Re: [請益] 人工智慧在金融股市是否非常成熟了?
既然你誠心誠意的問了 雖然我不是可愛又迷人的反派角色
但是我看到有人拿圍棋跟股市比較 所以回一些自己的心得
先說結論
有能力的交易者不需要擔心人工智慧或機器學習
把那些東西看成進階的技術分析用來輔助交易即可
最重要的價值是 自動化策略的執行精細度會進步
像是測試520 菲比斯 凌波微步 自由人...
要把交易者的想法真正實作到市場上 這些新技術會有幫助
然後就可以在全世界24小時交易 這才是價值
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關於股市交易策略的學術論文格式 我覺得以經非常成熟
所謂的機器學習與人工智慧交易股票的論文 就只是換個新噱頭
就像業界行銷的時候加個大數據 雲端 價銭就能變3倍
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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
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但這個模型的數學型式就非常關鍵了 你已經說出最重要的事
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關於你的問題 對 沒有這樣的普適性理論 至少沒有類似F = ma的理論
從財報 從經濟 從人類行為 學術界當然有提出理論 也有成果
但是用來制定交易決策問題都相同 有時候準有時後不準
也就是說擬合參數的數值技巧在未來也許會有更新更強的技術
而金融市場和股市的會不會有確定性的模型? 沒人知道 我覺得不會有
有人提到股市的隨機性
目前的論文主流看法,介於隨機與非隨機之間 我覺得是這樣
有人拿圍棋與股市比較
圍棋的複雜度比股市高,所以股市交易比玩圍棋更容易 我不認為是
應該說從技術分析的角度 分析台股指數型態比分析圍棋盤勢容易
台股指數看盤時間必定往前 價格上下不確定
圍棋盤勢發展 上下左右都不確定
但如果跟整個金融市場相比圍棋的複雜度就遠小於金融市場
圍棋的棋盤是固定的 規則也是固定的 雖然複雜度真的高
金融市場或股市的變因實在太多
某國射飛彈 用飛機撞大樓 大海嘯淹你核電廠
發生大地震 大缺水大洪水 大停電 央行升息...
上面的東西都會影響股市 而且還有內線問題
我以台指期價格為例 台指期與台指有高度相關性
上面提到的理由都會影響台指 但假設沒有上面那些問題
台指期的價格是期交所搓合買賣方的報價所得
而每個能下單的台指期交易人都能影響最佳5檔買賣報價
有些人是大戶有些人是奈米戶所以影響力有高低
但是一堆奈米戶集合在一起影響力也會變大
下市價單可以類似插隊搶先成交
所謂的技術分析或者很厲害的機器學習多數針對成交價
有些人用的還不是Tick而是K線
有人會分析最佳5檔或者更多檔報價
但是下限價單是可以抽單或者再下其他價格
我也可以都用市價單進出 讓自己的單不進入買賣報價中
機器學習或人工智慧有多厲害 能掌控上面的所有變數嗎?
這些技術對交易會有幫助 但有其極限
※ 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?
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只跟單一標的股價比較的話 是
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AlphaGo 就是案例啊 還是說你覺得這還不夠強
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覺得你可以寫一篇 讓大家瞻仰甚麼叫做董
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覺得你可以寫一篇 讓大家瞻仰甚麼叫做做過
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把技術分析看成特徵值就可以比
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除非有不靠歷史資料就能自我學習的方法 否則再多少代AI本質依然相同
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不輸銭 能贏銭 能贏大銭 能贏巴菲特....其實層次差很多
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關鍵是AI能不能看到比人類更多 就像Alpha Go 比人類強但也沒到完美的程度
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我也都沒聽說過誰是他學生
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可是現實就是 人工智慧自動交易 比不過人類高手
目前為只沒看過相關論文說人工智慧在金融市場贏過人類
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這很難說 也許是消息面 也許真的射
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可以說明你這樣認為的原因嗎?
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這裡需要修正 因為我以台指期為主 所以比較的是台指期近月與圍棋
如果跟整個股市相比相比 沒錯 只要多來幾個標的 股市的目雜度就幹掉圍棋了
※ 編輯: ProTrader (1.172.53.188), 04/05/2017 21:47:42
※ 編輯: ProTrader (1.172.53.188), 04/05/2017 22:16:31
※ 編輯: ProTrader (1.172.53.188), 04/05/2017 22:31:08
※ 編輯: ProTrader (1.172.53.188), 04/05/2017 22:32:26
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圍棋: 完全資訊動態賽局
股市:不完全資訊動態賽局
是這樣嗎?
※ 編輯: ProTrader (1.172.53.188), 04/05/2017 23:18:51
※ 編輯: ProTrader (1.172.53.188), 04/05/2017 23:22:38
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