通过案例认识外汇交易中大数据智能技巧人的学习方法

 
看看学习之后的曲线：
 

 
好了，以上就是一个简单的机器学习案例。如果你能看懂的话，就会发现它不是那么的高深莫测，写一个机器学习的程序也是比较简单，但是想要得到一个比较好的结果，确是相当困难的。如果你还是不能看懂的话，那就可以通俗的理解为：机器学习就是一个黑匣子（Black Box），你扔一堆数据进去学习下，然后如果效果好的话，你就可以把实时的数据交给它，让它给你一个预测，如果效果不好的话，那就只能继续努力了。
 
我们从上面这个简单的机器学习可以看到，这个模型是不具有预测性，也就是说效果是不好的。其实，拿机器学习来做金融市场时间序列的预测，结果基本上也是不行的。很多实证的研究也表明金融时间序列的收益都是随机波动的，不具有自相关的特性。
 
那既然机器学习在预测未来行情上，不具备显著性。那么为什么还要用它呢？
 
我们都知道，AlphaGO自称一天能和自己下几百万盘棋，它是通过无数次的自我学习战胜了人类棋手。其实，从统计学上来说，机器学习就是能够不断训练，不断的犯错，不断的学习，从而提高估计的精度和概率。那么对于外汇交易来讲，机器学习可以很好的用在交易策略开发上，比如说在策略参数的选择上，我们就可以尝试用机器学习来帮助我们根据行情选择较好的参数。
 
机器学习还在不断的发展，各种已有的积累也容易被很快的更新和淘汰，想要了解这项技术，不断的学习最前沿的相关知识和理论是必要的。至少能够让我们知道，外汇市场中很多宣传自己的EA是使用人工智能来预测行情的基本上都是在做“销售”。
 
还是那句话，机器学习没有那么高深莫测，重点是用到合适的地方。