咱接着唠唠网格交易。今天下午也探讨了它的一些变种。核心就是在网格区间中枢价位往下，越往下仓位分配越多，不过有个截止仓位。就拿
中国移动来说，建仓位置可能在 105 块，中枢价位大概 102 到 103 块。在 103 块之上，可能每间隔一块钱或者八毛钱差价，买入量是 1000 股、1500 股或者 2000 股；跌到 103 块以下，可能就变成 2000 股、2500 股、3000 股这样，呈阶梯状，并非简单倍数关系。
在我眼里，我做的这些都算不上真正的量化，更多是程序化，也就是实现自动化功能。要是用 Python 写量化代码，会显得很机械，到某个价位就撤掉之前的单子，重新挂更多单子。要是能有个输出日志就很棒了，在弹窗里显示每次买入卖出的情况。更进一步，能用 Python 画个图弹出窗口，在图上标明当前价格、已成交价格以及未来挂单价格，用不同颜色、点、线（实线虚线）或者箭头区分，不管股票还是期货都能这么搞，界面统一。旁边还能把持仓情况画出来，比如以 1000 股一格，显示有几格，就像耗电量显示那样。格子也可以不等量显示，让人一眼看清筹码状况，还能对比股价和持仓量是否同步，是筹码不够还是资金不足，一目了然，不用再一行行看成交或委托记录，麻烦得很。
还有个办法，弄个程序定期抓取委托列表和成交列表，通过屏幕截图、OCR 文字识别，判断每行是买入还是卖出、对应的股票名称和数量，结合当前持仓量和可用量算出结果并画图。随着 AI 技术发展，这估计很快能直接实现，我现在也能手动截图逐步操作，让程序分析截图里的颜色、文字，识别出是卖出操作等，把这些信息提取出来，加上当前持仓显示，通过特定计算得出还能买卖多少股，在旁边显示个图，这样看的时候瞅图就行，不用费劲看文字。
也可以让 Python 生成个不依赖量化系统的程序，识别后给出建议，比如网格单量不够就弹窗提示暂停，某个挂单不足也能提示。甚至单子成交要挂反向单时，自动填入数量，到确认那步就等人工确认，识别到确认窗口再弹个窗由我来操作，点确定或否它再去相应点击。其实不用 Python 代码，用 C++或者 Java 软件也行，它们的第三方库多，操作起来方便些。不用直接找开发人员，找个 Windows 开发人员搞定坐标位置调整这些技术点就成，感觉会挺有意思。
要是未来 AI 大发展，把逻辑告诉 AI，让它自动截屏、判断、按策略操作，那就太方便了，都不用纠结量化平台的事儿，就把它当程序化自动化工具使，开着电脑就搞定一切。我很期待这天到来，要是 OpenAI 照这势头发展，估计没多久 ChatGPT 就能做到。国内大模型按目前能力或许也行，就是和电脑系统应用软件集成有点难。不过有类似软件能模拟人类点击操作，像玩游戏开外挂似的，但我这不仅是模拟，还得加逻辑判断。实际分三块，一是截图并识别文本内容，二是加入逻辑判断，三是自动操作，像输入内容、模拟鼠标点击、弹窗等。这比单纯学量化交易效果可能还好，中间环节变化或者换软件，只要调整屏幕坐标位置适配，交易逻辑不变就能移植，股票期货都能用，相当于做个通用自动化程序化系统，可以考虑试试，毕竟现在屏幕截图扫描文字的 OCR 技术挺成熟了。
谋城
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