測試第三周,我的QQQ程序預測今天

會有比較大的震輻,但最終收微綠319.51。我有點不相信這個預測,最近一年多來,Fed決策日,收盤漲跌幅都比較大。

這是一個非常非常初始的預測程序。從最初起意寫這個程序,收集,處理數據,訓練,到現在測試才三個星期多一點。係統很不完善,預測有時錯的離譜,有時很準確,需要大量的實測數據來改進。反正我現在不會拿它來作為任何實際交易的參考。

所有跟帖: 

挺有意思的,好奇問一下是用哪個algorithm做的,考慮哪些variables? -FightwtMM- 給 FightwtMM 發送悄悄話 (0 bytes) () 05/03/2023 postreply 06:25:52

沒有算法,用的是 -Study4Test- 給 Study4Test 發送悄悄話 (113 bytes) () 05/03/2023 postreply 06:31:20

很多年前,我設計過 -Study4Test- 給 Study4Test 發送悄悄話 (219 bytes) () 05/03/2023 postreply 07:20:46

我也覺得RNN會效果更好,因為數據是time series數據 -FightwtMM- 給 FightwtMM 發送悄悄話 (0 bytes) () 05/03/2023 postreply 11:50:36

那就是用周期的數據來predict -FightwtMM- 給 FightwtMM 發送悄悄話 (0 bytes) () 05/03/2023 postreply 11:36:15

每天的預測用了 -Study4Test- 給 Study4Test 發送悄悄話 (86 bytes) () 05/03/2023 postreply 06:48:28

為什麽不用納指做變量?納指可以為你提供50年的數據,而QQQ與納指強相關。隻是個建議。 -ybdddnlyglny- 給 ybdddnlyglny 發送悄悄話 (167 bytes) () 05/03/2023 postreply 07:03:33

好建議,我會把 -Study4Test- 給 Study4Test 發送悄悄話 (81 bytes) () 05/03/2023 postreply 07:08:26

更簡單粗暴的方法是用納指數據將QQQ向前延申30年,將造出的數據喂給模型,這樣就不用修改模型了。 -ybdddnlyglny- 給 ybdddnlyglny 發送悄悄話 (0 bytes) () 05/03/2023 postreply 07:11:13

請您先登陸,再發跟帖!