梦中故乡情

心随淡云仙鹤-想到什么说什么
博文
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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]
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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]
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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]
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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]
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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]
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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]
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大致的流程如下:
本人业余爱好,欢迎批评指正。 自定义股票列表,一键下载数据:只需简单定义关注的股票代码列表,程序即可自动从云端获取最新的历史交易数据。 集成多种技术指标,灵活计算:程序内置了多种常用的技术指标计算方法,例如移动平均线、MACD、RSI等。您可以根据自己的策略需求,灵活选择并计算所需的指标数值,为后续分析奠定基础。 机器学[阅读全文]
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让我们再次探讨量化交易。有些人认为它很复杂,但实际上很简单。我们每天都在使用它,只是没有对其进行“量化”。例如,某人有自己的策略,对那些股票好使,哪些不好使有经验,对什么时候好使,什么时候不好使能把控,要结合什么指标来看,什么时候进场,什么时候出场有感觉,经验也丰富,但多年下来效果不佳,好像是像赌博一样继续碰运气,那么他实际上[阅读全文]
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看到一篇文章如下,不知道你同意不同意?如能私信谈谈你的看法,就太感谢了,希望我们共同进步。我们常听到一些交易者津津乐道于他们过往的“成功经验”:每天只睡不到四小时,凌晨紧盯美股,白天关注期货,晚上还要研究美联储(FOMC)的动向以及各国的经济数据。他们似乎对市场了如指掌,甚至宣称自己“一眼看盘就能知道今天有没有戏”。这种人往往[阅读全文]
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