从事金融创业有半把年了,说实话依然是个门外汉,也只是从丝毫不懂到能明白一些名词的地步而已。期间与非常多的金融从业者交流过,愈发觉得这行业就像中医(绝对是褒义),越是资深的人越从内在机理说明问题,听诊把脉,感性理性并存,一些投资逻辑听起来甚至就像养生。学问太深,我只得管中窥豹,但发觉其中一些投资原则和机器学习的常用策略简直如出一辙,此篇文章就对这些“普世”道理随便侃两句。
大体来讲,机器学习是通过某种算法去解决一个优化问题,最终求得能达到普遍最优解的模型,这里面的一个重要概念就是模型要具备泛化能力,不能overfitting,意思就是有的模型针对某类数据和任务最优,可能换一拨数据就不灵了。转神一想,投资也是一样的。寻找某种策略,在风险与回报中谋求平衡,取得最优,其中风险则总与回报成正比。
特征选择与K线

经典的机器学习重点在于特征选择,数据理解的深,特征选的好效果自然就好。而早在100年前霓虹国就有大神在米市研究出蜡烛图,也就是后来说的K线,遇到“十字星”,就会上涨,而看见“三只乌鸦”则会下跌。当时富豪们就是在做这些特征工程,当然特征玩的简单自然容易被别人炒走,慢慢就有了“十日线穿五日线”等无穷无尽的特征。(这里参考了布娜新老师的一篇文章,大家可以订阅,公众号非常有货)