三年半前我也回了你一篇相似的文章, https://ptt-website.tw/Stock/M.1554101334.A.44D 我就來談談我當初用Deep Learning 建構TQQQ 模型的情況 首先, "賭博的數學"就是機率, 不論賭場或是股市大部分都是在算機率, 賭場會設立規則讓莊家有較高的勝率, 長遠來看就莊家一定會賺錢, 對, 我在說廢話, 但是就是這麼簡單 股票線仙也是一樣的方式, 各種線就是用統計學的方式算出/畫出線, 再取勝率高的方式, 比方說破月均線等等, 說穿了還是機率, 勝率高不保證必勝, 所以不能每把都All in, 最好的做法是每把都投一樣少數的錢, 勝率高次數多就自然會賺錢 再來說到我的TQQQ 模型, Deep Learning/Machine Learning 一樣也是在算機率, 在那之前, 我先說一個觀念 overfitting: https://en.wikipedia.org/wiki/Overfitting 簡單說, 就是如果有人說他的模型回測數據100% 正確, 那就是 overfitting, 這個回測100%的模型基本上就是垃圾, 因為你是在預測未來, 不是預測過去, 你把過去數據完全吻合的模型就會overfitting 所以一般的做法是會有training, validation, test sets, https://en.wikipedia.org/wiki/Training,_validation,_and_test_data_sets 也就是把過去數據"隨機"分成三包, 一包拿來training 建模型, 一包拿來validation, 最後一包拿來測試, 這樣可以避免overfitting, 同樣的, 這樣產生的模型只求高勝率, 不是必勝, 所以作法是一小塊一小塊的買/賣, 只要勝率高次數多就會賺錢 我的TQQQ 模型現在已經是第三代模型, 預測到2020年底部抄底跟2021年賣出, 但是在去年2022年底跟今年初摔了一大跤, 抄底抄到沒錢, 所以還是不要做太大, 多留點子彈 ※ 引述《ProTrader (沒有暱稱)》之銘言： : 真的有隨機但可預測的實例就是複雜科學 以椋鳥群飛的例子來說 : 任何一隻椋鳥個體飛行都是隨機無法預測 然而椋鳥群體變動可預測 : 這真的很神奇個體隨機而群體可預測 : 在生活中最重要的應用應該是天氣預測 下雨 颱風之類的 : 椋鳥群飛的影片 : https://www.youtube.com/watch?v=O5auXBB_RvU : https://www.youtube.com/watch?v=74-p8fNsUl0 : 有得諾貝爾獎 : https://pansci.asia/archives/334249 : https://thupr.thu.edu.tw/newsdetail.php?id=5182 : 股點是 : 類推到股市 單一股票價格K線個體無法預測但K線的群體型態可預測 : 尤其是那些用裸K交易的人 我猜他們就是直接預測出K線群體型態變動 : 就看看有沒有複雜科學的專家可以真的找到K線型態的預測模型 : 但我猜最終股價預測也會類似預測颱風路徑出現很多條 : 到時候就是去找最大可能性路徑 : 應該會有參考價值但不是穩贏的聖杯 : ※ 引述《peter308 (pete)》之銘言： : : 我最近被一件事情困惑很久 但有比較想通了 : : Fama提過的效率市場理論 : : 如果效率市場是對的 那麼將會無法套利 也就無法打敗大盤 : : 另一個方面 曼德柏提出碎形市場 意味市場是有一些模式 : : 所以技術分析者才有辦法透過分析這些訊號去獲得"超額報酬" : : 這兩各學派是互相矛盾的 而且都想消滅對方 : : 簡單說 一個灌了鉛的骰子 在其點數出現的機率會偏離1/6 : : 也是因為這樣 才會讓出老千的人有利可圖 : : 但我最近發現 : : 隨機性越高(disorder越高) 在某些條件下 會觸發某些狀態 : : 導致其變得反而更可以穩定預測去狀態 : : 這是否提供了一個全新的理論基礎 : : 在這基礎之上 統合 Fama 和 曼德柏的兩個互為矛盾的學派變得可能?? : : 有人覺得這是個不錯方向的嗎? : : 也就是一個隨機性越高的(量子)骰子 : : 反而陰錯陽差地導致了某種記憶效應 讓它變的是可預測的 : : 題外話 : : 上述的特殊狀態是量子系統才有的 : : 但股市是古典系統還是量子系統? : : 目前這問題(請益過這領域的專家學者)仍就沒有一個明確的答案 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt-website.tw), 來自: 76.103.225.6 (美國) ※ 文章網址: https://ptt-website.tw/Stock/M.1696018113.A.C19

推 mom213 : 期望值比勝率用詞更精準 09/30 04:11

推 jecint1707 : 好奇變數是拿成分股來train嗎？ 09/30 04:12

推 lasaieshy : 何時出五代？ 09/30 04:50

→ newwu : 很難吧 感覺和很多因子有關，加太多feature又很容易 09/30 04:52

→ newwu : 就overfitting了 09/30 04:52

推 xikimi: 包養平台了解對方喜好。 09/30 04:52

→ yoyun10121 : 這種線仙模型最大的問題, 是你前提預設歷史和未來都 09/30 05:39

→ yoyun10121 : 照同個模式走, 但實際上國際情勢, 主力操作模式都是 09/30 05:40

→ yoyun10121 : 一直在變的, 前提錯你模型怎麼調一樣就不會準 09/30 05:45

推 mcgrady12336: 3Q哥不是還有小瑪莉打法嗎？ 09/30 06:07

推 PeikangShin : 因為模型是在解釋現有資料 用來外插就僅是外插而 09/30 06:08

推 Avero: 包養分析細心觀察言行。 09/30 06:08

→ PeikangShin : 已 所以我們都習慣只做內插 09/30 06:08

→ PeikangShin : 聽起來有夠色 09/30 06:08

推 PeikangShin : 你的模型變化往上積分一下 就會看到趨勢了 不過 09/30 06:22

→ PeikangShin : 人生總是那麼華麗的短暫 09/30 06:22

推 PeikangShin : 小瑪莉 我小四一個小時輸掉一千塊 那時候打電動 09/30 06:29

推 ejoz: 包養真心對待朋友。 09/30 06:29

→ PeikangShin : 才5塊 老闆 還我錢～ 不過我還是覺得賭賽馬那台 09/30 06:29

→ PeikangShin : 比較好玩 論技術面就是打彈珠了 但只有兩次全中 09/30 06:29

→ PeikangShin : 夜市老闆10賠300臉都綠了 09/30 06:29

推 awss1971 : 先假設原PO 09/30 06:36

→ youke569 : 房子拿去抵押，All in啦 09/30 07:11

推 FishRoom: 包養網尋找異性友伴。 09/30 07:11

噓 a000000000 : 麻R台 好玩 09/30 07:35

推 piliwu : 有比較過這樣能贏定期定額方法嗎？有對照組比較容 09/30 08:02

→ piliwu : 易知道模型有沒有用 09/30 08:02

推 dragonjj : 因為模型測不到人心阿 主力隨便給你拉一個 個股 09/30 08:36

→ dragonjj : 就賠到脫褲 ETF大盤規模太大 主力比較不好下手 09/30 08:36

推 KsiR: 包養輕鬆認識有趣人。 09/30 08:36

→ dragonjj : 然後你改新的模型 可以給我看舊的嗎?我想參考趨勢 09/30 08:38

→ dragonjj : 順便請教一下美國人對於政府關門的看法? 09/30 08:39

推 iamten : 小瑪利超黑 後台可調 永遠開不到你押的 09/30 09:14

噓 iampig951753: 你口口聲聲說了一堆結果結局是這樣 09/30 13:04

→ iampig951753: 說到底重要的根本是紀律不是機率 09/30 13:04

推 peoples: 包養平台遇見情投意合。 09/30 13:04

推 INIKS : 這模型聽起來，就是在fit股價期望值，意思是“猜頭 09/30 14:31

→ INIKS : 摸底”，是吧？ 09/30 14:31

推 ProTrader : 原po的真正底牌是對科技業的了解吧 跟教主類似 09/30 14:32

→ ProTrader : 你寫這些 大家會以為你只是新時代的線仙 09/30 14:33

→ ProTrader : 你是線仙的同時還有科技業的內線 就別來這里裝弱 09/30 14:34

推 wilmer: 包養分析揭開對方心思。 09/30 14:34

推 aq2272353712: TQ3最近沒來房版討論~想你耶 09/30 14:46

推 bigair888 : 推，我看到台灣正2哥在分析台灣的正2的時候，我就 09/30 16:45

→ bigair888 : 知道TQQQ也是前幾的選項之一 09/30 16:45

推 boombastick : 我以為你tqqq是buy and hold說 09/30 18:02

推 hcwang1126 : 感覺如果大盤準 該作台指期？ 09/30 18:43

推 badlip: 包養不急於戀愛結婚。 09/30 18:43

推 INIKS : 準度夠，加上停損，那指期貨有搞頭，想問還有開課嗎 10/01 00:21

→ INIKS : ？ 10/01 00:21

推 ProTrader : 原po應該是在美國科技廠上班跟教主類似 10/01 00:25

→ ProTrader : 比起開課 還不如認真上班就好 10/01 00:26

→ ProTrader : 所以我才說原po別裝弱 讓別人以為你是個開課仔 10/01 00:27

推 piggyoil: 包養網認識全球朋友。 10/01 00:27