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谈股论金 -[BSSD]Deep Learning炒股和写小说差不多- 唐人社区|北美华人论坛|外贸论坛

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发表于 2016-10-13 21:39:56 | 显示全部楼层 |阅读模式
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唐人社区-北美华人论坛-外贸论坛-谈股论金版-[BSSD]Deep Learning炒股和写小说差不多


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标 题: [BSSD]Deep Learning炒股和写小说差不多


我所知道的本质上差不多。用的都是一种叫Long-Short Term Memory(LSTM)的神经网络
。写小说无非是学习了一堆哈里波特然后“预测”下一个字,句是啥。然后用输出的字
当输入,迭代就能写出洋洋洒洒一大段。同样的炒股也是学习一堆历史股价数据,然后
试着预测下一个或者下面好多时间点的股价。

如果有空的话我真的可以train个model试一试,但是效果不见得好。Deep Learning入
门并不难,但是要做好需要很多经验,要靠个人修行体会。

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发表于 2016-10-13 22:54:51 | 显示全部楼层
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标  题: Re: Deep Learning炒股和写小说差不多


Deep learning的好处是不需要人工提取feature。

最简单的用收盘价就可以学习了,那input就是个一维(nx1)的vector(n是时间
),当然这样效果不一定好。讲究点的可以把开盘,收盘,高点,低点,成交量等等一
起当输入,这样输入就是(nx5)的二位matrix。还有其他的也可以加进去,输入就
是(nxm),但是还是二维的。


【 在 rosmile (Yo-Yo) 的大作中提到: 】
: 你先得找股市的feature才有可能learn,问一下股市是多少维的?
: [在  CRH1235 (江左没狼) 的大作中提到:]
: :我所知道的本质上差不多。用的都是一种叫Long-Short Term Memory(LSTM)的神经网
: 络。写小说无非是学习了一堆哈里波特然后“预测”下一个字,句是啥。然后用输出的
: 字当输入,迭代就能写出洋洋洒洒一大段。同样的炒股也是学习一堆历史股价数据,然
: 后试着预测下一个或者下面好多时间点的股价。
: :如果有空的话我真的可以train个model试一试,但是效果不见得好。Deep Learning入
: :门并不难,但是要做好需要很多经验,要靠个人修行体会。



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发表于 2016-10-13 23:33:13 | 显示全部楼层
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标  题: Re: [BSSD]Deep Learning炒股和写小说差不多


问题是学习的效果并不如你想象的好。写着写着就成胡言乱语了。

【 在 muyangnan (muyangnan) 的大作中提到: 】
: 真可以这样,用个写作机写,自动更新,起点岂不是成大神了?



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发表于 2016-10-14 01:50:36 | 显示全部楼层
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标  题: Re: Deep Learning炒股和写小说差不多


传统machine learning里,一个很重要的方向就是NN,而且NN的基本原理就是和特征自
动提取相吻合的。这个在Hinton最早的一篇文章和书里就重点阐述了。

【 在 CRH1235 (江左没狼) 的大作中提到: 】
: 根据我的体会,传统machine learning的人对deep learn
: ing深恶痛绝,毕竟多年修炼的feature engineering大法
: 不稀罕了。一个对domain完全不了解的人可以很快捣鼓出性能差不多的mode
: l。
: 不过deep learning的model计算比较大,传统Machine l
: earning用嵌入式系统就能算得用deep learning要送到云里去算
: 。不过正因为这样咱才要买nvda啊。
: layer



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发表于 2016-10-14 02:56:27 | 显示全部楼层
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标  题: Re: Deep Learning炒股和写小说差不多


根据我的体会,传统machine learning的人对deep learn
ing深恶痛绝,毕竟多年修炼的feature engineering大法
不稀罕了。一个对domain完全不了解的人可以很快捣鼓出性能差不多的mode
l。

不过deep learning的model计算比较大,传统Machine l
earning用嵌入式系统就能算得用deep learning要送到云里去算
。不过正因为这样咱才要买nvda啊。

【 在 rosmile (Yo-Yo) 的大作中提到: 】
: 这是我最不喜欢有人搞dnn的地方,什么feature也不提取,learn出来的是一坨屎
: 比如语音识别,不用feature learn的狗屁不是,用恰当的feature就用不上几个
layer
: 的dnn了,一般的machine learning就行了
: 我不否认machine learning的用处,但现在满大街的dnn,扯淡的多
: [在  CRH1235 (江左没狼) 的大作中提到:]
: :Deep learning的好处是不需要人工提取feature。
: :最简单的用收盘价就可以学习了,那input就是个一维(nx1)的vector(n是时间
: :),当然这样效果不一定好。讲究点的可以把开盘,收盘,高点,低点,成交量等等
: 一起当输入,这样输入就是(nx5)的二位matrix。还有其他的也可以加进去,输入
: 就是(nxm),但是还是二维的。




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发表于 2016-10-14 03:01:25 | 显示全部楼层
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标  题: Re: Deep Learning炒股和写小说差不多


语音的用CNN + RNN组合效果挺好的。识别率可以到99%。

【 在 rosmile (Yo-Yo) 的大作中提到: 】
: 这是我最不喜欢有人搞dnn的地方,什么feature也不提取,learn出来的是一坨屎
: 比如语音识别,不用feature learn的狗屁不是,用恰当的feature就用不上几个
layer
: 的dnn了,一般的machine learning就行了
: 我不否认machine learning的用处,但现在满大街的dnn,扯淡的多
: [在  CRH1235 (江左没狼) 的大作中提到:]
: :Deep learning的好处是不需要人工提取feature。
: :最简单的用收盘价就可以学习了,那input就是个一维(nx1)的vector(n是时间
: :),当然这样效果不一定好。讲究点的可以把开盘,收盘,高点,低点,成交量等等
: 一起当输入,这样输入就是(nx5)的二位matrix。还有其他的也可以加进去,输入
: 就是(nxm),但是还是二维的。




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发表于 2016-10-14 03:23:45 | 显示全部楼层
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标  题: Re: [BSSD]Deep Learning炒股和写小说差不多


股价(包括高低价和成交量)都是结果。你拿一大堆结果去预测下一个结果是没有答案
的。不管是人,还是NN,都没用。

你除非拿经济新闻的参数当input,或许还靠谱些。不过结果肯定和语音和围棋象棋不
一样,因为其他投资者的贪婪或恐慌的情绪很难预测。这种训练出来的算法还是没人敢
用,因为将来的新闻相当有一部分是过去没有发生过的新事物,所以NN算出来的预算是
没用价值的。
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发表于 2016-10-14 05:44:32 | 显示全部楼层
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标  题: Re: [BSSD]Deep Learning炒股和写小说差不多


真可以这样,用个写作机写,自动更新,起点岂不是成大神了?

【 在 CRH1235 (江左没狼) 的大作中提到: 】
: 我所知道的本质上差不多。用的都是一种叫Long-Short Term Memory(LSTM)的神经网络
: 。写小说无非是学习了一堆哈里波特然后“预测”下一个字,句是啥。然后用输出的字
: 当输入,迭代就能写出洋洋洒洒一大段。同样的炒股也是学习一堆历史股价数据,然后
: 试着预测下一个或者下面好多时间点的股价。
: 如果有空的话我真的可以train个model试一试,但是效果不见得好。Deep Learning入
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发表于 2016-10-14 06:06:50 | 显示全部楼层
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标  题: [BSSD]Deep Learning炒股和写小说差不多


我所知道的本质上差不多。用的都是一种叫Long-Short Term Memory(LSTM)的神经网络
。写小说无非是学习了一堆哈里波特然后“预测”下一个字,句是啥。然后用输出的字
当输入,迭代就能写出洋洋洒洒一大段。同样的炒股也是学习一堆历史股价数据,然后
试着预测下一个或者下面好多时间点的股价。

如果有空的话我真的可以train个model试一试,但是效果不见得好。Deep Learning入
门并不难,但是要做好需要很多经验,要靠个人修行体会。

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发表于 2016-10-14 06:15:48 | 显示全部楼层
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标  题: Re: [BSSD]Deep Learning炒股和写小说差不多


莱布妮子是行家啊。我是关公门口耍牙签了。以后还望不吝赐教啊。

【 在 leibniz137 (莱布尼兹) 的大作中提到: 】
: 作为佐证DNN(这里你提到的LSTM-RNN)不是写小说的唯一银弹,甚至最简单的
Markov
: -chain Model都可能写出好玩的“小说”,这个是很古老的了,比如可以参见:
: Kernighan & Pike“he Practice of Programming”




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