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作者 ProTrader 在 PTT [ Soft_Job ] 看板的留言(推文), 共210則
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66F→: 假設真的收菜鳥來訓練 這價格真的佛心03/09 01:09
15F→: 金融領域用的蒙地卡羅模擬法在真實交易中使用的02/24 13:34
16F→: 其他領域應該也有用模擬找答案的案例02/24 13:35
17F→: 複雜科學 渾沌 之類的應該也都是模擬的例子02/24 13:36
41F→: 在證券業裡面 這間給的待遇應該還算是好的02/24 13:29
42F→: 想想沙漠中的綠洲 大概是這種感覺02/24 13:30
14F→: 這種說法太落伍了 這時代已經不講究模型或策略數目策略11/05 13:30
15F→: 交易模型要能持續 學習 適應 進化 市場怎樣都能獲利11/05 13:32
16F→: 這個時代的人工智慧機器學習 都很強調適應性11/05 13:34
17F推: 像AlpahGo 他的初生版跟完全體就差很多11/05 13:36
18F→: 如果Google願意其實AlphaGo也還可以持續進化11/05 13:37
19F→: 所以重點不在於策略數而在於模型對市場變化能有適應性11/05 13:38
20F→: 舉例來說 最基本就是要有盤整模式與趨勢模式11/05 13:40
21F→: 盤整盤逆勢低接 趨勢盤卻要勇敢追高 模型要能分辨11/05 13:41
22F→: 再通俗點 變形金剛有人形戰鬥型態與車輛交通型態11/05 13:42
4F推: 就是這樣 要是有那些錢不如直接退休環遊XD11/05 13:28
4F推: 纏論就是隨盤勢分析各均線間的互動給出定性描述10/28 23:49
5F→: 程式交易獲利的人實現的是自己對市場的想法10/28 23:50
6F→: 纏論是那個原作者對市場的想法 原po有興趣可以自己試試10/28 23:51
41F推: 有很強的機器學習演算法實作能力 學好Python CP值最高05/14 23:18
42F→: 當然 你要用其他平台或語言也無所謂啦 總之要能實作05/14 23:19
43F→: 專家級或至少接近專家的領域知識(其他領域) 以金融為例05/14 23:21
44F→: 全球總經 利率 匯率 原物料 股票 衍生性金融商品....05/14 23:22
45F→: 股票次級領域 產業 新聞 財報 技術型態 籌碼.....05/14 23:24
46F→: 分點進出表屬於籌碼進階知識 基礎是融資融券三大法人05/14 23:25
47F→: 總之 各種層級的領域知識 再收集相對應的資料05/14 23:26
48F→: 就能套入各種機器學習演算法分析 得到分析結果05/14 23:27
49F→: 各種機器學習演算法 重要的不多 全部學會對你來說不難05/14 23:29
50F→: 困難的是 你要先找到資料科學家職缺而且你懂領域知識05/14 23:31
68F推: 有2種 p-quant(機器學習) q-quant(解偏微分)05/15 13:36
69F→: 前者分析歷史資料 後者建模型導公式 哪個才是你要的?05/15 13:38
70F→: 自己孤狗 選擇權BS模型 拿諾貝爾獎 是後者典範05/15 13:41
71F→: 前者就現在很紅的機器學習資料科學家之類的05/15 13:42
72F→: 我屬於前者 不管哪一種 都是外國缺遠多於台灣05/15 13:45
5F→: 仲丞國際股份有限公司 KUCHI 你可以看這間公司03/12 01:18
6F→: 之前在本版也有"機器學習"的徵才文03/12 01:19
7F→: 這間公司的發展方向跟你說的大致相同03/12 01:21
8F→: 結果就是 開課騙錢或是自己賺很大 或是再轉回科技業QQ03/12 01:24
9F→: 至於好不好你就自己判斷了 每個人價值觀不同03/12 01:24
1F推: 原po中肯 原原po確實不像單純的技術宅03/08 22:03
38F→: 可是我覺得在台灣只問薪水嘴砲的重要性真的遠高於技術02/19 12:45
39F→: 說的極端些 就是很多業務都是不懂技術靠話術行銷獲利02/19 12:47
40F→: 尤其又以保險業與直銷業及宗教詐欺最容易出現這種人02/19 12:49
41F→: 至少保險業跟財務工程有關 你可以問問業務員懂多少02/19 12:49