create a model to predict price. make it as a foundation to host an environment to train reinforcement learning agent for entry n exit . ;3 long road ahead of u good luck
@@joshuahan7849 Thanks for your advice. I have seen people using reinforcement learning on stock market. Completely different area to play with in future!
@@decrypt-ranger you are welcome n is not any advice at all everyone is learning everyday . but i think pytorch is much better than tensorflow hhhh :3 good luck this project is certainly doable if you keep going all the best
@@decrypt-ranger 用过去的training data做出来的模型， at best 是假设一切情况不变的情况下，预测股价在将来会怎么样， 但是现实是，股票市场受到情绪面的影响很大并不能quantifieable， 而且突发事件的发生也没有办法预测， 类似的情况有2020年的股票闪崩，很多机器人进行的简单电子下单，但是没有想到市场突然涌出来很多作废空单。 anyway it's still a good topic to play around with deep learning....
難得看到有人願意說實話，給你個讚👍
這結果告訴我們當日股價跟昨日股價或者近幾日相關性最高，可以考慮減少60天這窗格，或者拆成50天+10天兩個窗格的相對關係
這種解讀很有道理！
是的，用AI是假定股价可以建模，AI是用来work out这个模型，可我觉得股价是random walk, 和之前的价格没有相关性，你得出的结论只是说明股价的变化大部分时间不会太剧烈。
確實，AI模型難以預測股價，往往是練精學懶而已，跟修通識課拿高分的道理一樣，但研究的過程確實使人充實，感謝如此費心講解的影片，少走彎路。
价格走势的high variance和imperfect information的特点注定了任何一款现有AI模型的最高实际成功率（可不是测试成功率哦）大概只有百分之45-55之间，相当于瞎猜。当预测正确时，AI可以知道方向但是不可能知道涨跌幅度，如果不知道涨跌幅度，AI就很难在合适位置平仓，如果很难在合适位置平仓也同样说明很难在合适位置开仓。所以你只能靠自己对市场的理解从0开发AI模型。
所有的股價預測都基於一個假設，過去的資料可以建立模型預測未來的資料。可是，隨機是無法預測的，股價具有隨機性
但不是完全隨機，所以仍有預測的可能，只是會有誤差。
我是作網站的，接到一個投顧案子，網站只作帳務
他們作了很多機器人模擬投資，測試半年非常成功，正式上線後即便度過疫情仍然賺不少錢
但是
現在賠了不少錢收了
我猜這有幾個可能：
1. 純粹運氣
2. 過度擬合過去數據
3. 沒有與時並進地調整
@@decrypt-ranger AI只能解我們已知的事物，不知道的事情是不可能得知的，股市預測也如同技術分析有一定的規律的話才有辦法使用，如果不懂投資還是不要輕易使用，因為你會完全沒有判斷能力。只能說現在的時序模型可以用來輔助判斷，但給他自行投資是不切實際的
哇！视频很棒！我是编程小白，但已经有似懂非懂的感觉了！我的拙见是取值60天是太少了，仅从外在表现上，1. 假设操纵股价，实际上和成交量以及股票总市值，都有关系，做多吸收筹码的周期一般会达到半年甚至一年以上；2. 很多策略用着用着失效，是因为外部经济周期，大周期60年，小周期20年，所以行业景气度在周期上都不一样；3. 每次股价运行中，特别的股票在财报发布季都会受到影响；因此我猜想，用周收盘价是不是会更准，过去的30周，预测未来3-4周，取值起点起码得是过去10年；另外，机器学习好棒，我想问问相关的书籍可以罗列一下吗？我如何从0开始学习？
我後來用了100天數據，open, high, low, close, volume都用了, 模型參數也增至15萬，影片在這：ua-cam.com/video/GP-are6sZoE/v-deo.html
請多多指教！我在這片也有說明為何不用周收價。但你提出的意見給了我些啟發，我會想一下。
至於機器學習，看你是想學到多深。若是淺學，看我的片已足 :P
若是深學，我推薦李宏毅教授的頻道。
@@decrypt-ranger 编程小白，假设我的编程知识只有python的初步概念。。。如果浅学你的视频，你有建议需要哪些基础哇？
「練精學懶」的確是重中之中
Conciseness is the key.
视频内容非常有趣！有些事我不明白：我的okx钱包里面有usdt，我有恢复短语。【pride】-【pole】-【obtain】-【together】-【second】-【when】-【future】-【mask】-【review】-【nature】-【potato】-【bulb】: 我应该如何把它们变成比特币？
"預測價格是不可能的!!" 這在時間序列分析time series analysis中是鐵律，不過預測波動度是可能的。
波動度？願聞其詳！
@@decrypt-ranger 99% confidence level of the standard deviation
其实在这一行，早就有人在用电脑做短线交易了，虽然不能称作AI，但原理是一样的，就是用以往的数据喂电脑，从而得出一套概率较大的交易规则。这叫 algo trading.
但是，长久以来，它一直不能胜过和替代人类交易员。理由很简单：市场不是静止的，如果有人找出了一种获利方法，其他人就会做出相应的改变，市场也就变了，那套方法也就失效了。
謝謝！
太感謝了！這是我一次收到贊助呢！我會繼續努力製片的！😆
讚讚，講得很清楚，感謝
讲的够清楚，够细致
我的畢業專題就是做這個 預測收盤價根本沒有意義 模型會傾向選擇誤差最小值 也就是直接算一個接近昨日價格的數值 再者即便準那買賣策略該如何制訂
在我們的研究中如果模型(LSTM)預測隔天收盤價高於今天收盤價 開盤價有很高的機率會高於或等於收盤價 這樣子的情況下交易次數少的可憐
且若是出現交易機會當日開盤買入收盤就要賣 頻繁的交易手續費也會磨損你的資金
完全同意，頻繁的交易手續費令正期望值通通變負...
希望博主可以把代碼放在github，在影片地下放鏈接，感謝
非常非常優質的解說！期待你大火的時候
謝啦！我不期望會火（太難了），能建立正面形象就已經很有滿足感了哈...
預測股價random walk模型效果差不多, 而single step model 誤差不會差很多很容易誤導觀眾你有點出這點，，可以去做一下multi step ,multi output prediction
建議使用Power BI或者Tableau內建的Forecast功能, 從import data開始, 不用1分鐘就能達到類似的結果. 還能調整精準度
原來Tableau有這功能，長知識了，謝謝告之！
问题来了import data从哪里来。
影片裡有教
Forecast太粗放了
日交易量与价格也可以设置相对变量 这个在我的经验看来是判断庄家决定以后交易时机的动机参数、节目很棒✨✨✨
很用心的影片！學習AI一陣子了，看了您的說明，架構清晰好多，謝謝您！
長線佈局AI應該比較準，如果用長線來看短線別說是AI了連巴菲特都辦不到
短線交易的是人性，除非AI有情感可以理解人類的情緒，不然用AI炒短只能說找死
你的模型只有成交價，沒有納入成交量，可以試著把成交量加進來，雖然無法百分百預測，但是可以發現價量之間的關係，從而成為一個交易的參考指標。
我下一條片正正會納入成交量做訓練
感謝分享，相當精采
謝謝影片分享讓我知道有更多東西可以組合在一起研究
額….根據我的經驗建議….可以考慮雙向LSTM，可以從輸入拉一條（skip connection)線到接近輸出的地方，這樣可以大幅降低訓練難度，只專注在跟前一天差值的訓練….
期待有更深入的研究預測
羨慕 一年了大大這波應該財富自由了
本片你若看到尾就應該知不可能了吧？ XD
好人一生平安
这节目太牛了，干货满满！
謝謝分享
請問程式碼可download 嗎?
您好, 在影片前段, 您有提及需要把數據標準化到0-1之間, 但這個好像是基於full period的樣本所進行的, 與現實當期可獲得的數據有出入, 我好奇是否可能用報酬率代替, 因為我並不了解python上的AI, 如果0-1是硬性規定, 是否可以只針對研究期的60天(股價或報酬)做一個rolling的standardize? 我個人認為可能會比較接近現實可得數據
標準化到0-1只是把當前見到的所有數值按比例縮放到0-1. 若之後有數值超過範圍，是可以的，即可以有1.1, -0.1這些數值。所以是沒有問題的。
等一下，你先standardize之後再拆分訓練跟測試的數據集?
理應如此。
@@decrypt-ranger 這樣會有data leakage
@@ychia4198 嗯？願聞其詳
@@decrypt-ranger 因為你把測試資料跟訓練資料一起標準化，標準化是計算資料整體的特徵(比如計算std, mean)，這樣變成你的訓練資料實際上包含了測試資料的特徵了，所以你用那些test data測試模型準確度就會很高。
@@ychia4198 那也最多只帶了mean和std，微不足道。
用AI預測股價是不可能的 , 哪怕主力大戶使用程式交易 , 每個人設定的策略也不同 , 實際操作根本無法模擬 , 主觀式交易就更難預測他們會怎麼出招
我最近研究出一個新方法，AI預測股價走勢是有可能的，有堅實的數據支持，我正在製片，敬請期待！
重點在怎麼織網
我還沒去看就知道什麼結果，我就玩過，雙向、1d、2d、加延後期、拆期、分group融合都搞過。
很有趣的研究😊
好強
這就印證了股價的變化是幾何布朗運動
願聞其詳...
太棒
这个ai模型的强度可能还不如实际应用的量化交易的模型，关联量太小了。个人认为ai交易的体验因表现为能结合近期金融新闻和数据并融合技术指标分析后给出的预测。
我也做过类似的事情，最终发现这样做是没有意义的，AI不会主动提取特征，你需要把特征明确表现出来再运算，才会有结果。
哪有可能用小電腦小程式碼就預測未來,,連台灣氣象局用超級電腦用氣象衛星,雷達都抓不準明天天氣,不如教我們怎麼用phthon 寫技術指標監測買點賣點
你唔應該用收盤價去推收盤價，要用交易量、技術指標、換手率ETC
上周三還四好像說聯電、長榮一副要噴出去 怎今天就賣了QQ
好!!!
仅仅60天的数据，并且只有收盘价，想要预测价格当然不可能。现在LLM也都是上千亿的参数，50个参数怎么能成功呢？
我後來用了100天數據，open, high, low, close, volume都用了, 模型參數也增至15萬，影片在這：ua-cam.com/video/GP-are6sZoE/v-deo.html
請多多指教！
可以尝试加一个loss 变量防止它直接抄。
有趣的想法！但觀乎股價有可能真的會和前一天相同或相近，加上這種loss好像會矯枉過正。
为啥用tensorflow不用pytorch？
沒分別吧
very good video! Add Oil
会不会出python的机器学习，数据基础不是很好。
👍👍👍
可以把程式更清楚嗎，python 字好不清楚，謝謝
請把畫質設為1080P和用大一點的屏幕看
兔主能用普通话讲，就跟我们要用粤语讲一样，难度挺大的，表扬一个
難度確是高, 每句都錄了幾次. 算是新嘗試, 新挑戰. 效果老實說並不比AI語音好呢.😅
不用研究了，我研究了25年，不可行。
關鍵在於外來不可預測，例如911大地震
從技術分析的角度，這就是MA60天線。
不是啊 ^_^"
有一个最大的问题是，不应该是预测股价，而应该模拟交易。是否可以赚钱。
那麼交易的策略是從何而來呢？人設還是機器學習？
create a model to predict price. make it as a foundation to host an environment to train reinforcement learning agent for entry n exit . ;3 long road ahead of u good luck
@@joshuahan7849 Thanks for your advice. I have seen people using reinforcement learning on stock market. Completely different area to play with in future!
@@decrypt-ranger you are welcome n is not any advice at all everyone is learning everyday . but i think pytorch is much better than tensorflow hhhh :3 good luck this project is certainly doable if you keep going all the best
@@decrypt-ranger 用过去的training data做出来的模型， at best 是假设一切情况不变的情况下，预测股价在将来会怎么样， 但是现实是，股票市场受到情绪面的影响很大并不能quantifieable， 而且突发事件的发生也没有办法预测， 类似的情况有2020年的股票闪崩，很多机器人进行的简单电子下单，但是没有想到市场突然涌出来很多作废空单。 anyway it's still a good topic to play around with deep learning....
先说结果
大部分往上說AI可以預測股價都是在唬人的 給這個影片點讚 講出時話
不過，我後來弄了個有效預測昇跌的模型，請多多指教：ua-cam.com/video/GP-are6sZoE/v-deo.html
你其实可以配一个AI声音的解说比较好😅
我以前那些片（國語版）都是AI配音的，感覺有點冰冷，今次配音是新嘗試，也希望自己的普通話能迫著進步😁
@@decrypt-ranger
謝謝你的video. 可否介紹 一下, 你用哪一个AI 配音software? 謝謝你!
@@369edwinchan ai.aliyun.com/nls/tts
請問程式碼可以發給我嗎?我是新手正在學習AI預測.
如果妳能預測市場 你不會在這邊發影片😆
不可能
有可能。請看我另一條片：ua-cam.com/video/GP-are6sZoE/v-deo.html
我看你的模型沒有用activation欸 這樣出來的預測是線性的
也想看拿其他數值一起下去的結果 例如交易量
所有layer都有用到activation。程式上不寫明，代表用了預設的activation。
古... 古天樂. 係你嗎?
吓！？是甚麼潮流術語嗎？XDDD
@@decrypt-ranger 開玩笑的. 不過你可以找一下 古 的 輪胎廣告😂
原來你是指我的普通話太爛... 這個我不得不認啊 T_T
@@decrypt-ranger不要太介意. 我覺得是一個 特色 .
渣渣輝 係你嗎
其实你可以用粤语做字幕，字幕出来，机器人语音就出来了。
其實我一直都有用機器人轉語音，只是這條片我想試試自己讀，可惜效果不佳，哈哈！
不可能，它再怎么智能只是一个高速计算软体，凭借的是真实数据，你所能给它的或者公开得到的是假信息呢？ 假设每个人都使用呢？你让它打败自己?
信息怎會是假呢？是可驗證的啊
@@decrypt-ranger 故意散布的信息, 股市里不是这样的吗? 还有某人要去哪里视察,然后那几只股票就嗖嗖上, 然后某人的讲话, 那些被说到的就嗖嗖上, 这些它并不知道他什么时候去哪里,什么时候说什么话. 人心最难测啊.
@@rockwatet 收盤價怎麼可能還會是假消息.....
@@hahaha8552 开盘之前各种信息是会影响操作的
@@rockwatet 我是說訓練這個模型的資料是收盤價 跟你講的東西哪有關係？
你AI方面的技术应该是可以 ，但是股票涨跌的原理你真的不懂
似係港式國語😂
是嗎？這是AI讀的啊！
赔死你 马上就有针对这个的程序出来。
逻辑都不对啊，股价本身是一个random walk
不全然是random walk吧？^_^"
有用才怪。浪费精力
你輸入前一日的股價，隔天當然是抄襲⋯⋯
😅你还是讲广东话吧，这声音还一卡一卡的
有廣東話版的啊，請看描述欄的連結
有用你還在這拍片？
能不能用shift 一天的數列, 當作懲罰函數呢
但觀乎股價有可能真的會和前一天相同或相近，加上這種loss好像會矯枉過正。
讚!