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金融科技人工智慧應用：教 AlphaGo 玩股票 - 顧家祈

歡迎來到 MOPCON 2019 共筆

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PPT： https://reurl.cc/oD5nll

談交易前⋯

  1. 選擇市場：美國、台灣、新加坡、其他（中國、東南亞）
    • 成熟←→不成熟

    USA非常成熟，因為玩的人/方法很多

  2. 選擇產品：股票、期貨、選擇權、其他(ETF、債券、基金)
  3. 投資週期：高頻交易、高沖、短期投資、長期投資
  4. 投資策略: 套利交易、事件投資法、價量交易、價值投資…
    • 套利交易：
      • 透過價差，低交易手續成本來賺差價(甚至沒有任何成本)
    • 類套利交易：
      • 以低成本獲取無風險利潤的交易操作

      搬磚：比特幣在不同交易所的價格不同，可以在當中做套利

  5. 資料來源：新聞、基本面、技術面、籌碼面

對今天的PPT，保持著懷疑態度

大家最想知道的Q&A

1. 量化交易能不能賺錢？

ANS: 能，但很難

當你清楚知道自己在賺什麼錢，熟悉金融市場or同行，才能賺

人多就難賺錢 or 參數虛擬化的錯覺

台灣ETF會買新加坡的A50，換倉時，會有很大的交易量，通常會有價差

要對金融市場有sense

2. 上課、買書、加入會員有沒有用？

ANS: 有用，但只是工具，修行在個人(輕鬆門派別進去)

  • 簡單的人人都能做
    - 技術分析
    • 在台灣還可以
    • 在美國–>已飽和

3. AI交易能不能賺錢？

ANS: 證明Ing

  • 量化交易
    • 數學分析
  • AI交易
    • 訓練

訓練AI玩股票的挑戰

x 圍棋 股票
規則 簡單 複雜
手段 下子、取子 高頻、當沖、短/長投資
對手 一位 市場上的全部人
環境 可控環境 有大量突發事件，黑天鵝，非理性

如何評價量化（AI）交易

  1. 資料來源：是否容易取得、是否有預測能力
  2. 交易模型：數學公式、機器學習、類神經網路
  3. 參數設定：回測參數穩定度、如何更新、是否有實盤測試

    自己找到參數賺錢的機率大概是 1/4

  4. 績效標準：交易商品、最大虧損（回檔、回撤）、交易頻率

HiHedge 如何交易

資料來源:及時最佳五檔、籌碼資料(基本面資料)
交易模型:類神經網路
參數設定：同樣訓練模型已在市場上獲利超過一年
績效標準：

  1. 交易商品：台指期
  2. 交易頻率：平均持倉十天
  3. 過去一年勝率八成，獲利 / MDD = 4

HiHdege 籌碼AI力道表

Q：賺什麼錢
A：趨勢

Q:為什麼一開始不太相信 AI?
A：AI產生震盪，散戶就會懷疑（承受能力不佳）
ex：到底要不要留倉：人類對損失比較敏感

給高手的挑戰信

提供資料:hiHedge過去一年權股票籌碼力道
目的:從中找到股票獲利操作模型，利用樣本外資料驗證
若找到可獲利模型，我們能承認

  1. 免費提供每日籌碼力道更新
  2. 討論長期合作機會
  3. 邀請加入 hiHedge 團隊

快去應徵
合作提案可寄到： chiachiku@kuchi.tw

tags: MOPCON 2019

請問有好心人能提供當天投影片下載的QRcode嗎?
投影片連結：https://reurl.cc/oD5nll

謝謝

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