最近想做个炒股辅助决策系统，请大家帮我捋一捋思路

就是自动提示买入卖出点的，对时间要求不高，更新频率最高一小时一次。做中长期投资辅助决策用的。可以放在自己的小server上分享给亲戚朋友。纯属业余爱好，准不准的都是其次。还望版上各位AI大牛数据狂人给点意见。

数据源：
Pandas自带的上证指数（日线级别的的有，不知道小时级别的有没有，没有去哪里找？）。

训练数据：包括OHLC价格，成交量，各种常见指标等feature的时间序列数据。还有什
么feature可以用？

Label（买入卖出点）：历史数据里找拐点，这个估计可以自定义一些规则很容易筛出
来，自动标记。

训练方法：用LSTM或者XGBoost之类的流行方法，试过才知道

工具：Tensorflow+Keras / XGBoost / Jupyter notebook / Pandas / Bokeh (还有什么
简单易用的好工具可以试试？)

你别看不起linear model嘛，上来就用deep learning，会死的很惨

我教你个简单的，就是大师割肉你买入，大师买入你做空。大师嚎叫你关注！不需要任何技术绝对赚钱

你要考虑是上纯supervised还是reinforcement。

如果是纯supervised，哪些feature做输入，哪些做输出？
输入仅仅包括TA(股价，成交量，各种TA指标)？还是也考虑FA，行业整体评价，行业内平均，各种financial数据？
股价若干时间后的变化是输出？
个人意见是仅仅靠日线，靠TA是做不出来啥东西的。如果有每一次交易的成交记录可能会好很多。

至于是用deep learning还是传统的classification/regression倒是其次的。
估计你动手试一试才更有思路。

如果是reinforcement learning，你需要试不同的policy, value function。可以盲选，可以基于supervised的结果选，可以基于网上高手们发的成功交易来选。

【 在 CRH1235 (江左没狼) 的大作中提到: 】
: 就是自动提示买入卖出点的，对时间要求不高，更新频率最高一小时一次。做中长期投
: 资辅助决策用的。可以放在自己的小server上分享给亲戚朋友。纯属业余爱好，准不准
: 的都是其次。还望版上各位AI大牛数据狂人给点意见。
: 数据源：
: Pandas自带的上证指数（日线级别的的有，不知道小时级别的有没有，没有去哪里找？
: ）。
: 训练数据：包括OHLC价格，成交量，各种常见指标等feature的时间序列数据。还有什
: 么feature可以用？
: Label（买入卖出点）：历史数据里找拐点，这个估计可以自定义一些规则很容易筛出
: 来，自动标记。
: ...................

谢谢！等我做一段时间有体会了再来答大牛的问题

【 在 squash (南瓜之夭夭) 的大作中提到: 】
: 你要考虑是上纯supervised还是reinforcement。
: 如果是纯supervised，哪些feature做输入，哪些做输出？
: 输入仅仅包括TA(股价，成交量，各种TA指标)？还是也考虑FA，行业整体评价，行业内
: 平均，各种financial数据？
: 股价若干时间后的变化是输出？
: 个人意见是仅仅靠日线，靠TA是做不出来啥东西的。如果有每一次交易的成交记录可能
: 会好很多。
: 至于是用deep learning还是传统的classification/regression倒是其次的。
: 估计你动手试一试才更有思路。
: 如果是reinforcement learning，你需要试不同的policy, value function。可以盲选
: ...................

找点事干挺好的，省得天天在这pump nvda，

pump NVDA搞不好是积德行善

【 在 cashmier02 (默默的灌水) 的大作中提到: 】
: 找点事干挺好的，省得天天在这pump nvda，

第一反应。
凑足10个字。

【 在 cashmier02(默默的灌水) 的大作中提到: 】

: 找点事干挺好的，省得天天在这pump nvda，

我曾经也想写一篇论吴清源十盘棋中的妙恶手来着， 后来发现无论是棋还是市场我充
其量只能感受到风动而已， 但是也正因为这个， 机器了我对市场的超级兴趣。

主要是只做日线级别的数据量就不大了。总共才几千个数据点。很容易over fitting。靠谱的小时线，分钟线的数据貌似不好找。免费的多半有错。

【 在 jtms (jtms) 的大作中提到: 】
: 你别看不起linear model嘛，上来就用deep learning，会死的很惨

数据越少，越需要用简单的模型防止overfitting啊
想要增加数据点，可以把上证的成分股加进来，或者去淘宝买更精细的数据
跟你nvda赚的钱相比，买数据花不了几个钱

【 在 CRH1235 (江左没狼) 的大作中提到: 】
: 主要是只做日线级别的数据量就不大了。总共才几千个数据点。很容易over fitting。
: 靠谱的小时线，分钟线的数据貌似不好找。免费的多半有错。

我是同意你的说法的呀。我是说数据少，用DL容易over fitting。

【 在 jtms (jtms) 的大作中提到: 】
: 数据越少，越需要用简单的模型防止overfitting啊
: 想要增加数据点，可以把上证的成分股加进来，或者去淘宝买更精细的数据
: 跟你nvda赚的钱相比，买数据花不了几个钱

别抬举我了。

瞎说几句而已。

【 在 CRH1235 (江左没狼) 的大作中提到: 】
: 谢谢！等我做一段时间有体会了再来答大牛的问题

给你个题目练练手吧https://www.kaggle.com/c/two-sigma-financial-modeling

【 在 CRH1235 (江左没狼) 的大作中提到: 】
: 我是同意你的说法的呀。我是说数据少，用DL容易over fitting。

编程高手一定中赚大钱啊。

谢谢

【 在 jtms (jtms) 的大作中提到: 】
: 给你个题目练练手吧https://www.kaggle.com/c/two-sigma-financial-modeling