[請益] 人工智慧在金融股市是否非常成熟了?

看板Stock作者 (我愛豬肉不愛牛肉)時間7年前 (2017/04/05 13:01), 7年前編輯推噓13(15推 2噓 31→)
留言48則, 22人參與, 最新討論串1/20 (看更多)
我自己本身沒有做股票投資 但因為我研究方面會接觸許多機器學習的技術也常會看一些相關的文章 目前學術領域 使用類神經網路從data 去作參數擬合技術已經非常成熟了 如果能找到一個好的理論模型 要從巨量的歷史交易數據去擬合出參數 目前的技術應該不是困難的一件事 但這個模型的數學型式就非常關鍵了 一個好的或是不好的理論模型對於你的參數擬合結果 都會產生頗大的影響 想請問 目前金融市場和股市 是否是欠缺這樣一個普適性的理論模型? 而不是在於擬合參數的數值技巧上 (大數據 人工智慧等等)呢? 能不能討論一下? -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.115.30.19 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1491368491.A.CC2.html
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有股神才有賺錢model 問題是股神為什麼要公開model
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下去做就知道惹... 你找 paper 應該不少吧
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※ 編輯: lovepork (140.115.30.19), 04/05/2017 13:05:56
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強如Jim Simons 當然是募資後關起門來自己賺就好
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推
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比自動駕駛成熟 ，很多
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就我所知，很多外資單位都是用程式在下單的
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我目前專殺這種程式單
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問題一直都在賺錢的model
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推
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Q的機率是30%...開個3讓他贏莊家100塊
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去查一下我在這版的發文啊，也沒幾篇，就有寫了
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推
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你可以問WorldQuant
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推
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不是 關鍵在於市場演進的速度 和你取得大量數據進
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來機器學習的速度 是同個數量級
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推
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好幾年前就有了 現在都在大裁員
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你看裁的越兇 表示這領域越成熟了
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非線性系統，不要用一般人腦的邏緝來判斷啦
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「如果能找到一個好的理論模型」所以還沒找到就成
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熟了？
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一般人說的都聽聽就好 看裁員最準
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推
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外商年薪開千萬 最優秀的人才隨便都能找到一堆理論
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推
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隨機漫步有這麼簡單就可以用類神經來學習!?
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推
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4
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市場不只是非線性~~都還是隨機狀態，怎麼學都沒用
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貝萊德裁員 http://bit.ly/2o8djCi
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改機器人選股 http://bit.ly/2oBtTuO
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大概知道經理人收了一堆費用也沒績效 不如用機器人
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用猴子 一般人又會覺得太low 機器人比較有質感
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台大ML最知名的教授課堂上舉的無法預測的例子就是
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股市
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推
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到底是純隨機還是非線性？ 還是介於兩者之間又有非
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線性又有機率分佈？有待更進一步的ai分析
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不過股版應該都mit史丹佛等級的我就不知到了
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我的論文，有在期刊發表過，不過，是分析電力系統的
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模型，我拿來用在商用
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推
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類神經網路應用在股市很久了,目前還沒什麼重大進展
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你可以想一想為什麼,這其中有些技術與人性的問題
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推
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國外教授專家的說法 https://goo.gl/ZT7Guj
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噓
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類神經網路跑期貨行之有年 成效不彰 我覺得你不用想
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這麼多
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推
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可以看看HMM
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推
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你有數奧嗎，我認識一個台大畢業直接當外資quant
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推
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個股長期來看 應該是營收表現為主
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請問你處在APPLE歷史低點的時候 依照模型你會買嗎?
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從低點到現在可不知道翻了幾倍喔
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模型只能預測短的吧 就跟天氣預報一樣
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但是一旦中了outlier 模型集體毀掉XD
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只能給勝率..很難準確預測
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推
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總覺得這些是偏門。
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噓
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不知道，但人工智慧面對人類的惡意有解嗎?
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