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主题:【原创】说说我的交易学习过程 -- ustcome

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家园 这种自动化交易很难实现。

市场上的趋势、支撑和压力虽然从原理上说是群体漫步现象的反映,但是如果用程序来识别和模拟,这就太困难了。当然,可以通过读取K线的数据来进行各种计算,但是前面也说了,K线本身就有缺陷,K线的数据也有高质量和低质量之分,即使得到的是完美的价格数据,要模拟行情变化时不同人群的感受也太难了。我在读书期间做的做的就是人工智能里的机器学习方面的东西,感觉要实现这样的要求,还是太难。

家园 谢谢,我也是觉得海龟有些地方不明白

后来就没有用了。向你学习,复盘很重要。

家园 不需要做到完全模拟人的行为模式的程序化

完全模拟人的行为模式显然也是不可能的。而且即使能让机器完全模拟人的行为模式也未必有啥用,因为人的水平未必就高,如果人的水平本身很高,还要计算机辅助干嘛,直接交易赚钱呗。

计算机相比人的优势不是更智能,而是更高效,可以进行概率上的统计,所以不需要特别细致的数据,只要能大致区分不同的交易情况就行了,那种逐笔逐笔的真没必要,我觉得有5分钟数据足矣。

家园 不产生决策应该不涉及机器学习部分吧

有点像玩牌时的帮你记牌,推测别人有什么牌的系统

家园 你提的那些书我都看过

呵呵,那些书不错。我都在市场上折腾好久才看这些书的。

家园 仔细看了贴,发现兄弟没干两年啊

却领悟这么多了,让我等老股民汗颜啊。

猜想未来最大的收获,可能来自于较大资金操作时如何保持一如既往的冷静与理智,最终得到心态上的沉淀。

呵呵,只是猜。

请您继续多发文,共同进步。

家园 剥头皮对于没有条件的交易者来说不可能

光是费用一项就吃死了。就是专业日线公司,费用也往往是盈利的大头,我这里基本上1000股/一刀的样子。

家园 我不知道国内有没有ECN的概念

因为在大智慧的免费level 2上,只能看到几档数据,但是看不到该档数据更加详细的分化,所以不清楚国内股市用不用ECN,但是想来应该是用的。

家园 我的确是个新手加散户

再加上我主要做中线和长线,交易次数也很少,因此我很重视复盘。

公子兄您过誉了,实际上领悟和执行还是两回事。所以我才在一段时间内迷恋于自动交易。理智和心态肯定是交易时排第一位的。我觉得自己的交易思想没有成熟前,拿大量资金和市场较劲是不科学的。记不得哪本交易书籍说过了:头破血流总比伤筋动骨好。小额资金反复的训练将有助于帮助我们理解和敬畏这个市场。不过这样也有个弊端,毕竟小笔资金和大笔资金在仓位和资金管理上还是有很大差别的。

家园 很有水准,能介绍一下你的复盘方法?河里有位兄弟最近也强调

复盘非常重要。看了一些网上搜索的文章,还是不得要领。谢谢!

家园 复盘我是结合了我的交易方法来进行的

不论是股票还是外汇,基本的表现都是价格围绕价值上下波动。我的复盘方法也是围绕这个来进行的。以股票为例,对于其价值的分析可以划分为基本面分析和技术分析。基本面分析比较复杂,一句两句说不清楚,不过在价值评估这块,不能不承认,老美写的很多书都是经典。我比较推荐以下几本书:《现金流量与证券分析》、《股市真规则》、《价值评估公司价值的衡量与管理》。

关于技术分析的价值分析,我采用的是最简单的均线方法。在实际的交易中,我一般采用EMA22来定位股票的价值。从原理上说,当然是在价值低估时被买入,在高估时卖出。复盘也是从这里着手,我会用凯尔特通道这个指标来明确我所做波段交易的空间。比如说一个股票,我想抓住一个波段来交易,那么在交易结束后,我会根据凯尔特通道算出这个高点和低点的差值。假设为10个点,那么我会评估我这次交易抓住了几个点。如果达到我想要的盈利效果,那么我会问自己原因是什么?指标的参数设置?没有完全按照理念交易?

等等。

这也就是举个例子,希望你能举一反三。

家园 我就是一个散财童子,不能举例子,顶多只能举一个栗子。
家园 数据误差

偶在淘宝上买的向前复权日K线数据,这几天在学习MATLAB。以前用EXCEL做测试,一次只能测一支股票的历史数据,不能几百支一起做统计。公式写得我烦!每次换股票,虽然只要把数据拷进拷出,也很烦!有了什么想法,仅仅测试了几支股票,说实话是不够的。

但是数据好象是有误差的。

以600000浦发为例,同花顺向前复权,历史最高值是25.88,最低值是1.75。但是买来的数据里,最高值是25.67,最低值是2.01。

我不知是复权公式的问题,还是复权时自动把小数点后第三位给吃掉了。下一次复权就以两位小数的价格为基准复权,所以形成了误差然后误差越积越大。我也不知是同花顺有问题,还是我买的数据有问题……

家园 【商榷】这位同学没有好好读ustcome的帖子啊

他说的是质疑缠论的一些观点,并没有质疑缠论啊。您这一贴回得让人对您的“小成”也不由担心起来。股海中人,戒骄戒躁啊

家园 缠论里有一章已经给出可以编程的算法了
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