自动化交易程序套利,加密自动化交易种类有哪些

怎么看待程序化自动交易？

做期货如果资金太小，只有几千几万的，哪怕程序化一年能翻一两倍，我都觉得意义不大。投入的时间和精力与获得回报不是太成正比，尤其是做投机交易，冒的风险是很大的，这种翻一两倍的做法我个人其实觉得没有必要。当然，如果是长期交易亏损的，就不要太好高骛远了，自己先能一年翻一两倍再说。如果是大资金做程序化，我觉得还是很不错的。

一方面资金越大，越是不好进出和管理，毕竟做的品种盘口的单子没有那么多，一次下的单量太多，根本成交不了；另一方面，由于手速、反应速度、网速等速度问题，手动根本无法快速的成交。毕竟在速度和判断这块儿，肢体速度与程序相比，还是显得比较慢。此外有一些主观的因素，比如做主观交易的时候，个人手动成交的，可能会受一些心理等影响造成本应该平掉的单子，结果扛了一下造成大亏。

本来盈利走掉的单子，结果回撤比较大，造成利润回吐。从交易层面上说，程序化可能会避免这种情况的出现。缺陷则是，程序化本身的运行以及制定程序化策略的人，是否有这完善的系统交易策略，这套策略正常运行是否能够稳定盈利，这才是关键的问题所在。截止到目前，程序化做的比较好的还不是太多，目前还就房世辉教授、林之鹤等人做的相应较好些。

尤其是房世辉教授，每年能够达到稳定的盈利，盈利比率要超过市场正常水平。目前，国内程序化这块儿发展的还不是特别快，一方面是中国市场大多数还是散户为主，机构户相应较少；另外就是国内整体还是投机的偏多些，一些企业和机构并没有真正投入到期货市场当中来，期货市场也缺少一些针对性的法律法规，整体市场有待进一步完善。

人工智能可以炒赢股票吗？

“阿尔法狗（元）”在围棋界惊艳的表现震惊了世界。标志着人工智能向前迈出了一大步。“阿尔法狗（元）”通过自学成才成为“最强大脑”。很多人都想到了把“阿尔法狗”应用在其它领域。如，证券市场。不可否认，以“阿尔法狗”的记忆能力可以记住A股从1995年—2020年全部个股的分时图和K线图以及各技术指标。并根据人的教学能分析出股价走势的共同特性。

我们通过深入研究发现，其，所有技术指标走势背后折射出的是人性。那个K线是表象。随着中国证券市场的逐步规范化，监管力度的不断加大。过去那种做庄操纵股价的时代一去不复返了。那留下的K线还有多大意义呢？！我们大家都知道。股价的涨跌与消息面和基本面有很大的关系。这些信息是突发性的，是不能准确预知的。“阿尔法狗（元）”也是不可提前知道的。

从实战可以看出。很多股票都有过K线所谓的多头排列。可，突然有一天大幅杀跌。“天地板”也经常发生。也有公司业绩大幅下滑影响股价。这些因素参与进来，“阿尔法狗”也是无能为力。综述，炒股是人心的博弈。是机构与机构之间斗心智。机构与散户之间斗心智。“阿尔法狗”只是个机器。没有情感！它只能做投资着的辅助工具。。

有人试过编写个程序来炒股吗？

肯定地回答您，我们已经做了三年了。在通达信软件上，最早是期货交易实现电脑买卖，只是免费的速度太慢！文华财经软件要交费，速度非常快。大家关心的是赢亏，自动交易软件赚钱么？肯定比人工交易效益高。首先，是条件选股功能，每天收市后，下载好当天数据，再把自已的选股程序化方案挂上，选择选股范围，好创业板，中小盘，还是沪A,深A股，剔除ST类，让软件自动运行选股，选出的几十只股票把它们放在指定的自定板块里。

五分钟搞掟！接下来是上程序化交易软件，把选出的股票每一个都让程序化交易软件扫一下，看看在K线图上出现的买点、卖点。然后，再结合自已的盘感经验，再精选出十只明天可以交易的股票，放进自选股。第三步是历史数据的统计检验。利用通达信软件自带的统计检验模块，对十只自选股进行近一年的历史买卖点效益的回测分析。从中找出二、三只最有赢利潜力的白马股。

个人能不能做A股的自动化交易？

来自未来的我表示答案是肯定可以啊！！不过个人研发对编程技术基础要求很高，然后还要有券商的交易接口资源、数据来源才可能实现，开发完肯定还要测试，不然出了问题，钱就打水漂了。所以我感觉还是找现成的软件比较靠谱又不费力，反正楼主有兴趣自己可以去搜索关键词带“自动交易、云交易”的APP啊，功能就类似图里面的条件单、打新、逆回购之类的条件单什么的。

程序化交易、算法交易、量化投资、高频交易、统计套利，这些名词之间的关系是怎么样的？

木鱼研究交易系统事十多年，可以给你一个浅显易懂的解释，相信比您搜索概念要强太多了。希望好评加关注！个人总结一下：交易辅助：程序化交易策略支撑：算法交易、量化交易策略逻辑：统计套利、高频套利程序化交易一般是指用计算机程序来进行查询、下单、委托等代替手工交易的方式。这种方式其实只是自动化了交易环节，提升了效率，减少了人工。

比如以前都是靠人来盯盘下单，那么有了程序化交易之后，这些环节都有计算机来执行，但是仍然需要人来指示，到底买什么卖什么以及什么样的情况下交易。算法交易是指通过计算机程序的算法来控制、指导交易的方式。比如某计算机程序，他编制一个算法，当MACD满足某种条件时，发出买卖指令，这就是简单的算法交易。算法交易注重的是怎样产生交易指令，而不是交易方式。

量化交易其实可以说是算法交易的放大版本。量化交易是需要把所有交易和决策所需要的信息全部数字化，并利用这些数字来进行交易决策。这往往也是依赖于很多的算法，而木鱼自己的量化系统就是依赖于数据挖掘以及人工智能技术，算法是肯定必须的。很多人把量化交易仅仅停留在用一些因子来选股上，实际上是比较浅薄的。高频套利是通过高频次的多空对冲来实现套利的一种方式。

为什么频率要高？因为单次交易所能获得的套利空间是非常小的，而且存在的时间很短，因此需要迅速下单频繁交易捕捉这些机会。例如如沪深300指数与其期货指数之间在某个很小的时间点存在价值差异，就存在套利的机会，但是时间非常短，而且很快，这个套利空间就会被价值发现所填充，只有做非常多的价值分析和及时地去捕捉，才有机会。

它是比较依赖算法和量化交易技术来发现套利空间的，也依赖程序化交易来完成交易。统计套利是指利用历史上资产价值的波动规律来规划套利空间的一种方法。比如某种资产，它在历史上总是在一月份是历史最低值，在三月份是历史最高值，那么1月和3月之间就有一个统计套利的空间。在一月份买入该资产，在三月份卖出能够获利，这就是统计套利。

现在总结一下。严格上来说，程序化交易其实只是体现在交易环节，与其他四种是没有严格的关系的。算法交易和程序化交易属于决策生成的手段。高频套利和统计套利属于交易逻辑层面，他们可以依托算法交易和量化交易来实现。但是由于高频套利对下单和委托的速度要求很高，因此它通常是依赖于程序化交易的，人工是跟不上这个速度的。