機器學習選股
LightGBM 學習「哪些特徵組合的股票未來表現較好」。每隔幾個月只用當時以前的資料重新訓練(滾動訓練),所以回測中的每個分數都是樣本外預測,沒有偷看未來。
股票池與特徵
股票越多模型越能學到規律,建議 20 檔以上
基本特徵:5/20/60/120 日報酬、20 日波動、RSI、距 20/60 日均線、距一年高點、量比。全部轉成「在股票池中的排名」,模型學的是相對強弱。
訓練設定
日
0 = 不使用
LightGBM 學習「哪些特徵組合的股票未來表現較好」。每隔幾個月只用當時以前的資料重新訓練(滾動訓練),所以回測中的每個分數都是樣本外預測,沒有偷看未來。
股票越多模型越能學到規律,建議 20 檔以上
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