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樓主: Simon

[其他程式語言] AI人工智慧程式交易 - 重磅登場 [開放實測] 僅到2019 01月底

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發表於 19-1-13 10:34|載入全部圖片 | 顯示全部樓層
我下載兩個版本都不能用…,該下載的易利得 eleader API也安裝了…
bug1.png
發表於 19-1-13 11:12|載入全部圖片 | 顯示全部樓層
謝謝分享,回復一夏賺個錢
 樓主| 發表於 19-1-13 11:23|載入全部圖片 | 顯示全部樓層
本帖最後由 Simon 於 19-1-13 11:38 編輯
antony 發表於 19-1-13 10:34
我下載兩個版本都不能用…,該下載的易利得 eleader API也安裝了…

推測可能是尚未開通 API 所造成的...
方便請 Antony    大大開通一下 API ...  (可以聯繫營業員...) 感恩。
發表於 19-1-13 13:54|載入全部圖片 | 顯示全部樓層
Simon哥~太專業啦!!
 樓主| 發表於 19-1-13 16:19|載入全部圖片 來自手機 | 顯示全部樓層
本帖最後由 Simon 於 19-1-13 16:52 編輯
PGface 發表於 19-1-13 13:54
Simon哥~太專業啦!!

感謝PGface大大支持。
希望能夠拋磚引玉。
讓更多人知道。
發表於 19-1-13 21:11|載入全部圖片 | 顯示全部樓層
Simon 發表於 19-1-13 11:23
推測可能是尚未開通 API 所造成的...
方便請 Antony    大大開通一下 API ...  ( ...

好的,我明天問一下…,謝謝你。

發表於 19-1-14 22:43|載入全部圖片 | 顯示全部樓層
Simon 發表於 19-1-11 20:08
1.用甚麼套件或是用何種演算法都不重要...最重要的是先找出你想解決甚麼問題。
2.設定好你想解決的問題之 ...

非常感谢大大的回复!
大大在回复中提到,要通过尝试找到最优算法、使用权重值来识别盘整和趋势,

如果这样的话,那么:

1、这些方法和我们在主观策略中使用的参数优化,不同的地方是什么呢?
2、如果 AI 不能自己根据历史数值找到最优策略的话,那 AI 主要的工作是什么呢?
3、如果 AI 只是根据我们给定的算法、给定的参数去找最优解的话,怎么知道没有过度优化呢?又怎么保证它能适应未来的市场呢?


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 樓主| 發表於 19-1-15 20:36|載入全部圖片 | 顯示全部樓層
本帖最後由 Simon 於 19-1-15 20:51 編輯
bbdr 發表於 19-1-14 22:43
非常感谢大大的回复!
大大在回复中提到,要通过尝试找到最优算法、使用权重值来识别盘整和趋势,

如果这样的话,那么:

1、这些方法和我们在主观策略中使用的参数优化,不同的地方是什么呢?      舉例來說:
      當我在訓練NN的時候,或許只能訓練到 70%...但是, 有時候參數置換一下, NN 可以訓練到80% ...
      這跟主觀交易是沒有關係的,這是參數跟參數之間的關係,我朋友使用人臉辨識 最高可以訓練到100%... 這是很難的一件事情。


2、如果 AI 不能自己根据历史数值找到最优策略的话,那 AI 主要的工作是什么呢?
       GA很容易就可以找到最佳策略, 你搜尋一下定量策略大師
3、如果 AI 只是根据我们给定的算法、给定的参数去找最优解的话,怎么知道没有过度优化呢?又怎么保证它能适应未来的市场呢?
       您說的部分,跟我的理解完全是二回事。
       1. AI 優化是指提高學習效果,更能夠理解盤面的交易訊息,如果你的學習效率到100%,代表AI真的懂了歷史的交易訊息。
       2.我說的 AI 並不是策略最佳化,因為策略參數
佳化那是假議題,這部分我已經親身驗證過了,我用 GA 跑過策略最佳解(參數優化), 不見得有效,不相信您用GA 去跑跑看。
       3.您說的AI跟我所說的AI演算法完全不一樣,我讓AI學會程式交易,您只是讓交易參數優化而已。您知道這二者的差別是甚麼嗎?

以上僅供參考。





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發表於 19-1-16 02:01|載入全部圖片 | 顯示全部樓層
Simon 發表於 19-1-15 20:36
如果这样的话,那么:

1、这些方法和我们在主观策略中使用的参数优化,不同的地方是什么呢?      舉例 ...

能完成這個solution,肯定是要具備相當的功力,包括對C#、AI(NN)以及交易實務都需有足夠掌握和體會,才有辦法完成,令人十分佩服。關於NN的【學習效果】,表現在將檢驗資料(也許是20%的歷史data),衡量(以80%的歷史data)training data所找出來的hyperplane,兩者之間的誤差。
通常NN要訓練到90%並不會很難達到,尤其當hidden layer越多層或neuron數目越多會越容易達到。
這點其實很容易理解,就是:當把解題solution space的維度提高或變數增加,就愈容易找到誤差越小的hyperplane。甚至可以找到好多個(解)都不是問題。

當用NN正確判讀地作人臉辨識或字跡辨識時。這種情況,恰當的說明是:NN是準確地做了分類或比對的判別。
又當NN用來做預測,比較像是用training出來的function(如,regression analysis),代入(下一個交易日)新的值得到預測值。學習效果越高,代表有找到誤差很小的model(或function)能【涵蓋(解釋)】歷史資料。而這種情況,我是覺得用【解釋】會適切一點。

避免用【認識】,除了這個詞需要更明確的定義外,也隱含著會有某些效果的暗示,而其實學習效果和準確率是二個獨立的概念。



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發表於 19-1-16 02:08|載入全部圖片 | 顯示全部樓層
本帖最後由 playhigh 於 19-1-16 02:14 編輯

GA 跑策略最佳解(參數優化),和NN,是可以看做:用不同的方法(工具),做類似的事情。怎麼樣的fitting到恰當,that's a question !!
通常都會做到over-fittting,因為不缺data。倒是under-fitting大家都怕跑的資料太少被噹,反而少發生。

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發表於 19-1-16 02:22|載入全部圖片 | 顯示全部樓層
本帖最後由 playhigh 於 19-1-16 02:33 編輯

用什麼屬性、欄位下去跑training,理論上要先跑 PCA (Principal Component Analysis) 或Factor Analysis (FA)。不過如果是股市指數,我倒覺得市場經驗很重要,應該就足夠做選擇判斷。如果有用PCA或Factor Analysis跑出關鍵欄位和你的市場經驗違背,倒是個好問題。
譬如:日期、時間,我不是說不能用,而是,我會更擔心over-fitting。這時,我就會說除非PCA或FA能說明這二項是足夠重要。
我知道也有專門研究第幾天轉折的,或黃金比例等等。或許可以考慮用time series分析看看。

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發表於 19-1-16 12:13|載入全部圖片 | 顯示全部樓層
antony 發表於 19-1-13 10:34
我下載兩個版本都不能用…,該下載的易利得 eleader API也安裝了…

和營業員確認過API 的權限已開通,但還是出現同樣的問題…
發表於 19-1-16 16:49|載入全部圖片 | 顯示全部樓層
會不會DDE沒收到報價
 樓主| 發表於 19-1-16 17:30|載入全部圖片 來自手機 | 顯示全部樓層
antony 發表於 19-1-16 12:13
和營業員確認過API 的權限已開通,但還是出現同樣的問題…

3.永豐API帳密設定請至 SimpleLite.exe.config 檔案內修改,試試看囉。
發表於 19-1-16 19:16|載入全部圖片 | 顯示全部樓層
abab47036 發表於 19-1-16 16:49
會不會DDE沒收到報價

上次的連線DDE就沒有問題…,還是上次那一張Logs圖…
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