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 Post subject: 贝叶斯,online learning
PostPosted: 3/8/16 06:52 
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贝叶斯方面的东西,尤其是和online learning有关的内容很有意思a,感觉可以基于贝叶斯的思想建立一些有用的模型。
市场的模型要讲究所谓的context, 目前是range 还是trend, 这个每个人大概会有个判断。 一只股票,假设我们只做多。 如果昨天的收盘价>开盘价,那么,今天一开市,我们发现开盘后跳空高开(这个是我们观察到的information),问今天收盘价大于开盘价的概率是多少? 即求P(今天收盘价格>开盘价格|今天跳空高开)。
我们要先知道 P(今天收盘价>开盘价) 和P(今天收盘价<开盘价),在贝爷四中对应的就是prior distribution。根据当前是range, trend,昨天涨没涨,给出一个大概的概率估计,这个prior distribution要用历史数据进行trainning。
根据新的information(跳空高开), 来weight我们的prior distribution. 这就需要计算likelyhood: P(今天跳空高开|今天收盘价>开盘价) 与 P(今天跳空高开|今天收盘价<开盘价), 这两个likehood的计算也可以根据历史价格进行training。
根据贝叶斯公式就可以计算了: P(今天收盘价>开盘价|今天跳空高开)=P(今天跳空高开|今天收盘价>开盘价)*P(今天收盘价>开盘价)/[P(今天跳空高开|今天收盘价>开盘价)*P(今天收盘价>开盘价)+P(今天跳空高开|今天收盘价<开盘价)*P(今天收盘价<开盘价)]
online learning的关键是要不停的update prior distribution,具体怎么update。。。写不下去了。。。 似乎光能求出prior distributino就已经很牛了,随便设个50%吗?假设市场有效的话。


 
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 Post subject: Re: 贝叶斯,online learning
PostPosted: 3/8/16 06:52 
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sensor wrote:
贝叶斯方面的东西,尤其是和online learning有关的内容很有意思a,感觉可以基于贝叶斯的思想建立一些有用的模型。
市场的模型要讲究所谓的context, 目前是range 还是trend, 这个每个人大概会有个判断。 一只股票,假设我们只做多。 如果昨天的收盘价>开盘价,那么,今天一开市,我们发现开盘后跳空高开(这个是我们观察到的information),问今天收盘价大于开盘价的概率是多少? 即求P(今天收盘价格>开盘价格|今天跳空高开)。
我们要先知道 P(今天收盘价>开盘价) 和P(今天收盘价<开盘价),在贝爷四中对应的就是prior distribution。根据当前是range, trend,昨天涨没涨,给出一个大概的概率估计,这个prior distribution要用历史数据进行trainning。
根据新的information(跳空高开), 来weight我们的prior distribution. 这就需要计算likelyhood: P(今天跳空高开|今天收盘价>开盘价) 与 P(今天跳空高开|今天收盘价<开盘价), 这两个likehood的计算也可以根据历史价格进行training。
根据贝叶斯公式就可以计算了: P(今天收盘价>开盘价|今天跳空高开)=P(今天跳空高开|今天收盘价>开盘价)*P(今天收盘价>开盘价)/[P(今天跳空高开|今天收盘价>开盘价)*P(今天收盘价>开盘价)+P(今天跳空高开|今天收盘价<开盘价)*P(今天收盘价<开盘价)]
online learning的关键是要不停的update prior distribution,具体怎么update。。。写不下去了。。。 似乎光能求出prior distributino就已经很牛了,随便设个50%吗?假设市场有效的话。


 
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 Post subject: Re: 贝叶斯,online learning
PostPosted: 3/8/16 08:59 
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这么简单的花街早玩烂了. 至少也得大数据啊。


 
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 Post subject: Re: 贝叶斯,online learning
PostPosted: 3/8/16 09:52 
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很好的想法, MM, 加油。
sensor wrote:
贝叶斯方面的东西,尤其是和online learning有关的内容很有意思a,感觉可以基于贝叶斯的思想建立一些有用的模型。
市场的模型要讲究所谓的context, 目前是range 还是trend, 这个每个人大概会有个判断。 一只股票,假设我们只做多。 如果昨天的收盘价>开盘价,那么,今天一开市,我们发现开盘后跳空高开(这个是我们观察到的information),问今天收盘价大于开盘价的概率是多少? 即求P(今天收盘价格>开盘价格|今天跳空高开)。
我们要先知道 P(今天收盘价>开盘价) 和P(今天收盘价<开盘价),在贝爷四中对应的就是prior distribution。根据当前是range, trend,昨天涨没涨,给出一个大概的概率估计,这个prior distribution要用历史数据进行trainning。
根据新的information(跳空高开), 来weight我们的prior distribution. 这就需要计算likelyhood: P(今天跳空高开|今天收盘价>开盘价) 与 P(今天跳空高开|今天收盘价<开盘价), 这两个likehood的计算也可以根据历史价格进行training。
根据贝叶斯公式就可以计算了: P(今天收盘价>开盘价|今天跳空高开)=P(今天跳空高开|今天收盘价>开盘价)*P(今天收盘价>开盘价)/[P(今天跳空高开|今天收盘价>开盘价)*P(今天收盘价>开盘价)+P(今天跳空高开|今天收盘价<开盘价)*P(今天收盘价<开盘价)]
online learning的关键是要不停的update prior distribution,具体怎么update。。。写不下去了。。。 似乎光能求出prior distributino就已经很牛了,随便设个50%吗?假设市场有效的话。


 
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 Post subject: Re: 贝叶斯,online learning
PostPosted: 3/8/16 10:40 
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大数据得上hadoop集群,高大上是高大上,花时间啊
ES_DayTrader wrote:
这么简单的花街早玩烂了. 至少也得大数据啊。


 
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 Post subject: Re: 贝叶斯,online learning
PostPosted: 3/8/16 10:51 
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我在开玩笑嘛.
startech wrote:
大数据得上hadoop集群,高大上是高大上,花时间啊
ES_DayTrader wrote:
这么简单的花街早玩烂了. 至少也得大数据啊。


 
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 Post subject: Re: 贝叶斯,online learning
PostPosted: 3/8/16 11:06 
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没有错, C大师天天搞这些, 可就是不挣钱。
ES_DayTrader wrote:
我在开玩笑嘛.
startech wrote:
大数据得上hadoop集群,高大上是高大上,花时间啊
ES_DayTrader wrote:
这么简单的花街早玩烂了. 至少也得大数据啊。


 
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 Post subject: Re: 贝叶斯,online learning
PostPosted: 3/8/16 12:05 
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你们敢看不起mit的C大师
general mao wrote:
没有错, C大师天天搞这些, 可就是不挣钱。


 
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 Post subject: Re: 贝叶斯,online learning
PostPosted: 3/8/16 15:54 
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感觉器MM, 我是说C大师不得要领, 不是说你这个不WORK,恰恰相反, 这个很有搞头。你就把前几十天的OPEN, HIGH, LOW, CLOSE, VOLUME 输进去让机器找历史上最相识的情形就有很大的参考价值,你把历史上关键节点(最高点,最低点)前几十天的输进去,就很可能发现有趣的CALL TOP, CALL BOTTOM的东西,大撸棒之类。 这个比狗屁TA要有用多了。PRICE是有密码的。系统搞成了,给我一个COPY玩玩。祝好运。我是不轻易透露我的思想的, 只是因为跟MM有一种思想缘分的感觉。
general mao wrote:
没有错, C大师天天搞这些, 可就是不挣钱。
ES_DayTrader wrote:
我在开玩笑嘛.
startech wrote:
大数据得上hadoop集群,高大上是高大上,花时间啊


 
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 Post subject: Re: 贝叶斯,online learning
PostPosted: 3/8/16 16:14 
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毛主席把妹的水平很高啊馃憣


 
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 Post subject: Re: 贝叶斯,online learning
PostPosted: 3/8/16 16:28 
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二哥才是把妹,难道异性之间都不能有一些专业上的正常交流吗?
ES_DayTrader wrote:
毛主席把妹的水平很高啊馃憣


 
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 Post subject: Re: 贝叶斯,online learning
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可以. 不过这些gap up, gap down概率的东东花街都玩剩下的了啊.
general mao wrote:
二哥才是把妹,难道异性之间都不能有一些专业上的正常交流吗?
ES_DayTrader wrote:
毛主席把妹的水平很高啊馃憣


 
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 Post subject: Re: 贝叶斯,online learning
PostPosted: 3/8/16 16:37 
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花姐哪那么厉害, 比如C大师? 没有一本TA的书有价值, 都太肤浅和简单,SENSOR这个如果POWERFUL,我一个星期就可以出一本有史以来最有用的PRICE,VOLUME 的书。
ES_DayTrader wrote:
可以. 不过这些gap up, gap down概率的东东花街都玩剩下的了啊.
general mao wrote:
二哥才是把妹,难道异性之间都不能有一些专业上的正常交流吗?
ES_DayTrader wrote:
毛主席把妹的水平很高啊馃憣


 
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 Post subject: Re: 贝叶斯,online learning
PostPosted: 3/9/16 02:44 
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sensor wrote:
贝叶斯方面的东西,尤其是和online learning有关的内容很有意思a,感觉可以基于贝叶斯的思想建立一些有用的模型。
市场的模型要讲究所谓的context, 目前是range 还是trend, 这个每个人大概会有个判断。 一只股票,假设我们只做多。 如果昨天的收盘价>开盘价,那么,今天一开市,我们发现开盘后跳空高开(这个是我们观察到的information),问今天收盘价大于开盘价的概率是多少? 即求P(今天收盘价格>开盘价格|今天跳空高开)。
我们要先知道 P(今天收盘价>开盘价) 和P(今天收盘价<开盘价),在贝爷四中对应的就是prior distribution。根据当前是range, trend,昨天涨没涨,给出一个大概的概率估计,这个prior distribution要用历史数据进行trainning。
根据新的information(跳空高开), 来weight我们的prior distribution. 这就需要计算likelyhood: P(今天跳空高开|今天收盘价>开盘价) 与 P(今天跳空高开|今天收盘价<开盘价), 这两个likehood的计算也可以根据历史价格进行training。
根据贝叶斯公式就可以计算了: P(今天收盘价>开盘价|今天跳空高开)=P(今天跳空高开|今天收盘价>开盘价)*P(今天收盘价>开盘价)/[P(今天跳空高开|今天收盘价>开盘价)*P(今天收盘价>开盘价)+P(今天跳空高开|今天收盘价<开盘价)*P(今天收盘价<开盘价)]
online learning的关键是要不停的update prior distribution,具体怎么update。。。写不下去了。。。

你是说对于每一过去情况,做出一个判断,如有以下变量及其取值:
趋势:range, up-trend, down-trend
跳空:y, n
收盘>开盘:y, n
...
然后有一个目标,如“明天”,取值:涨、跌,即一个概率模型,
P(明天 | 趋势,跳空,收盘>开盘, ...)

这样的东西,老和尚在做高频对冲的时候做过,实时更新,用来预测下一个 tick 的价位。一般对错的频率约为 55:45。由此降低的交易代价相当于帮公司省下 quant 和 it 部门的钱。


 
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 Post subject: Re: 贝叶斯,online learning
PostPosted: 3/9/16 04:18 
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好像不完全是,我再想想。
野狐禅 wrote:
sensor wrote:
贝叶斯方面的东西,尤其是和online learning有关的内容很有意思a,感觉可以基于贝叶斯的思想建立一些有用的模型。
市场的模型要讲究所谓的context, 目前是range 还是trend, 这个每个人大概会有个判断。 一只股票,假设我们只做多。 如果昨天的收盘价>开盘价,那么,今天一开市,我们发现开盘后跳空高开(这个是我们观察到的information),问今天收盘价大于开盘价的概率是多少? 即求P(今天收盘价格>开盘价格|今天跳空高开)。
我们要先知道 P(今天收盘价>开盘价) 和P(今天收盘价<开盘价),在贝爷四中对应的就是prior distribution。根据当前是range, trend,昨天涨没涨,给出一个大概的概率估计,这个prior distribution要用历史数据进行trainning。
根据新的information(跳空高开), 来weight我们的prior distribution. 这就需要计算likelyhood: P(今天跳空高开|今天收盘价>开盘价) 与 P(今天跳空高开|今天收盘价<开盘价), 这两个likehood的计算也可以根据历史价格进行training。
根据贝叶斯公式就可以计算了: P(今天收盘价>开盘价|今天跳空高开)=P(今天跳空高开|今天收盘价>开盘价)*P(今天收盘价>开盘价)/[P(今天跳空高开|今天收盘价>开盘价)*P(今天收盘价>开盘价)+P(今天跳空高开|今天收盘价<开盘价)*P(今天收盘价<开盘价)]
online learning的关键是要不停的update prior distribution,具体怎么update。。。写不下去了。。。

你是说对于每一过去情况,做出一个判断,如有以下变量及其取值:
趋势:range, up-trend, down-trend
跳空:y, n
收盘>开盘:y, n
...
然后有一个目标,如“明天”,取值:涨、跌,即一个概率模型,
P(明天 | 趋势,跳空,收盘>开盘, ...)

这样的东西,老和尚在做高频对冲的时候做过,实时更新,用来预测下一个 tick 的价位。一般对错的频率约为 55:45。由此降低的交易代价相当于帮公司省下 quant 和 it 部门的钱。


 
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