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关于人工智能算法的一些想法,欢迎指教

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发表于 2004-4-21 10:20 | 显示全部楼层

关于人工智能算法的一些想法,欢迎指教

来自:MACD论坛(bbs.macd.cn) 作者:iedge 浏览:46116 回复:68

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想法一:
      现在的机器只能读取股票曲线的历史数据,而其他信息却很难获得(关键是机器无法理解),这样编写的程序即使有再好的算法,也会由于信息不足而不能准确的预测,那有没有让机器获得额外信息的方法呢?我想到了google!按照现在的计算机发展程度,机器是很难准确理解人类语言的,那机器如何知道那个网页包含了查找者想要的信息呢?google采用的方法是:机器不知道,人知道,让人的理解为机器所用。他们采用了一套利用“链接”判断的算法,说简单一点就是机器去考察每次查找后,如果一个链接被点开,查找者在这个链接上停留的时间、进行的操作等,通过这些信息判断该链接的有效性,进而对链接进行“排名”,有效性最高的链接每次出现在查找结果的最前面,这样,绝大多数情况下大家都能最快的找到最有用的信息,就好像机器能理解你的语言一样!其实,机器不能做到这一点,是人在理解!
      类似的,如果只是分析某一只股票的曲线是不可能得到足够的信息的,所以我想是否可以用一种方法将股票分类,例如将同一种行业或互相有直接影响的股票进行分类(已经有人用自动聚类分析的办法实现过,比较成功),然后根据其他股票的表现来预测这一只股票未来的表现。
      更深入的想法是,有一些行业股里面总有一些领头股,这些领头股的表现总是先于其他股票,所以可否利用这些领头股的表现来预测一些反应较迟钝的股票的行为,我不用战胜每一只股票,只用战胜一部分就可以发财致富了。
      未完待续,欢迎大家讨论。
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发表于 2004-4-21 20:00 | 显示全部楼层
是股票交易信息,其实这应该是技术派的基础。
如果能够获取其他如基本面的有用的信息当然好,但是一般人恐怕没有这种精力。而如果只掌握其中的几只自认为有发展前景的票子,那么研究这几家就可以了。
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发表于 2004-4-22 09:21 | 显示全部楼层
人工智能,毕竟仍是当今科学前沿的问题之一。目前,已公开发表的应用于股市的研究成果不多,且效果也不太好。对于某些有实力的机构,研究一下也许还有点意义;对于一个小散户而言,无论从哪方面看,均不应有过高的期望。只是想玩玩,看来就不容易。个人浅见,供参考。
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发表于 2004-4-22 21:25 | 显示全部楼层
Originally posted by fract at 2004-4-22 09:21 AM:
人工智能,毕竟仍是当今科学前沿的问题之一。目前,已公开发表的应用于股市的研究成果不多,且效果也不太好。对于某些有实力的机构,研究一下也许还有点意义;对于一个小散户而言,无论从哪方面看,均不应有过高的 ...

My other post, "各领风骚三五月“ is about using artificial intelligence and machine learning to let a computer to learn how to do trading.
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发表于 2004-4-22 22:42 | 显示全部楼层
这位老兄再出去几年恐怕连中国话都不会说了,hehe
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发表于 2004-4-22 23:22 | 显示全部楼层
Originally posted by 缩水基金 at 2004-4-22 10:42 PM:
这位老兄再出去几年恐怕连中国话都不会说了,hehe

我现在并没有呆在中国。
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 楼主| 发表于 2004-4-24 19:04 | 显示全部楼层
大家好像并不是对我的想法在发表意见,而是在谈论人工智能的可行性问题。
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发表于 2004-4-24 21:33 | 显示全部楼层
Originally posted by iedge at 2004-4-24 07:04 PM:
大家好像并不是对我的想法在发表意见,而是在谈论人工智能的可行性问题。

From Chaos analysis, the market only has certain level of deterministic behavior. For example, HURST parameter for most stocks is around 0.6. So, any attempt to have high accuracy prediction will not sucess. This is as simple as a law of physics.

For clustering stocks and finding correlations between them, that's old. Conventional portfolio management and asset allocation are doing that.
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 楼主| 发表于 2004-4-25 11:02 | 显示全部楼层
to 野狐禅:

这几天我也想过,将股票分类的方法并不能获得准确的信息来源,即使几只股票有非常相同的行业背景、外界客观条件也相同,但公司的发展却还是会受到各自不同因素的影响(比如公司决策者采取的市场策略,公司员工的生产效率,有人刻意对其股票进行操作等等),即使它们大背景非常类似,也无法类比。 所以用这种方法无法精确预测。

但我还想到一个方法可以克服这点。分类假设的前提是绝大部分股票是按照宏观大势的趋势发展的,那么如果我现在已经将股票分类,并对其中几只股票重点关注,我可以分阶段的投入资金,比如A、B、C股,我对每只都进行相同的操作:1、我先买入200股,观察它是否按照我的预测发展;2、如果是,继续第一步;不是,退出;3、当预测到要开始下跌时,我先卖出最后买的200股,然后观察,如果再次下跌,继续卖出,否则转到第一步。这样操作,如果有几只股票并不遵循“大势”的趋势,我就放弃它们,损失的不过是200股的利润;只有有1、2只股是好股,就可大笔获利。(还不完善,请指教。)

另外,我觉得还是一个“信息不全”的问题,机器不能理解宏观大势,不能看报,听新闻,不能分析时局!那么有什么信息是机器能够理解的,又是即使并准确的信息呢?我不知道那些抄短线的人是否已经发现了一些规律,我要去研究一下……
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发表于 2004-4-25 23:51 | 显示全部楼层
Originally posted by iedge at 2004-4-25 11:02 AM:
如果我现在已经将股票分类,并对其中几只股票重点关注,我可以分阶段的投入资金,比如A、B、C股,我对每只都进行相同的操作:1、我先买入200股,观察它是否按照我的预测发展;2、如果是,继续第一步;不是,退出;3、当预测到要开始下跌时,我先卖出最后买的200股,然后观察,如果再次下跌,继续卖出,否则转到第一步。这样操作,如果有几只股票并不遵循“大势”的趋势,我就放弃它们,损失的不过是200股的利润;只有有1、2只股是好股,就可大笔获利。(还不完善,请指教。)

对于多数人,预测短期市场的运动的准确性和翻硬币的结果没有什么不同。如果把这条假设加到你上面的做法里去,你就会发现那做法不赚钱了。

我在股飞论坛(www.goofiz.com) 介绍过我自己的一个交易法,dollar-cost-averaging trading (dCAT),假设了市场不可预测。dCAT 是赚钱的。

[ Last edited by 野狐禅 on 2004-4-25 at 23:52 ]
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发表于 2004-5-4 09:59 | 显示全部楼层

市场不可预测么?

首先,如果你不了解事物的本质及规律,如何去模拟实现它?(演绎)
其次,如果你实在不能理解事物的本质及规律,就找一些经常发生的特点去寻求比较高的概率.(归纳)
我还是喜欢演绎,将影响市场的各方面做为参数,代入交易系统.当然,这些参数的来源及数据只有自己取得,机器还没有那个力量,而且机器可能偶然预测对,但是长期看,还是失败的,尤其是对于中国市场.理由?呵呵,作为一个考题考考大家.
这样,就不是人工智能,而是人工辅助决策.
当然,如果用归纳的方法,可以给出一些所谓的"智能",但我们都知道那仅仅是广告的浇头而以.
诸位以为?
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 楼主| 发表于 2004-5-6 20:28 | 显示全部楼层
Originally posted by 野狐禅 at 2004-4-25 23:51:

对于多数人,预测短期市场的运动的准确性和翻硬币的结果没有什么不同。如果把这条假设加到你上面的做法里去,你就会发现那做法不赚钱了。

我在股飞论坛(www.goofiz.com) 介绍过我自己的一个交易法 ...

矛盾啊,您说绝大多数最优化理论都是在探讨局部最优化,那么为什么预测短期市场的运动会像翻硬币一样?
预测肯定是可能的,只是方法还没被完全掌握!以前我也想过天气预报,但当人们还只能靠在地面观察,还只能靠经验预测时,预报是不准确的;后来有了卫星,有了计算机辅助分析,有了好多好多历史数据的参考才有了现在比较准确的预报结果。
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发表于 2004-5-7 00:56 | 显示全部楼层
Originally posted by iedge at 2004-5-6 08:28 PM:
那么为什么预测短期市场的运动会像翻硬币一样?
预测肯定是可能的,只是方法还没被完全掌握!以前我也想过天气预报,但当人们还只能靠在地面观察,还只能 ...

US market is very efficient. I believe the short term price change can be completed  in half or an hour by the market related news. In a six-hour trading period, many things could happen. These chaotical behavior makes accurate prediction impossible, just like weather prediction and any other predictions towards a chaotic system.

However, profitable prediction is still possible. At least, my system showed profitable predictions from backtests.
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发表于 2004-5-7 03:05 | 显示全部楼层
对不起,您两次发表间隔少于 30 秒,请不要灌水!
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 楼主| 发表于 2004-5-9 13:36 | 显示全部楼层
那么预测所依据的参数又有哪些呢,成交量、大盘走势……?

另外,您怎么看待海底捞月系统?它的价值近乎翻了一倍。
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发表于 2004-5-9 22:35 | 显示全部楼层
Originally posted by iedge at 2004-5-9 01:36 PM:
您怎么看待海底捞月系统?它的价值近乎翻了一倍。

The person posted 海底捞月系统 "trading result" without any transaction data at Goofiz did not answer any questions asked by folks there.  So, I am not sure this system is even real.
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发表于 2004-5-10 10:49 | 显示全部楼层
我谈几点我的看法:
人们在接触人工智能系统或交易系统的时候,往往内心先赋予其神奇的色彩,目前很多学术上的介绍都是学术上的,和实践有距离,而这些介绍让人们对人工智能或交易系统产生了很大的期望,觉得他们无所不能无往不胜。事实是,目前的人工智能系统还远远不能达到很高的“智能”,他所能做的,只是替代人类一些繁琐或人体功能所不能及的一些工作,他们是人类脑力体力的延续而不是替代。我长期从事交易系统设计和人工智能研究,直接参与交易实践,越深入不是越失望而是越有信心,交易系统会为你很好的服务,但方向不是要求它神奇的为你买和卖,而是让它从事它所擅长的工作,比如数据挖掘等等。还有一点是,验证一个交易系统不是一月两月、一年两年的事,如果信号量大,验证时间可以缩小,否则一定会被市场教训的:)
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发表于 2004-5-10 11:07 | 显示全部楼层

Originally posted by coolsun at 2004-5-10 10:49 AM:
我谈几点我的看法:
人们在接触人工智能系统或交易系统的时候,往往内心先赋予其神奇的色彩,目前很多学术上的介绍都是学术上的,和实践有距离,而这些介绍让人们对人工智能或交易系统产生了很大的期望,觉得他们 ...

重点还是你自己先有自己的路径,而机器现在只能帮助你减轻工作量及辅助分析
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 楼主| 发表于 2004-5-10 18:44 | 显示全部楼层
Originally posted by coolsun at 2004-5-10 10:49:
我谈几点我的看法:
人们在接触人工智能系统或交易系统的时候,往往内心先赋予其神奇的色彩,目前很多学术上的介绍都是学术上的,和实践有距离,而这些介绍让人们对人工智能或交易系统产生了很大的期望,觉得他们 ...



您所说的“数据挖掘”是去搜索满足某一条件的数据,还是去发掘规律、获取知识?
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发表于 2004-5-11 16:42 | 显示全部楼层
不懂,各位继续
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