求教，卷积神经网络能不能训练来看股票图形，然后选出可能拉升的股票呢？有人做这个吗？
sjmcefc2 · 2019-09-15 01:33:25 +08:00 · 11922 次点击这是一个创建于 1888 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
卷积神经分类是个大应用，那可以来看股票图形吗？
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shiji 2019-09-15 01:53:28 +08:00 via iPhone  19
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KasuganoSoras 2019-09-15 01:59:45 +08:00
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sjmcefc2 OP 哇哈哈哈哈，牛。
确实整个投资市场都是被控制的。 不过，可以试试吗，有开源的吗 |
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yangzhezjgs 2019-09-15 02:05:40 +08:00
https://www.zhihu.com/question/54542998
引用一下高赞结尾那句话"我个人认为深度学习不过是个复杂的函数映射逼近算法，你的逻辑就是你的函数，逻辑都不正确，逼近得再好又如何？" |
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shakespaces 2019-09-15 02:23:58 +08:00 via Android
自古以来就有，简单的多项式，机器学习，深度学习都有啊。但是这个东西就和预测彩票号码规律一样，有什么意义？还不如研究高频交易
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sjmcefc2 OP 1. 仔细看了，大部分的朋友们，都很专业但是没有一个成功的，都是在说问题的，这就是问题所在。 2. 道理也很简单，做出模型并成功的人没有什么动机去分享。最关键的是，不会做饭的人在一起研究如何做出好饭，这是不行的。3. 股票预测的实质其实不在于具体的点位有多准，模式有多完善，都只是个概率的问题，所有问题应该从这一点入手考虑。 4. 宏观的思路是最重要的，具体的模型和数理统计都只是为之服务的，陷入具体的指标公式数理统计这个方向是不对的。宏观思路是最重要的，不要本末倒置了。5. 宏观思路是否正确是一定要数理统计的，从而确认概率。6. 最后，确认一点股价可以预测，但会有误差。大家努力，有缘与大家分享，祝大家幸福健康。
----我觉得这个说的挺客观的， 就是说赚钱的可用的，留言很短，说问题的，长篇大论。 不过确实没有人可以看到真相股票输入太多不能穷尽)，机器也不能，说到底也许股票预测有点扯，归根结缔靠情报。在川普房间里面的人可能每次都发财? |
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sjmcefc2 OP 5
我不做深度学习，我做爬虫。有时候我就发现某个公司在某个点开始网络相关的文章开始暴增，然后就是股票涨说个栗子:科大讯飞相关的文章从去年三月份开始在网络大量出现，然后它的股票开始半年翻倍的蒂花之秀。当然，栗子只是抛砖不具代表性。但是有一点肯定 : 当网络出现了大量某股的正面消息，那么很多人肯定会被吸引过来，关注的人多了资金必然流入。程序能帮助你最快感知这一现象––网络某股消息暴增。做出来的人不会告诉你，做不出来的愿意在这和你唠唠嗑，比如说我，但是有木有对大家有些启发，希望有吧。在某些决策，宏观群体是会受某些因素影响而趋之若鹜的。买房，音乐，潮流。。
===这个老兄说的也很有意思 |
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alphatoad 2019-09-15 02:29:03 +08:00 via iPad 4
Garbage in garbage out
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sjmcefc2 OP 就是很想试着把自己的交易逻辑能够深度学习来实现以下，好歹也能帮自己做个信息助手哈。
一直觉得整个市场，无论欧美国内，都是被控制的，大宗商品、股市、汇市。这是自己进入市场时候对整个市场的假设，就像每次 G7,G20 在场开会的想必都赚翻了。也不太相信 k 线图，也不做空，最小的时间周期是季线，商品是年线，当然大多人也会说历史不决定未来。不过觉得大宗商品低于成本两年，估计供给端就活不下去要死了，是好事。大家都指点指点呢 |
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czhfrank 2019-09-15 02:51:09 +08:00
你做爬虫看到网络热点跟股价有关，那么应该做爬虫信息作为输入信息的模型，怎么会做历史图形的模型呢？历史价格有关未来价格的都是庄股吧，操盘手可以做出图形来的那种股票。
如果是前者的话有人在做的，但关键不是模型好，是输入信息好。听到过用无人机监控沃尔玛外停车场车辆数量的，有黑了信用卡消费数据信息的。好的独家输入信息是关键。 |
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Trim21 2019-09-15 02:55:09 +08:00 via Android
感觉你后面说的有点像之前那个通过推特跟股价相关性的研究…
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czhfrank 2019-09-15 03:06:22 +08:00
还有股票图形虽然叫做“图”，但本质不过是时间序列数据。如果 lz 想用 CNN 是以价格走势图片像素数据分析，那岂不是化简为繁了。。。处理时间序列最普遍的应该是 LSTM 啊
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walleeeee 2019-09-15 04:52:03 +08:00
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noli 2019-09-15 04:59:57 +08:00 9
不能。
虽然你肯定不会信，因为题主想必是对自己的知识和智商非常自负，虽然嘴上谦虚 但为了不辜负“程序员”这个节点，还是加点废话打击一下只知道程序不懂世界的程序员吧。 预测股价可以做到，但需要的是对市场和交易有影响的信息量，而不是历史数据的多少。 股票图形这种东西是果不是因。 从果倒推因，嗯，如果有这么容易的话，你还是关心一下 RSA ECC 的漏洞比较容易一点，毕竟你找到算法马上就能推算出银行金钥了。 |
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qdwang 2019-09-15 05:01:39 +08:00 2
资产长期价格只和环境形式有关，机器看图形数据肯定没法预测。
资产短期价格非常随机，你根本不知道某天某个庄会砸盘或者拉盘，所以机器也没法预测。 |
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geekvcn 2019-09-15 05:17:11 +08:00
如果庄家操盘有周期性，那么可能预测，但是现实情况是鬼知道哪天突然涨停，哪天又突然跌停
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cnnblike 2019-09-15 05:18:47 +08:00 via Android
我拿 lstm 研究过 aws 的竞价实例的价格 结果是 garbage in garbage out。aws 的人竞价实例参与方远比股票少，不相干变量也少得多。但一样没好下场
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dartabe 2019-09-15 05:37:52 +08:00
一维的 cnn 是可以用来在某些时候替代 lstm 的
但是股票预测不行 大部分的行为都是随机的 需要数学家建立一个与外部条件相关的模型 普通人别想了 |
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conwey 2019-09-15 07:40:00 +08:00
人为干预的东西所有预测都毫无意义，比如？彩票？
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okwork 2019-09-15 07:47:44 +08:00 via Android
@conwey 不是。主要看干预行为是不是能建模反应出来，比如品类、奖池、开奖金额等等这些都可以建模。但算法不能让有干预能力的人知道，否则就要增加博弈模型。
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lhx2008 2019-09-15 07:59:12 +08:00 via Android
首先，市场上面不是你一个人在做机器学习，所以，无论有什么技术面，基本面的优势，早就被人捷足先登了，股价已经波动到相应的水平。
所以，散户做股票机器学习没有意义的，很多时候好像有利好消息，会涨，那不过是庄家在割韭菜而已。 |
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msg7086 2019-09-15 08:30:11 +08:00
人工智能分析讨论热点预测股价波动，这个我之前去面试的一个公司就在做这个。
后来也没怎么听到他们的消息了，不知道现在如何。 整个公司也就十几个人，每天都不知道在开发什么，和他们待了一天出来感觉茫然自失。 |
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guanaco 2019-09-15 09:01:42 +08:00 via iPhone
如果有分时图形的例子，是否机器学习后能找到类似的
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dabaibai 2019-09-15 09:09:55 +08:00 via iPhone
股票还是研究回测吧，别看图形了，图形就是数据而已，数据都给你了你只需要分析就行了
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lithiumii 2019-09-15 09:12:43 +08:00 via Android 2
卷积神经网络，可以啊，但至少谈一下你的输入输出是什么吧？看历史股票价格预测未来股价？还是输入各种其他信息(公司运营情况、媒体报道、宏观经济情况……)预测股价？
前者的话，梦里啥都有。后者的话，卷积神经网络比起传统的模型优势在哪里？为啥一定要用卷积神经网络而不用回归？因为神经网络听起来更酷吗？ |
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gerardyang 2019-09-15 09:37:41 +08:00 via Android 1
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ddzzhen 2019-09-15 09:53:15 +08:00 via Android
可以实现，但不要指望能赚钱
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baobao1270 2019-09-15 10:15:52 +08:00
很多金融资本公司，都高薪聘请数学家，就是要做算法、建立模型、预测股市
可以说，一旦深度学习的准确性达到一定程度，就会被这些公司拿来用 一般写这些程序的被称作 quant |
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rockyou12 2019-09-15 10:23:12 +08:00
即使机器学习或深度学习能用来炒股，但要是人人都开始用了不又失效了。不过单纯分析图形都不需要这些，之前我在知乎上找到过这个串 https://www.zhihu.com/question/60945429
结论也很简单，光靠这些最多让你亏不了 |
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changz 2019-09-15 10:29:12 +08:00 via Android
香农最后不就去干这个了吗
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yankebupt 2019-09-15 10:42:31 +08:00
求教，卷积神经网络能不能训练来看股票图形，然后选出一定会被散户神经网络小白选出来的股票，然后套牢他们获利？有人做这个吗？
手动狗头 |
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comwrg 2019-09-15 10:43:03 +08:00
神经网络并不擅长于预测
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metaquant 2019-09-15 11:07:53 +08:00 1
谈一下我的想法，无论是机器学习还是深度学习，本质上都是一种从数据中提取信息或模式的算法，但是前提是数据中确实有信息或模式，如果我给你一堆随机生成的数据，任你的算法再厉害也不可能发现什么模式，如果发现了就是过拟合了。
不幸的是，金融学近几十年的发展，大量的实证研究表明股票价格数据是非常接近于随机的，即时的股票价格只与即时的信息有关，而与股票的历史价格信息无关，就像一楼那张图所说的，你做再多的技术分析，也比上上川普发个推特，除非你能预测出川普的想法。 深度学习和神经网络这几年突飞猛进，经常给我们一种只要数据足够多，大力必能出奇迹的幻觉。但有时候我们还是要尊重客观规律，尊重前人多年的研究成果，知道工具的局限性和适用范围。 |
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GrayXu 2019-09-15 11:40:42 +08:00 via Android
一看就知道，你根本不知道什么叫卷积神经网络。。。就算用时序预测的网络来做分类，也不适合股票这种博弈问题的，因为你的网络输入可控之后，你的决策就透明了。
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csunny 2019-09-15 11:46:45 +08:00
这两句最重要，体会一下。
4. 宏观的思路是最重要的，具体的模型和数理统计都只是为之服务的，陷入具体的指标公式数理统计这个方向是不对的。宏观思路是最重要的，不要本末倒置了。5. 宏观思路是否正确是一定要数理统计的，从而确认概率。 |
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karnaugh 2019-09-15 11:56:13 +08:00
阿尔法狗潜伏 A 股 36 个月，挥泪亏损出局，谷歌研发 AIPhGo 的 AIPhsBeta 旗下的 DeePMina 团队。今日发表文称；其研发的人工智能交易系统 AIPhaStock 在中国 A 股已潜伏 36 个月，最终净值幅度不断扩大的趋势，且净值区间波动和换手率也呈现飙升趋势。该团队最终决定暂停该领域的研究。讲重新审视研究框架，可谓全球最强人工智能。我大 A 默默无闻粉碎敌人一次资本暗战
年初新闻 |
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strry 2019-09-15 11:58:34 +08:00
你以为徐()翔是怎么做到的? 一看就不懂股票(手动扇子脸
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Actrace 2019-09-15 13:56:10 +08:00
楼主多此一举了。本来这些图形就是用数据绘制的。直接处理数据不就好了。
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leavic 2019-09-15 13:58:02 +08:00
除了高频交易割羊毛，一切都是瞎扯淡。
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crazykuma 2019-09-15 14:06:28 +08:00 1
@sjmcefc2 正好看见你提到爬虫，我说一下我曾经做过的一个 case，就是爬了股票的舆情数据，然后分析挑出可能涨的股票，还真抓到几只四五个涨停板的，就是买入第二天可能就哐哐涨的那种，不过做了一阵子就没做了，还被 zj 局找上门。。
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Wassermelone 2019-09-15 14:17:23 +08:00
有做机器高频交易的 有记录片讲过 但是用不用 al 深度学习 神经网络不知道
可能有自己的算法 可以试试 1w 刀+杠杆 设置好止盈止损 剩下的看运气吧 |
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triptipstop 2019-09-15 15:17:38 +08:00
1. 行情是可以预测的
2. 只预测方向 不预测点位 |
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Raymon111111 2019-09-15 15:35:11 +08:00
?
如果可以 早就有了 |
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cuminflea 2019-09-15 17:03:02 +08:00 via iPad
好像美股有个 ETF 叫 QQQ 就是标榜用 AI 选股的吧，看看它的绩效试试。。。
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dxgfalcongbit 2019-09-15 18:09:10 +08:00
过拟合
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JCZ2MkKb5S8ZX9pq 2019-09-15 18:22:40 +08:00
工具用啥都行，看你抓啥指标了。找对关系的话，简单爬虫加分析也行。
光看个股的涨跌变化意义不大。 |
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lingo233 2019-09-15 18:24:51 +08:00
看楼上一群冷嘲热讽的。怎么不行的写个拉普拉斯妖出来不就可以了啊
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winglight2016 2019-09-15 18:29:44 +08:00
lz 的想法已经有人写了论文，并且开源出来了，大致的思路就是绘制一个周期（ 10 天）的蜡烛图+成交量 bar，用 CNN 训练，预测后一个周期的涨跌，个人看来，这种方法意义不大。AI 是方法不是思路，程序员炒股也不要总盯着技术，如果自己的策略不行，用上 xx 技术都只是让自己亏得更快而已。
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hstdt 2019-09-15 18:30:14 +08:00 via iPhone
除非你能找到一个其他人都找不到的规矩
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Yoock 2019-09-15 18:55:38 +08:00 via iPhone
经验型科学家宁愿花费很大精力去发掘隐藏在数据中的繁芜丛杂的各种关系模式，也不愿总结一套理论去对数据进行统一的解释。——《打开量化投资的黑箱》
今天在高铁上看的一本书。 |
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zzj0311 2019-09-15 18:57:17 +08:00 via Android
能分析啊，能不能赚钱么你想想就知道了
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wdlth 2019-09-15 19:51:00 +08:00
你还能算出谁不暴雷？
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idcspy 2019-09-15 19:56:34 +08:00
是个方向，不过没那么简单，如果你能做出类似以前的赢富数据的模型还是能发财的。
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Ravenddd 2019-09-15 20:24:29 +08:00 via Android
以前我也想过这个主意，可惜不会玩人工智能，股票曲线虽然没规矩，但是新闻还是有影响，大数据分析加人工智能感觉就很好玩，就算分析文章新闻也能知道不少东西，何乐而不为
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ztcaoll222 2019-09-15 20:44:04 +08:00
你是说量化交易?
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wee911 2019-09-15 20:50:56 +08:00
量化投资， 实践也挺成熟了，udacity 有这个 nano 学位
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yuikns 2019-09-15 21:23:49 +08:00
据我了解周围有这么做的。
一个是搞高频的，就是预测短期未来，然后先下手为强。另一个是做量化的。 随便看了下他们一点算法，大多比较简单。前者是一点简单的判别模型或者弄点 dl 的 prediction，关键是全程 c++ 讲究一个快和稳定。后者拿点 sklearn，spark 或者其它古老的并行模型，然后各种弄 model 拿过去的大量数据跑。当然具体的核心参数什么的我是没去了解了。问了下都能赚点。 另外，前两年某虚拟货币大火的时候，周围有个博士生写了个自动交易程序随便弄弄就稍微拿到了点差价。或许还是不太成熟的盘子比较好弄钱。 |
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qoras 2019-09-15 22:30:07 +08:00
图形是可以做出来的，纯技术分析对于股票的作用有限
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oNuGrInDiNg 2019-09-15 23:26:17 +08:00
神经网络对炒股来说没啥用，你想玩量化交易首先必须得去学习交易员的思维，然后再搞几个策略回测验证下是否可行。
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jas0ndyq 2019-09-15 23:42:04 +08:00
这种问题都有几十个人收藏
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ahdw 2019-09-16 01:43:58 +08:00
0. 神经网络可以用来预测股价，但是卷积神经网络未必适合。
1. 90 年代就有人研究过用神经网络预测股票了，这篇论文引用次数超过 700 次：Kimoto T, Asakawa K, Yoda M, et al. Stock market prediction system with modular neural networks[C]//1990 IJCNN international joint conference on neural networks. IEEE, 1990: 1-6. 2. 这方面严肃的学术论文已经发表了很多了，去 Google Scholar 用关键词「 stock market prediction 」搜索一下，你能得到所有你想要的东西 3. 股票市场的不可预测性早就是共识了，甚至是从逻辑上来讲就可以被证明的，只是人们都不愿意相信。 ================== 下面是从逻辑上对「股票价格的不可预测性」的证明（引号里的是一个陈述，不是一个严格的命题）： 股价的反映的是对其未来收益的一种期望（这是定义），可以记作 price = f(expectation) 白话解释：某公司的股价反映了在某一具体的时间，整个投资界对这家公司未来的收益（能力）的一种期望 => 那么，如果人们对这家公司的收益能力的期望总是绝对精确的（意味着股价是可以预测的），那么这家公司的股价将不会随着时间发生变化。 白话解释：「绝对精确的期望」意味着「期望本身」就代表了它在未来真实的盈利能力。比如说，某公司股价今日为 1 块钱，这代表了投资界认为这家公司在将来的收益能力就是值每股 1 块钱。这是精确的，那么未来的每一天，该公司的收益能力都会精确的价值每股 1 块钱。那么期望就不会随着时间发生变化，从而股价作为期望的函数，就不会随时间发生变化。 => 实际上，每一家公司的股价都在不停地波动，这说明，投资界对其收益能力的期望在不断波动，也就是说期望不是绝对精确的，也就是说，股价是不可预测的。 原因是，投资人总会不断接触到关于这家公司、这个行业的新的消息，这些消息反过来会影响不同的投资人对这家公司未来盈利能力的信心，也就是期望。平均到整个投资界，就带来了期望的波动，表现为这家公司股价的波动。 你没办法预测将来会有什么样的消息出现，也没办法预测人们对这个消息的反映，也就没办法预测投资界基于这些消息会如何改变对这家公司盈利能力的期望，也就没办法预测这家公司在未来的股价。 参考： https://obliviousinvestor.com/why-the-stock-market-is-unpredictable/ |
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icekingcy 2019-09-16 02:24:00 +08:00 via iPhone
你应该要研究的叫做 量化投资吧
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Ahri 2019-09-16 04:33:41 +08:00
股票未来的价格跟历史价格几乎没有关系。
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tinyproxy 2019-09-16 08:57:30 +08:00 via iPad
你这叫科学算命。
BTW 能赚钱的策略大家都捂着，所有人都知道的策略是无效的。 |
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araraloren 2019-09-16 09:11:26 +08:00
你研究的这个东西应该是 量化交易，当然交易的策略就是所谓的 技术分析了，预测走势不是主要功能，主要是提供交易的策略。
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shyrock 2019-09-16 09:32:30 +08:00
@ahdw #69 这个论证更严格的阐述应该是股价‘短期波动’不可预测吧，基本上只论述了市场对于价格期望的波动，而没有涉及公司本身盈利能力的涨跌。也就是像巴菲特那样严格选股后长期持有是可以盈利的，想快进快出博波动是理论上不稳定的，短期赚钱的都是幸存者偏差。
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encro 2019-09-16 09:41:29 +08:00
GJD 投资每年 10%以上的增长，赚了几乎整个股市的钱。
国外资金大鳄， 北上资金， 庄家， 各类基金。。。 都虎视眈眈等你来交学费。。。 如果时做长期投资，以往趋势的话，个人感觉需要一个大型团队，而且有钱。 比如说平安，同花顺，他们目前肯定还是随便赚钱的，小散要靠运气的。 各类银行，投资机构已经早在做了。。。 |
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txydhr 2019-09-16 10:06:24 +08:00 via iPad 1
其实 20 年前就有了，只不过当时 AI 还没火，不知道这东西可以用 AI 包装。大概就是做数学模型，试跑，成功后上线，过一段时间失效，重新找模型。股市虽然存在少量资金量大的玩家，虽然不像交通、人脸识别那样人人平等，但是毕竟还算个集体游戏，集体游戏就有客观规律，AI 就有一定发挥的空间，收益应该可以跑赢大盘，不然不会有那么多投资者在做这么多年。判断市场行情不是做数学题，不需要也不可能 100%正确，60%正确率就已经可以赚出不少超额收益了。
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csunny 2019-09-16 10:08:36 +08:00
如果只是为了赚钱，买 spy 指数放着就是了。小散折腾一大圈并不一定效果更好。
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wysnylc 2019-09-16 10:15:50 +08:00
古往今来,前仆后继,人为控制,不当得利
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denonw 2019-09-16 10:19:23 +08:00
关于用强化学习来做这件事，可以看看 https://github.com/notadamking/RLTrader 这个 repo
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PbCopy111 2019-09-16 10:37:47 +08:00
上证是出卖每天的席位交易量的，所以你可以知道昨天的交易情况，倒不如你做一个爬虫，把所有席位编号对应的机构和自然人都列出来，分析近年来交易的情况，探索其中的关联关系。当你找到哪些席位是关联方的时候，就可以触发了。因为股票拉升需要的就是资金，一个账户肯定是不够的，当一组账户开始冲锋的时候你就跟着冲，当一组账户快满仓的时候你就跑。
祝你发财。 |
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simapple 2019-09-16 10:55:36 +08:00
有，多得是，而且券商基金，大力研究了很多年了，还需要发展
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realpg 2019-09-16 13:26:46 +08:00
我觉得这个都不如预测彩票靠谱……
至少彩票还是数学规律 |
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superalsrk 2019-09-16 15:23:35 +08:00
不能， 过拟合严重
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muhairen 2019-10-27 20:20:54 +08:00
用 gan 也许可以，见过用 gan 预测癫痫发病的文章
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