在市场中其实大多数情况就是追求拟合,这就是XX分析的基础,相信模式会重现,关键是如何把握平衡,不要过度的拟合。 感觉论坛上做研究的蛮多了,不知道有多少人真正用自己的研究成果在交易的,否者做太多研究也是徒劳,一定要放到场内试一下哦。 起码我已经在做了。
"并且这类算法为啥有效,都是说不清道不明的。"---其实都是可以明白的,看算法原理和数学的模型。 遗传算法和粒子群算法实际上就是一种搜索,寻找全局极小的搜索。 而神经网络 你说对了,就是逼近,就是拟合。 是的,寻找符合他们的应用场景才是关键。这个也要对市场有个正确的理解才能找出来。我还没想通这个事情。
不是我做,是另一位师兄在做,他已经做好单机版本了。 但是他很快要去读博,等他读博了就是我接手,然后扩展到并行环境中, 并修改代码,顺便抓取下金融类的信息。 也许我会重写他的代码也说不定,因为他基于java写的,而且目前还有许多bug,而我又不太喜欢java,理解他的算法之后重写反而是更为直接的修正问题的手段。 目前的机器资源还不远远不够能做这一步,并且我也没有精力去深度参合进去。 所以现在我先搞定行情和交易接入,创建自己的自动化平台。目前已经在积累期货数据了,下一步是研究IB的接入。 因为我需要的精确的历史情况,包括每秒的数据,以及这个数据到我机器上的延迟等信息。我做历史测试,会让系统工作在100%精确还原的历史时刻中,而不是基于1分钟线做。 这些数据是买不到的,自己积累需要点时间,所以要迅速把感兴趣的系统接入才是关键~
听起来很宏大,不知道你这个方向行不行——我有点怀疑。不过如果你可以做美国的option,那通过收集互联网上的信息来做event play,也许行的通。关于IB的接入和其他系统问题,你也许可以参考一下这些: http://www.gutone.com/mediawiki/index.php/Category:矿里淘金 http://www.trader1688.com/bb/viewtopic.php?f=16&t=29736
搜索全球金融信息并作出分析,很大的计划。 用国内的说法来套,就是做消息票。 股票作手回忆录告诫我们,不要听消息来做。当然lvsoft的计划有很大的不同,所以期待看到lvsoft这个计划的最终的绩效如何。
不宏大吧...我讨厌弄个宏大的,却不太可行的东西出来。 我喜欢一步步都看到前进的步伐。比如上周为止接入CTP到python,昨天搞定数据接收,开始攒数据。今天开始做GUI前端,把收下的数据呈现出来。然后再接入IB等其他平台, 然后研究策略,并把策略的运行实现提高到秒级。 比如我比较看好最大熵,现在最大熵的实现也准备好了,但是不确定运行性能。据说有人用20台机器跑了3个月才训练完毕,这个是绝对不行的。理想状态是把这3个月的时间压缩到秒级,底线至少也是1天内算完。这个过程会涉及到高性能计算,并行计算,算法优化3个层面的工作,都要一步步的开展下去。 信息的搜集,也只是另一条路而已,这条路不需要我自己去走,我只要复用别人的成果就行了,而且我现在也没有精力同时走这两条路。再说了,是基于走势判断发生了什么事情,还是基于消息去分析会发生什么走势,哪种更有效我现在还不确定。
原来你说的是两条路:一个是用最大熵的系统,一个是基于原来你师兄已经做了一半的语义信息分析系统。 你不如另外开个主贴把进展和思考写出来,大家学习讨论一下。如果方便,也可以到野狐禅和我当版主的交易系统版(http://www.trader1688.com/bb/viewforum.php?f=16)去开个系列贴,野狐禅是数学和计算机科学方面的大腕,还在华尔街工作,应该能给你提供不错的建议。