机器学习做量化策略的误区

最近看到好几个朋友给我发了一些基金产品,说是量化基金用svm机器学习做核心策略,刚刚正好看到一个某网站一个人真的用svm在做策略。正好给大家解析下这个不靠谱的地方

大家可以看下我附件里的截图,里面描述了他做这个策略的核心过程。我给大家快速介绍一下:

首先,他做的过程只是生硬的在他选择的时间段的价格数据里(即从2006到2015这段时间),试了支持向量机模型里的3个参数。让这3个参数,人为的最优化他模型的回测。我换了个时间段结果和他的模型试出来的完全不一样的结果。

第二他选择的特征值就5个,收盘价,最高价,最低价,换手率,价格变化率。这个非常荒谬,因为股票价格的主要影响因因素,大家可以去看看我以前录制的视频在 cmshuxueyuan的公众号里。主要有,价格量,基本面,市场情绪。这里面少说也有几百个变量。所以他选取的这5个因子基本白瞎,和撞概率没区别。

所以,如果有基金产品声称他在用机器学习做股票交易,那你得问的仔细一些。不是说不行,但是大多数的情况不怎么靠谱。


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