Re: [標的] 大盤 機器學習線仙空
今天空單都平倉了
損益約 -280 -670
還蠻可惜的 抱下又抱上
有在思考是不是該試著把多空分開來單獨做模型(同架構不同參數)
未實現損益 多單(約+450)
最近有花點時間回來玩一下這個模型
不過是對使用的特徵進行權重優化
有任何改變或是訊號再分享
※ 引述《sky22485816 (玻利維亞)》之銘言:
: 各位版友好 線仙又來了
: 1. 標的: 台指近月
: 2. 分類:空
: 3. 分析/正文:
: 這個策略實單玩了六次
: 多單 +500,+1500,+350,+250,-150
: 空單 +130 ,+170(空氣單,沒空到)
: 老樣子大家自己注意風險
: 方法:
: 利用RadiusNeighborsRegressor分析多項常見技術指標
: 包括但不限於價格、KD、成交量等技術分析指標
: 根據歷史上相似的交易日績效來進行20個交易日後的價格預測
: 然後設定閾值來參與交易
: 這是近期模型預測20個交易日後的收益圖
: https://imgur.com/iG8X2qv
: WR約56%
: 小台11期16682空
: https://imgur.com/KQ9aeSk
: 補充說明一下為什麼是平倉
: 因為我在f點有別的11期多單
: 之後會在那個訊號要平倉的位置再空一口小台
: https://imgur.com/COqyp8b
: 4. 進退場機制:(非長期投資者,必須有停損機制。討論、心得類免填)
: 按照紀律的話就是以10/17收盤價為基準放空
: 11/14收盤平倉。
: 萬一我手癢自己亂操作就不一定了
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這個虧損幅度算也是正常的
在趨勢轉變的時候
這種抱固定時間不停損的方式必然要吃大虧
當初做的時候我就很清楚的
我回測通常都看統計結果
沒有觀察交易是不是曾經達到Ev後趨勢改變進而虧損
是實單觀察到才覺得有可以改進的空間
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我的feature normalization是在 [0,1]的區間
所以自訂metric 跟 直接對feature乘以權重
在距離的計算應該是一樣的
然後我自己是使用ParameterGird來達到自動調整權重的功能
因為每個feature都要調權重其實花費時間是以指數成長的
所以是以貪婪的方式去優化
先優化其他超參 權重都固定
找到一組比較好的超參以後再針對權重進行第二次優化
不一定能找到全域最佳
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