ookaoooo的专栏

【摘要】本文介绍了hybrid_cnn_lstm股票预测模型的评估报告，该模型基于V109版本数据，预测未来8日股票涨跌幅分类（0-8类）。模型采用CNN-LSTM混合架构，包含17层网络，总参数量159万。在99,484个样本测试中，模型对7类（很高涨幅）预测准确率达95.16%，平均收益率633.42%；8类（最高涨幅）预测准确率77.35%，平均收益率609.15%。报告建议优先采用6-8类预测策略，同时强调需配合严格的风险控制机制。模型整体平均收益率220.13%，但存在26.14%的基础准确率限制

第一种：套利量化（高频量化），这一种量化我个人是反对的，它不是对标的交易数据的肯定也不是对标的质量的认同，完全是用速度差进行的谋利行为，如果过多的人产于到这种量化中，市场就会失去融资的属性，完全成为内卷的纯在。打击高频交易，不用重典重刑，我个人认为是无法治理的。其次我的专业是财务管理（计算机完全自学），系统的学习过各种金融知识，对数据有天然的敏感，大学开的《概率与统计》，《概率论》、《统计学》、《线性代数》自认为是学习的最好的，在计算机中有自修《算法》《程序员的数学》等，我坚信数学是上帝的语言。

第三阶段到tensorflow的人工智能，特征值加工（不在盲目用指标，开始使用统计学、线性代数、几何，物理学，数论等等方式尝试），模型的训练，评估，程序化的实盘的有效性跟踪，对于39岁的程序员，我想我已经可以称为“烈士。理由是经过测试不管是一种或者多种的组合都不足以战胜随机概率，这个测试B站有位叫“量化邢不行”的仁兄做了网红指标“六脉神剑”，和MACD等的回测，单只股票的胜率不足50%，其次经过我本人的测试，指标在一个周期下也是无效的，需要多个周期，（这2000条的数据关系才有超过随机概率一点点的确定性。

一、引入基本知识数据的知识本研究基于 东方财富软件，其他的行情软件基本大同小异，阅读者自行根据软件情况理解研究内容！所有的行情软件基本都与上图这样的软件差不多。蜡烛图 蜡烛图中的数据主要有以下几个，周期内的 最高价 、最低价 、开盘价、收盘价！这几个价格 所有的行情软件都返回得有并以蜡烛图主要来体现。我们可以通过 东方财富的 公式编辑器直接使用。在传统的指标中 KDJ MACD 等很多指标都是用了这些价格 的长短周期均线的变化研究价格用于预测股票的走向。下面这个就是东方财富的KD

基础行情函数HIGHdes=返回该周期最高价usage=返回该周期最高价Hdes=返回该周期最高价usage=返回该周期最高价LOWdes=返回该周期最低价usage=返回该周期最低价Ldes=返回该周期最低价usage=返回该周期最低价CLOSEdes=返回该周期收盘价usage=返回该周期收盘价Cdes=返回该周期收盘价usage=返回该周期收盘价VOLdes=返回该周期成交量(手)usage=返回该周期成交量(手)