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alexapollo
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10 年前,我用 AI 做了量化交易模型,年化 40%

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  •   alexapollo ·
    geekan · 2020-05-02 12:53:40 +08:00 · 16858 次点击
    这是一个创建于 1666 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    2010 年的时候,出于兴趣,我开始用进化算法和神经网络做股市的预测,全自动设计网络结构和各类参数,可以说是国内做 AI 量化,乃至 AutoML+量化的最早的人。其中一个实验是拿道琼斯指数 1930 年到 2010 年的历史,拿 60 年做训练,20 年做测试,用 AI 做双边交易可以做到带杠杆 40%左右的年化,不带杠杆 12%左右的年化(基线 7%)。当时我自己用它赚了几年的生活费。简单介绍一下当时所做的工作:

    • 金融 Survey:看了上百本金融相关的书,搞明白了市场运作机制,和一些投资、投机者的基础逻辑
    • AI Survey:看了当时几乎所有的中文 /英文相关的材料,发现没有一个人有公布真正有效果的方法
    • 数据:基于 Matlab 里的 Java 虚拟机,写了对指数和部分股票的爬虫( Yahoo/Google/新浪 金融板块)
    • 特征:基于简单数学做了 40 多个母指标,几百个子指标,都是纯技术指标
    • 模型:用了 LR/SVM/MLP 来做基础模型,RS/GA/PSO/ABC/ACO 等算法来做搜索模型
    • 超参:各个模型的基础超参、模型深度、模型宽度、指标参数、滑窗参数

    效果也很明确,在道琼斯指数上单纯预测涨跌,可以做到 65%左右的准确度;在其他几个市场也都有显著效果。其中的思路到现在来看,可能都还是最先进的。如果有机会,我很想做一个中国的大奖章基金。但我觉得可能现在机会不大,就分享下我自己的思路想法吧。

    那时候我所做的技术现在部分沉淀到了我们的这个开源项目里,也欢迎大家试试:

    第 1 条附言  ·  2020-05-02 14:12:25 +08:00
    如果其他朋友不爱看,或者觉得广告性质强的话,我建议就不要看了,右上角 X 了吧
    本来我只是想到了 10 年了,方法可以见光了,但这个方法本身仍然具有很大的价值
    如果觉得方法不好,可以去 survey,回过头来算算方法值多少钱。或者拿出更好的方法回过来

    40%正如正文所说,是有杠杆的长期持仓,要算融资成本,融资成本是多少要各凭本事。
    如果没有杠杆就是 12%( buy & hold 7%),交易标的是道琼斯指数
    117 条回复    2021-06-15 13:54:17 +08:00
    1  2  
    Perry
        101
    Perry  
       2020-05-03 01:09:56 +08:00
    说真的要是楼主不 over-claim 我会对楼主的开源项目有感兴趣,但是标题党真的很不好 👎👎👎
    Pete
        102
    Pete  
       2020-05-03 01:29:30 +08:00 via Android
    美股买指数也可以不低的收益 但是 A 股呢……
    楼主有试过在 A 股交易吗
    ericgui
        103
    ericgui  
       2020-05-03 01:52:44 +08:00
    搞金融的都不开源,都是闷声发大财
    meppy
        104
    meppy  
       2020-05-03 05:36:58 +08:00   ❤️ 1
    杠精真多啊,看不上这个看不上那个,lz 难道不比鸿蒙强么,至少有东西,有数据,有代码啊~~
    slysly759
        105
    slysly759  
       2020-05-03 11:36:44 +08:00
    @EricJia 哎呀呀呀 抓到大佬了 有木有一块的小群拉我啊
    jon
        106
    jon  
       2020-05-03 11:55:23 +08:00
    老哥看了上百本金融相关的书能推荐个 list 吗?
    alexapollo
        107
    alexapollo  
    OP
       2020-05-03 12:06:42 +08:00
    @clemente0620
    @aptx4689
    @threebr
    @halo117
    @20150517
    1. 这个 repo 不为伸手党提供服务,帖子里写的很明白了,只是部分技术的融入开源工程
    2. 我非常好奇张嘴就喷的人是什么心态,是觉得 V2EX 这个论坛不配有人分享真*前沿技术,如果这样,我以后就再也不分享了
    3. 你们觉得分享这些有价值的信息是义务?如果这是义务,为什么自己不做?
    alexapollo
        108
    alexapollo  
    OP
       2020-05-03 12:15:44 +08:00
    @Perry 嗯,我觉得做到 40%的真正方法大部分都是带杠杆的
    alexapollo
        109
    alexapollo  
    OP
       2020-05-03 12:16:55 +08:00
    @Pete 有的,A 股当时跑过上证指数(仅指数本身),效果还不错,但是需要调比较多细节
    alexapollo
        110
    alexapollo  
    OP
       2020-05-03 12:17:13 +08:00
    @ericgui 10 years
    alexapollo
        111
    alexapollo  
    OP
       2020-05-03 12:19:10 +08:00
    @meppy 谢谢老板支持!
    alexapollo
        112
    alexapollo  
    OP
       2020-05-03 12:22:43 +08:00   ❤️ 1
    @kraymond
    @20150517
    @allencloud

    我们有一个 AutoSeries 项目,如果想用的话可以看看。

    在 10 年前我试过回归和分类两种不同的做法,实际发现回归很难学到信息(噪音太大),分类还比较 work 。
    AutoSeries 做了一部分的自动特征工程(不太多),可以比较清楚的做一些回归问题。
    另外一个工程 AutoWSL 专门针对大噪音的场景做分类,也可以试试。

    但是得说明白的一点是,框架就是框架,只是一个工具,并不是用来专门做量化的。原文也说的很明白了,这工程就是技术的一个沉淀。
    CuriousBull
        113
    CuriousBull  
       2020-05-03 13:47:51 +08:00
    有做仿真么?效果如何?
    ulala
        114
    ulala  
       2020-05-03 14:57:03 +08:00 via iPhone   ❤️ 2
    @meppy 建议你先看下 repo 的内容都是啥玩意。这么多人喷他不是没有道理的
    69partner
        115
    69partner  
       2020-05-03 20:19:48 +08:00
    评论里面那么多酸的,就算是开源了,真正去测试的,去使用的又能有几个呢
    chilaoqi
        116
    chilaoqi  
       2020-05-04 12:16:25 +08:00
    金融 Survey:看了上百本金融相关的书,搞明白了市场运作机制,和一些投资、投机者的基础逻辑

    我更关心 lz 能否提供下书单,想挑几本看看。
    iawes
        117
    iawes  
       2021-06-15 13:54:17 +08:00
    @oahebky 这也没多少钱啊
    1  2  
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