[標的] 機器學習線仙多
標的:
台指近月
自分享以來的績效
多單 +500,+1500,+350,+250,-150 +750 +340 +2000(明天收盤結算)
空單 +130 ,+170 , -280 ,-670
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/a/MgDvImX
進退場機制:
其實正確的訊號發出是在5/15號日盤收盤
以5/15 6月期收盤價為基準21247買入做多持有20天
昨天下單機壞掉很躁..都忙著處理下單機跟盯盤手操
另外跟大家提醒一下
我觀察以往訊號容易出在高點回檔的時候(分享以後的數據)
這次是在高點出的訊號,有點不太一樣
我應該是小玩一口
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 122.116.44.75 (臺灣)
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不跟合理的
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以往是回檔出多頭訊號 這次是高點出多頭訊號
※ 編輯: sky22485816 (122.116.167.144 臺灣), 05/16/2024 11:44:40
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有可能有影響
在結算前一天的預測值已經很接近交易閾值 所以個人感覺不像
另外想到一件關於換月的事情可以分享
我曾測試過使用Backward-Adjust的數據跟無調整的數據在這個模型上的表現
結果是使用無調整數據去計算技術指標跑模型的績效比較好
(績效的計算還是有包含實際轉倉的價差)
令我有點意外,本來預期是B-Adj資料雜訊更少,會比較好
研究一陣子後發現一個問題是在以價格為分母的技術指標上
使用B-adj Price引入了錯誤資訊
例如 我想要計算 (Price1 - Price2) / Price1
當Price1與Pirce2之間發生了合約轉換時
若使用調整資料,雖然分子的計算會更連續精準
但是分母很有可能被修正的過大/過小
後來我想要使用這類計算時
改用 (Price1_adj - Price2_adj / Price1_raw)
※ 編輯: sky22485816 (122.116.167.144 臺灣), 05/16/2024 14:37:49
※ 編輯: sky22485816 (122.116.167.144 臺灣), 05/16/2024 14:38:08
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我是min max , 要切 你只能用train set 的資料做scaler
我是用rolling window 的 可以查一下 Time Series Cross Validation
補充一點:
因為你是rolling window, 如果你standardized 前要做特徵處理
例如你想要將極端值用某些值取代,這個準則就必須要是動態的
※ 編輯: sky22485816 (122.116.167.144 臺灣), 05/17/2024 10:38:47
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