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做的虽然粗糙了一些,但用了一个多月,完全是在自己开发的框架上实现所有数据库,R模块,web middleware,

web front page 的组合。明天,爬虫将会完成对所有25,000+股票的数据实时下载,分析,产生100,000+分析图形,报告,同时会推出1000+个按股价阶梯式分类的有投资前景的股票,对盈利达到阈值的,会做出及时交易提示。
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Replies, comments and Discussions:

  • 工作学习 / 学科技术 / 做的虽然粗糙了一些,但用了一个多月,完全是在自己开发的框架上实现所有数据库,R模块,web middleware,
    web front page 的组合。明天,爬虫将会完成对所有25,000+股票的数据实时下载,分析,产生100,000+分析图形,报告,同时会推出1000+个按股价阶梯式分类的有投资前景的股票,对盈利达到阈值的,会做出及时交易提示。
    • 下股票价格哪里有api?要钱的吗
      • Yahoo finance. Free. +1
    • 您这比google finance的 Stock Screener 有什么显著优点? +1
      • 系统给你的是短, 中, 长期的统计报告, 并在不同的股价区间, 上给你非常灵活的选择。
    • 能不能举个例子怎么用这个赚钱?
      • 系统孜孜以求的通过对预设的每一股的每一细节的分析, 完成常人不可能的公正, 科学的任务, 应该是可信赖的。
        • 不说那虚的。你的系统能不能年年击败道指或者普指?考虑到你是小散,你的系统的回报应该是年年是大盘回报的一倍。比如, 去年大盘回报是20%, 那你的就应该达到40%, 如果2008大盘亏30%,那你就应该只亏15%或者更少。只有具有这些,你才具有“抗击打能力”
          • 小打小闹一例。
            • 例子的结果不错。如果能保证胜率(大于50%),保证盈率(赢的时候赚的要比亏的时候输的大),还有最大连续draw down不超过50%就是个好系统。另外不知道你这个系统回测过没有。
              • 短中长期的统计结果都在那呢. 不相信人. 还不相信科学吗? 当然可以再进一步用历史数据做无止境的模拟, 训练模块等等。
                • 我是做当日了结的那种。不持股票过夜。我问你一个问题,你怎么解决隔夜gap down的问题?就拿你的例子来说,这种5元以下股票,基本上是被操控的对象,非常可能在某天早上出现一个30 -40%的下蹲,这种情况出现,你怎么办?严扛死守还是割了?
                • 无止境模拟似乎也无必要。也证明不到什么。对于过夜的那种,你的测试结果可能会有survival bias.我问你,1920年代美国的那些铁路股你都测过?包括幸存到现在的和开张一个月就倒闭的?
                  • 十天, 一年, 两年的图都给你看了, 选错了股就没办法了。没有一定时间的持有, 没有不同股票的分担风险, 统计也是没有意义的。
                    • 大佬,根据我有限的经验,你的系统有不小的问题。比如你例子里面的BSI, 日成交量很少超过一万股。 我想,这种股票在小散做的系统中,是应该剔除的吧?你的例子里只买了100股@2.41, 也就是241块。 就算翻1倍,也就是480.对一个10万块的账户来说,意义不大啊。
                      还是回到老问题,当你抓到大涨的股票,你赚了多少,当你遇到大跌的股票,你亏了多少。

                      单纯算多少股票涨了多少是没意义的。

                      就拿我自己
    • 系统开始每天推荐好股
      • 准不准?
        • 这问题都多余问。
          应该还行哈。哈哈。
          • 你的价格预测数学模型是自己做的?还是参考其他什么东西?据我所知,这类软件在你没有优先数据的情况下几乎没有成功的实例。华尔街的大机构由于在数据上有时间优势,有时候即使是不到1秒钟的优势,软件就可以发挥其作用。
            • 历史数据有的是。自己做就可以了。没啥可得瑟的。小事一桩。晚安。