【時間序列量化交易 - FinLab實體活動】
機器學習模型用於實際交易,不容易!
FinLab在此次的研討會中,介紹了很多小撇步,讓機器學習效果更好,更能夠應用於實際交易。以下是重點摘要:
📕【Labeling】 是很容易被大家忽略的部分,以「持有N天後報酬率」當做label真的好嗎?
我們翻閱 paper 列舉更好的方法,
Tripple barrier:
[Prado 2018] Advances in Financial Machine Learning
Continous trading signal
Continuous trading signals
[Dash 2016] A hybrid stock trading framework integrating technical analysis with machine learning techniques
Trading Point decision
[Chang 2009] Integrating a Piecewise Linear Representation Method and a Neural Network Model for Stock Trading Points Prediction
📕【 CNN神經網路】除了做出好的label,我們也介紹了CNN要如何實際用於trading:[Sezer 2018] 產生很多不同參數的技術指標,並且將這些技術指標做成圖片,來預測交易訊號,非常的有趣!
[Sezer 2018] Algorithmic Financial Trading with Deep Convolutional Neural Networks: Time Series to Image Conversion Approach
📕【 Feature importance】通常我們會利用 feature importance來篩選重要的feaature,但是我們平常真的做對了嗎?這部分我就先賣個關子XD
研討會頭影片:
https://drive.google.com/file/d/18dEAalouKvWAtlZSUjc8X9_i8uOHMwci/view?usp=sharing
假如你看到這裡,恭喜你!告訴你一個小秘密,就是我們要辦一場教學活動,由於是第一次實驗性質試辦,此活動酌收茶點費100元,設備場地感謝Fugle的贊助!
當天是個三個小時的小課程,會介紹如何用上述的內容做出一個有效的機器模型策略喔!(需要自行帶筆電)
時間:7/27號 (星期六) 下午 2 點到 5 點
地點:台北捷運西門站五號出口3分鐘路程
名額:25名(白老鼠XD)
金額:100元用來吃吃喝喝(因為是白老鼠,才是這個價格XD)
條件:完成AI股票理專課程的「第 1 章單元 2」
(課程網址:https://hahow.in/cr/finlab-ml)
報名辦法:
這個星期天(7/14)晚上10點準時收看finlab粉絲團,我們會在此時發佈表單,採先搶先贏的方式報名喔!(場地空間有限~不好意思囉)
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過626的網紅Bradley說故事,也在其Youtube影片中提到,我非更看好第四季的加密貨幣, 這個視頻中,我們討論到了與 Twitter 整合比特幣閃電支付系統、Taproot Upgrade、比特幣智能合約、比特幣ETF、Stock-to-Flow Model等等。 本視頻中提到:Strike、Jack Mallers、Twitter、閃電支付、薩爾瓦多、L...
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我非更看好第四季的加密貨幣, 這個視頻中,我們討論到了與 Twitter 整合比特幣閃電支付系統、Taproot Upgrade、比特幣智能合約、比特幣ETF、Stock-to-Flow Model等等。
本視頻中提到:Strike、Jack Mallers、Twitter、閃電支付、薩爾瓦多、Legal Tender、Western Union西聯匯款、Taproot Upgrade、比特幣智能合約、比特幣ETF、Stock-to-Flow Model、Plan B
時間軸:
0:00 Twitter閃電支付
2:19 薩爾瓦多
4:34 Taproot升級
5:12 比特幣ETF
5:44 第四季數據
6:03 Stock-to-Flow Model
6:56 結語
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CREDITS: Video in the beginning by Jack Mallers
https://youtu.be/fckmC8W6yF8
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