最近在学着用强化学习去训练量化交易的模型。 今天看蒙特卡洛时想明白了一点点道理
假设比喻成一个抛骰子游戏 🎲。 猜点数。然后这个骰子他 6 个面概率不一定一样的。 然后有两种情况
前者呢,很容易找到规律,近似出每个面的概率。后者呢可以说几乎没什么用
回到交易中。面临的问题就是,局数太少了。再加上今年的市场和去年的市场是不是同一个骰子都难说。所以从一组不满足 iid 的数据中,想纯粹靠 AI 从这组数据中暴力拟合出一个规律来,几乎是不可能的。
我这么理解对吗
1
hzzz0823 OP 用奇异博士打灭霸举例子:
一种就是电影里那个 “1”。开挂一样。 另一种是,博士观看了灭霸的一些战斗纪录片,然后从中去分析他的出招规律。甚至还采访了灭霸前女友来统计他左右手使用频率。 第二种肯定也有用,但前提是由专业的分析师去做,所以据我了解目前量化主要工作还是在人工因子发现上,后边可能才会接一些传统机器学习工具做辅助。 如果想端到端直接用 AI…… 起码我写的 AI 可能连灭霸的头发都摸不着就挂了吧…… |
2
elechi 2022-12-21 16:11:15 +08:00
股票没接触过,数字货币有很多量化策略不知道适用于股票吗?
|
3
OrangeSinglee 2022-12-21 17:34:05 +08:00
假设 胜率有 60%。如果你在一开始就把本金输了,后面即便赢了,也不一定能回本。 1*0.9=0.9 0.9*1.1 = 9.9
|