2021程序化实盘打板启航，程序能否战胜人类情绪，欢迎交流

校长料事如神，今天新能源车分歧，后排溢价小。今天程序出了点小问题（已修复），下午有三支票该买但没有买，锐新科技，南兴股份和城地香江，还有只票竟然没成交，岭南股份，总说直线拉升能不能买到的同学看下大湖股份。校长@职业炒手 有空再点评下今天的程序操作，谢谢！
买入卖出

兄这飞龙卖飞的指令是什么不知道，但技术面的变量条件，在我的模型里没有触发没卖出指令，从盘面的表现来看，早盘开出来汽车的预期强度一般，核心标的给到了竞价一字开，但强度一般，中通没溢价对情绪理解会有一定市场影响。人工这边拓维超预期，叠加教育的松发20亿单子撤掉。这里的表变量条件是对容量与情绪小票的一个指引。那么就两个预期，情绪好汽车板块是有回流的预期，情绪弱的话拓维都兑现严重，那么恐慌情绪释放完，情绪会忘了哪里走。从板块的角度思考，目前形成板块的非人工地产链算一个，但龙头一字闷杀这条线有一定的隐患，那么倒闭汽车回流的预期就有一定的概率，持仓的话看底牌是值得的。如果卖出条件足够宽幅，可以过滤掉更大的分歧杂波，对于模式的执行成功率会提高比例。行情研判需要大量的信息处理，人脑处理速度慢得很，人工操作精度要降低，给到足够的表现空间，手工操作的模型完成率提高。关于模型量化条件这边可以多交流概率数据，在策略技术实现这块也会向如风兄请教经验，量化策略交易技术落地情况，没有什么发言权。但以前做O2O APP开发是，很多功能需求落地有技术门槛。

车板板块回流，核心标的祥泰和迪生力连板成功，老龙头浙江世宝晋级成功，跃岭叠加光通信，飞龙叠加冷呀，这些变量条件都是可以别量化的。基本的指核心指令（辨识度+热点题材叠加）嵘泰零部件老辨识度龙头，兴民制造叠加人工智能。逻辑模仿跃岭和飞龙。中军塞力斯拉升上板强化板块质量不前看不错，大票比亚迪企稳这些变量都是起到加持作用。中军大票也有异动说明板块等到大资金的初步认可，至于持续性都是边走边看，是进一步强化还是分化，看数据表现即可。立即掉到了这些都是有迹可循的行情表现。核心还是应对策略以及执行情况。按照概率不做概率结果是必然，按照情绪做随时被甩下车。这里有个细节昨日汽车有叠加特斯海外建厂的预期，但20厘米这边有特斯概念的万通智造不及预期，那么叠加特斯拉就需要观察。从目前盘面的分析，汽车下乡的逻辑刺激被资金认可更多。催化预期带来行业销量增长，配合一些出货数据刺激，也符合刺激消费经济复苏的逻辑。人工智能分化作为非人工资金承接的支线是预期是有的。至于这波汽车周期能玩多久，边走边看。 表达这些主要是表达题材模型识别到的可量化信息。人工操作的话同样一套应对策略，相应速度与执行的准确度，就会产生良莠不齐的结果。预测试什么？预测不是意淫按照你的理想走势去走，预测是走势可能出现的预期，比如迪生力开出20亿以上，太祥10亿以上，你的策略应对是什么，识别标的量化条件又是什么？越是清晰执行效率和精度越高效，否则及时你看懂了做起来也是打折扣。这就是人工的断板。量化思维是把左右交易指标标准化，不要变来变去情绪化操作。人们沟通的代沟由于观点不统一，形成了矛盾对立。如果有对方视角去看待他说的问题，在他的理解条件下，也会认同的一些对方观点。讨论问题辩证思维去看待，避免一个视角认死理咬定一个观点。这样的表现高纬度的视角看被理解位认知局限。不利于我们做交易的思维提升。毛选的实践论，矛盾论非常值得有一定交易尝试的老师们学研读，对认识世界认识交易，有着很重的指导作用。八个字：解放思想，实事求是，几个字体现了交易精髓。

这个卖点校长都感觉是人工的了，还优化个啥

校长，卖票真是自动的，我本人还在大公司上班，每天会议很多，没时间看盘的，像昨天的朗源股份冲高15%卖，手工根本来不及的，卖票还有什么优化地方，校长多指导下！

这个你应该去问他本人啊？你做不到的并不代表别人做不到，就像你背不完的书，总有人能背完，你跑不完的马拉松总有人能跑完一样！

您好校长，本人市场营销和物业管理出身，2014-15年创业搞过过两年App开发，对软件开发有一些了解。任何软件程序的开发都围绕着需求和功能，交易量化开发的核心，需求是资金容量，其次对应的交易策略。也就是策略是服务资金量的，有些量化的策略可能很牛逼，但承载的资金很小，在策略没失效时赚钱应该问题不大。但一个模型能做多久是未知的，预期收益会在一个区间范畴内，是可预见的。技术上讲本质问题不是很大，只要目前市场上存在的技术，理论上是都可以实现的。只是投入研发资金的大小，决定技术的质量。服务器硬件设备等，根据资金需求等也是资金的问题。一个量化项目的启动，相当于一次创业项目，项目的市场份额，相当于量化模型的容量份额。实业项目的市场份额可以有很多的实际公司数据参照，量化模型的市场容量，也要先弄清楚明确后，实现起来几个途径，第一个已有的量化交易模型策略（这个不好搞），第二个已有的交易模型但没有采取量化模式。第三个就是自己回测数据开发交易模型策略。以上三种都是要可数据证伪的策略模型。剩下的就是技术开发与应用的技术实现问题了。理论上技术可能实现的，策略上都是可以做到的。量化的本质，交易条件数据化，指令数字化，是要市场上有交易痕迹和数据留下，交易就是可以被量化的，核心是的交易模型的实效性，市场是动态变化的，一个交易模型能做多久谁也无法给出具体时间。量化交易的目的是实现自动化交易，本质还是策略问题，是策略推量化，还是目的推量化。策略推量化就是把一个交易模型变成量化交易模型，自动完成交易过程。目的推量化，是先提出交易目的，比如资金量的要求，交易频次的要求，交易品种的要求等还有很多目的。不同的目的决定量化模型在策略上的出发点是不同的。可能会出现有些目的无法实现，（假设：说50个亿做龙头模式的量化模型，那么在容量上就受到了制约，交易频率上同样无法保证模型的收益）总结量化交易的核心，还是在交易策略模型端，是否能够实现使用量化交易的目的。或是能否做出实现自身资金需求的量化策略模型。如果能做出满足自己资金和收益的交易策略模型，在技术实现起来相对来说不难。如果您想了解技术上的问题，我觉得还是有针对性的咨询，比如某子目录中的交易策略技术实现是可行，这些技术专业人员都是可以解答的，甚至是券商的技术人员都可以回答。量化项目立项，选市场，选容量，测模型，定策略，模型产品开发，测试产品跑数据。类似我们当时开发App一个流程，一切都是围绕需求端，来实现功能端。量化的最大风险是市场的不稳定，只要有足够长的稳定环境，就具备量化交易温床，当然资金容量是决定量化级别的重要指标。本人对量化策略喜欢研究，学生愚见希望有缘能与校长交流量化思想。

会搞量化的人在股市都没翻出水花？他完全可以去期货那捡钱去币圈暴富，没监管t+0，一天二十厘米他估计看不上，他去量化军用地图多好，搞一个只赢不输的世界大战地球都是他的，不用别的他要是能量化出俄军军事力量他跟泽连斯基要万亿美金不是分分钟的事，人有感知机器没有，没有规律随机应变才是王道，所以低吸打板潜伏波段的高手都能赚钱，他们彼此都是对手盘，时机，操作，感知，都没法量化

欢迎校长再次莅临指导，目前看淘股吧纯量化打板的不多，交流有量化实盘交易的不超过10位。估计要写程序，写策略，打通量化通道还是有一定的门槛要求，而且量化打板也就这两年拦住手工打板的路。打板要悟道本来就要花很长时间，再去写程序就更难了。懂量化思维的人不在这边，被量化私募基金拉去做策略开发了。但是目前量化基金的规模几万亿，逐步有取代主观基金的趋势，回撤和收益都远优于主观基金。个人认为量化投资是未来趋势，小散再难也要朝这个方向努力，就像早些年打板就是王道一样。不知校长是否有这方面兴趣，期待有免费给校长写程序的机会。