專案起源

(1) 緣起:講解打造AI投資團隊的由來

       記得2016年的聖誕節,剛學完產業分析交出一份厚達16頁的個股分析報告,最後是用PE Ratio和EPS相乘,得出自己也覺得莫名的目標價,但後來竟然也達標,於是第一個簡單的Excel評價模型就這樣誕生,隨著PE和EPS加入統計的隨機概念,模型越發完整,也第一次從股市賺到第一個10萬元。

       後續,利用技術面的量價變數、籌碼面的法人買賣超陸續打造類似目標價模型,並結合不同時期的回測,不斷實驗輸錢、獲利、輸錢、獲利的過程,今年以後,除了自己覺得可能漲亂買的標的以外,模型幾乎沒有賠過錢。

       為什麼上班要打造AI投資團隊,因為AI就像讓您求神問卜的一個對象,沒概念的人看完市場的數據變動,可能無感,但AI會給您一個建議,並且告訴你過去這樣建議實現的可能性,那麼對於上班忙碌的上班族而言,AI就是您最好的朋友。但是,所謂的AI模型具有各自獨立性和功能性,股市的變數這麼多,有時候是川普的一句話、一個重大資訊公布、台指期結算等,都可能影響AI給定的目標價。於是,AI投資團隊的想法就誕生了。

(2) AI小學堂:對AI應有哪些正確想像:AI能做的到的,跟AI不能做的到的

        說穿AI,就是一連串的數學模型,AI能做得到的事,不外乎分類、預測,如AlphaGo的藉由棋手的下棋順序、評估函數、過去棋譜的資料(已經有的下棋順序),搭配神經網路的神經元,建立起一下棋專用的AI;而影像辨識的AI也是,網路上曾經看人將幾百張的K線圖,丟給程式學習後,希望他可以辨識出各種型態的股市走勢,當然這都是可以的,只是準不準,你敢不敢拿你的錢去實測而已;又例如文字辨識的AI,藉由學習句子和文章了解語意組成的邏輯與架構,知道甚麼句子和甚麼詞語同時出現的可能性較高,以此來組成新的文章。

       但記住,一個AI模型只能做一件事,不能要馬兒好又要馬兒不吃草,除非把很多個AI組成協作系統才可能達到一整組AI模型做到很多事,如掌管大盤的AI將下週的大盤指數預期給個股的AI,讓其依照分析選出抗波動性較高的個股給投資經理人(你自己)參考。

(3) AI投資團隊有哪些角色?

       目前版主的投資團隊有大盤分析師、個股分析師、選股分析師等,各角度都是一AI模型,所有AI模型都是動態的,所謂動態就是隨著每日新進的資訊,AI模型會改變其決策,如今日某股股價下跌外資卻買進500張,個股分析師可能會將目標價再調升10元;抑或是某股股價漲停,但三大法人同步賣出,個股分析師就會將目標價調降,諸如此類。讓版主可以因應快速變動的市場改變投資組合,從而在上班中不用時時盯盤,僅需等待結果即可。

(4) AI一定要用Python之類的專業程式語言嗎?

       不一定,目前Python提供很多的外接API,您可以接Google的Tensorflow以最新型的模型進行,但我們目標是「上班中賺錢,下班後享樂」不是嗎? 為什麼要花這麼多時間去了解最新的數學模型? 花了時間還不一定準,所以本訂閱採用Excel做為投資敲門磚,並且直接將程式碼和成果讓您帶著走,花錢不一定要看為什麼? 只要專心思考買甚麼? 能不能買? 該不該賣? 這樣買對嗎? 合理嗎? 把投資當作下棋一樣不是很好嗎? 

(5) Excel怎麼建立AI演算法模型呢? 需要克服的技術有哪些?

       Excel可以用一些簡單且非正規的辦法做出類似AI演算法模型的效果,搭配VBA和各式各樣的公式連動,但要事先聲明,這些方法可能不是正規學術的方法,但預測結果準且可以用、可以賺錢最重要,為什麼要符合現狀? 

       講完了怎麼建立,那需要克服的技術有哪些,例如矩陣轉換、梯度轉換等技術,VBA要做到可能需要自己額外寫公式等,但是購買高級模組的朋友就可以直接使用版主獨家開發的技術面演算法模型,裡面的技術面訂價AI模型都已經幫您做好了,且會自動考慮新資料,讓喊價越來越聰明!!! 上班偷偷跑程式也是沒問題的。

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