鐵人檔案
這次的比賽旨在運用Google Cloud Platform (GCP)的服務來架設一套AI程式交易系統。首先要從網路上爬取金融數據，接著根據這些數據製作特徵，進一步分析這些特徵與市場趨勢的關聯。有了資料後，將進行AI模型的建立，利用機器學習技巧預測市場動態。
不同於一般的交易機器人，這次強調論文閱讀的能力。深入研讀相關文獻，了解各種資料處理技術和交易策略，並且將他們的研究過程和策略回測完整地分享給大家。
最後，這套AI程式交易系統將部署於GCP上，展示如何在雲端環境中運行高效、穩定的交易系統。
登入 按照官網的說法我們來寫一個簡單的登入 import shioaji as sj api = sj.Shioaji() accounts = api.l...
重新跑一下數據 數據正確性對於資料科學相當重要，先前提供的資料是股市單純的收盤價。今天反正沒有辦法測試永豐API，我們就先來重新跑一下過去的數據，並且一併討論分...
串接模型與下單 我們要上雲之前，還是需要串接模型而後進行下單。因此有請我們上次的程式碼： from shioaji import TickSTKv1, Exch...
建立BigQuery表格 首先我們來到GCP的BigQuery頁面，點擊新增 點擊本機檔案 點擊空白資料表 建立設定大致長這樣 設定好之後就可以建立資...
今天我們要來撰寫上雲的最後一步：使用模型完成預測 導入需要的庫 import joblib import pandas as pd from itertools...
今天就簡單把BigQuery加入程式碼，我們就可以功成身退了~~~ import joblib import pandas as pd from itertoo...
做量化交易的時候很常出現一種狀況，就是對預測結果進行回測，接著調整回測參數，重複這樣的行為直到出現看起來不錯的回測結果。 你會發現不論本國或是外國都充斥這樣不正...
昨天講完特徵篩選，討論了共線性、替代效應的問題。今天我們來聊聊至今都隨意做的模型超參數吧!!!(出來混種是要還的) 超參數調整是擬合機器學習算法的重要步驟。如果...
今天我們討論一個很少被特別討論的議題：下注大小 在賭場和投資之間有著神秘的相似之處。常常可以看到一些最優秀的基金經理，也會是出色的撲克玩家。其中一個原因是下注大...
為什麼要談回測風險？ 回測是一個在量化投資界很重要但也容易被誤解的概念。很多人把它當作一種研究工具，但其實這很危險。大多數學術論文裡面的回測通常有錯誤，主要是因...
