【台股新春開盤預測】用 2 個新春指標看出趨勢｜使用 SVM 機器學習預測投資獲利｜23年台股歷史數據分析
新春開盤如何選股？
在台股已經高漲的狀況下，要如何更有紀律的來操盤呢？
要如何在新春開盤開始今年的投資計畫？
看這篇就對了！
本篇使用SVM機器學習模型
利用新春開盤的指標來計算
加權指數開盤後是否會上漲
想要知道這兩個關鍵指標是什麼嗎？
趕快來看一看吧！
下一篇想要看什麼，歡迎在下方留言給我們喔！
不然就講比特幣啦！

【機器學習的策略無效？】
【因為你少了這個訣竅！】
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這篇文章針對以往的labeling方式進行優化，
讓訓練出來的模型，可以有更準確的預測！
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沒有參加課程的同學，也可以跟我們一起學習，
下方的程式碼都是完全公開的！請大家自行拿取玩玩看喔！
文章網址：
https://www.finlab.tw/generate-labels-stop-loss-stop-profit/
影音課程網址：
機器學習：https://hahow.in/cr/finlab-ml
財經數據爬蟲分析：https://hahow.in/cr/python-finance

【時間序列量化交易 - FinLab實體活動】

機器學習模型用於實際交易，不容易！

FinLab在此次的研討會中，介紹了很多小撇步，讓機器學習效果更好，更能夠應用於實際交易。以下是重點摘要：

📕【Labeling】 是很容易被大家忽略的部分，以「持有N天後報酬率」當做label真的好嗎？
我們翻閱 paper 列舉更好的方法，

Tripple barrier:
[Prado 2018] Advances in Financial Machine Learning
Continous trading signal

Continuous trading signals
[Dash 2016] A hybrid stock trading framework integrating technical analysis with machine learning techniques

Trading Point decision
[Chang 2009] Integrating a Piecewise Linear Representation Method and a Neural Network Model for Stock Trading Points Prediction

📕【 CNN神經網路】除了做出好的label，我們也介紹了CNN要如何實際用於trading：[Sezer 2018] 產生很多不同參數的技術指標，並且將這些技術指標做成圖片，來預測交易訊號，非常的有趣！
[Sezer 2018] Algorithmic Financial Trading with Deep Convolutional Neural Networks: Time Series to Image Conversion Approach

📕【 Feature importance】通常我們會利用 feature importance來篩選重要的feaature，但是我們平常真的做對了嗎？這部分我就先賣個關子XD

研討會頭影片：
https://drive.google.com/file/d/18dEAalouKvWAtlZSUjc8X9_i8uOHMwci/view?usp=sharing

假如你看到這裡，恭喜你！告訴你一個小秘密，就是我們要辦一場教學活動，由於是第一次實驗性質試辦，此活動酌收茶點費100元，設備場地感謝Fugle的贊助！

當天是個三個小時的小課程，會介紹如何用上述的內容做出一個有效的機器模型策略喔！（需要自行帶筆電）

時間：7/27號 （星期六） 下午 2 點到 5 點
地點：台北捷運西門站五號出口3分鐘路程
名額：25名（白老鼠XD）
金額：100元用來吃吃喝喝（因為是白老鼠，才是這個價格XD）
條件：完成AI股票理專課程的「第 1 章單元 2」
（課程網址：https://hahow.in/cr/finlab-ml）

報名辦法：
這個星期天(7/14)晚上10點準時收看finlab粉絲團，我們會在此時發佈表單，採先搶先贏的方式報名喔！（場地空間有限～不好意思囉）