测试第三周，我的QQQ程序预测今天

来源: Study4Test 于 2023-05-03 06:17:48 [] [旧帖] [给我悄悄话] 阅读数 : (500 bytes)

会有比较大的震辐，但最终收微绿319.51。我有点不相信这个预测，最近一年多来，Fed决策日，收盘涨跌幅都比较大。

这是一个非常非常初始的预测程序。从最初起意写这个程序，收集，处理数据，训练，到现在测试才三个星期多一点。系统很不完善，预测有时错的离谱，有时很准确，需要大量的实测数据来改进。反正我现在不会拿它来作为任何实际交易的参考。

所有跟帖： 

• 挺有意思的，好奇问一下是用哪个algorithm做的，考虑哪些variables? -FightwtMM- ♂ 给 FightwtMM 发送悄悄话 (0 bytes) () 05/03/2023 postreply 06:25:52

• 没有算法，用的是 -Study4Test- ♂ 给 Study4Test 发送悄悄话 (113 bytes) () 05/03/2023 postreply 06:31:20

• 很多年前，我设计过 -Study4Test- ♂ 给 Study4Test 发送悄悄话 (219 bytes) () 05/03/2023 postreply 07:20:46

• 我也觉得RNN会效果更好，因为数据是time series数据 -FightwtMM- ♂ 给 FightwtMM 发送悄悄话 (0 bytes) () 05/03/2023 postreply 11:50:36

• 那就是用周期的数据来predict -FightwtMM- ♂ 给 FightwtMM 发送悄悄话 (0 bytes) () 05/03/2023 postreply 11:36:15

• 每天的预测用了 -Study4Test- ♂ 给 Study4Test 发送悄悄话 (86 bytes) () 05/03/2023 postreply 06:48:28

• 为什么不用纳指做变量？纳指可以为你提供50年的数据，而QQQ与纳指强相关。只是个建议。 -ybdddnlyglny- ♂ 给 ybdddnlyglny 发送悄悄话 (167 bytes) () 05/03/2023 postreply 07:03:33

• 好建议，我会把 -Study4Test- ♂ 给 Study4Test 发送悄悄话 (81 bytes) () 05/03/2023 postreply 07:08:26

• 更简单粗暴的方法是用纳指数据将QQQ向前延申30年，将造出的数据喂给模型，这样就不用修改模型了。 -ybdddnlyglny- ♂ 给 ybdddnlyglny 发送悄悄话 (0 bytes) () 05/03/2023 postreply 07:11:13

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