我用的纷歧定是好战略,但必定是挣钱的战略!
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我用的纷歧定是好战略,但必定是挣钱的战略!

最新高手视频! 七禾网 时刻:2018-08-07 18:18:12 来历:七禾网

七禾网注:嘉宾答复仅代表其自己观念,不代表七禾网的观念及引荐。金融出资危险丛生,愿七禾网用户理性慎重。



魏铭三

结业于浙江大学计算机&人工智能研讨所,致力于将人工智能与金融智能买卖范畴相结合。曾任职于央行部属我国外汇买卖中心暨全国银行间同业拆借中心, 后投身于阳光私募职业,将人工智能与机器学习的办法带入金融商场进行试验,在机器学习结构下完成了上百套彻底智能化的买卖模型,覆盖了从国内明升体育88、明升备用网址以及全球商场的买卖模型,均取得了高夏普与高危险收益比报答。


精彩观念

我看了十分多的书,总结下来根本上是说,你要拟定一个买卖方案,然后照着这个买卖方案去履行。

假如咱们的程序化战略永远都是不更新的,永远都是那套旧的思想理念,仅仅改动参数的话,那程序化买卖肯定是越来越难做的,由于这个商场跟着参加者水平的进步,商场全体也在进步。

有许多重复劳动型的职位,其实逐步也在被社会挑选,这也是人工智能在社会上面多种职业的一个体现,那自然而然,金融职业其实也面临着这样的一个迭代的进程,重复性的、可代替性的职位就会被人工智能所代替。

咱们现已做到把图像识其他技能用在K线上面,它很快地就能从这些K线的组合里边去找出可以有胜率的一些组合,大约也便是几分钟的时刻可以找出十几种、几百种有用的这种K线的组合。

明升体育88上面的战略,咱们就会涉及到根本面和场外的一些数据,还有一些事情驱动的战略去做,明升备用网址和数字钱银的话,咱们就纯从量价上面去考虑,就放在咱们机器学习和人工智能的结构下面去进行学习和买卖。

之所以咱们会用程序化这种办法,便是由于它履行力强,假如你把它关掉或许手艺干涉的话,那又会变成手艺片面买卖的一部分,就发挥不了它履行力的长处。

挣钱的战略咱们会给它更多的资金,假如是亏钱的话咱们会把它的仓位减下来,乃至最终挑选掉,所以本质上便是赢冲输缩、挣钱多赚。

高频要害不在于买卖战略的思路,而在于你的履行,其实大部分时刻咱们不是在研讨战略,都在处理体系发单的时分并发性还有对货台、线路的了解、机房的安置,还有便是怎样使用操作体系的一些比较奇妙的当地去进步速度,而且让这些战略或许订单不会乱掉,还有IT部队的培育

不是寻求战略的换和不换,而寻求的是一种可以在大多数行情里边都能安稳的这样一些战略,找到这样的战略是要点。

假如这个战略是安稳性的,那么可以放到咱们实盘的战略池里边,它挣钱了那咱们会持续加仓,假如亏钱了咱们会减仓,假如它亏到必定程度,咱们直接会把它停掉不做,让它持续做模仿盘。

不是说量化买卖把片面的买卖者挑选了,而是说挑选了那种办法,转变为一种新的办法,便是人会更多地使用模型或许数据去剖析,这个剖析有或许是剖析完了计算机去履行,也有或许是计算机供应给人一种辅佐的东西,然后人来追寻、判别,我以为是这样的一个办法。


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七禾网1、魏总您好,感谢您和七禾网进行深化对话。您做明升备用网址已有8年时刻,其时是怎样的机缘巧合使您进入到明升备用网址商场傍边?


魏铭三:说来也比较巧,我在校园的时分自己也炒明升体育88,其时自己在校园倒腾一些小生意就有些闲钱,就想着去做点其他事,就想到炒明升体育88。一开端我首要是自己瞎做,瞎做肯定会亏钱,亏了之后,由于我是学计算机的,我去旁听一些金融系的课程,教师引荐了一些书,我其时看了十分多的书,总结下来根本上是说,你要拟定一个买卖方案,然后照着这个买卖方案去履行。根本上一切书都是讲这个,还有些书就无非讲一些细节,告知你买卖方案该怎样拟定。其时觉得这样做功率比较低,由于我是学计算机的,就测验在EXCEL开发一些在某个价位进或许出的这种办法。后来到大四的时分开端选课题要做结业论文,有个教师的课题叫明升备用网址商场买卖战略的完成,这就特别符合自己想要了解的东西,就报了那个教师的论文课题。最开端触摸程序化,便是经过论文的办法,其时我的结业论文便是用程序化办法去完成明升备用网址商场的海龟买卖规则,所以从那个时分起就触摸到了程序化买卖,其时程序化买卖只能用在明升备用网址上面,自然而然就进入了明升备用网址商场。



七禾网2、您在大学时就开端研讨程序化买卖,为什么您一开端就选择程序化买卖而不是片面买卖?


魏铭三:我一开端便是瞎做,便是没规矩地做,那时分分不清楚什么是片面买卖、什么是量化买卖,后来意识到不管任何的买卖规则,根本上都说到一句话,便是方案你的买卖,买卖你的方案,后来对买卖、商场、东西、种类等有更深的知道之后,知道有片面买卖、程序化买卖之分。我是学计算机专业的,了解了这些状况之后,我就以为程序化买卖最能体现出之前的那句话——方案你的买卖,买卖你的方案,而且可以把它履行下去,我就觉得程序化买卖是最适合自己的。



七禾网3、在您做明升备用网址买卖的这8年中,从程序化买卖的视点来看,您以为商场有哪些改动?是否感到程序化越来越难做?


魏铭三:我先答复第二个问题,便是程序化是不是越来越难做。这儿就分红两方面,第一个方面,假如咱们的程序化战略永远都是不更新的,永远都是那套旧的思想理念,仅仅改动参数的话,那程序化买卖肯定是越来越难做的,由于这个商场跟着参加者水平的进步,商场全体也在进步,所以程序化战略自身假如是不更新、不迭代,仍是老一套的话,那就会越来越难做。回过头来我再想,其实8年是一个比较长的周期了,在这么长的周期里边,商场自己进化的速度也是十分快的,不光是商场参加者自身,从监管方针的视点来看,监管的风格改动都相当大。我举个最简略的比方,做程序化规划会比较细,假如你要平仓的话,你要去选平昨仍是平今的指令,最初为什么要区别?由于曾经平今是不必手续费的,是鼓舞你多买卖的,但现在平今反而手续费是十分贵的,咱们要用锁仓的办法去躲避这个手续费。那这8年间,监管的思想从曾经的鼓舞买卖、多买卖,变成了不鼓舞你多买卖,想让买卖不那么活泼,就从这个层面来讲,这8年的商场改动都十分大,进而对程序化的影响就会十分大,那当然是会越来越难做,这是第一点。


第二点的话从商场参加者的视点来讲,8年前,2010年的时分做程序化的人还不是那么多,而且程序化关于咱们来说仍是一个比较起步的阶段,不管评论的内容的等级层次,仍是参加者的专业度水平,包括私募里边量化私募的占比,都不是特别高,也便是说那个时分是一个粗野、比较粗豪的商场,那个时分大部分种类动摇都还比较大。然后后边阅历了几个阶段,第一个阶段我以为是百家争鸣的,许多种类都有自己的行情,螺纹钢、农产品都会有部分的行情。到2014年,大部分做程序化的人转型去做股指了,那个时分股指的买卖量大约占了整个明升备用网址商场的80%。再到现在,股指被约束了之后,产品上面就变成了部分的一小部分行情,这上面改动也是十分大的。而且现在参加者除了许多国内本乡的比较优异的量化买卖者外,还有国外十分有名的公司也到国内来进行买卖,现在咱们国家也欢迎这些优异的m88.com进来,所以参加者的结构改动也相当大,这个商场和之前是有很大不同的。



七禾网4、您从浙江大学人工智能研讨所结业,关于人工智能在明升备用网址买卖中的使用您怎样看?未来或许人工智能在明升备用网址买卖中的使用会越来越广泛和深化,您以为这对程序化买卖来说是否会形成比较大的冲击和应战,程序化买卖是否会越来越难挣钱?


魏铭三:我其时师从金小刚教授,金小刚教授在人工智能上面仍是比较有建树的,我跟着他学了不少东西。至于人工智能在明升备用网址上面的使用,我觉得关于咱们团队来说仍是一个东西,这个东西我信任今后不光是在明升备用网址职业,在任何职业它必定都会遍及开来,而且会实践地去代替一些人的作业。我举个最简略的比方,我2012年的时分就在杭州创业做了一个财物办理公司,那个时分咱们仍是比较传统的,会招聘一些战略师,要求他依据咱们的一些买卖主意,把它完成出来,也有或许是他自己发现了一些办法,或许跟一些片面的买卖员聊,然后把一些可以量化的办法写出来,曾经都是这姿态的。后来,咱们在2015年就自己搭了一个人工智能的结构,到现在咱们的团队构成就再也没有战略师这样的职位,咱们现在更多的都是算法工程师,还有数据剖析师,根本上就这两个职位了。咱们这个结构建立起来今后,团队里边就把战略师这样一个职位挑选了,除了跟买卖相关的,现在有许多重复劳动型的职位,其实逐步也在被社会挑选,这也是人工智能在社会上面多种职业的一个体现,那自然而然,金融职业其实也面临着这样的一个迭代的进程,重复性的、可代替性的职位就会被人工智能所代替。


至于未来人工智能在明升备用网址上面会不会对程序化形成一个比较大的冲击,假如说这个程序化买卖指的是狭义的,就像战略师,咱们自己去总结一些规则,然后把它开发出来,那我觉得肯定会挑选他们,咱们自己内部现已挑选了,关于整个商场来说,像这种还要自己去开发战略的,永远是会被挑选的,由于咱们的算法可以做到很快地去总结出这些数据里边暗含的规则 ,把它寻觅出来,这会比人总结和寻觅功率高十分多倍。在我看来,做买卖无非都是从前史的,或许曾经的阅历里边去总结规则,找出一些胜率比较高的买卖办法,不管是咱们曾经总结的像传统的K线战法,或许是一些目标的运用,这些都是曾经的人总结的买卖阅历,可是他们花了这么多年,十年、二十年出了一些经典的书本,比方《日本蜡烛图战法》,这些都很经典。咱们现已做到把图像识其他技能用在K线上面,它很快地就能从这些K线的组合里边去找出可以有胜率的一些组合,大约也便是几分钟的时刻可以找出十几种、几百种有用的这种K线的组合。这样的话,关于传统的写一个战略还要这么久,还要模仿再盯梢,现在几分钟就能搞定,然后就可以上模仿或许实盘,所以这种速度是不能比的,那这关于程序化买卖来说冲击是十分大的,可是咱们做完这些模型之后,依然也会照着模型去履行,所以从泛程序化来讲,人工智能自身便是泛程序化的一部分,挑选的会是那种传统的、人工开发的这些类型的程序化买卖。



七禾网5、据咱们了解,您现已在用机器学习的办法生成战略、进行实盘买卖,可是有的人以为,这种办法背面没有买卖逻辑支撑,这样的战略有用性待考证,对此您怎样看?


魏铭三:的确会有许多人辩驳,机器学习、人工智能这些是不是会过拟合,其实反过来想,这评论的不是人工智能有没有逻辑支撑,而是过拟合的一个问题。不管是人工智能、机器学习去做模型,仍是人去做模型,都会遇到一个过拟合的问题,人做一些简略的模型,他假如用了十分许多的参数,然后去优化,不是人工智能做出来的,但相同面临着过拟合的这样一个问题。还有一点,所谓的买卖逻辑支撑这个问题,之前咱们组成结构的时分也问过自己,它背面有没有逻辑支撑?这上面会不会在今后不可以挣钱,而仅仅在学习的练习样本上能赚到钱?咱们也思考过这些问题。后来有一个比方给了咱们比较大的决心,一个国外的m88.com司理叫伍德瑞夫,他有个自己的出资公司叫QIM,QIM从2003年今后就开端发行产品,揭露地对外展现,这个公司有个风趣的当地,它总共只要30名职工,其间29个都是和战略没有关系的行政、财政这种功能性运作、行政性运作的职位,只要一个战略师,便是伍德瑞夫这个创始人自身。他们办理了30亿美金的财富,但战略师只要他一个,那他怎样做到呢?后来他在2015年接受了采访揭露说了,他便是用机器学习和人工智能的办法去制造他的买卖战略,用他的机器学习的算法,每分钟就能找到上百个有用的模型或许办法,那这样的话他其实从不计其数个模型里边,挑出他以为可以挣钱的几千个模型,然后就来办理他的30亿美金财物。他做CTA战略,简直每一年都跑赢全球商场的产品指数,自从2008年今后标普现已翻倍了,他依然是跑赢了标普。所以这上面证明了借用机器学习这样的算法是可以的,而且他说只用到了量价的数据,没有用到其他任何东西,纯从机器学习的规则去发掘,可是最要点的不是说背面有没有买卖逻辑,他以为最重要的是找到一个衡量战略在之后依然可以挣钱,也便是衡量这个战略安稳性的办法,是最重要的,由于他以为人的了解才干是有限的,所以有些买卖逻辑人无法了解,可是不能以为它不存在,他甘愿用机器学习找出上万个这种看似是有猜测才干的模型,然后用比较严厉的选择办法去选出具有安稳性的几千个,也不肯意在有限的逻辑里边去找那十几个模型。其实咱们后边从实战的根底来看,尽管咱们的模型的确也都是纯从量价数据用机器学习和人工智能的办法去找寻这些数据背面的规则,它们纷歧定要有逻辑支撑,可是从成果的体现来看的话,它仍是比较有用的,最首要仍是衡量安稳性的办法,这点咱们和伍德瑞夫的理念根本上是相同的,这点是比较重要的。



七禾网6、您明升体育88、表里盘明升备用网址、数字钱银都参加过,您是否首要都是以量化的办法参加?不同商场之间所用的量化办法有何不同?


魏铭三:不管明升体育88、明升备用网址仍是数字钱银,咱们分红两种,一种是涉及到根本面维度的数据,一种是只用到量价数据的战略。明升体育88的话咱们一部分的量化战略,仍是会去进行一些根本面因子的建模,当然会把因子分红比较详尽的类别,比方盈余才干或许安稳度等这些场外的、非财报的数据,一些场外的数据都拿来进行建模,然后去进行剖析。由于明升体育88实在是太多了,当然数字钱银现在也许多,可是咱们只会做干流的一些数字钱银,而非一些比较小种类的代币,假如纯从干流的数字钱银以及明升备用网址种类来看,仍是比较少数的,明升体育88的话由于它太多了,特别是像现在新股又特别多,假如纯从量价上面考虑的话,就比较难去做挑选。所以明升体育88上面的战略,咱们就会涉及到根本面和场外的一些数据,还有一些事情驱动的战略去做,明升备用网址和数字钱银的话,咱们就纯从量价上面去考虑,就放在咱们机器学习和人工智能的结构下面去进行学习和买卖。所以这上面的话,咱们倒不是从种类来分类,而是从用到的数据去做分类,咱们现在还没有找到一个十分好的、有用的办法去把根本面和场外的数据整合到咱们人工智能这结构里边,当然咱们会朝这个方向走,假如完成了的话,咱们的数据维度就会扩展得十分大,有或许咱们明升备用网址也会用到根本面的东西,由于咱们只要把这个结构整合起来,关于这个模型来说,它便是数据罢了,然后它就能从这个多维度里边去寻觅规则出来。



职责编辑:傅旭鹏
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