神经网络 股市?神经网络 股市行情

股市何为晝化交易

量化交易(quantitativeTrading)是利用数学、统计、计算机的模型和方法来指导在金融市场的交易,可以自动下单业可以半自动下单,这个不是核心,核心在于是不是系统化交易(systematictrading)。

比如主观交易会看K线交易,量化交易业会,但区别在于量化交易可以在历史数据上回测各种交易规则,找到表现好的,然后才用来交易。这或许会有过度拟合的风险,但也有一些方法克服。

如果交易规则太多,量化交易会想办法组合起来,比如把它们浓缩成因子,然后用线性模型、非线性模型等组合起来,然后再进行交易。

如果创造因子的工作太困难,那么量化交易可以借助遗传规模、决策树、神经网络等自动生成大量因子,节省了人工生成因子的工作量,效率更高。

在克服过度拟合方便,传统机器学习和统计学也提供了很多方法,比如交叉验证、正则化、稀疏性、缓慢学习、滚动优化等等,一般都能比较好的克服。

我不看好量化交易的前景。

虽然量化交易是不掺杂人类情绪的交易模型,但是它要面对的是一个情绪波动的巨大市场。这样的市场的最大特点就是不确定性,任何模型的建立都是基于完整的历史交易数据。但是,市场瞬息万变,随时都会有不确定的情况发生,比如当年的光大“一阳指”事件,如果模型无法正常判断,那么交易的结果就不好说了,可能会带来很多连锁反应。

其次,历史虽然会重演,但绝对不会是简单机械的重复。有时候结果虽然会一样,但是时间周期肯定是不一样的,大的时间周期下含有无数个小的时间周期,每个周期下又会有无数的变化,不知道交易模型能否涵盖这些变化并能作出准确的判断。

最后,我觉得任何交易模型都会有BUG,都需要随时更新。而且,面对同样的交易模型的交易中,这样的量化交易是不是会有风险?量化交易是不是会因为网络问题产生反映滞后的问题。如果没有解决这些问题,量化交易的结果就很难说了。

量化交易虽然有很多优点,但是真的能战胜市场,并且保证胜率,我觉得很难说。

以神经网络为核心的智能算法是否可以预测股票价格

毫无疑问,优秀的神经网络模型能够更加准确地预测股票未来走势。

如何才能创建一个优秀的神经网络模型呢?

1.选择关联度高的因子

举个例子,要预测一个人是男还是女,有以下两组因子可供选择:

A.头发颜色、皮肤颜色、是否双眼皮

B.是否长胡子、是否有喉结、体重

这简直就是送分题,选项B几乎能够完全准确的预测出真实结果。

所以要想创建优秀的神经网络模型,必须选择关联度高的因子。

2.选择合理的神经网络架构

同样的因子,在不同的神经网络架构下,预测出的结果会大不相同。

结构过于简单,会存在“欠拟合”的情况,简单说就是该分析出来的没分析出来;结构过于复杂,又会出现“过拟合”的情况,简单说就是不该分析出来的分析出来了。恰到好处的网络结构,才能够分析出想要的结果。

以过拟合举个例子:

一名学生,生活在一个偏远的A村,考上了城里的B高中,他是村子有史以来唯一考上B高中的人,高考后,又如愿考上了清华大学。

如果模型出现过拟合,就会认为:“生活在A村”并且“就读于B高中”的人,100%能够考上清华大学。这是事实,但显然不是我们想要的结论。

直接上图:

巴菲特,公认的投资大师,在过去的20年平均回报率高达20%;詹姆斯.西蒙斯,运用他的量化模型,1989-2009年,平均回报率约35%。

神经网络模型预测股票走势必将大势所趋。

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股市量化交易原理

股市量化交易是一种基于计算机算法的交易方式,通过数学模型和统计分析来预测股票价格的走势,并自动执行交易。

其原理主要包括以下几个方面:

1.数据采集和分析:量化交易的前提是拥有大量的历史数据和实时数据,通过对这些数据的采集、清洗和分析,可以发现隐藏在数据中的规律和趋势,为后续的交易策略提供依据。

2.模型建立与优化:量化交易的核心是建立预测模型,通过对股票价格、交易量、技术指标等数据的分析,构建多种类型的模型,如线性回归、支持向量机、神经网络等,并根据历史数据对模型进行训练和优化。

3.自动化交易:通过编写程序将模型与交易系统连接,一旦模型发出交易信号,交易系统将自动执行相应的交易操作。

这种自动化的交易方式可以减少人为干预和情绪影响,提高交易效率和准确性。

4.风险管理:量化交易系统通常配备完善的风险管理机制,包括止损、止盈、仓位控制等措施,以降低市场波动带来的风险。

5.持续学习和优化:量化交易系统需要不断学习和优化,以适应市场的变化和适应新的数据特征。

通过定期更新模型和调整参数,可以提高模型的预测能力和交易效果。

总之,是基于数据分析和计算机算法的交易方式,通过建立预测模型、自动化交易和风险管理等手段来获取收益。

同时,量化交易也需要不断学习和优化,以适应市场的变化和适应新的数据特征。

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文章来源: kk
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