原帖由 qiannong 于 2007-9-24 11:34 发表
第1阶段是学习一些传统的技术分析指标,如MACD,KDJ,RSI 等等。发现不确定性很大。
第2阶段,学习用飞狐编程序,下载个许多人编制的指标,还学习了Vb,发现不确定性很大,虽然花样无穷,但本质上与传统的技术 ...
原帖由 yangx227 于 2007-10-1 02:20 发表
嗯,你说的很有启发性,不过有这么几个方面你注意到了没有?
1)nonlinear容易overfit。如果你的模型对历史数据堪称完美,then it is basically useless!!!
2)ur data preparation?
3)what is ur response ...
原帖由 qiannong 于 2007-9-24 11:34 发表
第1阶段是学习一些传统的技术分析指标,如MACD,KDJ,RSI 等等。发现不确定性很大。
第2阶段,学习用飞狐编程序,下载个许多人编制的指标,还学习了Vb,发现不确定性很大。
第3阶段,学习了SPASS,玩熟了时间序列分析ARIMA。发现不确定性很大。
第4阶段,学习GARCH,发现不确定性很大。原来,GARCH本质上依然是线性估计,晕倒。
第5阶段,开始玩BP,RBF,发现不确定性很大。又捣鼓用遗传算法改进,用混沌理论的相空间改进,依然是狗屎。
第6阶段,SVM是目前最NB的,继续学习,结果,发现不确定性很大。正确率让人失望。
第7阶段,据说小波可能有用,找来书翻翻,感觉无比艰深。而此时对技术分析已经信心动摇。某日遇一朋友,实战高手,一席交谈演示,发现,靠,实战中还是传统的那几个老掉牙的指标最好,关键是是运用之妙了。
第8阶段,目前阶段,重新玩那传统的那几个老掉牙的指标。
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: 谢谢lz好帖
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:原帖由 qiannong 于 2007-9-24 11:34 发表
第1阶段是学习一些传统的技术分析指标,如MACD,KDJ,RSI 等等。发现不确定性很大。
第2阶段,学习用飞狐编程序,下载个许多人编制的指标,还学习了Vb,发现不确定性很大,虽然花样无穷,但本质上与传统的技术 ...
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