人工智能时代如何炒股。

九天

当然是八仙过海，各现其能。正像有人比人工智能会下棋一样，肯定高手会继续手工炒股赚钱。

但是，股市里80%的交易者必输。因为炒股是博弈，二八定律成立。

这个二八定律可以这样简单理解，
1， 如果股市80%的股客赚钱， 那么少数派即使输得破产， 也养不起大多数股客，股市就玩不下去，交易所就关门大吉了。
2， 如果股市5%的股客赚钱， 那么多数派经常输点小钱， 就养得起少数股客，股市就可以玩下去，于是交易所生意兴隆。

目前的人工智能，在股票的技术分析方面，已经超过80%的股客了。可以说， 炒股越来越难了。

工欲善其事，必先利其器。我相信借助程序交易，可以提高自己在股市里的成活概率。

至少，可以利用Strategy Test, 避免愚蠢的交易策略带来的损失。

比如，我虽然没能力炒中国个股，但是，上证CSI300指数，交易量实在大，足够程序交易，十分诱人。

而且，人民币是超级大币种，咱们那点月薪省吃俭用积攒点小钱又得换汇回国探亲消费，所以，不炒人民币非好汉。

于是我写了一个程序，每分钟炒人民币。
Expertenprogramm: MyTryMACD
Symbol: USDCNH
Periode: M1 (2013.12.19 - 2017.06.22)
写了100行源码，我已经愉快地梦想，机票有了。
又写了100行源码，我继续愉快地梦想，孝敬父母的心意有了。
。。。。。
因为心情愉快，倒也不累。写好了，就纠错，只见Source code editor显示有1001个错误，
不过，这是小Case， 一会儿双手劈哩叭啦打字，一会儿右手滑动点击鼠标，终于横扫千错万误。
然后迫不及待进行Strategy Test。

结果亏透了，回测的3年半里，自动统计，月月亏，天天亏，欧洲时间只交易21小时，其中20个小时输钱。

典型的垃圾策略。而且是不可回收的垃圾。
因为居然每天的凌晨3点，垃圾策略偏偏赚钱。
于是，这个垃圾策略连做反指都没资格。

没法子，只好继续省吃俭用，积攒点小钱，换汇回国探亲消费。

又愚又蠢，其实是没有好的交易策略。

至于写码这事，想达到胡同老蛇，或者盈透阿狗等博士软件工程师的水平，那是难于上青天的。
可是只要初中毕业，就可以写码比我强。
有人会说，咱们是文科生，理所当然不会写码。哪里话，文科生语言能力强，应该比理工生容易学习计算机语言。
有人会说，咱们是女生，理所当然不会写码。哪里话，女生心细，写码错误少，绝对不会像我那样，写1000行源码，出现1001个错误。

九天

回测的3年半里，自动统计，月月亏，天天亏，欧洲时间只交易21小时，其中20个小时输钱。

典型的垃圾策略。而且是不可回收的垃圾。
因为居然每天的凌晨3点，垃圾策略偏偏赚钱。
于是，这个垃圾策略连做反指都没资格。

九天

Anzahl Deals: 5336  共交易5336次

Ersteinlage: 10 000.00

Nettogewinn gesamt: -7 597.57  输掉起始资金的76%。
Bruttogewinn: 1 822.07
Bruttoverlust: -9 419.64  

美国斯坦福大学研究的自动交易程序评估方法显示，我的交易策略失败。

九天

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盈透阿狗

知己难觅，知音难求，我们俩建立股票自动交易模型的核心理念都是顺势而为，大道至简，大智若愚。
我计算“势”主要是利用一个关于斜率的李氏函数的卷积, 类似于我当年求解屏风式四子棋游戏(Connect 4)的连通多项式函数。
我的“简”就是：能用线性解决的，不用非线性，遵循大数法则。
我的“愚”就是：以不变的规测，应对万变的市场，自动交易，不看新闻。
请问你是如何计算“势”的，如何实施KISS原理，Keep it simple, stupid?
你如能分享原始数据，我愿意测试我的机器学习算法，献上回测结果。

rightonmoney

不明觉厉！

Elephant

Elephant

天天亏，月月亏，这多好的机器人啊，反过来就是天天赚，月月赚啊。

补充内容 (2017-6-23 03:38 PM):
反向操作刚好啊

风行过

NND 都会编程。文科生真的一点希望都没有了吗？

盈透阿狗

风行过 发表于 2017-6-23 09:18 AM
NND 都会编程。文科生真的一点希望都没有了吗？

文科、理科无非是4年本科的概念。
毕业后2个4年就是8年抗战，才30岁而已。
更何况许多老股民都已经打过两到三轮的抗战，已经身经百战！再惦念4年本科，可就是“神经”“白战”了， 更何况一切都可以是刚刚开始。

盈透阿狗

其实，人工智能真正大规模开发应用正是现在，人要是非说在100多年前的 儒勒·凡尔纳 科幻小说里就有，那也行。

xinxing

嘁哩喀喳是理科生，他来炒股，连裤衩都会输掉，因为他爱钻牛角点，越钻空间也小，最后憋死了。

盈透阿狗

xinxing 发表于 2017-6-23 10:51 AM
嘁哩喀喳是理科生，他来炒股，连裤衩都会输掉，因为他爱钻牛角点，越钻空间也小，最后憋死了。

不是憋死的，据说是被人用砖头砸死的。

xinxing

盈透阿狗 发表于 2017-6-23 10:58 AM
不是憋死的，据说是被人用砖头砸死的。

好吧，既然人已经死了，画个句号吧。

九天

盈透阿狗 发表于 2017-6-23 08:32 AM
知己难觅，知音难求，我们俩建立股票自动交易模型的核心理念都是顺势而为，大道至简，大智若愚。
我计算“ ...

顺势而为，大道至简,我也是这么想的。 就是我的水平差太远了，关于斜率的李氏函数的卷积, 连通多项式函数，我都不懂。

谢谢关注，其他问题，

1， 盈透阿狗  没看懂 你 的买卖 规则。能简单介绍 一下 买进 规则 吗 ？  发表于 2017-6-23 08:21 AM

Very Simple,用MACD判断趋势. Very Stupid,用统计偏度决定升势中的买点，降势中的卖点。因为输钱，所以这个策略是愚蠢的。
好奇部分交易记录，其中有一天赚了7，5欧元。
2014.02.24 19:27:30 10 USDCNH buy in 0.10 6.0988 10 0.00 0.00 0.00 9 972.76  
2014.02.25 02:43:00 11 USDCNH sell out 0.10 6.1051 11 0.00 -0.75 7.51 9 979.52  

2，盈透阿狗  纵坐标 是 Profit, 能解释一下 横坐标 的 意义 吗 ？  你 有 纵坐标（Profit）对 交易时间为横坐标的 模拟回测 图吗?
  发表于 2017-6-23 08:19 AM

MFE Maximum Favorable Excursion. 最大有利於偏移，我理解是最大好处，量化了。
MAE，Maximum Adverse Excursion.  最大的不利偏移，我理解是最大坏处，量化了。

可能这是斯坦福大学为评估日内交易员水平研究出来的，用于评估1分钟交易程序的优劣。

我 有 纵坐标（Profit）对 交易次数，即变态交易时间为横坐标的模拟回测 图，是稳定输钱的几乎下降直线。

坚强的蛋炒饭

我是这样想的. 人工智能核心也是人的逻辑. 我的建议是第一步不要把主要精力放在程序上 (除非你像"赢狗"一样, 是编程的行家, 有想法可以迅速地变成精准的程序) 否则就是本末倒置了. 90%的精力应放在算法和逻辑的研究上. 有了系统后, 日后再程序化. 否则时间耗进去了. 还是不停的赔钱.   以前我自以为学了汇编,C,C++和VB, 想上来就"高大上". 编程照样BUG一堆. 想直接程序化. 结果可想而知. 时间都赔进去了.
后来我彻底改变了策略. 把精力放到深挖已有"商用平台"的方向上. 充分利用其优势.  主要精力可以集中到算法和逻辑上. 虽然, 开始都是人工操作, 但这給我带来更多的研究和修改空间, 效率反而比以前提高了很多. 经过很长一段时间的研究, 我便可以把算法中成熟不需要修改的部分程序化. 实现半人工. 然后进一步修改其余的部分. 直到现在, 我的算法们还在不停的被该动. 有时甚至是大改. 但是, 一点点地. 自己的赢面越来越大. 希望等到算法相对稳定了, 我会考虑彻底自动化.

盈透阿狗

九天 发表于 2017-6-23 12:51 PM
顺势而为，大道至简,我也是这么想的。 就是我的水平差太远了，关于斜率的李氏函数的卷积, 连通多项式函 ...

使用MACD的关键在于三个特征时间的选取。
请问你做移动平均的长和短两个尺度，以及交易信号线的尺度各是多少？
MACD(a,b,c)对不同的股票是不同的。对你感兴趣的VIX得到三个好参数并不一定容易，因为VIX变化太快，而MACD是一个滞后指标。
MACD是一个滞后指标，适用于区间交易，但不适合于趋势交易。

盈透阿狗

坚强的蛋炒饭 发表于 2017-6-23 01:00 PM
我是这样想的. 人工智能核心也是人的逻辑. 我的建议是第一步不要把主要精力放在程序上 (除非你像"赢狗"一样 ...

如果一个系统在回测调试中不能获利，你就不会用它做实际交易，也不会损失一分钱。
反过来，只有当系统符合检验标准，挣钱了，才运行。避免盲目。

盈透阿狗

坚强的蛋炒饭 发表于 2017-6-23 01:00 PM
我是这样想的. 人工智能核心也是人的逻辑. 我的建议是第一步不要把主要精力放在程序上 (除非你像"赢狗"一样 ...

如果真是"编程BUG一堆"，那一定是方法错了。
正确的方法是TDD （Test-Driven-Development），只会有一个BUG，不会有一堆BUG。
TDD是说在编程干事情前，先写好TEST CASE, 再写个DUMP方法，接着运行。
第一次运行结果当然FAIL不会通过，因为这时的方法是个DUMP方法。
这样做的目的是保证程序“可运行”。

当真正工作，把DUMP方法，变成真正正确的方法过程中，经常运行，一直保持“可运行”，直到测试通过PASS完成。

这就是渐进编程的思想。遵循这个做法，你会渐渐喜欢编程，而不是被BUG吓跑。

同样，开发一个自动交易系统，也是一样渐进式的。
先要有一个回测系统，“算法和逻辑”是可以实时得到验证，立竿见影的。多数情况，不量化，无法得知。
比如，炒底模型是:当价格降到P1可以抄底，但是当价格低于P2时崩盘出现不能抄底。P1和P2与上个交易日的闭市价CP和今天的开盘价OP有关。
只有回测系统存在，才能回答P1，P2，CP，OP之间的关系。
机器根据人提供的数据，自动找到最佳方案，这是机器在教会人如何炒股，人向机器学习的一个例子。

坚强的蛋炒饭

盈透阿狗 发表于 2017-6-23 04:56 PM
如果真是"编程BUG一堆"，那一定是方法错了。
正确的方法是TDD （Test-Driven-Development），只会有一个 ...

是啊.  我对于自己DEBUG能力也无语了. 曾经有好几次, 程序RUN后,不到收盘就死了. 恨不得要拔插头那种感觉.