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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 07:14:00
留言122則留言,41人參與討論
推噓22 ( 27590 )
※ 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 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。 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。 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。 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.... 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 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 61.230.19.157 (臺灣)

Re: 回文串

22122
> Re: [心得] AI時代來臨,技術分析真的已經沒用了
Stock05/03 10:29

122 則留言

※ 編輯: nicefl2001 (61.230.19.157 臺灣), 05/03/2024 10:30:33

xm3u4vmp6, 1F
大師 所以明天會漲還是跌

nicefl2001, 2F
玩BTC/NQ/YM,每天都能看到QAT的各種精彩演出

Gipmydanger, 3F

nicefl2001, 4F
預測未來走勢只有散戶會做,真正的交易是看著球打

Gipmydanger, 5F
一樓反串完美示範

nicefl2001, 6F
貴在跟隨和應對行情,而不是腦補預測或幻想行情

Statham, 7F
大家都用AI 誰輸錢

Statham, 8F
敢用的飛彈的才會贏

iamala, 9F
這種AI橫行的市場幾乎可以視為零和市場。散戶如果

iamala, 10F
有此認知還願意被宰那麼強大的AI才有發揮之處。AI

iamala, 11F
全面碾壓人類,那麼散戶只剩投資大盤能跟著經濟成

iamala, 12F
長賺錢了,其餘都是韭菜。但事實如此嗎?

duriel3313, 13F
還在輸錢,股市就不是零和啊

Gipmydanger, 14F
事實如此

Gipmydanger, 15F
你要抄掃把去打機槍手是你的事

nicefl2001, 16F
真正的AI都被華爾街拿來割韭菜了,散戶根本碰不到

nicefl2001, 17F
股市永遠不會出現所有散戶都開始用AI

Gipmydanger, 18F
通常喪屍末日來臨在車頂上打喪屍的不會是你

Gipmydanger, 19F
你是在車底撕咬吃老鼠的那個

cerwvk, 20F
目前在用的,覺得是用數據分析,如雨水,氣溫,這

cerwvk, 21F
種確切的數據分析,當年度是否有可能缺糧,這個應

cerwvk, 22F
該做的到。有限度的使用在交易上面。

KrisNYC, 23F
講個陳年老故事Amazon在2010年代曾經做過人資大數據

KrisNYC, 24F
後來這個計畫直接銷毀了 因為所有數據指出女性員工

shadow99, 25F
AI是不會,但AI被用來訓練的資料庫是人類主觀形成的

shadow99, 26F
如果以消息與股價關聯的歷史紀錄,就是人類情緒的反

KrisNYC, 27F
因為要婚育所以成本和職涯成長性顯著弱於男性

KrisNYC, 28F
AI建議所有生理性別女 起始分數就扣分

KrisNYC, 29F
你的AI套交易的結果就是長期無限做多 沒有別的策略

hensel, 30F
所以就全市場低成本ETF啊,贏50%以上的人就好

HEINOUS, 31F
怎麼又來 騙人錢的東西

RachelMcAdam, 32F
隨機漫步背後的邏輯是完全效率市場,AI操盤讓機構

RachelMcAdam, 33F
無限貼近完全效率市場

RachelMcAdam, 34F
導致大型權職股的走勢無限貼近隨機漫步

Gipmydanger, 35F
事實,跟你愛不愛聽,是兩碼子事

nicefl2001, 36F
RachelMcAdam 有些東西果然是內行人才看得懂

ActionII, 37F
調整沒那麼快,人為介入也還是必須的==

Isopod, 38F
2024有人還講2010的東西

sky22485816, 39F
除非特徵工程完全不用技術指標,不然我不太同意

ProTrader, 112F
也因此那些華爾街投行避險基金的科技是遠超散戶

ProTrader, 113F
但就算如此 預測的準度也就那樣啊看看那些外資報告

ProTrader, 114F
總之技術指標可看成很原始的AI 但現代AI也有瓶頸

ProTrader, 115F
要像圍棋AI這樣虐殺碾壓人類的交易AI現在還差很遠

ProTrader, 116F
目前只有高頻交易領域 確實有做到完勝人類

ProTrader, 117F
想知道細節 可看版上有位常分享的機器學習線仙的文

cwts, 118F
以後小機構就是被割

rmp4rmp4bear, 119F
樓樓上說的衛星照片這些其實量化就有人在做了,還沒

rmp4rmp4bear, 120F
到ai,倒是特徵發現確實是ai領域

rmp4rmp4bear, 121F
高頻也是量化領域就能完勝了,用到ai我是懷疑它值

rmp4rmp4bear, 122F
不值

rmp4rmp4bear, 123F
唯快不破 cc

Chilloutt, 124F
衛星照片跟架攝影機已經是老方法了

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