股票投资,技术分析真的能预测走势么?

海斯曼旅游人 2024-06-25 09:28:46
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**国内对股票算法技术的理解和应用大概相当于美国八十年代初七十年代末期的水平,差距非常大!美国人在研究高频交易的时候,**人连股市都没有!在证券算法科学上**还有非常远的路要走,在过去的五十年里伴随计算机技术的发展,计算机科学很早就被应用于股市的算法技术上。这些技术远远不是普通人理解的算出个什么固定走势,完全不是这样,如果你认为有什么技术可以算出一个准确的走势,那就不要白费心机了,美国人已经证明这完全不靠谱!这种技术是由多个子系统组成,算法本身不认为存在必然涨或跌的规律存在,通过计算各种交易指标在算法栈内寻找交易机会。这些算法栈比你想象的复杂得多,是一个证券公司机构的核心秘密。但是系统一定不会离线,而且也不去定义什么主观规则,完全根据数据形态进行触发。在理解这些东西之前你必须要理解高等概率、模糊算法、高等统计、数学建模这些知识。然后你必须理解计算机通信及算法分析科学,这些东西决定了你的系统是否能有效工作还是仅仅只是一个稍复杂的炒股系统完全谈不上什么量化交易。如果你打算做一个有真实效用的量化分析系统而不是一个稍好的炒股软件工具那么你必须具备以下能力:1、在过去十年里具备应用数学模型算法技术解决复杂问题的技术背景2、具备复杂软件系统架构能力,支撑自动化数据交互及多算法系统数据交互、计算、智能数据形态模式识别技术背景3、具备高并发协同计算技术背景4、理解证券交易的数据交互及交易算法过程5、具备数据挖掘及大数据分析能力并成功应用在至少一个商用数据算法系统中6、熟悉至少三种现代证券理论模型及指标系统模型7、理解证券服务器数据分发策略并熟练部署高效交易算力系统架构如果你根本不具备这些技术能力背景,还是干点别的事情去吧。至少指望通过计算机算法去炒股这个想法不切实际。如果你是程序员可以自己写一个简单的能够自己用的软件系统帮助自己炒股。但是如果指望软件给你挣钱就不现实了。如果只是因为你并不足够聪明就去评价计算机技术无法在股市中长期稳定获取收益那也完全不是事实!美国很多这样的大大小小的公司。美国人能沉下心来,很牛的人花上三五年时间做一个系统而非豪华版炒股软件,然后走上公司化运营道路。跟**情况有巨大差异,**人有能力的人不愿沉下心做事,一心就想着赚快钱登上人生巅峰。没有能力有时间的人,连个微积分、偏微分符号都看不懂,更别指望他研究数据学解决复杂问题了。好一点的把股市指标全部集成在一个软件里炒股就已经很好了!但是,这距离一个系统差距太远太远,更加谈不上什么数据挖掘数学形态分析。炒股各有各的玩法,适合你就是最好,但是千万不要相信凭人的有限判断和运气可以发大财,这样的人非常少。就算现在很好,也是运气占一大半完全不具备极端情况处理风险支撑能力的。适可而止!比如量化系统很重要的一个功能就是风险模拟,任何一个交易日结束,都在接下来的时间段内进入股灾触发模拟。分析出明天最大损失,加入模拟端口被无理由关闭无线交易等其他端口迅速数据迁移力。类似这些具备技术和算力支撑的,单凭运气和人脑是很难做到的。作为散户,找到自己理解股市和分析方法是很有必要的。这才是个人盈利之道!个人散户最重要任务是找准主力干票大的!这在算法技术中也并非是重点,算法技术本身也并不会专注算出主力然后挣大钱,这是人脑可以采用的思维,从算法技术上这主观意识人工干预太多,偏离科学本身。至少人类现在算人心是算不出来的,所以,算不出来的东西就不存在。但是,一个相对成熟的算法系统基本不会算错主力,除非算法出错或者被人为主观干扰太严重失去实际效用。**股市平均一支股票一天的交易数据是6000条左右,而**股市有三千多支股票,每天一千多万条数据计算,这样的数据量太大对人脑是没有意义,但是对一秒钟可以算几百万次的计算机就很有用了。而你的钱一定是某一天的某一条数据让你倾家荡产的。一个量化数据系统每一条数据都被各种系统在1秒内分析计算。光是这个算法普通人都不可能理解。算法技术的发展远超出你的想象,这些东西跨学科太专业。普通人没有必要花太多精力在上面,尤其是大学数学都没学会的人!自己控制好风险不要太激进,如果一直都没感觉一直豆亏得太多就请收手吧! 20210311
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