作者 : Robin@StockBuddy／投資機械人，擅長大數據技術，整合網站、股價及年報資訊，制定可行的買賣策略。
Algo Trading with Machine Learning
最近出席了HKU SPACE的Algo Trading with Machine Learning講座，校方邀請了AI HK, HKDSS 與PyData聯同舉辦，Dr. Kyle Wong協助統籌，Mr. Boris Banushev與Mr. Henry Tang為主講嘉賓。Boris的講題為Machine Learning，我嘗試分享當晚的精要，讓大家更了解Machine learning可以做到的交易方法。
Boris以騰訊（00700）作例子，他承認對該公司一知半解，不太清楚其業務，也不知道它與哪些股票或技術分析關聯較大。Machine learning正好客觀地發掘當中的因果。示範中，他盡量將大量的產品（Asset）輸入程式，經過複雜的數學運算之後就可以知道哪些產品有領先作用，並進行前行走勢測試（Forward Test）。結果，他的預測股價圖與真實的股價圖非常接近。雖然如此，可是他說對該策略仍有點保留，因為數據（sample size）太少，參數太多，而時間成本極高。
這實驗啟發了我一點：如果投資者完全不熟悉產品，純粹使用電腦程式、憑數據去推測走勢，旁觀者清，會否比熟悉該產品的投資者更客觀？這值得我們深思。
