Python 选股 有人搞成过么?

BJXY 7月前 113

最新回复 (51)
  • alphadog619 6月前
    引用 2
    量化交易?
  • steveway 6月前
    引用 3
    要是那么简单。。哪还有穷人呢
  • chenuu 6月前
    引用 4
    我在 15 年上半年搞过,新浪财经的接口,主要按资金流入指标取,让我有了我是股神的错觉
  • ccoming 6月前
    引用 5
    赌博的人大多认为自己的天才,而其他人是傻帽。
  • alalida 6月前
    引用 6
    就是量化交易,你首先要有个策略,其次你这个策略要跑赢市场历史数据,策略是否市场中性,alpha 和 beta 收益如何,能否从原理上解释策略赚钱的原因。
  • Suvigotimor 6月前
    引用 7
    @chenuu 那是个好时候啊,只要没跟错翻倍或者 3 倍都可以的
  • chxxpeng 6月前
    引用 8
    和 python 没关系,用 java 也可以,手动狗头
  • ChiangDi 6月前
    引用 9
    川普发条推 你啥 python 都失效了
  • chenuu 6月前
    引用 10
    @Suvigotimor 赶上了个好时候的尾巴,然后膨胀了.然后就赶上大跌了
  • lhx2008 6月前
    引用 11
    就算选出来,之后总体来说还是随机波动,而且你又没时间盯盘,所以和买彩票区别不大。。
  • Suvigotimor 6月前
    引用 12
    @chenuu 那真的是可惜了
  • lyh404 6月前
    引用 13
    LR、SVM、Bayes、RF、Adaboost、GBDT、XGBoost、stacking、LSTM、CNN,我全都上了一遍,sklearn、tensorflow、keras、hyperopt、tpot、mlflow 的坑我也全都踩了一遍,告诉你基本没什么鸟用,一顿操作猛如虎,涨跌全看 XXX。
  • killeder 6月前
    引用 14
    涨跌全靠 zf
  • zhouwei520 6月前
    引用 15
    zf 一条消息抵得过所有技术
  • kaedea 6月前
    引用 16
    py 脚本监控川建国推特
  • nnqijiu 6月前
    引用 17
    要是能搞别人还会告诉你?
  • ytmsdy 6月前
    引用 18
    东西做出来以后,基本上都是:一顿操作猛如虎,定眼一看二百五。
  • dukn 6月前
    引用 19
    @lyh404 太真实了
  • msl1270285428 6月前
    引用 20
    现在只敢玩玩模拟股
  • PbCopy111 6月前
    引用 21
    随机选六位数,你就可以当股神了,真的.
  • wangleineo 6月前
    引用 22
    前几年搞过一个,涨跌预测准确率大概 50%
  • Nostalgiaaaa 6月前
    引用 23
    @wangleineo
    这个不跟抛个硬币,正面跌反面涨一样吗。。。
  • guokeke 6月前
    引用 24
    如果概率超过 50%,那只要资金充足,就是赚钱永动机了。
  • RainyH2O 6月前
    引用 25
    知乎早就有过讨论了,这个逻辑上就很容易证明不可行
    假设你开发了一个能预测股市的系统,那么肯定会有人反过来利用它的预测结果盈利,你要怎么解决这个矛盾?
  • dswyzx 6月前
    引用 26
    首先,如果有量化交易的水准,那选址目标也不应该是股市而是各赌博盘口.
  • ochatokori 6月前
    引用 27
    @RainyH2O #24 这个前提是大家都知道这么一个系统,才会有这个矛盾
  • nicevar 6月前
    引用 28
    选股是没有前途的,上个牛市期间我一个同学做了,但是牛市让他产生了错觉
    做交易假象才有前途
  • imn1 6月前
    引用 29
    这种系统其实早就存在,只是和大家想象的不一样,个人投资者也难以应用,机构投资者一直都有用
    定性分析和定量分析本来就是两种分析研究方法,长期都有人使用并做出贡献
    无论哪种,前提都是信息来源正确
    定性分析的问题(准确说是难题)在于信息不对称,定量分析的难题在于信息深度和广度不足

    和大家想象不一样是什么呢?因为大部分人或者个人投资者,他的研究对象以及目标都是单一股票,而目前机构用的定量分析系统研究的是群体,例如某个行业,他们会分散(按一定经济学规律)投资,这样风险 /收益就能保持稳定,个人投资者是很难一次投入到几十支股票的,只投一支自然风险高

    顺便回应一下#24 和知乎们
    这些系统不会随便公开,因为涉及利益冲突、以及是否反向影响市场,换个说法,玩具枪可以在市场卖,真的就……
    很多个人投资者用定量分析软件,和小孩用真枪,性质其实是相似的
  • henices 6月前
    引用 30
    #28 说的好 现在散户是绝对劣势了。
  • ansonsiva 6月前
    引用 31
    @guokeke 错了,还有盈亏比要看,即使胜率 90%以上,盈亏比 1:100 也是白搭
  • ansonsiva 6月前
    引用 32
    其实与其说用 python 选股,不如说用统计方法选股,python 只不过是实现工具而已
  • goldenalex 6月前
    引用 33
    python 选股还不如弄个大乐透、双色球 python 选号。。。

    谁有时间做一个呗。。。

    ---------------------------------------------------

    一次性读取历史数据,然后进行数据分析啥的。。。

    反正一顿操作猛如虎,一夜变成二百五。。。
  • bearqq 6月前
    引用 34
    杂信号太多,做出来不理想,个人体验
  • lzhCoooder 6月前
    引用 35
    实习做过一段时间量化,结合自己炒股经历来看,技术指标选股真的是歧途中的歧途,一个散户投资还是应该以基本面财报和市场趋势为主,技术指标只能用来成为交易择时的依据,公司真实的情况远比你能写出的交易策略复杂的多
  • RingoCat 6月前
    引用 36
    @lyh404 试试深度强化学习
  • rockyou12 6月前
    引用 37
    光靠程序没用,变量太多,我就给我爸写了个,kotlin 写的,就简单的用几个指标筛选出第一批,然后剩了几十个他一个个慢慢看。

    虽然不智能,至少给他省事了
  • jinhao7773 6月前
    引用 38
    没卵用,还不如直接看全市场估值,低估时定投指数基金来得靠谱。
    周期只会迟到,出来不会缺席,就看你有没有耐心等待了。
  • chxxpeng 6月前
    引用 39
    量化的基金,赚钱的还挺多的
  • liuqiangxi 6月前
    引用 40
    关键不是在 python,关键是在好的策略,别人基金公司都是专业的人士设计的算法,内部使用的,你一个人就能设计好的话,那你早被基金公司花大价钱请去了
  • clownxiaoqiang 6月前
    引用 41
    癌股岂是我等凡人玩的转的。。。手动狗头
  • vigoss 6月前
    引用 42
    我在用,实盘 3 年了,是盈利的,A 股。我可以负责任的告诉大家量化交易是可以赚钱的。关键在于建模,所有的算法、分类器只是工具。
  • idealhs 6月前
    引用 43
    python 不行,C++可以
    快速交易要争分夺毫秒
  • lyh404 6月前
    引用 44
    @RingoCat 就差遗传规划挖因子了,强化学习在考虑中了。
  • lmmortal 6月前
    引用 45
    @RainyH2O 朋友以前炒美股的,他说那边基本上就是电脑在炒股,人写模型,模型选股选时机,机器自动交易,然后策略被其他人搞明白之后更新策略
  • eggcn 6月前
    引用 46
    操盘手,很负责任的告诉你们,你看到的数据和 K 线都是我们一手划出来的,你以为我们来学雷锋的吗?
  • cqcn1991 6月前
    引用 47
    @lyh404 真大佬,连 TPOT mlflow 都来了...
  • KanacaInc 6月前
    引用 48
    想多了 没有手续费 人人都是全球首富 。大学时没建模玩玩么。
  • KanacaInc 6月前
    引用 49
    @idealhs 没有手续费 你就是全球首富
  • KanacaInc 6月前
    引用 50
    @vigoss 大学时候作业 建模。没有手续费就是全球首富。我有个朋友 几百万资金 垃圾股快进快出 也一直赚钱 还是看人的。
  • JiaRy 6月前
    引用 51
    没用的,我们组搞过,模拟阶段几乎全中,上线用了会儿初期也挺不错,但是没到一个月就不行了。收到宏观调控的,外部噪声太多了。
  • misaki321 6月前
    引用 52
    @lmmortal 美股的机器基本是在做高频交易的,a 股是 T+1
  • 游客
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