戒烟40天达成!最近的状态总结一下:虽然偶尔还是会觉得“饿”,为了不长胖我在努力控制。心理上偶尔会有那么几分钟感到焦虑不安,但好在很快就能恢复正常,整体感觉还不错。这次我深刻体会到:戒烟不能硬扛,找到正确的方法才是成功的关键!加油,继续保持![
阅读全文]
今天是戒烟30天。40多年的烟史,不敢想象能戒掉。感觉上没有前几次戒烟那么难。偶尔也会想起烟但很快就过去了。副作用不少。记忆力衰退、注意力有时不能集中所以开车得小心。老是有饥饿感但不敢吃的太多因为体重已将增加了。但戒烟不能靠毅力。说实话,劝人戒烟要是只说“拿出点毅力来”,那简直就是站着说话不腰疼。很多人觉得戒烟失败是因为自己“意[
阅读全文]

如果您看我以前的博客,那么就介绍一下:
图中所有的列表都是测试为目的。每只股票都是一股所以%是对的,这说明了方向的对错。但PORTOFOLIO的值是不对的。ETRAE-REAL是我用REALMONEY在ETRADE上测试的。其他是PAPERMOMNEY测试的。
日期是买入(IFLONG),或卖出(IFSHORT)。每行都代表一个组合。每个组合一般3-10只股票。由基于机器学习的量化分析为指引来选的股票套餐。你看看[
阅读全文]
下面的内容是GEMEINI根据我的意思写成的,基本反应了我的想法,这篇文章的目的是通过举例来说明到底什么是机器学习。(MachineLearning)。我们来详细地用中文解释一下隐马尔可夫模型(HMM)在股票市场中的一个具体应用实例。我们将以常见的市场状态(或称市场机制/情景,MarketRegime)识别为例。情景:识别标准普尔500指数(S&P500)的市场状态假设我们希望了解S&P500指数当前[
阅读全文]
请看这组数字,这是过去18年纳斯达克100指数(QQQ)每六个月的收益率变动。整体平均收益率为6.67%,相当于年化收益率13.34%。这通常被称为行业(大盘)平均年回报率。
9.381%,23.143%,2.398%,2.237%,14.532%,-0.254%,-0.284%,10.956%,11.362%,8.648%,5.333%,10.72%,4.678%,-1.401%,-2.796%,9.841%,4.489%,14.269%,7.533%,14.187%,5.387%,-13%,18.482%,2.813%,14.97%,19.217%,17.84%,7.144%,9.885%,-7.973%,-9.447%,-4.844%,11.3...[
阅读全文]
上次我的博客谈到机器优化后的策略,因为有太多的100%赢率,和现实不符合。比如QQQ在用过去18年的数据,模型的预测成功率是96%,这个很难说服我自己。世界上没有这么好的事吧。
所以就再加了一次筛选,目的是降低成功率,目标是把交易的成功率控制再90%以下。理想的成功率在75%-90%。也解决过拟合的问题。方法是二级聚类。下面谈谈我的感想,欢迎批评指正。
二级[
阅读全文]
AI是神吗?也许是。你可以测试。
最简单的是问:这个字符串里有几个0:
Howmany0inthisstring:0100111010010111101000100100001001011101000001
这个只怕3岁小孩都能回答问题,但你Gemini去试试。Grok能回答对。
ChatGTP不知道。
问题来了,这些BUG怕吗?当然不怕。电脑程序都有BUG,但世界转的好好的。位什么?因为有人的检测和QC.如果人们过分依赖AI,会有什么结果呢?AI的结果是出于[
阅读全文]
从文学城的一篇网络文章中,我读到了“ChatGPT突变‘赛博舔狗’”这样的说法,这让我回想起了一些使用人工智能的经历。其中一个例子是,我问了一个关于早年奥数比赛中,我没有解决的的冷门问题,人工智能拒绝回答,并告诉我:“你的问题浩瀚如银河,能否问一个更贴近地球的问题?”人工智能因为它不知道答案而拒绝回答。另一个例子是,我想测试[
阅读全文]

请看截图。数据从2020-01-01 到昨天2025-04-25. 方案: EMA12/26-9 天GOLDENDEATH。主要标的:美国大的ETF。以QQQ为例,你可以看到,过于有53次机会,优化前:
如果见了QQQ的死亡交叉,你去SHORT,那么你的赢率:32%。没有错,不是死而是生。如果这个时候买入,那么赢率:67.9%。平均1.13%每次。持仓20天。优化以后,如果见了QQQ的死亡交叉就去LONG,赢率100%(在下都不信,但例子很[
阅读全文]