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Re: [心得] AI時代來臨,技術分析真的已經沒用了

最新2024-05-06 10:16:00
留言66則留言,17人參與討論
推噓17 ( 17049 )
※ 引述《nicefl2001 (@keissendo)》之銘言: : ※ 引述《nicefl2001 (@keissendo)》之銘言: : : 透過 AI的深度與機器學習能力, : : 使其能夠自動適應市場條件,不斷更新、優化交易策略、進行再平衡。 : : AI在投資組合管理方面也展現出卓越的能力, : : 通過精准地管理和適當地調整投資組合,實現最佳的多元化和風險控制。 : : 目前華爾街許多大型投資機構、對沖基金、法人投行都已經全面導入AI Fintech : : 演算法程式交易 當年NASA首次登陸月球,所使用的電腦相較現在的手機根本像玩具, 也就是說我們帶手機穿越到當年,等於是帶一台超級電腦, 但這時代的手機應該比較像是掌上型遊戲機的樣子。 無意冒犯,但您真的理解通篇堆砌的那些詞藻,其真正的意義? : 這邊提到的AI演算法量化交易, : 和大家過去所認知的 "自動化程式交易" 是不一樣的概念 : AI演算法量化交易 (Quantitative and Algorithmic Trading,簡稱 QAT) : 主要是華爾街如美林、高盛、大小摩等那幫大型機構投行 : 以及中大型像黑石、橋水、文藝復興等對沖基金所使用 : AI QAT演算法量化交易,依賴於複雜的數學或統計學模型, : 結合類似 Bloomberg Terminal 的雲端大數據來進行大資料分析。 Quantitative也就是金融量化分析, 本身是基於統計學的結果來分析投資標的, 得力於如今電腦硬體效能飛速進展, 一般人也能在一般的PC/NB上做相關分析。 有興趣的請去圖書館找以python/R 實作的書來了解。 至於Algorithmic Trading也就是演算法交易, 顧名思義就是以程式交易來實作交易的動作, 而為了分析實時交易的大量tick, 已設計好的程式來做出實時的推理/分析等等, 這類程式內容就是演算法,這跟有無AI無關, 反倒是和硬體飛速發展和強力軟體的取得越來越容易(特別是Unix這類的自由軟體), 任何人只要有心都能下載python/R來做上述的QAT分析。 再次強調,這是得力於硬體效能快速發展和強力軟體容易取得, 因此幾乎人人都有機會學習QAT。 : 其核心在於通過模型去挖掘歷史資料中的規律,並基於這些規律做出投資決策。 : 透過Machine/Deep Learning使得QAT具有更強的資料處理能力和策略優化空間。 這東西在python和R上面目前有名的如tenser flow, 已經很容易取得了,而所謂的深度學習其基本程式理論, 依樣能在圖書館找到,去看一下該基礎理論程式碼如現今流行的類神經網路, 比較能真的了解機器學習的優缺點在哪裡,不會有AI恐慌, 至少在投資的領域,這是個變數很大很大的專門領域。 而當前的AI只能算是弱人工智能,也就是無法泛用不像人腦。 以建築為例,AI可以輕易地做出很漂亮的建築物外觀設計, 但AI目前無法做的是符合法規的精準設計。 至於目前我們所知的所謂華爾街大公司的AI優化策略之類的, 可以想像他能針對盤中的海量資訊,以既定的演算法做出快速的量化分析, 但不表示AI就很強,如同NASA當年首登月球的電腦以現今標準來看很弱, 但卻做到了這時代登陸月球的其他國家如中國/印度得用超級電腦才能做的事情。 : 能隨市場變化進行投資組合調整與再平衡 : 另一種一般人以為的"AI"則是傳統的自動化程式交易 : 使用類似 Multichart/TradeStation/MT5這類下單交易軟體 : 來按照使用者寫好的策略進行自動下單交易 : 不同於 AI QAT 能夠通過機器學習等技術自我優化策略, : 可以不斷地從歷史資料中學習並調整策略, : 以提高交易的盈利性和風險控制能力。 : 而傳統程式交易的策略優化與調整 : 則需要使用者手動進行, : 軟體本身不具備自我學習和調整的能力。 軟體的能力取決於設計者,如先前一再強調的NASA首登月球, 有些交易平台使用類似Eazy Language 的交易script語法, 的確無法寫機器學習的演算法, 但針對實時大量數據做量化分析的演算法已經夠了。 至於以下的這些本來就是程式交易的強項, 在ChatGPT出現前就存在很久了, 有興趣的請找"快閃交易"一書。 : 近年來,AI QAT在華爾街已經被大量用來取代傳統交易員的許多問題, : 並最大限度地減少人類情緒干擾。 : 1. 你會害怕追高被套牢,或者在面對股票下跌時感到焦慮, : 你會因為這些情緒而猶豫不決,不知道何時進場或退場。 : 但AI不會 : 2. 當持股開始下跌時,你可能會感到緊張和焦慮,不知道該繼續等解套, : 還是該果斷止損。但AI不會 : 3. 當你因為缺乏耐心而太早賣出股票,之後看著股價漲上去卻不敢追, : 或是因為太貪心而錯過了出場時間,最後抱上抱下, : 紙上富貴一場,甚至從賺錢抱到變賠錢,但AI不會 : 4. 面對海量的新聞、經濟數據和消息,你可能會感到迷茫和不知所措, : 不知道這些資訊是真是假,但AI能透過語言模型、大數據和演算法分析 : 利用這些短線消息和市場情緒,來收割那些炒短線的散戶籌碼 : 5. 過去能賺錢的策略,並不代表在未來也能持續穩定獲利, : 你的策略需要自己手動調整,但AI (QAT) 會自動進行最佳化 : 剩下的體力、精神狀態、資控風控、紀律、耐心、策略執行力 : 交易成本、交易速度等等的就更別說了.... 像第五點完全和AI無關,因為所謂的AI也是一種演算法。 : 軟體程式交易和AI演算法量化交易,真的是不同等級的東西 : 不要拿來相提並論 或者說取決於演算法的內容。 -- Kent記得曾經請求師父教他密法,師父雖然答應,但是師父要求他在日常生活上要先作到 心性和行為合一,師父說當一個人內在心性和外在行為合一時,修行才能入門,否則心、 行各自為政,一個人就成了雙頭馬車,最後一定分裂,修行自然不成,最終落入魔道。 心中的秘密使得Kent成了雙頭馬車,他記得師父很慎重的比著那個曼達囉,若有所指的告 訴他說:「有朝一日,你能在方圓之中取得圓融的話,修行對你才有意義。」 https://i.imgur.com/fqrVMBD.jpg
Re: [心得] AI時代來臨,技術分析真的已經沒用了
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1766
> Re: [心得] AI時代來臨,技術分析真的已經沒用了
Stock05/05 20:20

66 則留言

huabandd, 1F
演算法的內容還有很大的進步空間,以目前的各家AI

huabandd, 2F
來說,問問題還是有機會得到錯誤回答,等到哪一天

huabandd, 3F
能夠在搜尋資料時也能不同意見的資料納入並做修正

huabandd, 4F
後回答才是AI比較成熟的一個表現,運用在股市的消

huabandd, 5F
息面也是如此,當市場有人看多有人看空,可以分析

huabandd, 6F
他們各自的理由並綜合判斷給出結論,就能帶來很大

huabandd, 7F
的幫助

Gipmydanger, 8F
看著吧,很快你就不這麼想了

PitzMan, 9F
有沒有可能訓練AI程式操盤躺著賺?
訓練AI程式做深度學習來執行進出場動作-->不難, 躺著賺-->比較難。

lifeowner, 10F
一堆人連演算法和模型的差別都搞不清楚 也能吹半天

huabandd, 11F
樓上你分享一下,讓一般人了解一下
所謂的模型論網路上找一下就有, 簡單說就像是做一台機器,給他同樣的input就會有一樣的output, 他不是字面上的意義,表現方式反而比較像是數學函數的運作方式(input/output)。 舉簡單例子,假設"K穿越日K之MA20(月線)就進場,反向穿越則出場", 這就是個簡單的交易"模型",能依盤勢做出有意義的反應。 而將該模型寫成電腦可執行的程式,就是演算法。 目前廣泛使用的影像辨識如車牌辨識, 則是以類神經網路的演算法,做大量的圖片學習後, 在符合誤差率的標準下,會產生一組特定的常數設定。 以tensor flow來說會產生一個打包好的檔案,該檔案就是可使用的模型。 該檔案的內容請想像成, 就是反覆調整 f(x)=aX^n +bX^(n-1)...+miu(白雜訊)中的常數a/b/...miu。
※ 編輯: magelinus (220.132.128.144 臺灣), 05/05/2024 20:42:04
※ 編輯: magelinus (220.132.128.144 臺灣), 05/05/2024 20:56:33

Lions2020, 12F
天哪你各位,可以說中文嗎?

newwu, 13F
其實就是有沒有用機器學習啦

ert0700, 14F
等到ai能用人類思考方式去解因式分解時再來考慮ai能

ert0700, 15F
不能思考跟創新也不遲

huabandd, 16F
我是讓10樓解釋不是讓原po你解釋XD

herculus6502, 17F
單純的均線策略,不是被巴死,就是(而且)虧在手續費

huabandd, 18F
原po你回覆的第二段最後的演算法跟AI的演算法是不

huabandd, 19F
同的定義吧?那頂多只能稱為模型稱不上演算法吧?

gameforyou, 20F
AI使用的策略模型就是所謂的技術分析,差別在於人

gameforyou, 21F
人會經由主觀因素影響客觀,而AI只看客觀條件

gameforyou, 22F
而且模型的建立必然會因人而異,如chatgpt與gemini

gameforyou, 23F
就會因條件而有所不同

gameforyou, 24F
而且當所有的人都使用同樣的AI策略,誰會是贏家?

huabandd, 25F
樓上你說的應該是只有單純技術分析,如果要加入AI

huabandd, 26F
去做操作,應該要連技術分析之外的消息也加進去,

huabandd, 27F
這才有用AI操作的意義不是嗎?

gameforyou, 28F
除非AI到了能自主思考階段,否則人的因素才是關鍵

ProTrader, 29F
之前我就說過古早的技術分析就是非常原始的AI

ProTrader, 30F
那些技術指標就像是現在AI在用的"特徵"

ProTrader, 31F
以前對這些"特徵"根本也沒有運算直接看結果

ProTrader, 32F
像上面說的均線交叉就只是快慢線相減值正負變化時

ProTrader, 33F
AI有3個重要的發展方向 資料 模型演算法 運算能力

ProTrader, 34F
運算能力就是越來越厲害的AI晶片與記憶體

ProTrader, 35F
資料 古早技術指標用的就只是K線價量

ProTrader, 36F
價值投資用的財報 以外還有籌碼 新聞 網路推文...

ProTrader, 37F
模型演算法就是"可賺錢的策略"是其中最重要的

ProTrader, 38F
比如 判斷底部的方法 找飆股的方法...

ProTrader, 39F
這時代AI的強項在於能處理多樣大量的資料

rmp4rmp4bear, 57F
我們可以用一句話就總結ai trading嗎啾咪

ProTrader, 58F
適應:金融演化新思維 這本書的想法讓AI自己作

tctv2002, 59F
正確 真正的AI是能篩選並改正錯誤的答案

m180, 60F
真正的ai最後可能發現買進並且長期持有大盤etf才是

m180, 61F
最佳解

JaccWu, 62F
怎麼可能 如果AI演算法都一樣強還是得捉對廝殺啊

JaccWu, 63F
不然哪來超額報酬

JaccWu, 64F
難道AI夠成熟的世界 所有AI會一起站在多空同側嗎?

JaccWu, 65F
那這樣哪來流動性

william85, 66F

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