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機器學習選股策略

低波動本益成長比策略 | MAE_MFE 機器學習選股

有時我們有了初始策略輪廓,寫出來發現年化報酬率不錯,但夏普率不高、最大回撤率過大,若拿去實戰,持有歷程會遇上信心考驗,績效跳動範圍也大。有沒有辦法讓策略能夠報酬率更高、波動更低? 本篇範例會利用基礎的機器學習演算法 Kmeans 分群 mae_mfe 指標,製作決策樹使用的 Labels,優化原本的"本益成長比"策略,示範 scikit-learn 搭配 finlab 模組是多麼強大又簡單!

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機器學習 Python 做比特幣交易,如何找到好的特徵?增進模型的有效工具

這篇文章用機器學習實作能獲利的 BTCUSDT 交易模型,使用 Tunta 優化特徵,獲得更好的交易預測能力,會有機器學習範例講解。現在的...

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論文導讀:利用CNN神經網路來交易ETF

文章導讀:機器學習用來投資一直都是非常熱門的學問,近年來深度學習模型開始受到非常多的矚目,尤其是在電腦視覺方面,所以接下來導讀的這篇文章,就是提供了一個全新的方式,將目前最火紅的 視覺神經網路CNN,用來預測股票的漲跌。

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利用Machine Learning 選股新手教學

其實要machine選股真的很簡單!這篇blog就會帶大家從頭開始,用最簡單的方式,將Machine Learning實做!這邊只是給大家一個簡單的架構,可以自己去嘗試優化,讓它更聰明!以下是用mac或是linux的command line完成的,假如有任何錯誤或不懂的地方歡迎聯絡我喔~

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Machine Learning 表示:看季線最無用!

最近喜歡做 machine learning 的預測,發現機器學習看財報,預測下季收盤價還滿準的。 Alpha Go 讓人類的圍棋可以到達新境界,機器學習中學習到一些它判斷財報的方法,今天來剖開上一篇教學中,機器學習的大腦,來看一下機器人如何選股!

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你太認真啦!文章都看完了!

好像出現怪怪的狀況,請按重新整理~