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。
(本篇有很多數學式，這裡要抱怨一下這邊都沒辦法顯示數學式，我直接請GPT代勞) 過去我們說過回測如果沒有經過交叉驗證的話只會在一個歷史資料用一個路徑去做驗證，這...
因為數學式沒辦法顯示只能用截圖的就麻煩大家體諒了 完整文章 如何用組合式淨化交叉驗證 (CPCV) 避免回測過度擬合 如果你有一堆隨機數字，這些數字基本上是常...
一樣數學式的部分是這篇文章的截圖可以進來看 上一篇提到了組合式清除交叉驗證(CPCV)的回測方法，我們就擁有兩種回測方案了一個是WF一個是CPCV。 今天要介紹...
數值確定最優交易規則 今天我們將探討最優交易規則的推導和作法，尤其是針對一般和Ornstein-Uhlenbeck（O-U）模型。首先來找出最優交易規則。為了良...
針對最優交易規則的 PYTHON 程式碼 import numpy as np from random import gauss from itertools...
回測結果統計 在前幾天中，我們研究了三種回測模式。不論選擇哪種回測模式，都需要按照一系列統計數據來總結最後的結果。今天我們將討論一些最常用的績效評估統計數據。...
先延續昨天的內容，我們寫一下算平均持倉時間的程式之後用得上~今天內容不多，因為我在台南玩XD 從目標位置推導交易的時間點： # 定義目標位置為0的索引 df0...
寫到今天竟然已經28天了，先前還是興沖沖的覺得可以在30天內寫完每天萬字長文，哈哈太低估我的工作量了，既然如此開始了我還是會把他寫完，預計可能會持續更新一陣子再...
績效 一些有用的績效衡量指標包括： PnL（損益）：在整個回測過程中生成的總金額，包括從終止位置產生的清算成本。 來自多頭部位的PnL：僅由多頭部位生成...
連續盈利或虧損（RUNS） 投資策略很少產生來自獨立同分布（IID）過程的報酬。在缺乏這一性質的情況下，策略報酬的序列經常出現連續盈利或虧損（Runs）。Run...
