接近成功了

已有接近4年多時間沒有update blog了, 其間發生了很多事... 獨立辦公室不再用了, MLR 失敗了...

不過在賽道上的努力亦沒有停下來, 我以一個想了十多年的點子作詳細的分析及回測, 今季終於迎來了正回報, 其中一支strategy以 raw return 64.5%跑出, Sharpe ratio 不錯, MDD很低, 我以很少的 本金開始也有 $30,000的年回報, 相信正式上陣, 3年多後會到達我的"The Number"了.

都係嗰句, 如果將呢D心思放在工作上, 應該會賺更多, 不過冇計, 鬼叫你鐘意跑馬咩.

btw, 呢幾年D 人都好靜, 幾位好紅嘅賽馬 blogger都無咩出文章, 只係回答一些新手的問題... 只能獨自努力了... 其實現在有AI的輔助, 應該贏錢的空間會多咗容易咗, 以我為例, vba program 同python program 幾乎唔洗自己寫咁濟, 感覺輕鬆咗好多了.

 

程式有價

上星期報讀了一個網上的 free promotion course, 聲稱可自動化使用 Python 採集賽馬的大數據...

能夠在賽道上找到同道, 固之然非常欣喜期待, 一收工即回家準備...

公司是一群年青人初創企業, 其實很欣賞他們的熱誠, 但 IT 有餘, 可惜賽馬知識稍嫌不足...

找的資料, 只有 display odds, 沒有 win will pay, 對我這些是要 MLR、又要計 Q、T、大彩池的, 不怎麼吸引...

最後列出 course fee, 最貴的一個 course, 「驚喜優惠價」 6 萬大元. XD

學 python 取 display odds, 看 demo 取資料時的反應, 好像有點慢, load 成 30秒以上才load完

對比我現在只用 vba, 陳年老舊的 tools, load all odds(win will pay), dividend 只需 1 秒以下,  starter 11 場都只需 10 秒以下, result + time 11 場最多都係 5 秒, auto bet 30注只用 1 秒, 難道大家是在平行時空乎?

我不知是我走得太前, 還是這世界走得太後, 6 萬是一個什麼數字? 如我有一佰個 followers 報讀, 已收 600萬了.

純粹好奇想問, 如我以上述資料能耐, 你肯用多少錢來買? 開個價嚟. XD

獨立辦公室

搬入獨立辦公室後, 經歷了70多小時的奮鬥, 完成了兩個任務, 進入了另一個階段......

近期 Public R-square

整理了最近的 public R-square 資料，記錄一下，有什麼啟示呢? uh......

夢想

這一、兩年來的日子，日間的工作非常忙碌，加上社會運動，武漢肺炎，無論時間、心情、家庭需要都非常影响在賽道上的奮鬥，以至砌模型的進度都受阻...。上星期終於的起心肝，租了一個獨立辦公室，以便專心奮鬥。

雖然只是一間60方呎的無窗辦公室，屬於服務式辦公室，勝在方便，傢俱、寬頻、秘書服務及各樣設備一應俱全，回家亦只需10分鐘路程，日間放工後可在此繼續奮鬥幾個小時。

今天夜馬，更可享受無人騷擾，專心工作的環境，感覺真的好棒啊。

周星馳有一句對白，宜家成為咗名言：「人如果沒有夢想，同條鹹魚有什麼分別？」，我興幸我尚有夢想，重未洗做鹹魚住，希望有一日，我呢個夢想會成真。

你會為你的夢想奮鬥嗎，還只是停留在「想」的階段？

冇馬跑嘅日子, 真係冇哂動力

上季煞科後, 滿腦子都是怎樣改進model的點子, 譬如optimize計算period啦, 極端data handling啦, 時間同段速重新計算啦...... 等等, 結果係, 同上年一樣, 整個暑假什麼都冇做過, 連開鑼日, 個年度賽期表都未入, 搞到data同odds都差D load唔到, 所以呢兩個賽日都未出擊. 睇嚟今季想贏錢嘅話真係要勤力D.

Walk Forward 的重要性

過往做過不同的strategy, 經常在backtest period用原data自high, 結果都是自食其果.
如今MLR model已有63個factors, 數據真係好靚, 不過一walk forward test 就出事. 睇嚟呢個 model要有排煲先至成事.