前量化私募创始人深度解析量化

这种量化的AI交易与人工操作相比属于不公平的竞争管理层为什么不禁止呢？

对于认为打首板就是抢先手的朋友们，请看看下面几张图，你以为的先手真是先手吗？ 你打到这些板的话，和我的机器人来比，第二天要砸的话谁更果断？

          

超短交易的资金容量有限，量化策略本身也是被限制T+1的制度里，并且盈利只能靠做多获取，涨跌停这些制度，都限制了创新的空间。
所以目前存在于超短交易的量化，表现出的特点只能知道简单粗暴。其实就是对那些草莽出生的游资超短模式数据化后转化成自动交易的程序。
高度的一致性策略，的确会造成因为抢饭吃，把桌子给掀翻的结果。

下面是我在“核按钮根本就是一种错误的止损方式”https://www.taoguba.com.cn/Article/2554891/1 这个贴子中转了十年前“多年以后”前辈的一段话。还是那句话“投机像山岳一样古老，华尔街没有新鲜事”，这个行业不会因为你创造些诸如“分歧”，“一致”，“辨识度”这样的新名词，就能改变它的本质，收割韭菜的是认知差，不是量化。

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强势股的鉴别说到底是经验的量化。不然一天有这么多所谓强势股，买哪个好呢？
将好股的特征都找出来逐一量化，说到这里很多人又要耻笑了（我不想堵这些人的嘴，愚蠢的人我们最好让他们继续愚蠢），也就是做指标。强股的特征实在是太多，大象本身就是有360个面的，我们对面的全息摄像少几个面没关系，少一个主要方向可就不行了。做指标目的是什么？是鉴别，将还没具备条件的都屏蔽掉，只关注市场最杰出的几个选手。之后还会有新的选手挤进来，但是我们不要去猜，猜来猜去都是错，主观愿望是好的，可咱老是会猜错，不如等他们走进股票池。他们没挤进来，虽然看起来像超级选手，都别忙着动手，要做好短线必须加强确定性，那就只好牺牲了。
指标是对数据的提取，首先要检验历史，历史都没法检验，这指标就是废物。再则人有很多面，指标的数据提取自然也有多少面，自己理解吧。
靠经验去鉴别强势股，还不如量化你的经验，好记性不如烂笔头，好经验不如交给计算机啊。其实一台计算机足够了，其他人用很多台同时看盘，反正我也觉得奇怪，忙的过来吗？
很多反对短线的人都反对指标分析，这些人我也只有说阿弥陀佛。指标和走势到底有什么关系，先有走势再有指标，这是肯定的，但是指标揭示的数据又会反证什么呢？我也不相信只凭感觉炒股的人能挣钱。炒股怎么可能简单，如果简单可以搞定一切，原始社会可能进步到现在吗？肯定是简单老碰壁，逼得人只好不断改进呗。只有复杂过的人才会想到压缩过去的经验为简单，然后开始新一轮复杂之旅，现在瞎说八道的鸡巴太多，对人生的理解还没开始呢，就嚷嚷开了，操蛋啊！?
当然，如果量化的结果可能将所有好股很准确的挑出来一买一个准，世界都是你的了。股票是人做的，人有随意性，有恶意性，有英雄义，有狗熊气，所以有越来越好的指标监控体系，应该没有完美无缺的系统，你这系统能将人性都囊括了，那还是系统吗？你就是上帝！没看人刘伯温牛逼吧，自个结局没算出来。其实刘伯温真聪明是真，能有传说那牛逼吗？谁信谁傻逼！

好贴，有营养。

刚才看到那个贴子被删了，倒是让我有兴趣来普及一些中学就应该学过的数学知识。

什么叫板块，板块就是一批有共同属性股票的组合，“组合”这是初等数学

什么是K线，K线是按时间排序的一个数列，专业名词是时间序列数据。“数列”这也是初等数学

对过去经验进行总结，找出可行的模式，用数学语言来讲，这是对已有样本进行归因分析，并且拟合。在拟合的基础上对未来的走势进行预测，并制定行动方案，这才走到程序化执行这一步。在量化研究体系中，用数学语言来进行算法设计才是最关键的环节。而现在国内量化机构中， 计算机专业出身的远多过数学、物理专业， 这才是策略同质化，缺乏创新的根本原因。这个问题展开来聊可以讲三天三夜，在这里讲了也是白讲，就此打住吧

难得。难得五哥布一下道。真的是不知者无畏。你看看五哥写的文章。点化了多少迷茫中的人。

种种原因导致筹码结构大变。随着互联网的普及，大量的信息快速传播，而且越是简单粗暴，越容易被人接受。“尤其是散户，目标是高度一致的”，由于简单粗暴趋同的交易策略，当日互为“队友”一起买入，其实已经是自己和自己当了对手盘。什么是“简单粗暴”，比如看老师们写的研究某某公司的题材是否正宗的文章，第二天顶一字所谓题材最正宗的个股等等。某只股能不能走远，不是题材是否正宗决定，而是筹码结构决定高度，题材只是标签。

理论写得不错，就是实盘一塌糊涂