回顾2017年 我发现惹 -------------------------------------------------------------- 推 ETHZ: random walk is part of the stochastic process 01/13 11:24 推 ETHZ: 这个我改天写篇专文来解释好了 -------------------------------------------------------------- 我觉der你欠大家一篇文章 我先说自己的认知 这不是我的专长有错请指正并补充 随机:强调结果是固定机率分配且无法预测(以更高的机率猜到可能结果) 不可预测 我丢公正骰子 我预测的成功率1/6 是随机的 可预测 旁人从我的肌肉紧张与手势方向猜出可能结果(可能是1/2的准度) 赌神丢公正骰子: 可以控制点数 赌神完全可预测 数学上的随机是说不管用甚麽方法都无法提高预测的成功率 丢骰子的结果其实有预测的机会 只是伪随机 我没作弊的话丢出来的结果应该是1/6的均匀分配 但旁人有预测的可能 量子力学说的测不准原理的那种特性就是真的随机 至少到目前为止是真随机(无法用任何方式预测) random:是随机的且机率分配是固定的 例:高斯 柯西 正常骰子(1/6) 灌铅骰子... 从开始到最後的每个随机变数都是固定的机率分配 正常骰子或灌铅骰子从头用到尾 stochastic:是随机的但机率分配不一定相同 过程中可能一下子高斯 一下子柯西 正常与灌铅骰子会互换 Random Walk Theory 股价变动是随机的且机率分配是固定的 最出名的就是选择权BS模型对股价变动的假设 永远都是高斯分配且波动性固定 这已经可以确认是错误假设了 波动性绝不固定 机率分配应该也不固定 西蒙斯可能有用HMM方法中的Baum-Welch算法 他应该是假设 股价变动是stochastic 而不是random 例:正面灌铅的硬币(空头) 反面灌铅的硬币(多头) 公正的硬币(盘整) 多空头或盘整时期都是有涨有跌 但是用的硬币不同 所以多头时期容易涨 空头时期容易跌 用不同硬币 正反面朝上的机率会不同 西蒙斯就是能猜出现在正在丢甚麽硬币 因此他就有多空方的优势 我觉得这才是合理的方法 由上述可知 妄想用特定模型或公式预测股市是不可能的 因为那就是认为 股市有固定不变的随机机率 但这与事实不符 如果是用某个模型判断目前股市的随机特性则较为合理 预测股市可能吗? 我认为是可能的且西蒙斯的绩效就是最好的证明 股市变动结果虽然随机机率分布的混合 但并非完全不可预测 技术分析 基本分析 筹码分析 内线交易..... 应可以让投资人取得预测优势 所以股市应只看似随机 股市价格是所有投资人的委托单搓合的结果 若能判断或诱导投资人的行为 说不定就有预测优势 注意:这种预测优势 不是赌神丢骰子那种完全预测的优势 应属於海珊用摄影机偷看陈小刀牌的那种优势 海珊可以偷看 陈小刀也可能放牙签让你看 所以海珊还是要判断陈小刀有没有放牙签 或有没有放牙签的情况下各是哪种预测 但陈小刀就没办法看庄家的牌 只能单方面误导庄家 总而言之能当庄家且投放误导资讯应该较有利 大户钱多股票多还能放消息 散户就只能被动接受资讯然後猜测 甚至有些散户就只听老师的明牌 另外散户还有心理面过度恐慌与过度乐观而没有理性分析的问题 ※ 引述《gunhow (刚好)》之铭言： : ※ 引述《heuristics (阿弟牯)》之铭言： : : 程式交易有两种。 : : 指标交易－用指标当作判断式的条件，决定进出场 : : 一般人会接触到的程式交易 (或称 EA) 这种居多， : : 脸书或 Line 看到获利满满的也是这种居多，但会让人看到获利满满的，小心是诈骗。 : : 要入门指标交易，学习为交易而生的程式语言还有对应的交易及开发工具最有效率， : : 例如外汇有 MetaQuotes Language 还有对应的 MetaTrader， : : MetaQuotes Language 帮你实作好许多指标，你只要呼叫函式，它就给你结果， : : 而 MetaTrader 帮你处理好程式交易所需的一切，你只要专心发展你的策略。 : : 指标交易要再深入一点就是自己创新的指标。 : : 另一种程式交易是 : : 演算法交易－用机器学习或其他演算法，决定进出场 : : 我们在交易其实是在做一件事，就是是用现有的价格 (或其它资讯) 去预测 : : 晚一点会涨还是跌 (分类)，甚至预测晚一点的价格 (预测)。 : : 在这很多领域例如影像、声音或文字都有类似的问题 (分类跟预测)， : : 电脑科学为此早就发展了历史悠久的机器学习去解决这些问题， : : 既然机器学习是在解决分类跟预测的问题，理所当然也可以用在交易上。 : : 但用在交易上有效吗？显然不容易，不然学校教授早就发达了。 : : 可是机器学习在解决影像、声音或文字的分类跟预测的问题时，其实表现不错， : : 甚至比人类还厉害，用在交易上怎麽不太容易？问题在哪？ : : 我是这样看，我是价格 Random Walk Theory 的信奉者，每一时刻的价格都是随机的， : : 而且背後没有相同的随机分布，随机没问题，但没有相同的随机分布就不行， : : 这就是交易价格跟影像、声音或文字的差别。 : : 要入门演算法交易，就是学习机器学习理论， : : 实作上就以对机器学习支援较多的程式语言为主，例如 R 或 Python。 : : 演算法交易要再深入一点我想是研究交易价格的本质。 : 很有趣的议题 : 不过我持的意见正好相反 : 我认为价格不是随机分布的 : 在某些可供辨认的条件中 : 价格是可以被辨识方向的!! : 这点只要是做手单的人 : 做久了就会有体会 : 市场不是随机的~~ : 简单来说若市场真的成随机分布 : 不会看到长时间下来指数呈现上涨趋势!! : 市场价格受到规则与环境影响 : 在某些条件下他是单向性的 : 就像玩德州扑克每张牌出现是随机的 : 但是某些牌型出现後你的胜率会拉高 : 市场也是如此~~ : 因为市场由人所组成 : 每个指标~~~只要相信他的人越多 : 他就会越自我实现 : 然後就会引来狙击者!! : 直到指标失效~~然後再慢慢生效 : 所以很多人讲的随机漫步法则 : 手单做久了就觉得..... : 随机只是"市场"的一部分!! : 市场还有不随机的那部分!!! : 关於演算法能不能推出市场发生何事 : 我认为是很有机会的~~XD : 前提是要写的人会做单!! : https://www.zhihu.com/question/40171482 : 麻将与人工智能 : 在这里有所谓动态分支树的概念 : 当你设计的条件可以有效地降低分支树的概念时 : 演算就开始有意义!! : 当然....交易比麻将困难多了!!! --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 218.164.55.200 ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Trading/M.1514795670.A.608.html 17 1/07 heuristics R: [问题] 大家都怎麽学程式交易 建立交易模型的 去上面看这篇文章里面有提到一些 3573吧 然後你可以再找找中国的网站 也有一些资讯 关於预测这部分 就只能尽力而为 不可能要求百分之百准确 对台湾来说最重要的预测 就是台风与地震 天气阴晴下雨是全世界各国都有 预测结果的态度就是可以参考 不要迷信 依据天气预报 决定要不要带雨衣 每天随身携带摺叠伞预防万一 所以预测可以参考 但风险也要控制 楼下U姐说的很对 简单的说控制"风险"是必须的 因为那有确定性 在金融市场就是停损 "预测"股价是一种专业 可以增加收益也伴随着不确定性 要在事前做预测 但不要以为自己是赌神想丢几点就是几点 内线交易应该是预测效果最接近赌神的方法(当然是没被抓的情况) 只是多数的预测没办法像赌神一样 你可以去看看电影决胜21点 说到赌局预测21点是最简单易懂的 预测台风 在台湾最经典的案例 就是赖半仙变成赖半天 我们现在可以提前知道台风何时要来 对登地点也有相当的准确度(在接近要登陆的时候) 有没有注意到地点其实常会修正 要不要放台风假通常是大家最关注的焦点 赖半仙的神预测其实是非常不可取的行为 因为气象局的准度没那麽高 ※ 编辑: ProTrader (36.239.195.16), 01/01/2018 22:13:28 ※ 编辑: ProTrader (36.239.195.16), 01/01/2018 22:37:32 ※ 编辑: ProTrader (36.239.195.16), 01/01/2018 22:39:04 ※ 编辑: ProTrader (36.239.195.16), 01/01/2018 22:39:41 就是这样 停损跟预测有各自的功用 这是绝大多数交易员的追求 我到觉得还好 不需要特别反驳 新手应该是停损比较重要 为了活下去 进阶开始追求获利之後就会找预测优势 然後就会知道 预测属於事前功课 停损属於风险管理 都是交易员的日常工作 所以我不会觉得哪个比较重要 可能跟个性也有关 积极的人就预测重要 保守的人就停损重要 我是理性的人 就只是严谨执行交易策略 早在策略设计与回测时就已经知道获利与风险特性 我帮你订正错别字 ^^^^ 如果说那代表某种暗示...请私信 ※ 编辑: ProTrader (36.239.195.16), 01/01/2018 23:39:01 ※ 编辑: ProTrader (36.239.195.16), 01/01/2018 23:41:29 ※ 编辑: ProTrader (36.239.195.16), 01/01/2018 23:41:54 ※ 编辑: ProTrader (36.239.195.16), 01/01/2018 23:42:14 ※ 编辑: ProTrader (36.239.195.16), 01/01/2018 23:42:56 对交易员来说 这是重要的问题 我提供自己的想法让你参考 交易能获利的核心关键在於对金融市场的了解程度 江恩矩阵占星与各种指标以及各种分析方法 本质都是提供进出场讯号 这些讯号的共同特性就是有时候准有时候不准 所以才会说程式交易没有圣杯 因为股价变动特性是stochastic UJ说的就是用人类的智慧帮逻辑信仰的进出场讯号找到合适的使用时机 靠的就是自己的交易经验让自己的大脑神经网路得到交易策略 至於回测有时有效有时无效的问题也在於对金融市场不了解 用传统技术指标的人 也很类似UJ说的状况 差别是讯号不同而已 但如果是做机器学习的人 就要有能力判断市场到底是甚麽状况 下面是我之前举的HMM例子　这是简单说明 应该与现实不符 　　 ------------------------------------------------------------ 正面灌铅的硬币(空头) 反面灌铅的硬币(多头) 公正的硬币(盘整) ------------------------------------------------------------ 真正的市场里用的可能是各式各样的骰子 而不是正反面的硬币 暴涨 暴跌 大涨 大跌 涨 跌 盘整(小涨小跌)...... 骰子1. 暴跌 大跌 涨 盘整 大空头时期 骰子2. 大跌 大涨 涨 跌 盘整 日常交易 骰子3. 涨 跌 盘整 盘整 盘整盘 . . . 而且丢骰子的时候各种结果出现的机率大小都不同 写程式的人对金融市场了解程度越高上述各种骰子的估计就会越正确 能较有效率的掌握市场的各种特性 交易策略就会有稳定性较高 UJ说的是传统人类智慧 基於HMM的回测就是目前火红的人工智慧 哪种比较好? 我当然是认为机器学习人工智慧比较好 传统人类智慧有个好处是普遍性高而且可进化 海龟培训班就是个例子 培训班入门後 说不定 可以进化成杰尼龟 赛亚龟 甚至超级赛亚龟 巴菲特就是传统人类智慧交易获利的典范 与其说哪种比较好 应该说你想选择哪条路 ※ 编辑: ProTrader (36.239.195.16), 01/02/2018 00:55:03 我知道楼上说的专业是 自营交易员或基金经理人之类的人 在法人机构交易部门前台中台後台的依照专业分工所以分类很细 只是个人觉得楼上已经到达矫枉过正走火入魔的程度 风险管理是专业 股价分析也是专业 还是楼上觉得中台是专业前台是业余 认同楼下UJ说的 但我想帮补充 业外的不进场就是 完全不碰股票期货等风险性商品的人 业内的不进场就是 开课收学费(没牌) 当投顾收会费(有牌) 当券商期货商收手续费 按照楼上的逻辑 收学费会费或手续费的人应该都比巴菲特更专业 就我的认知巴菲特是没有停损的 所以绝对有归0的机会 因为不进场就完全没有曝险部位 完全没有归0的可能 不进场就算有成本也只是开业成本与营业成本 几乎可完全掌控(水电租金可能浮动所以不能达到完全掌控) 我想说股价分析与风险管理都是一样重要的 而执行态度可以是 专业 业余 散户 就看自己想怎麽做 ※ 编辑: ProTrader (36.237.194.171), 01/04/2018 11:49:10 楼上 我觉得现在明显是我们的认知有差别 中台有意见 前台就说 "被电没业绩的时候 黑锅你背" 中台思考中 中台表示 "我没意见" 我不是业内 但我有认识有业内经验的人 对方的表达与我的理解应该都可信 我想表达 价格分析与风险管理与业内业外无关 看自己想做到甚麽程度(专业学术论文 买书参考 自己想 听老师说...) UJ想表达 不要进场就完全没有曝险部位 你表达的 1. "预测"股价就是业余 控制"风险"才是专业 2. 赌徒是不专业的玩法 buy side应该不会让交易员 take view重压 3. 交易员风险要自己控管 中台傻傻的(很散户??) 不懂前台中台的分工细节就不是专业 依据1 UJ跟我误解 => 你认为没有曝险部位最专业 依据2 所以UJ跟我才会误解 => 你认为专业就是进公司玩别人的钱 依据3 我觉得 => 你认为交易员的风险要自己管理 我一直都认为交易员交易部位与风险管理都是靠自己决定 能不能请你先明确定义 甚麽叫做 "专业" "业余" 例:是不是业内 哪些事能做 哪些事不能做 知识水准有甚麽要求??? ※ 编辑: ProTrader (36.237.194.171), 01/04/2018 14:29:49 我知道的就抓龙王啊 猜到股市可能要崩跌 放空 电影大卖空就类似在抓龙王 只是你那种用物理模型硬套想法我是完全不认同 可以参考物理模型然後建立金融市场模型 ※ 编辑: ProTrader (36.237.194.171), 01/04/2018 16:24:37 random stochastic 都可以 因为就是这样翻译的QQ 当你意指某随机变数(有特定机率分配) 应该是random 当你意指某随时间变动的变数 应该用stochastic 你这个我没听过 涨知识了 我听说的是来自做TRF的前台 ※ 编辑: ProTrader (220.142.121.206), 01/05/2018 00:38:57 ※ 编辑: ProTrader (220.142.121.206), 01/05/2018 00:43:24 model很多我能理解 但这麽不和谐是常态吗?? 还是看公司?? 我知道的是 所有model的评价结果都摆出来 看是挑顺眼的或是算平均 总之金管会那边要过的去 中台有意见就叫他背业积锅 请问你们业内真的有哪个部门真的会觉得自己很专业吗?? 除了业务说服客户下单真的话术(我们有专业的团队之类的)很专业 自己的评价结果不敢交易 评价模型哪个对也不知道 做财工的只能说常用的模型都知道 算是专职财工人 ※ 编辑: ProTrader (220.142.121.206), 01/05/2018 00:47:51 ※ 编辑: ProTrader (220.142.121.206), 01/05/2018 00:50:23 ※ 编辑: ProTrader (220.142.121.206), 01/05/2018 01:08:52 HMM是语音辨识很常用的技术 西蒙斯雇用的员工有这样的专长 所以推论西蒙斯有用HMM应该是合理的 孤狗关键字"AI科学家的土豪人生" 当然我不敢保证一定有用HMM(就算真的有用我猜也是修改版的HMM) ※ 编辑: ProTrader (36.237.192.240), 01/06/2018 00:11:46