238 天前 via Android
普通人别浪费时间浪费生命在这些东西上。如果自认不凡可以稳定跑赢市场，去面试几个量化基金研发就知道自己斤两了，比如幻方等量化基金四巨头，能应聘上再深入研究不迟。
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kdj933 OP |
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GoogleQi 238 天前
是否是因为去年的各种暴跌 1 月份的暴跌，2-3 月份的上涨，让你误以为数据参考有意义？
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kdj933 OP @GoogleQi 并不是这样，
我的训练数据集是 2006 年（股权分置改革后）-2022 年的全样本数据的 90%，验证数据集使用的是剩下的那 10%。在这个验证集上，精确度和召回率表现的更好一些。 同时 2023 年全年数据作为训练外单独的验证集，进行了二次验证，由于 23 年普遍表现不好单边下行，更能验证模型的性能，发现在维持精确度、提升阈值的同时，牺牲了一部分召回率。但是从交易角度，模型依然可用。 再有就是从 2023Q4 开始的实盘数据，之前补发过 Q4 的实盘截图。 我是通过这些方式，综合来判断模型的性能 |
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czfy 238 天前
quant 在金融市场已经出现很多年了，机器学习也早就用了
不过肯定不是只用过去股票指数预测未来，有大把其他特征 |
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hello2090 238 天前 via iPhone
还是羡慕大佬啊，我这种没技术的就没法搞这个，只能安心买美股了。
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chanChristin 237 天前 via iPhone
@kdj933 #22 我以为用啥高深理论反驳呢，结果是 gpt ，没绷住。
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ttvv123 237 天前
一个这么牛逼的技术，发财只需要时间。
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gransh 237 天前
你知道 3 个月收益 20%意味着什么吗？你已经远远超越了巴菲特。
你一年收益率翻倍，如果你现在有 10w ，只需要 10 年，你将拥有 1500w 资产。 所以你根本不用焦虑规模 |
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Sawyerhou 237 天前 via Android
曲线看着的确是周频交易的，建议再观察一段时间实盘，并把回测周期往前移，并扩大股票池
要加杠杆直接投私募的基金经理岗，简历上写你有成熟策略需要资金，分成坐班硬件资源都能谈，还能给你介绍投资人和渠道 |
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jichangee 237 天前 via iPhone
时间太短了吧，按你这样说，我刚进股市那会 2020 年，买的消费股收益也可以到你这个点，那我就是股神了吗？
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grindsgears 237 天前
你不是做了 15 年吗？ 放个两年左右的收益率吧
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bravecarrot 237 天前 via iPhone
楼主卖课吧，请你割我
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blufaux 237 天前
你这玩意能在股市赚钱，你干嘛不自己赚钱？和股评家一样
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Gekou 237 天前
起码十几年有多个牛熊周期，看年盈利/回撤，一年翻倍易，三年翻倍难
越是简单的系统越能受不同的市场检验，只用 A 股作为训练表示..未来的 A 股还是 100%的 A 股吗？🤔 |
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SilentOrFight 237 天前
你的实盘就走了 24 年初这几个月的小牛市就飘了？
起码走个完整的一轮牛熊周期验证你的模型才足够~ |
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purringpal 237 天前 via iPhone
在你口中说出“悲观者正确、乐观者前行”，作为后者，感觉有被冒犯到… 只能说 A 股韭性果然跟时间长短无关。
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likooo125802023 237 天前 1
你当 AI 神噢
它能读懂人性吗？ 读不懂就免谈。。。。。 |
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likooo125802023 237 天前
补充：股市其实就是人性
甚至在中国来说，再牛 B 的模型不如一个红头文件。 |
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testonly 237 天前
@kdj933 #18
关于有人质疑能赚钱为何不自己赚的这点，我倒可以为你说两句，以股市来说，你这个不算是短期收益非常高的那种模型，谁有这个都希望有大资金合作，就算厉害如巴菲特都不是全部自己的资金。 至于方法上面我也说过了，你的模型要得到市场认可就去做实盘直播一段时间，打出名气自然有资金。不要去计较让人白嫖一段时间，要打名气就要有牺牲，行大事者不拘小节。 但需要另外说一点，你要做直播实盘可能要小心量化自动化交易之类的词，因为理论上来这个国家是不让玩的，有些东西可以做但不可以说，你没名气没赚钱时没事，但有名气赚大钱后就难说了。 |
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kdj933 OP @chanChristin 不是 GPT 不是 GPT 不是 GPT
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Rrrrrr 237 天前
A 股大部分都是人为控制
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kdj933 OP @hello2090 08 年次贷危机的时候, 易凯资本的王冉建议可以长期布局美国资产, 我的同学和我说"A 股还没搞明白 还搞美股?" 就这一句话让我产生了退缩。现在再看看 nVidia Google Apple
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kdj933 OP @gransh 正如前面大家说的 20%确实有近期小微报复性反弹的因素 但也有模型的带来的决策上的辅助 目前是要再实盘一年 观察一下 并连续调整迭代交易策略 更好利用模型的特性
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Plutooo 237 天前
收益率为 20.57%还需要变现吗，这不偷摸着乐自己好好赚
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kdj933 OP |
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kdj933 OP @purringpal 这句话回应的确实不恰当 乐观者也有可能成为悲剧性的人物。
我更欣赏邓公，做一个乐观的实用主义者 |
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oshio 237 天前
实盘时间还是太短，我更好奇你历史回测数据怎么样，敢实盘加杠杆上想必各项指标都十分惊艳？
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adfs 237 天前 via Android
华尔街一堆做这些的人，可能就 a 股有市场
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kdj933 OP @grindsgears #33 前十几年确实大部分时间被市场毒打 谁没几年黑历史 现在基本不做选股工作 依靠模型去辅助决策 能有收益且风险可控 也确是事实
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kdj933 OP @blufaux #35 我在焦虑初始规模 也确实 这东西一旦规模过大还管不管用 还得另说。但感觉 2000 以内应该问题不大。我一般同时持有 5-8 只标的。如果按 2000 算的话，一只持有 200 多，对市场影响微乎其微。
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kdj933 OP @Gekou #36 训练数据做了处理和过滤。
确实很多顶会论文都在用欧美市场 包括印度市场进行验证。 有一定的正反馈，但唯独对中国 A 股市场是失效的，我想作者可能没有做 localization 。 同时，模型也需要不断地根据市场情况进行迭代 |
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kdj933 OP @likooo125802023 #39 你认为 AI 读不懂人性吗？近 30 日 K 线组合不能从中的某个角度得到一点点人性的解读吗？
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kdj933 OP @SilentOrFight #37 20%的收益确实和报复性反弹有关系，后边的回复补了 2023Q4 的截图，都说 Q4 难做，也的确有 13%的收益。
确实还需要再验证，最好再经历一段熊周期。 |
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tLbf2p3UC4BM3H1N 237 天前
A 股能通过预测来赚钱？
A 股跟你讲的是数据？讲的全是人情！ |
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kdj933 OP @Plutooo 我的问题是初始规模不够，50 左右吧，想提高到 500-2000 。500 左右可能会是比较舒服的状态。不追求非常高的收益率，在能有效控制回撤前提下，追求绝对收益。
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xuanbg 237 天前
你焦虑的根本不是规模而是收益率。如果真的能达到 3 个月 20%的收益率，你还会担心利滚利滚不起来？按你自己说的初始资金 50 ，那么到年底就是 50 * 1.2^4 = 103.68 ，直接翻倍了。不用多，3 年下来就是 8 倍。差不多就能到你认为舒服的资金量了。你在担心什么？
无他，你在担心这个 20%的收益率是虚的！ |
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kdj933 OP @xuanbg #66 我还真不追求收益率，模型也是给出未来 5 天上涨 2%的概率预测。股市这东西还真不能用复利那套理论来展望未来，不确定性太大，而我们能做的也是在不确定力里找到确定性的因素。
不想一夜暴富，之前大家也指出了，我也回应了，20%和报复性反弹有一定关系，但同时我也放出了 2023Q4 的交易情况。再实盘一年看看，持续迭代模型和交易策略。 规模稍微上一点，我就不需要上杠杆了，现在是先融资买，再自有资金，1:1 配。总感觉不应该这样，而要想一些更稳妥的办法。 |
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rus4db 237 天前
众所周知，炒股最赚钱的是教别人炒股。你炒我教你，我炒我不炒。
什么深度学习科学算命，自己不要用。拉个群，包装一下，卖给别人用。（滑稽） |
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oshio 237 天前
@kdj933 这不是问题啊，你可以用截止 21 年的数据测 22 年，少一年数据无非是结果差点，总不至于无效了吧。主要是你上了杠杆，如果出现 23 年没有过的大回撤你心理上能抗住吗？
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kkk9 237 天前
能机器学习大数据预测的话，那我家祖传的天干地支预测应该更准确，直接能算未来😃
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Memoriae 237 天前 1
回测下长期夏普、信息比率吧，不知道你讲的是否只有涨和跌的二元分布，还是算的实际预期分布。
然后就是拟合问题，你实际操作时间太短了，不知道里边的因子对现实市场的敏感程度。 还有交易系统，预期止盈、跟踪止损，由于提到了杠杆保证金交易，风控必须考虑在内的，仓位管理。 模型得交叉验证 bootstrap 之类的（想必你也知道），还有如何动态调整最优化参数。 楼主别把那些外行的话放心里，很多人就是不相信量化投资的。 如果模型运作长期良好，可以作为外包将服务卖给私募，也可以是和量化的软件（某方）合作。 |
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kdj933 OP @Memoriae #72
1.是的 二分类任务 预测未来 5 日收盘价上涨超过 2%的概率。实际预期任务太复杂，而且从理论上就有争议。我个人也更倾向于不太能准确预测价格 2.是的 还需要实盘测试更长时间 虽然使用了 23 年单边下跌数据做了回测 但确实还需要更长的实测 3.交易系统构建是必须的 正在不断完善 4.目前看, 要想保持进攻性同时 有效控制回撤, 可能还需要 1-2 个模型, 比如大幅下跌的概率, 去交叉验证 辅助决策 感谢大佬 提供的全局思考 |
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haha2333haha 237 天前 via iPhone
我是亚洲某著名商学院读 finatech 的，
如果有志愿入行量化的话， 建议读 stochastic process, 十分好的书，从中受益良多 |
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kdj933 OP @haha2333haha 谢谢
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kenvix 237 天前 1
你要是觉得这玩意真能帮你预测股市，那我们这些 AI 民工早就游艇嫩模了😅
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sz369 237 天前 1
最最最顶级的对冲基金，文艺复兴的大奖章基金年化也才 38.3%
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kdj933 OP @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 |
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pp22 237 天前 via Android
预测股市早在永乐大典就记载了，不去学习永乐大典，这些歪门邪道
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daimiaopeng 237 天前
A 股不是自由市场.....机器预测不出人为干预的经济....
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liuxyon 237 天前
能预测一下什么时候改朝换代？
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uCVqn130hR86WDU8 237 天前
@daimiaopeng 也不是不行，如果这种干预有规律的话
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kdj933 OP @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。
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Eissen 237 天前
和走势相关性太大，再跑半年吧
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Memoriae 237 天前
借楼提下随机过程和时间序列，差分处理能变得平稳，残差的 ACF 和 PACF 图不一定逐渐下降并拖尾落在合适的标准差内；
例如要研究周期股/周期行业指数，有要确认底层数据的周期性，像生猪周期就不一定能解释了，存在趋势性（能代表整体物价的指标）和周期性（季节性调整），然后把这些外生性变量和内生性工具变量带进时间序列公式中，像研究电力、货运量都很有用； 研究金融资产我认为用时序是一个大坑，例如用时序很容易做出基于 ARCH/GARCH 的波动率策略，但是现实中波动率的分布是尖峰肥尾的，也就是样本波动率被低估的。 可能是我没入门，一直怀疑随机过程/时间序列的量化策略的有效性，还是认同目前主流的多因子策略...😭 希望大佬们能给点思路，谢谢。 @haha2333haha |
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Altairvelvet 237 天前
这个论坛里面，狗日的喷子还是比较多的。
他们不会给这个论坛贡献任何东西，只会质疑你的目的，以及发泄他们的焦躁和不满。 楼主你可以无视那些傻屌。 |
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bzj 237 天前
从 1 月 1 日算起，极大可能是刚好买在低点
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Troevil 237 天前 via iPhone
你算算 20%的的复利 有啥担心规模的，几年后你将超越中国首富
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wskymark 237 天前
开信用卡全搞上，还有现在许多门路能搞到年利率不到 4%的贷款，3 个月 20%，一年打 8 折也有 60%，爽起
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Sawyerhou 237 天前 via Android
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exploreexe 237 天前 1
为啥这么想不开 搞 A 股
拿美股的数据来搞不好么 |
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kdj933 OP @exploreexe 确实美股数据更容易拟合
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nmap 236 天前
牛逼，做了 3 个月盈利了就准备来找资金了，梁静茹给的勇气
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hackingwu 236 天前
我很认可你说的这个方式，我是一名后端程序员。能不能教教我们怎么做？
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kdj933 OP @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？？
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Inn0Vat10n 235 天前
DL 搞量化交易这条路没问题，国内外 top quant fund 我了解的几个都是大范围使用了深度模型，业绩也都很好。不过肯定不是 OHLC 直接喂的，中低频，尤其是国内 A 股量化私募还是很依赖多因子那套，因子的质量很重要，线上几千个因子，你拿线性那套去拟合早就不靠谱了
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kdj933 OP @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。
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100
Inn0Vat10n 235 天前
@kdj933 可以按 barra 分解下收益来源，我看你图里收益主要都是二月那波，那段刚好是年后小票回弹，你的持仓可能主要都暴露在 size 上了，收益分解可以看到你赚的到底是微盘的 beta 还是真的 alpha
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