成长为投资高手需要具备什么样的特质?

高超的技术分析能力

独到的价值分析能力

全面的基本面分析构建能力

抑或是三者的综合?……

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其实想成为投资高手,技术分析价值分析基本面分析能力,都是不可或缺的。但这并不说只要具备了这三种技能,就能成为投资高手。市场中有太多的人通读了艾略特、江恩等技术大家的理论、技术分析十分牛逼;也有很多人对经济大局的掌握程度不亚于一个经济学家;更有很多市场参与者都是自己开公司的、深刻了解该如何估量一家公司的价值的…

但是他们在这个市场中往往都不是常胜将军,甚至在市场中屡战屡败,最终赔上半辈子的积蓄、心灰意冷的离开这个市场。

很多人并不缺在这个市场中活下去的拼杀技能,但却败给了市场,败给了人性

查理·芒格曾经提到:“人类常见的灾难全都毫无创意,要是知道我会死在哪里,那我将永远不去那个地方。”

但我们也知道做投资决策的时候往往是感性冲动的。也就是大家常说的:你说的我都知道,但是我做不到…

那么是否需要花10年、20年来克服人性?这个…其实是挺摧残人的…

量化交易就可以很好帮我们克服人性的弱点。

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Q1:什么是量化交易?

量化交易是指以数学模型替代人为的主观判断,然后利用计算机技术从庞大的历史数据中海选,海选出带有超额收益的多种大概率事件,注意是大概率事件,来制定交易策略,然后自动执行

极大地减少了投资者的情绪波动,避免在市场极度狂热或悲观的情况下做出非理性的一个投资决策。


Q2:相比于主观交易有哪些优势?

客观性,它替代了主观交易,客观看待市场

③以大数据为前提,遵循的是大数概率,也就是大数定律。在大量数据中寻找市场规律

没有感情,机器是不会有情绪波动的

④百分百执行的纪律性。该下单绝对不会犹豫,该出场就立即出场。永远都是在百分百执行你的交易规则。

数学模型,数学模型涵盖了你交易规则的方方面面,它具有一定的系统性在里面。 


Q3:量化交易就没有缺点吗?

我们知道,有光的地方一定有影子,任何事物都有缺点,量化交易的缺点正是来自于他的优点

缺少应变的灵活性,发生突发状况,没有应变能力

②基于数据的滞后性,交易规则都是以历史数据为前提,行情发生变化时无法感知

没有可塑性,它只能执行就既定的内容

量化交易模型的盈利能力取决于使用者的交易水平,它可以作为交易的辅助,但是你要时刻盯着它,修改它。

量化交易模型能减少我们看盘的压力,腾出更多的时间,学习也好、陪伴家人也好,这是它的一大优势。


Q4:量化交易策略有哪些类型?

策略的类型可以有不同纬度的划分

时间分为:日内策略和隔夜策略

周期分为:短线策略和长线策略

形态分为:震荡策略和趋势策略

频率分为:高频策略和低频策略

当然,具体交易的时候可以几个策略互相搭配使用~


Q5:零基础学起来会不会很难?

我们精心为大家准备了一期《量化训练营》

总共28节课,分为初级篇中级篇高级篇。专门针对零基础的入门者,让新手快速成为高手,最终目标是每一位学员都能够编写自己的量化系统。

课程的最后,每位朋友都可以得到课程使用过的策略源码。很多都是可以直接应用于实战的,包括股指、商品期货、日内以及隔夜策略等

一、讲师介绍

《魔方量化》专栏主讲人慕金龙:

十年交易经验

曾供职大型资产管理公司投研总监

擅长产业数据库搭建和CTA策略开发及交易管理

二、课程大纲


入门篇

1、为什么学习量化交易?

2、主流交易软件的实际操作

3、量化编程入门(一)

4、量化编程入门(二)

5、量化编程入门(三)

6、基础实战:双均线交易模型

7、基础实战:MACD区间交易模型

8、基础实战:止损止盈风控模块

9、入门篇学习总结


原价:399  上新价:199元

中级篇

接入门篇:

10、加减仓模型的编写

11、跨周期策略的编写

12、跨品种套利策略的编写

13、开发交易策略时踩过什么坑?

14、历史回测报告的评估解读

15、参数过度拟合的陷阱与调优的正确方法

16、如何降低投资组合的回撤

17、基础实战:止损、止盈风控模块

18、中级篇学习总结


原价:599    上新价:399元

高级篇

接中级篇:

19、黎明的曙光:阿隆交易策略

20、震荡趋势策略:经典的恒温器模型

21、模拟盈亏:闪灵交易策略

22、利用ATR编写自适应策略

23、基于波幅的自适应区间模型

24、自适应离场模型:布林强盗策略

25、基于参数计算:第二代自适应模型

26、基于AMA优化的MACD指标策略

27、股指隔夜周期策略

28、股指日内策略


原价:999   上新价:799元

三、限时福利

福利1

现购买初级篇+中级篇课程

即可领取200元优惠券

原价598元

现在仅需398元

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福利2

购买任意版本课程

58元

即可获取另一版本课程(文华/TB)

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