利用机器学习训练分类好的 k 线图,能否识别股市涨跌?
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大家都知道 12306 验证码出来的时候人工识别费时费力,通过机器学习对其分类,通过大量训练,验证码识别正确率
达到 99%以上。
那么,如果我们把已经分类好的 k 线图,按照其属性分类为 涨、跌、横盘 3 个类别,通过训练,最后得出来的模型能
否用于预测股市涨跌?
因为不是该领域的,所以没办法验证,有兴趣的大佬可以试试。不过这需要大量的训练图片,有点不好弄。
PS:纯属讨论可行性,不要人身攻击,thx 。
powerman 5 小时 49 分钟前
其实股市这款游戏 传统的 K 线技术流 基本面流 大环境趋势流 价值投资流 早就百花齐放了,
你搞出来的东西 不具备可解释性,根本没有什么价值,总不能忽悠客户说我们这是炼丹吧,
就算不忽悠客户,你自己拿 100 万上实盘,我估计你也会双腿发抖。
另外投资本质上就是在购买权益资产的不确定性,以及面对市场的人情绪的波动与起伏,
把一些投资逻辑编写成代码,然后程序化操作反倒可以降低人情绪波动的因素。
delectate 5 小时 45 分钟前 22
市场多变幻,劝君谨慎行。
都言量化好,恰似聚宝盆;
谁试谁知道,原来全是坑。
不懂基本面,也不看行情;
一张 K 线图,回测吓死亲。
圣杯在我手,中国好模型;
只等钱生钱,荣耀我楣门。
凑齐十万块,先交易黄金;
孰料实盘后,天天都揪心。
开仓就震荡,趋势总不临;
一旦止损后,行情每蹭蹭。
如此三番后,开始疑人生;
莫非有大户,专盯我模型?
劳资就不信,逆市不止损;
恰遇黑天鹅,账户一把清。
吃饭饭不香,睡觉觉不宁;
父母不敢诉,每每梦中惊。
别问哥是谁,哥乃过来人;
言罢遁地走,深藏功与名。
powerman 5 小时 44 分钟前 1
权益类资产 K 线的起伏,从短期来看,都是受人的情绪波动与短期金融货币政策的影响,
从长期来看,受制于生产率的提升以及长期债务周期以及长期货币政策的影响,例如美股牛了快 20 年,
跟全球央行货币系统常年大放水不无关系
pandachow 5 小时 33 分钟前
问题在于你没有特征, 这不是一个一维时间序列预测问题, 涨跌不仅取决于过去, 更多是取决于行业, 上市企业发展, 资金出入等等.
shenfu1991 5 小时 32 分钟前
@xiaopc 是的,根据已经分类好的图片
@wangbenjun5 还真没听过哪个券商有,求教
@aeron 这个不是和训练 12306 验证码一样的步骤吗,训练已经分类好的图片,最后得到的模型用来识别
a852695 5 小时 30 分钟前
shenfu1991 5 小时 27 分钟前
就从 12306 的验证码的理论上而言,这个可行性应该是可以的吧?我觉得基本上就是照搬过来而已,当然大家可能质疑
最多的是训练素材,因为你不能保证你的训练材料就是对的。
总之,实践是检验真理的唯一标准,只有实验证明才是最好的说辞!
CrazyRundong 5 小时 15 分钟前 via iPhone
如果硬要上机器学习,那输入数据应该是公司财报、行业年报、相关政策法规这类和公司盈利相关的数据。不过处理这些数据、设计相关算法的复杂度应该会顶天 = =
aeron 5 小时 11 分钟前
pandachow 5 小时 11 分钟前
预测涨跌这个问题里面, 目标判断所需的信息图片中只有一小部分, 绝大部分都来自外界; 第二是牵扯到时间序列, 样本之间很难真正意义上的独立同分布.
没有人否认需要实践, 但是显然在实践前面, 应当有一些可见的问题需要被注意或者规避. 最后说辞这个词一般是表达辩解的理由...
felixcode 4 小时 51 分钟前
己发生的 K 线用数据分析就能识别各种特征和数据,但要用这些东西去预测 K 线接下来怎么走,那就是另一回事了。
预测有万能的公式吗?有 100%适用的规则吗?都没有。只能依靠特征结合概率做策略,再回测,来判断策略好不好用。这应该就是量化的领域,当然我了解的也很浅。
pupboss 4 小时 37 分钟前 via iPhone 1
教育股腰斩那天哪个模型可以预测出来?
去年美股无限熔断,美联储无限 QE 之后,一路涨破新高,又能用哪个模型预测出来?
jupiter157 4 小时 18 分钟前
ulosggs 3 小时 52 分钟前
IGJacklove 2 小时 49 分钟前
swordspoet 1 小时 10 分钟前 via iPhone
encro 35 分钟前
比如说平安证券,一群专家在做量化,自己又有来自保险的钱搞投资(现在有比例限制了),假设他们能赚走市场 80%的利润,剩下 20%利润给了家奴,凭什么你认为你能赚到?
不要用过去去预测未来,因为事情总在发展和变化。
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