鐵人檔案
網路、財經節目上一堆股市的技術分析、籌碼分析指標，到底這些指標能否經得起時間考驗。
當機器學習用於選股，是否總是把無效巧合的指標組合成驚人的獲利模型，造成過度優化而無效，要如何真正找到有效的選股模式?
作資料分析很重要的就是要有領域知識，在有些情況下領域知識是最重要的，股票我覺得也是(其實是今天不想做事...) 如果有新手想買賣股票，個人心得分享 要如何開始先...
今天又沒工作了 首先有人對SpiderKeeper修了bug在這Here ，不過我用一下發現還有bug，當排程太多會動不了，原因在APScheduler這個...
某檔空單外資一直買，雖然有可能是假外資，但還是很恐怖算一下6月以來的買賣差數 分點代號 差額張數1470 11885.01440 7861.01520 7261...
昨天分析的那檔股票今天漲停了，還好開盤就回補2/3，真是好運，躲過大賠但賠錢還是不爽，空太大了 scrapyd設定檔 [scrapyd] eggs_dir...
今天研究不知道要不要買 d1=broker_info[(broker_info['date']>'起漲日')&(broker_info['date...
先花10分鐘做個預測了解問題的難度，這邊不對變數做任何處裡直接丟模型，之後會慢慢改善 因為周末要休息了，放個沒有意義的模型給沒用過sklearn的參考 預測...
不知道模型怎麼調，可以用暴力法try出來使用GridSearchCV，就算你真的了解模型的原理也是一樣要用GridSearchCV，所以別怕不了解直接用Grid...
上一篇太多沒用的變數了，可以用變數選擇的方法過濾一下可以用線性的選(例如Lasso)跟非線性的選(例如random forests)如果線性跟非線性都選出來很重...
FeatureUnion 跟 pipeline 真的好用，可以暴力法選出特徵設定跟模型的參數 隨意找個介紹https://www.kaggle.com/bagh...
補上昨天說的，有了這個東西就可以花更多時間在特徵工程(多爬資料，多瞭解股市的知識)，花更少時間試模型。這邊自定義一個function加入Pipeline可以算出...
