# 金融科技人工智慧應用：教 AlphaGo 玩股票 - 顧家祈

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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](https://wiki.mbalib.com/zh-tw/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](https://help.bybit.com/hc/zh-tw/articles/360015167553-%E4%BB%80%E9%BA%BC%E6%98%AF%E6%90%AC%E7%A3%9A-%E6%90%AC%E7%A3%9A%E7%9A%84%E6%96%B9%E6%B3%95-%E6%B3%A8%E6%84%8F%E4%BA%8B%E9%A0%85%E5%8F%8A%E9%A2%A8%E9%9A%AA%E6%9C%89%E5%93%AA%E4%BA%9B-)：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： [e-mail]

###### tags: `MOPCON 2019`

請問有好心人能提供當天投影片下載的QRcode嗎?
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謝謝

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