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:
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:
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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 👎👎👎
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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 |
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ericgui 2020-05-03 01:52:44 +08:00
搞金融的都不开源,都是闷声发大财
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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~~
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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?
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alexapollo OP @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? |
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alexapollo OP @Perry 嗯,我觉得做到 40%的真正方法大部分都是带杠杆的
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alexapollo OP @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
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alexapollo OP @ericgui 10 years
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alexapollo OP @meppy 谢谢老板支持!
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alexapollo OP @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。 |
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CuriousBull 2020-05-03 13:47:51 +08:00
有做仿真么?效果如何?
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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
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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。 |