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本文目录

  1. 个人做量化交易靠谱吗
  2. 做量化交易软件需要证券资质吗
  3. 量化机器人app哪个好
  4. 想学量化投资,但是不知道这个靠不靠谱

个人做量化交易靠谱吗

量化交易才是王道,

个人也可以量化交易,

看看中外成功者的特征吧

先来看看难赚钱的原因:

期货交易半年实盘大赛,通常仅20%的人盈利,但这盈利中人绝大部分也不是必然性的盈利,即所谓的"生存者偏差"导致,当时间放到一年来看,能盈利的从数量级上看仅占0.2*0.2=0.04,即仅4%的人能盈利,当时间放到5年来看,能盈利的人不到千分之一了。一年期的全国大赛,收益排名前100名中仅20%的人能说得上稳定盈利,稳定盈利非常难。

实际上,股票市场上也类似于上面情况,只是略好一些,所谓的7:2:1那只是指一年期的结算。

做长线是否能赚钱?这类交易样本数太少,仅仅看近5年的盈亏,也难以判断您的策略好坏。

股市与期货,涉及到海量数据,数学处理数据有天生的优势。

当今世界,大数据分析与人工智能兴起,数学模型成为其核心,量化交易大量使用上述技术,属于指标的技术分析范畴,且巳是对冲基金的主流交易模式,美国数学家西蒙斯是其典范。

10多年前,全球对冲基金管理规模前10名中,仅最后一名为量化交易,而今前10名中有7名为量化交易,前6名均为量化交易,美国一流数学家西蒙斯,其组建的文艺复兴公司是前四名。

即使是巴菲特,实际上其数学思维能力也非常强悍。

当今中国,万得评选中国私募基金前三强,他们是"九坤、明汯、幻方",这三家公司正好均为量化交易私募基金,这绝非偶然。

量化交易就是用指标的交易,即建立数学模型,回测历史数据不错,才能实盘交易,连历史数据上都不能过关,那么失败是大概率的事情。主观交易成功的难度,是量化交易的10倍,量化交易更可靠。

结论:炒股的最高境界是"量化交易的稳定盈利模式,盈利年化超过10%,达20%以上更好,风控的最大回撤控制优秀,策略的资金容量也很重要"。

巴菲特的年化收益率是21%左右。

个人投资者,数学建模与计算机编程还行,尽量量化交易为好。

量化交易才是王道。

附录一:

真正厉害的人去做私募基金了,

巴菲特也做私募,私募基金是个平台,能更好的发挥个人能力与团队综合实力,私募基金品牌更是价值连城,真正有实力的人应该走向阳光私募,除非交易策略有重大缺陷或非法等问题,怕见阳光。私募“九坤、幻方、明汯”,万得评选其为中国私募基金前三强,他们均为量化私募基金,这类才是真正的王者。

这一行不是靠口说,而是看公开的实盘资金曲线,交易方式还必须合法合规,资金规模还必须比较大。没有公开实盘业绩的,谈论它没有意义。

1、巴菲特:身后有银行保险资金支持,后备金庞大,他本人还间接参与上市公司管理,普通人难学巴菲特。

2、徐翔:管理小资金的短线交易不错,当资金规模较大时,采用了内幕交易,导致最终失败,可惜!不少人采用坐庄的模式,这类方式违法,证监会罚款厉害,存在很大的不确定性。

3、林园、但斌:大蓝筹股长线持有,可稳定的赚取通货膨胀带来的收益。但资金曲线最大回撤高达-60%,普通人受不了,难有耐心。

4、赵老哥:追涨停,追热门股,没有公开的资金曲线,是否违法不知,口传很厉害。但短线交易的资金规模很有限,做自营盘可以,做大资金、大基金很难。

5、实盘大赛:这一行的资金曲线至少要一轮牛熊周期的,短短一年的没有任何说服力,私募基金排行榜有大量的案例,年度盈利冠军最后亏损累累。稳定盈利才是关键,每年的排行榜前100名中80%的选手不可靠。

6、景林:私募基金,管理1000亿规模,价值投资,小的择时不做,要做大择时,股灾中的回撒只有通常基金的50%,做的不错。

7、九坤、幻方、明汯:量化私募基金,这类才是真正的王者。

“王者”均有稳定盈利的交易系统,这是与普通人的根本区别。

什么叫稳定盈利系统?下面谈谈稳定盈利系统。

A、评分系统

实盘资金曲线不到三年的,无论盈利多少,从专业的角度看,我们无法判断策略水平,因统计样本数不够。对于资金曲线与策略,专业角度评分如下:A=(年均收益-8)/最大回撤,当分子为负数时,分母取1来计算,比如年均收益20%,历史最大回撤10%,则策略评分A=(20-8)/10=1.2分,须至少三年以上的实盘连续资金曲线,最好有一轮牛熊周期的。

B、稳定盈利系统

实盘按上面要求评分要为正,评分超过0.8更好,理论回测资金曲线至少5年,实盘至少连续三年,形成8年的资金曲线,策略跨品种、跨周期均有效,交易信号样本数超过500.

资金曲线评分:(私募排排网数据)

明汯各个产品评分:

产品号年均收益评分

1、59(260/4.4-8)/30=1.7

2、31(122/4-8)/4.7=4.89

3、27(94/3.5-8)/16=1.19

4、22.5(90/4-8)/20=0.73

5、18(54/3-8)/24=0.42

6、15(53/3.5-8)/21=0.34

8、21(42/2-8)/5.4=2.4

10、18(33/1.8-8)/23=0.45

3、稳定盈利难度很高

稳定盈利难度很高,每年基金排行榜前30名中也仅有6名左右能真正稳定盈利,占比20%左右,即使是私募基金行业,90%的公司最终生存不下去,也是仅有少数公司能生存。所谓的“7:2:1”是指一年期结算,而非五年、10年期结算。

量化交易有更好的盈利稳定性,不少人认为“目前全球顶尖的投资人士,好象没有一个单凭技术分析而在投资市场获得巨大的成功,真实情况是:西蒙斯的量化交易就是单凭技术分析成为大师的,美国的量化交易已达市场交易量的50%,量化交易的本质就是技术分析的交易,就是指标分析的交易,很多量化交易是全自动的机器交易,人工不干涉,避免了人性的弱点。半量化交易也是一种好模式。

主观交易,交易逻辑难以保持一致性,即交易模式难复制,从而交易效果难保证。

普通人做价值投资比较好,但要注意长线交易股票,您的交易样本数很少,要证明您已掌握这种方法,很难证明,这不是用简单的盈利多少能证明的,证明须符合统计学要求。而做中线大波段,样本数就够,而做中线通常就涉及到技术分析了。

玩期货与玩股票都非常难,外汇更难。

股票与期货投资最难的就是知行合一,

原因:

1、市场存在大量的随机现象,概率处处存在。

2、在这种随机市场中,您所总结的规律也存在较大的不确定性。

3、由于不确定性大量存在,您的所谓的“知”您自己也对它信心不足。

4、由于您潜意识对自己的“知”没有把握,所以在行动上自然有较多的顾虑,“知行合一”的问题由此产生。

结论:股市与期货中您“知行难合一”的主因是“您的知不可靠”,即市场中的“知”比“行”难的多。想改善“知行合一”就必须大大的加强您的“知”,做到真正的知。

附录二:

看看下面的问题有利于理解交易问题:

索罗斯所说的“判断对错并不重要“,怎样理解?

其实就是"胜率与盈亏比"的关系问题,

胜率低并不一定最后一定失败,胜率高也并不一定最后能胜出。做量化交易的人更易理解这个问题,胜率40%且盈亏比为3的策略就是非常优秀的策略了,这里要注意交易信号样本数必须符合统计学要求,很少有人能达到这个标准。

交易要注意下列问题:

1、指标很重要

2、大盘分析很重要

3、尽量量化市场

4、左侧交易必死

5、中线组合持仓交易才是王道

6、仓位管理的本质是择时,属于技术范畴。

7、指标有几十万个,肯定有好坏之分。

8、没有强大的技术,谈心态那只是空谈。

9、指标延迟不是问题,本就做右侧交易,怎样解读才是关键。

10、交易信号样本数太少的策略,没有统计学意义。

11、量化交易的本质就是指标的交易体系。

12、主观交易成功的难度是量化交易的10倍以上。

13、绝大多数人并不知道自己的真实交易水平。

14、"知行不合一"的根本原因是:"知"严重不足。

15、全球对冲基金规模最大的前10名有7位是量化交易,前6名均为量化交易。

无法量化的交易策略,很难搞清楚策略是否能稳定盈利,其结局大概率是一场悲剧。

绝大多数交易员的结局是悲惨的。

附录三:

大盘全市场大数据量化分析

用于总体仓位管理与系统择时分析。

做量化交易软件需要证券资质吗

需要。因为量化交易软件需要接入证券交易所的交易接口,进行实时交易操作,所以需要相应的证券资质才能合法运营。同时,也需要遵守相关监管规定和法律法规。

量化机器人app哪个好

股票量化交易机器人好。首先我们要理解量化交易已经发展了几十年了,随着时间与科学技术的不断进步,量化交易机器人从诞生到现在自然也延伸出了许多的分支。有做期货量化交易的机器人,也有做比特币量化交易的机器人,同样也有做股票量化交易的机器人。

想学量化投资,但是不知道这个靠不靠谱

量化投资是金融投资的一个发展趋势,在国外比较成熟,但量化投资难度非常大,投入也相当大,对团队整体要求较高,毫不夸张地说,如果能开发出一套能够稳定赢利的量化模型就等于拥有了一台印钞机,但遗憾的是,在世界范围内能够稳定赢利的就只有那么几家,其中具有代表性的就是西蒙斯团队,而市场更多的量化模型则是不能稳定赢利的模型,特别是目前市场上推广的,有的会拿出非常漂亮的资金曲线,但遗憾的是,基本上都不能赢利,因为曲线都是回测的历史,或者某一阶段刚好合适,走出来的曲线就非常漂亮!

因此,要利用量化投资达到稳定赢利难度较大。如果你想学习量化投资,建议还是先从手工交易开始!其中重中之重就是要学会判断趋势,趋势波动范围等等!因为基本上所有的量化模型都是围绕这些要素来设计的,我的结论是,一个手工交易能稳定赢利的人设计出来的量化模型,才可能达到稳定赢利!因此,在手工交易不能够赢利之前研究学习量化交易是不大靠谱的!

关于专家建议软件功能量化的内容到此结束,希望对大家有所帮助。

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