從原先想研究的RL方向,
先轉換成現在較成熟的DNN,
把開高低收成交量加入了data preprocess, normalize
訓練了2~3天, 有一個初步的結果是train loss跟test loss會同步下降,
這通常表示著我們找到了一個gerneral的規則, 能夠提升我們的勝率(預測),
至於其他詳細的detail, 等我訓練到滿意以後, 應該會一次釋出
目前初步預估, 是可以用來做交易的model,
如果考慮100元的股票 手續費86 + 300證交稅 = 0.00386
加上買賣各讓一個點差 = 0.01
每次交易成本如果設定在0.01386
目前每次交易平均獲利是在0.03x
如果有機會把平均交易獲利提升到0.05的話或許已經是一個相當不錯的model
當然data並不是那麼完美, 尤其遇到增減資, 每年的股利發放, 可能會造成誤判,
但對於目前50萬筆的日資料, 或許例外狀況是可以忽略不計的
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