Re: [請益] 人工智慧在金融股市是否非常成熟了?

看板Stock作者 (阿U)時間7年前 (2017/04/05 13:19), 編輯推噓4(409)
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※ 引述《lovepork (我愛豬肉不愛牛肉)》之銘言: : 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? 人工智慧,目的就是要做到可以像人的思考一樣的模型 但現在個人散戶的操作勝率其實滿差的 以過去資料建立模型,會遇到幾個問題: 1. 股市主要變動因子是未來資料,如營收、消息等。 過去資料也有極多是當下受到消息面、基本面、籌碼面影響, 並非是一種有規則的 Pattern 2. 假設真的有存在這種模型,大多都是廢話, 例如:每月營收成長跟股價呈正比 3. 假設真的找出模型,也就是所謂的低風險高報酬 恭喜你。但記得不要流出,因為一流出這種模型就會短時間內失效了,這是人性 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 61.220.176.234 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1491369594.A.CE9.html

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AI都用衛星監控從公司出來的貨車量趟數來推算營收
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好啦~那是電視上演的 不過聽起來好像也不是太難
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消息面的確是關鍵,如何判讀消息的真偽以及影響權重
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並不是簡單的計算可以完成的
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如果機器人預先知道內線就好惹人工智慧玩的過內線嗎
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?漲跌平最後還是要選一邊
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冷戰時期,美蘇都弄一堆假武器給衛星拍攝,要反1F的方
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法,可以用添兵減灶或減兵增灶這種古老方法 XD
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說不定公司派用這方法坑市場派還賺得比公司獲利多
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沒那麼容易 法人會上下游公司資料交叉比對
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這方法可能美國比較適用,台灣的話上下游都是我的人,
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你交叉比對大幅加碼,我炒高就跟你bye-bye.詳療養院
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營收不是財政部的資料最準?財政部自己弄個系統分析
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