趋势第一“君子不立危墙之下”空头中就逢高放空,绝不做多;多头就逢低做多,绝不做空;如果判断为横盘震荡,就高抛低吸。遭受损失时候,切忌赌徒式加码,以谋求摊低成本,应立即止损,从新找点位进场,避免更多的筹码卷入逆势操作,遭受更大损失。永不对冲、锁仓,这样的操作等于更多的占用了资金。仓位大行情重仓,小行情轻仓,无行情就观望。宁可放弃机会少操作,也要把风险控制在最小。期货市场可以天天看,但绝对不能天天做,避免你支付的手续费超过你的赢利。期货交易不要考虑效率,不要去设定每月赢利目标,期货交易是纪律的考场,不是效率的竞赛场。每笔交易必须挂上止损。在大行情中止损点位需要放大两倍,以防在午盘中突然一波洗盘失去
一方面是硬能力。比如你的数学能力,编程能力,财务分析能力,无论你是做基本面分析,还是做投资交易,这些都是必须的。另一方面是软能力。比如你拉资源的能力,提前获取消息的能力,对政策的判断能力,这决定了你能把投资交易做到什么程度。金融行业就是跟钱打交道的行业,每天开张都是在干两件事,从哪拉来钱,把钱投到哪去,如果你能拉来不错的资源,并且能提早获取到重要消息,那么你就能赚上钱了。第二种能力不是每个人都能有的,第二种能力是实打实的能力,靠修行可以得来的。听起来有些枯燥?其实背后的逻辑很简单。投资这个玩意就是个反人性的东西,人类从远古时期就养成了一个落袋为安的心里预期。但在投资的过程中眼前的损失或者盈利并
随着计算机技术的发展,机器可以计算东西更多了,处理更大量的数据,比如传统只能看到价格数据,财务数据,现在,我们可以通过NLP去抓取社交媒体中的信息、语言信息,能够通过卫星图像识别获取生产数据、开工率、运营数据,可以通过GPU做广泛的计算。计算机技术对于大数据的计算能力,绝对不仅仅在于数据的计算量的增加,而且也是数据维度的增加,和数据处理方法的增加,这些都是未来只有电脑可以做的,而人脑做不到的部分。随着算力的增加,很多时候,现在的量化都是通过超大量数据运算的基础上的,破解策略的能力大家都在提鞥。有一个现象是,过去有时候量化交易员还愿意出来聊一聊,说说策略逻辑,只要参数不告诉你就行,现在只要有逻辑
人们很容易把量化交易和技术分析联系在一起,确实,技术分析中会使用很多的量化指标,量化交易中也会用到一些我们常用的技术指标。而且,相当一部分的量化交易策略和技术分析一样,几乎都是依赖于对价格、成交额等交易信息的分析。不过,量化交易与技术分析还是有所区别的。首先,一些技术分析方法很难被量化。比如,图形分析是技术分析的一个重要部分,可是,一些图形很难被量化定义,比如波浪,这些技术分析手段就无法应用在量化交易中。其次,量化交易并不仅限于技术分析所涉及的交易信息。基本面的信息数据,如收入、利润、购并等公司基本面信息,以及利率、通胀等宏观基本面信息,都可能被量化交易策略所参考。因此,量化交易和技术分析的关