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[灌水聊天] 人工智能时代如何炒股。

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发表于 2017-6-23 04:15 AM | 显示全部楼层 |阅读模式




当然是八仙过海,各现其能。正像有人比人工智能会下棋一样,肯定高手会继续手工炒股赚钱。

但是,股市里80%的交易者必输。因为炒股是博弈,二八定律成立。

这个二八定律可以这样简单理解,
1, 如果股市80%的股客赚钱, 那么少数派即使输得破产, 也养不起大多数股客,股市就玩不下去,交易所就关门大吉了。
2, 如果股市5%的股客赚钱, 那么多数派经常输点小钱, 就养得起少数股客,股市就可以玩下去,于是交易所生意兴隆。

目前的人工智能,在股票的技术分析方面,已经超过80%的股客了。可以说, 炒股越来越难了。

工欲善其事,必先利其器。我相信借助程序交易,可以提高自己在股市里的成活概率。

至少,可以利用Strategy Test, 避免愚蠢的交易策略带来的损失。

比如,我虽然没能力炒中国个股,但是,上证CSI300指数,交易量实在大,足够程序交易,十分诱人。

而且,人民币是超级大币种,咱们那点月薪省吃俭用积攒点小钱又得换汇回国探亲消费,所以,不炒人民币非好汉。

于是我写了一个程序,每分钟炒人民币。
Expertenprogramm: MyTryMACD
Symbol: USDCNH
Periode: M1 (2013.12.19 - 2017.06.22)
写了100行源码,我已经愉快地梦想,机票有了。
又写了100行源码,我继续愉快地梦想,孝敬父母的心意有了。
。。。。。
因为心情愉快,倒也不累。写好了,就纠错,只见Source code editor显示有1001个错误,
不过,这是小Case, 一会儿双手劈哩叭啦打字,一会儿右手滑动点击鼠标,终于横扫千错万误。
然后迫不及待进行Strategy Test。

结果亏透了,回测的3年半里,自动统计,月月亏,天天亏,欧洲时间只交易21小时,其中20个小时输钱。

典型的垃圾策略。而且是不可回收的垃圾。
因为居然每天的凌晨3点,垃圾策略偏偏赚钱。
于是,这个垃圾策略连做反指都没资格。

没法子,只好继续省吃俭用,积攒点小钱,换汇回国探亲消费。

又愚又蠢,其实是没有好的交易策略。

至于写码这事,想达到胡同老蛇,或者盈透阿狗等博士软件工程师的水平,那是难于上青天的。
可是只要初中毕业,就可以写码比我强。
有人会说,咱们是文科生,理所当然不会写码。哪里话,文科生语言能力强,应该比理工生容易学习计算机语言。
有人会说,咱们是女生,理所当然不会写码。哪里话,女生心细,写码错误少,绝对不会像我那样,写1000行源码,出现1001个错误。

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 楼主| 发表于 2017-6-23 04:16 AM | 显示全部楼层
本帖最后由 九天 于 2017-6-23 04:17 AM 编辑

回测的3年半里,自动统计,月月亏,天天亏,欧洲时间只交易21小时,其中20个小时输钱。

典型的垃圾策略。而且是不可回收的垃圾。
因为居然每天的凌晨3点,垃圾策略偏偏赚钱。
于是,这个垃圾策略连做反指都没资格。


USDCNH  M1 170623-hst.png

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 楼主| 发表于 2017-6-23 04:33 AM | 显示全部楼层
Anzahl Deals: 5336  共交易5336次

Ersteinlage: 10 000.00

Nettogewinn gesamt: -7 597.57  输掉起始资金的76%。
Bruttogewinn: 1 822.07
Bruttoverlust: -9 419.64  

美国斯坦福大学研究的自动交易程序评估方法显示,我的交易策略失败。


USDCNH  M1 170623-mfemae.png

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纵坐标 是 Profit, 能解释一下 横坐标 的 意义 吗 ? 你 有 纵坐标(Profit)对 交易时间为横坐标的 模拟回测 图吗?  发表于 2017-6-23 08:19 AM

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 楼主| 发表于 2017-6-23 04:52 AM | 显示全部楼层
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USDCHNH 179623.jpg

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没看懂 你 的买卖 规则。能简单介绍 一下 买进 规则 吗 ?  发表于 2017-6-23 08:21 AM

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发表于 2017-6-23 08:32 AM | 显示全部楼层
知己难觅,知音难求,我们俩建立股票自动交易模型的核心理念都是顺势而为,大道至简,大智若愚。
我计算“势”主要是利用一个关于斜率的李氏函数的卷积, 类似于我当年求解屏风式四子棋游戏(Connect 4)的连通多项式函数。
我的“简”就是:能用线性解决的,不用非线性,遵循大数法则。
我的“愚”就是:以不变的规测,应对万变的市场,自动交易,不看新闻。
请问你是如何计算“势”的,如何实施KISS原理,Keep it simple, stupid?
你如能分享原始数据,我愿意测试我的机器学习算法,献上回测结果。

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发表于 2017-6-23 08:48 AM | 显示全部楼层


不明觉厉!

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发表于 2017-6-23 08:56 AM | 显示全部楼层
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发表于 2017-6-23 08:58 AM | 显示全部楼层
天天亏,月月亏,这多好的机器人啊,反过来就是天天赚,月月赚啊。

补充内容 (2017-6-23 03:38 PM):
反向操作刚好啊

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没有找到 天天赚,月月赚 的交易策略。  发表于 2017-6-23 12:48 PM

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发表于 2017-6-23 09:18 AM | 显示全部楼层
NND 都会编程。文科生真的一点希望都没有了吗?

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文科生语言能力强,应该比理工生容易学习计算机语言。  发表于 2017-6-23 12:47 PM

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发表于 2017-6-23 10:27 AM | 显示全部楼层
风行过 发表于 2017-6-23 09:18 AM
NND 都会编程。文科生真的一点希望都没有了吗?

文科、理科无非是4年本科的概念。
毕业后2个4年就是8年抗战,才30岁而已。
更何况许多老股民都已经打过两到三轮的抗战,已经身经百战!再惦念4年本科,可就是“神经”“白战”了, 更何况一切都可以是刚刚开始。

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发表于 2017-6-23 10:36 AM | 显示全部楼层
其实,人工智能真正大规模开发应用正是现在,人要是非说在100多年前的 儒勒·凡尔纳 科幻小说里就有,那也行。

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发表于 2017-6-23 10:51 AM | 显示全部楼层
嘁哩喀喳是理科生,他来炒股,连裤衩都会输掉,因为他爱钻牛角点,越钻空间也小,最后憋死了。
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发表于 2017-6-23 10:58 AM | 显示全部楼层
xinxing 发表于 2017-6-23 10:51 AM
嘁哩喀喳是理科生,他来炒股,连裤衩都会输掉,因为他爱钻牛角点,越钻空间也小,最后憋死了。

不是憋死的,据说是被人用砖头砸死的。
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发表于 2017-6-23 11:01 AM | 显示全部楼层
盈透阿狗 发表于 2017-6-23 10:58 AM
不是憋死的,据说是被人用砖头砸死的。

好吧,既然人已经死了,画个句号吧。
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 楼主| 发表于 2017-6-23 12:51 PM | 显示全部楼层
盈透阿狗 发表于 2017-6-23 08:32 AM
知己难觅,知音难求,我们俩建立股票自动交易模型的核心理念都是顺势而为,大道至简,大智若愚。
我计算“ ...


顺势而为,大道至简,我也是这么想的。 就是我的水平差太远了,关于斜率的李氏函数的卷积, 连通多项式函数,我都不懂。

谢谢关注,其他问题,

1, 盈透阿狗  没看懂 你 的买卖 规则。能简单介绍 一下 买进 规则 吗 ?  发表于 2017-6-23 08:21 AM

Very Simple,用MACD判断趋势. Very Stupid,用统计偏度决定升势中的买点,降势中的卖点。因为输钱,所以这个策略是愚蠢的。
好奇部分交易记录,其中有一天赚了7,5欧元。
2014.02.24 19:27:30 10 USDCNH buy in 0.10 6.0988 10 0.00 0.00 0.00 9 972.76  
2014.02.25 02:43:00 11 USDCNH sell out 0.10 6.1051 11 0.00 -0.75 7.51 9 979.52  

2,盈透阿狗  纵坐标 是 Profit, 能解释一下 横坐标 的 意义 吗 ?  你 有 纵坐标(Profit)对 交易时间为横坐标的 模拟回测 图吗?
  发表于 2017-6-23 08:19 AM

MFE Maximum Favorable Excursion. 最大有利於偏移,我理解是最大好处,量化了。
MAE,Maximum Adverse Excursion.  最大的不利偏移,我理解是最大坏处,量化了。

可能这是斯坦福大学为评估日内交易员水平研究出来的,用于评估1分钟交易程序的优劣。

我 有 纵坐标(Profit)对 交易次数,即变态交易时间为横坐标的模拟回测 图,是稳定输钱的几乎下降直线。

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发表于 2017-6-23 01:00 PM | 显示全部楼层
本帖最后由 坚强的蛋炒饭 于 2017-6-23 01:02 PM 编辑

我是这样想的. 人工智能核心也是人的逻辑. 我的建议是第一步不要把主要精力放在程序上 (除非你像"赢狗"一样, 是编程的行家, 有想法可以迅速地变成精准的程序) 否则就是本末倒置了. 90%的精力应放在算法和逻辑的研究上. 有了系统后, 日后再程序化. 否则时间耗进去了. 还是不停的赔钱.   以前我自以为学了汇编,C,C++和VB, 想上来就"高大上". 编程照样BUG一堆. 想直接程序化. 结果可想而知. 时间都赔进去了.
后来我彻底改变了策略. 把精力放到深挖已有"商用平台"的方向上. 充分利用其优势.  主要精力可以集中到算法和逻辑上. 虽然, 开始都是人工操作, 但这給我带来更多的研究和修改空间, 效率反而比以前提高了很多. 经过很长一段时间的研究, 我便可以把算法中成熟不需要修改的部分程序化. 实现半人工. 然后进一步修改其余的部分. 直到现在, 我的算法们还在不停的被该动. 有时甚至是大改. 但是, 一点点地. 自己的赢面越来越大. 希望等到算法相对稳定了, 我会考虑彻底自动化.

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发表于 2017-6-23 02:24 PM | 显示全部楼层
九天 发表于 2017-6-23 12:51 PM
顺势而为,大道至简,我也是这么想的。 就是我的水平差太远了,关于斜率的李氏函数的卷积, 连通多项式函 ...

使用MACD的关键在于三个特征时间的选取。
请问你做移动平均的长和短两个尺度,以及交易信号线的尺度各是多少?
MACD(a,b,c)对不同的股票是不同的。对你感兴趣的VIX得到三个好参数并不一定容易,因为VIX变化太快,而MACD是一个滞后指标。
MACD是一个滞后指标,适用于区间交易,但不适合于趋势交易。

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发表于 2017-6-23 02:33 PM | 显示全部楼层
坚强的蛋炒饭 发表于 2017-6-23 01:00 PM
我是这样想的. 人工智能核心也是人的逻辑. 我的建议是第一步不要把主要精力放在程序上 (除非你像"赢狗"一样 ...

如果一个系统在回测调试中不能获利,你就不会用它做实际交易,也不会损失一分钱。
反过来,只有当系统符合检验标准,挣钱了,才运行。避免盲目。

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发表于 2017-6-23 04:56 PM | 显示全部楼层
坚强的蛋炒饭 发表于 2017-6-23 01:00 PM
我是这样想的. 人工智能核心也是人的逻辑. 我的建议是第一步不要把主要精力放在程序上 (除非你像"赢狗"一样 ...

如果真是"编程BUG一堆",那一定是方法错了。
正确的方法是TDD (Test-Driven-Development),只会有一个BUG,不会有一堆BUG。
TDD是说在编程干事情前,先写好TEST CASE, 再写个DUMP方法,接着运行。
第一次运行结果当然FAIL不会通过,因为这时的方法是个DUMP方法。
这样做的目的是保证程序“可运行”。

当真正工作,把DUMP方法,变成真正正确的方法过程中,经常运行,一直保持“可运行”,直到测试通过PASS完成。

这就是渐进编程的思想。遵循这个做法,你会渐渐喜欢编程,而不是被BUG吓跑。

同样,开发一个自动交易系统,也是一样渐进式的。
先要有一个回测系统,“算法和逻辑”是可以实时得到验证,立竿见影的。多数情况,不量化,无法得知。
比如,炒底模型是:当价格降到P1可以抄底,但是当价格低于P2时崩盘出现不能抄底。P1和P2与上个交易日的闭市价CP和今天的开盘价OP有关。
只有回测系统存在,才能回答P1,P2,CP,OP之间的关系。
机器根据人提供的数据,自动找到最佳方案,这是机器在教会人如何炒股,人向机器学习的一个例子。

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发表于 2017-6-23 06:32 PM | 显示全部楼层
盈透阿狗 发表于 2017-6-23 04:56 PM
如果真是"编程BUG一堆",那一定是方法错了。
正确的方法是TDD (Test-Driven-Development),只会有一个 ...

是啊.  我对于自己DEBUG能力也无语了. 曾经有好几次, 程序RUN后,不到收盘就死了. 恨不得要拔插头那种感觉.  

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