lobsterai量化交易教程

大家好，我是量化搞钱童掌柜，咱们通过实际的案例来直观的展示一下 python 是 如何玩转儿量化 ai 龙虾的。为什么说 python 是 ai 时代的必备衣服和技能？ 我们来看一下 python 与编程的关系，我们直接调出咱们的大模型， python 是 什么？它与 ai 量化的关系，我们可以看到它直接就说 python 是 一门简洁易读，生态极强的编程语言。那什么是编程语言？ 编程语言就是与计算机沟通的语言，通过 python 咱们可以指导计算机去工作，然后同时它也是一种思维模式， 它 python 语言最大的特点就是语法简单，而且库极多，也就是很多功能已经有钱人帮咱们整理好了。那么它与 ai 的 关系其实就是一句话，所有的 ai 几乎都是建立在 python 的 语言基础之上，也就建立在这种编程基础之上， 所有语言的大模型的 api 的 调用都是用 python 进行。在量化方面也就是一句话，它可以 python 加上咱们的金融数据，加上策略逻辑，就是咱们整个的量化交易，主要可以负责咱们获取行情，清洗数据指标的编辑 回测，还有交易接口以及 ai 相应的量化。最后其实就是一句话，那么没有 python， 咱就无法进行量化交易和 ai 的 把玩。 你看大模型也给出咱最后的结论就是如果想做量化，想玩 a 二 ai 就 必须学习 python 是 唯一必须学习的编辑语言。 python 编程其实它是也是一种思维逻辑，比如说咱们教会电脑如何吃汉堡，那么就需要把这样一个事件变成三个可以执行的动作， 比如说第一步张开嘴，然后放入汉堡，闭上嘴，我们通过三个函数就可以告诉电脑它要怎么做，首先 open mouse， 然后 input hamburger， 第三个 close mouse， 这样电脑就可以完全理解你的意思，进而执行你需要它完成的操作。 既然现在已经进入了 ai 时代，我们就看看 python 智能题，以及咱们现在的龙虾之间的递进关系。首先我们可以看到啊， python 它是所有的基层基石，我们通过 python 的 语言可以跟电脑之间发生交互关系，也就指导他，让他去干事情。 第二个咱们的智能题其实就是更高级别的，也就是把咱们需要的任务拆解完之后，然后再组合起来， 我们看这里有明确的定义，理解目标，拆解任务，然后调用工具执行反馈优化， 他比传统的 ai， 对 吧？原来的大模型他其实只会说。然后现在的 agent， 也就是咱们的智能体，他会思考，会动手 完成闭环的任务，那么通过 python 到 agent， 也就智能体是一层递进的关系，由原来咱们简单的教到现在，教会他，让他整体的完整的完成一套目标和咱们教给他的任务。 那么 open claw， 也就是咱们现在讲的这个龙虾，它相当于是高级智能体的一个框架，那么原来的智能体咱们只能调用一个部分，也就完成一项工作，那么完成一个复杂的工作，需要调用多个智能体，那这个时候你就可以让龙虾为咱们主动的去干活。 我们可以看看三者，他是递进的关系，基础就是 python， 对 吧？让计算机理解你的语言，进而呢让智能体为咱们去处理处理日常相对复杂的任务， 然后最后就交给龙虾，你训练好之后，他给处理更为复杂的任务，就这么层层递进的关系，我们可以看到他给咱们画出这个图， 对吧？ python 语言了解解析相应的库，你就了解底层的信息和分析，智能体感知、规划、执行和反馈。最后的龙虾就是多渠道多个智能体的协助，已完成一个复杂的任务。 掌柜专注于量化交易，我们通过实际的案例来展示一下它是如何做量化，同时来讲智能体又是如何辅助咱们做交易的。 咱们做量化交易，首先就是获取数据与行情，我们可以看到啊，如何获取行情？一行代码 get kline， 对 吧？我们获取行情看 自然语言读的非常清晰，然后 kline print 把它的数据打印出来，下面这个就是咱们交易执行，咱们获取实时行情，我们来看一下运行结果，好，这里面已经运行了一行代码，我们就可以获取整个的数据，那么这些数据实际上就是咱们看到的， 比如说螺纹钢，他这些咱们的 k 线图，具体的数据每日的开高收低，对吧？咱们可以获取他的数据非常的清晰， 我们可以看到，那么根据这些数据你看，如果我们想要更加清晰的话，下面他获取的行情我们还可以计算，比如说 m 二十，也就是二十日均线最新价格，比如三幺二零，对吧？这是，呃，十四点五十五分，五十三分， 哎，五十三秒，五十三点五秒，那么我们获取的数据我们可以看到零点五秒为一次，它是 tick 行情的数据，它的速度非常快，这样的话我们不管是做高频或低频，对于行情的快速的变化都可以快速的响应。 刚才是单品种的获取，那多品种呢？也非常简单，你看这里面我们获取的是股指一千的数据， 同样，对吧？只要增加两个字段，我们获取多少数据，就在这里面加多少数据，不管是一千个，一万个都是 ok 的， 那么我们看一下获取的情况， 好，这里看到依然是 tick 行情最快的行情，然后前面我们看到它 symbol， 也就是我们品种标识不同，那价格也不同，对吧？你看一个一七千多，一个三千一百一十七， 那么不管是多少个品种，他依然是快速的获取。这就是首先解决了咱们快速响应，计算指标，甚至下单交易，那么至少能解决钉盘的问题。 获取完数据之后，我们就可以计算相应的指标。对于我们做量化交易的来讲，我们可以在基础之上我们做咱们自己的策略研发，我们简单的运行一下， 这是之前讲过的咱们花式定投策略，我们可以看到根据数据结合我们的策略，对吧？我们就可以输入，比如累计投入的资金，然后最终他资产的净值，包括资金的利率，静态和实际的收益率 都可以输出出来，根据咱的需求，然后我们可以放大来看，这整个是一个净值图，对吧？那么整个蓝线的部分是咱的净值，而黄线是咱们累计投入的资金，为什么越投入越少？因为他有买有卖，在原有的基础策略之上我们进行了叠加， 对吧？通过 python 就 可以把咱们以前一系列人工做的相应的分析，甚至说咱们做不到，你像这种 tik 级别，对吧？人是反应不过来的，然后通过 python 一 键甚至可以全自动的执行，非常的简单高效。 我们来看一下什么是智能 t， 比如说我向他提出了分析今天最热门的前十只股票，并作出分析， 他首先做的就是信息的来源，获取今天热门的股票，然后呢对他进行分析，加载了他个人的技能，我们可以看到 stock analysis， 对 吧？就是股票分析，接下来他会有几个步骤，你看脚本运行获取股票的数据，这里面其实就是 python 语言非常的清晰， 然后进而你看他巴拉巴拉开始逐步的完成咱们教会给他的任务，刚才咱们举例，就像教会 在哪去吃汉堡这样，也是咱们把他的咱的分析框架交给他，之后，他逐步的按照咱的需求和以往的框架收集数据，整理并输出，我们可以看到最热门的股票的十个分析报告， 这里，好吧，第一、第二、第三，你看这里还有意思，他跌也算是热门，我们下面在不断的追问， ok， 他把十只股票输出出来，有涨有跌，那这个时候我就会提出我的疑问，对吧？当然他也会给出风险提示和减整体的操作的一个策略，包括短期啊，中期。 那么这里你看我还会问他为什么会下跌呢，对吧？他巴拉巴拉又开始根据我的需求进行分析，那我还要追问，对吧？那既然有下跌，那你得自然其说你的热门的标准，那这个时候 他会有几层框架，比如说成交额排名的前二十股票，然后呢成交额大于三十亿，换手率大于百分之二， 那么这些他会综合的去平定，根据制定的数值，然后呢，不一定非要把涨停放到最优先考虑的位置，这是根据各位老板自己的分析和策略，你都可以去做，比如说大于涨幅百分之七，对吧？百分之十，你可以自己去设定， 根据自己的分析框架去做，然后 ok， 你 看最后他输出的这些，因为咱们说的是最热门，他根据这些咱们给他制定相应的标准，他输出咱们所需要的内容，最后给权重打分，对，我们可以看一下， ok， 对 吧？他给这些股票进行打分，包括资金热度、市场情绪、技术强度和基本面， 还有一些比较有意思，他分析出来可能是假的热门，然后呢根据他分析的信号，你看最终还会有改进方案总结，以及刚才咱们提到的操作的一些建议， 整个过程还是非常有意思的，能够极大的提升咱们的效率，对吧？包括以前我们看看咱们去进行的宇宙航的分析，它有财报的报告，就整体分析，之后你看这里我们可以看到， 对吧？还可以形成相应的 ppt， 这样有数据有图片的对比，更利于咱们进行整体的分析，当然前面也有文字，我们可以看一下， ok， 我 们看到，对吧？右侧这个是文字版的整体的分析，有数据，有财务数据，有整体的评价，还有市场的情绪，那么这些分析报告和整体的框架就是由人来整体的，教会他， 我们还是举例，那么它背后的逻辑相当于我们简单的看一看，比如说你看应用场景，用户分析，对吧？这只股票它的整体的分析报告、买入信号，那么根据这些相应的诉求，那么工具和依赖和工具列表，对吧？完善整个流程，然后获取整个数据的 数据源，判断市场的环境恐慌指数。然后包括咱刚才咱们举的这些指标段，我们来怎么定义哪些股票是好符合咱们标准的，这些都可以自己去设置， 那么相应的代码，我们打开可以看一看，对吧？比如最开始的宏观， ok， 我 们看这是对吧？大盘环境分析器， 我们最简单的可以看看你看是否多头排列， m 五大于 m 十大于 m a 二十，这是什么意思？这就是五日均线大于十日大于二十日多头排列，那反之空头排列，就像这些技术指标，不论是技术指标还是咱们的宏观指标， 还是一些咱们得到的一些相应的信息，都可以根据自己的框架然后写到这里面，进而他就会根据咱的诉求和以往的这些标准输出。咱们刚才看到 有些这些整体的分析，包括打分系统，可以包括将咱们的操作全部一并展现出来，非常的直观高效，这就是智能题， 我们来看一下 ai 是 如何写量化的，我们目前可以看到啊，这是一个海龟交易法则的回测模型，那么这里面的代码都是 ai 去写的，它并不是一次成型的， 他本身来讲也会有几次迭代，包括我看到问题依然存在，这是我对他的反馈，然后他开始进行思考，然后增强里面相应的函数进行改进，最后巴拉巴拉不断的迭代，也会总结出他最后可能出现问题的原因，最后就形成了这样的代码。 那么为什么咱们跟 python 有 如何的联系？我们就可以看到这些代码巴拉巴拉写出来之后，对啊，我们要了解它具体是什么情况，能够达到什么目的，是怎么样操作电脑的， 进而在此基础之上，我们可以更好地完善它，调整甚至指挥电脑，最终达到咱们的目标。比如你看 set position， 对 吧？这就是设置仓位。 try open 就是 尝试了开仓，对吧？ try close 尝试了平仓，那么在这里面就是开仓策略与平仓策略。 其实 python 的 语言就十分的友好，我们可以看到只要稍微会英语，那么基本上全都看得懂，那么 state， 对 吧？咱们可以看到这就是现在的状态。 然后剩下的就是通过 python 语言，我们对这个格式，包括你看这个缩进，为什么要缩进这么多，对吧？ define， 那 strategy 就是 策略， 我们如何去定义这个策略，就是了解它的结构，跟咱们写文章是一样的，首先只有你自己文章写的好，基础掌握的好，你才能更好地指挥 ai 为咱们工作。 我们看包括之前咱们用 ai 写的定投策略，对吧？这个是 deepseek 版，掌柜一行代码都没写，只是不断地提要求，他写了这个代码，我们还是运行一下看看效果。 ok， 我 们看到啊，它输出的整体，整体不错，然后跟咱们的内容 也能够完成或达成咱们的预期和目标，但是它有一个特点，特点就在于我们对比一下，我们先把它固定一下， ok， 我 们对比一下， 我们看到掌柜这是自己写的代码，因为整体的逻辑自己都了解，他用相对较少的代码，比较简洁的就完成一个比较复杂的功能。我们看到咱们的输出 其实功能性更强，而且包括投入资金，累计投入资金静态实际收益，也就是说你可以根据自己的需求，对于 python 来讲的话，你掌握的越好，你就可以更加的个性化， 那么更加的更好的去操控电脑。如果说你自己掌握不了基础的话呢？他给你什么，你只能得到什么，就相当于这样，对吧？那么这些代码的意思 如果你不清楚的话，首先你不知道他说的是什么意思，第二个你不知道如何去更改，也就没有办法，由这种简版的 到最后掌柜这种复杂版本，我们可以看到，对吧？或者说更精准版本，基本上其实就是说写一次代码我们可以长期使用，这就是学会 python 和不学的区别。 最后我们来看一下咱们 python 的 学习路径，首先还是了解一下整体的基本规则，比如说代码的执行顺序啊， print 函数，它的介绍就是它是干什么用的，包括其中的基本的概念， 对吧？这里面有字典啊，字符串啊，条件判断，你逐个按照每个知识点一步步的学习，进而在他的基础之上，对啊，我们可以有更复杂的操作，就像咱们的量化交易一样，这样你就有很好的落地的场景， 包括对于数据的清洗，包括获取行情，包括后面咱们的回测分析， 也就是刚才咱们展示的，虽然 ai 给咱们写出了相应的代码，你至少要了解它整体的结构，你看这个层层递进是什么意思， 对吧？包括我们看到的 well， 对 吧？它是一个循环函数 print， 也就是输出，那么这些都代表的什么意思？然后你只有了解了他们的格式、方法以及他们的运作的规律，你才能更好地控制和使用 ai， 不 管是做量化还是玩 ai， 都可以得心应手。 然后掌握了基础之后，就按照掌柜以上展示的这些案例逐步深入，用一个个小项目提升自己的能力，在这个过程中既能够提升自己的综合水平，同时呢又获得了乐趣，解决了问题，何乐而不为？ 所以在 ai 时代， python 是 咱们必备的硬核技能，干就对了。

看完这个系列，在你自己的电脑上能造出什么系统？美股或 a 股的行情，搜索在选择日期范围内的历史 k 线图，包括你自定义的技术指标，成交量，就像专业软件一样，完美的展现给你看。 但这可是你自己用 ai 造的，不是别人的软件，你还能有什么？甚至专业软件也做不到的？ 交易策略？历史回测系统，这些交易策略可不是别人给的，是你自定义的。怎么定义的？不写代码，用 ai 定义的。你看这些回测结果的图标，每一笔交易的进出点位都清清楚楚画在 k 线图上， 这是你自己造的系统，按你自己的方式呈现，你有一堆交易策略，哪个好哪个不好，选择对比模式进行回测，几个策略放在一起，收益、胜率、回测一目了然。对数字太多看花了眼， 点击交易分析图，把数字变成图画给你看好了。这么神奇的软件，如何安装在你自己的电脑上呢？关注我，跟着这个系列一步一步来。 每次视频的提示词我都会放在评论区，不止三天就能用，如果你连提示词都懒得一条条问， 别急，后面我会分享完整的源码，下载下来一键部署就行。我是小雨，写了二十年代码，现在决定一行也不写了，让你不写代码也能造自己的投资系统。这里是小雨的 ai 功法， 上期视频我们做了什么？第一步，下载导客哪里下载？打开这个网址，然后打开的页面上找到这个下载按钮。 第二步，安装 ai 如何安装？用这个命令安装，安装登录后就是这样一个界面。第三步，粘贴提示词，哪里找提示词？在我的评论区找到这个下载地址， 通过邮箱进入后，你会看到这样一个下载页面。好，上期我们搭建了环境和股票 k 线查询功能，这期我们就开始在 k 线上加上几个技术指标， k 线和技术指标，这些都是定制交易策略的基础数据， 我们慢慢来，不要着急。前几期我们主要是熟悉环境，处于预热状态，基础扎实了，后面的功能做起来自然就熟练了。在这一次中，我们用同样的方式，第一步，在项目文件下打开 code code 命令行。 第二步，在评论区找到提示词下载链接，并下载好画蓝图的提示词。第三步，依次按照编排好的顺序逐个粘贴提示词，一共三个提示词，注意粘贴一个就回车让 cloud 进行编码，等编码完了再粘贴下一个。 第四步，在换蓝图提示词全部执行完成后，找到项目文件夹，下面 command 点 md 文件，里面有启动系统的命令，复制启动系统的命令，到命令行粘贴执行，系统就能顺利启动了。启动完成后，命令行会提示你系统的本地网址，点击打开后就能访问你的系统了。 第五步，第一次打开系统应该会发现不少问题，没关系，你可以对有问题的页面进行截图，然后 ctrl 加 v 粘贴到 cloud 命令行，并且把你发现的页面的问题用文字描述清楚，同时输入到 cloud 命令行 回车，让 cloud 帮你修复代码。按照这个方式，一直到 cloud 全部修复完整个系统的所有错误为止。好，现在我们做个事情啊，我们把网站做成中英文双语，怎么做？打开这个控制台，告诉 ai 我 们要做什么，请把 这个网站做成中文英朗兄，按回车直行， 等待 ai 执行完成，出现 worked 表示完成。切换到项目文件夹目录，执行一键部署命令，出现本地网址，点击网址，打开系统页面， 测试一下，成功了。粘贴提示词内容，这是我们本期第一个画蓝图提示词，等待 ai 执行完成，现在粘贴我们第二个提示词内容， 回车执行。稍等一会儿，等待出现 cogitated 表示完成好，再粘贴我们第三个提示词回车，让 cloud 帮我们继续执行，等待一会儿，等到出现 baked 表示完成。 好。三个提示词都执行完成了。现在我们切换到项目文件夹的根目录，输入命令，让项目一键启动， 点击 ai 给你的网址，打开网址，在你们自己的电脑上第一次打开，可能会碰到一些界面显示的小问题，但不管遇到什么，只要在命令行里把问题描述清楚，告诉可老师，甚至可以直接截图，然后 ctrl 加 v 粘贴给他，回车可就能帮你修复，就这样反复调整，直到你满意为止。 好，我们来回顾一下今天做了什么，上一期我们搭好了 k 线数据的地基，这一期还是用提示词，我们就让这些 k 线上长出了技术指标 macd 不 零代，想加什么加什么，依然没写一行代码到这里，数据有了，指标也有了。接下来就是整个系统最关键的部分，下一期我们正式进入策略回测，让机器告诉你你的交易想法到底行不行。 如果你觉得这些系列对你有用，点个赞，让更多的人看到收藏一下，免得后面想跟着做的时候找不到评论区。老规矩，今天用到的所有提示词已经放好了，直接拿走就行。我是小雨，我们下期见。

今天我要揭开一个残酷的真相，量化交易到底是怎么精准收割散户的？今天这条视频我跟你说明白。 第一，拼速度，你看到要涨停了，等你手指刚点上 量化，在零点二毫秒内就已经完成五千笔交易了，也就是你眨个眼个功夫，他已经抢跑了几百个来回。第二，算数据。 量化系统通过分析海量历史交易数据，能精确计算出我们散户的心理止损位和挂单密集区。你的每一个交易习惯，每一份恐惧与贪婪，都被建模为 可预测的参数。第三，设陷阱，诱多反杀、虚假申报情绪反向收割，你以为的是机会，全是他专门为你挖的坑。第四，用特权 量化能做日内 t 加零，而你只能做 t 加一，如果当天跌停，你只能眼睁睁看着亏钱，而量化却还能用融券继续赚。第五，比纪律 机器没有恐惧和贪婪，永远冷血执行，而你呢，涨了拿不住，跌了舍不得割。现在 a 股市场里，量化已经占了百分之三十到四十的成交额，规模更是突破了一点八万亿。 你拿自己的血有之躯去和装了 ai 专线零延迟的机器军团拼刺刀，你觉得胜算能有多大？所以，散户的出路到底在哪？ 在这条短线的路上，我们根本打不过量化。记住这句话，你唯一的武器就是做中长期投资。量化最怕什么？最怕你买了一个好公司，然后躺着不看了。 因为他收割的是情绪，是波动，是你频繁交易下留下的每一道痕迹。但如果你买入一家好公司，耐心持有，等待复利，那量化的镰刀就再也收割不到你。 从今天起，放弃和机器比手术，比算计，回归中长线做时间的朋友关注我，投资路上帮你守住本心！

龙虾的一个新玩法，用龙虾再帮我整理这个量化交易的回测数据，找出盈利最高的一些股，那这样子我就知道从哪里下手了。 选这个平均盈利最高的点进去看看，这里就是他的历史回测数据，我们可以看到在九分钟之后的回测，十分钟时候的回测，十一分钟时候的回测，我们就可以看到他的回测 全部都是正的，只有一个是负，然后我们就找到盈利最高的那一个，二十分钟的那一个回测点，然后进行买卖， 我们找一些负的来看一下，看他会亏成怎么样。你看这个盈利率，全部都是亏的，亏的，亏的，那这个就不值得购入了。

啊，今天给大家介绍一下这个 p c 软件中的篮子交易工具啊，这个还是我们熟悉的老界面呢啊，先点击左边这个工具选项 啊，点击这个之后啊，还是点击加号，就是第一次使用还是要点击加号添加工具，然后这里有篮子交易工具，然后点击这个之后再点击确定，那就可以给它添加进来了，然后之后就进来这个界面，这个界面这里啊这一块他写了交易过程，就是， 呃，因为我们要设置自己的篮子名称，然后交易编号就看着他这个就是委托交易的进度成分信息，这里是设置篮篮子内的股，然后篮子委托，这里就是委托信息， 然后还是先给你们说应该怎么用啊？就是你可以点这个篮子设置，然后第一次使用肯定这里是空的，这只是前面做演示，你可以点击这个新建篮子啊，名称就随便输，输个一二三， 然后他这里就是空的，这里是没有没有股的，所以你要在这里输入自己想要监控的一些成分股啊，比如说是一开头这个平安银行啊，再比如说是国金证券啊，我们这一次以这两个为例， 然后勾选上之后点击确定，然后你看他这里没弹出来，是因为我们这里右边这个选择篮子已经选择的是幺幺幺，这之前设置的，我们改成一二三之后啊，他这里就弹出来了， 然后你可以在这里看到他的委托类别，委托价格，委托价格可以自己改啊，呃，买五档卖五档或怎么样一些别的价格， 然后呃在这里交易编号就点击新建交易就可以了，呃，交易方向自定义就是这里，呃从委托价格这里 呃选的，你可以点击买入或卖出什么的，然后报价方式是价格，呃，单笔抄价这里就自己设置。然后交易方式也是按绝对数量来，委托份数就按一份 啊，也可以更改成别的几份这样子。然后还可以点击持仓，点击使用持仓呢，就是， 呃使使用这个持仓的已经有了持仓。然后这个工具主要针对的是用来 etf， 这里选的是个股，所以可能效果不是很好，然后这个篮子主要就是这么用的。

嗯，大家好，我们今天继续来讲评弹逻辑啊，就一句什么逻辑来评弹？我们讲技术分析方面的啊。 嗯，昨天前两，昨天吧，对，做了一期关于套利的评弹策略，一些常见的评弹策略，但是的话呢，不知道为什么审核了好几遍没过啊，我改了好几稿还是没过。那就算了吧，我们今天继续讲 一般的平常车流，那么我们之前介绍过几种方法，一个有形态跟随，军线跟随，还有支撑主力线跟随。那这个呢？实际上我在视频当中改了个名字啊，他是这样类似于嗯，江恩理论的一些比较特殊的一个平常方法。 嗯，那么今天呢，介绍最高最低价跟随啊，那么这种这个方法的话呢？先看图，这个方法的话呢，其实我在以前我没有注意到别人讨论过这种方法，但是 嗯，做了程序化交易，做量化交易之后的话呢，却发现在量化圈里面有很多人在用这种方法在平仓啊，那把这种方法简单介绍一下。 呃，就是在一波上涨就上涨或者说下跌过程当中，我们现在以上涨为例，上涨过程当中，只要收盘创新高， 只要收盘创新高，那么就在这个创新高 k 线的最低价作为平常依据啊，比方这个 k 线创新高了，收盘创新高，以它的最低价为平常点啊，只要只要 跌破这个最低价啊，就平仓啊。那么看这一路价格一路上涨啊，一路上涨，我们以这根 k 线为零，他创新高，那么以他最低价为平仓依据，那么当这一天价格跌破了这个最低价就平仓了。 好，那么到这里搞个段落啊，那么假如说这里再次进场，或者说这里再次进场啊，那么 价格创新高，收盘创新高，最低价在这里没有跌破，收盘创新高，最低价在这里啊，然后呢最低价一路保护上去啊，不断价格不断创新高，那么创新高那个 k 线的最低价也在不断不断的往上跟随，一直等到价格收盘跌破这个 这个价格。大家看到这是最后个创新高的 k 线收盘创新高的 k 线啊，它最低价是我们的出场线，价格跌破这个线的出场啊，那么 啊，那这是一种平常手段啊，那么之后的话呢，我在一些国外的一些策略交流里面看到一种平常策略和这个非常相像啊，但不是用这个跟随的 k 线的创新高做的最低价，他加了个手段。加了个手段。加了什么手段呢？他加了个标准差啊， 价格创新高，创新高以后的话呢？在创新高必然那一天 k 线有个最低价的吗？这个 k 这个最低价这样减一个标准差，我们下面这条白线就是标准差距线啊，就是以最低价减掉的标准差的。我们看到这个实际上进场之后啊， 这个价格创新高，他的减标准差，在我们黄色水平线为例啊，没有跌破收盘创新高， 这条黄色水平线啊，之后也没有跌破，一直到这里收盘创新高之后啊，这个是黄色的这个这个这条线啊，到这一天才跌破，平常追逐了这个比较大的利润。 我这里在做量化交易那几年的话呢，我用这个策略，嗯，作为一种平仓策略，我发现他的效果啊，嗯，还是比较好的 啊，就是说他不比，不比其他任何策略差啊，这可以这么讲，不比他任何策略差啊，但也有些，呃，这个，这个多赚少赚啊，这必然都存在各个平仓策略各有优劣啊，但是也就说他还是有点的普世性啊。那这种策略的话呢，他有一个特点，大家可能没有注意到，就是， 嗯，标准差随着波动力增大之后，标准差会变化会变大，比方说这段时间波动力变大了啊，价格上涨波动力变大之后啊， 嗯，这个价格上涨，特别你看价格上涨越来越快之后的话呢，这个标准差因为数值变大之后，他离最低价越来越远啊，那么这就意味着在行情的最后快速拉升那个阶段，这个标准差离他的最低价位置是很远的， 这个时候的话呢，可能需要结合一些其他屏障手段，可能更好一点，那么在行情区域正档阶段的话呢，标准差可以减少大量的物屏障信号啊，所以这又在体验在比这个似乎更容错性更强一点 啊。当然我们所介绍的所有这些屏障策略啊，就像工具箱一样啊，具体怎么使用或者怎么搭配使用啊，每个人根据自己的喜好啊，那么今天的话呢，简单的介绍到这里。

啊，各位董事长大家好，那个又见面了，然后呢，最近还是很多董事长在不停地问我， opencloud 怎么到底去搭建一个个人的量化系统， 呃，这个很多董事长都在私信问我，其实我没法回复，因为抖音的限制会，这个可能会涉及到一些引流，然后呢，可能会封号，前段时间呢，我的账号就被封了一个晚上，所以说最近的话我也不太感兴趣回访大家。 然后呢，昨天我拉了一个群啊，本来说在群里面想要大家一起去沟通一下量化交易的这样的一个心得和经验，但是， 呃，刚开了大概不到一个小时啊，又被这个抖音爸爸给关停了，所以说抖音里面现在这个，嗯，要求的很严呢，所以我只能以视频的形式和大家继续交流一下。 然后呢，嗯，正好我这边的 oppo cola 的 这个环境，我重装了一下，是什么原因呢？是，原来我装的是清华大学的一个国内镜像，发现它很有问题啊，它不是原声的，所以说，那今天我把整个系统全部重新装了一遍，装了 oppo cola 的 一个原声镜像， 然后呢，同时呢，我，我原来是定的那个，嗯，阿里云的 callin plan， 然后呢？千问呢？ mini max 啊，呃，智普啊，都在用，但后来发现其实还挺弱智的，就是不是说国内的模型不好用啊，但是跑下来发现确实是问题很大， 经常发现什么事情呢？大家看一下，就经常发现，这个就是失忆，或者说，呃，他 不干活啊，只道歉，就是你一问他他就对不起，对吧？啊，巴拉巴拉，给你承诺一大堆，结果到下个点还是不行，其实我，呃经过两周的实测，发现， 呃大概五十个，十个交易日，至少有八个交易日会出现各种各样的问题，我每天早上让他去检查呃这个量化系统的一个健康情况啊， qmt 的 一个连接情况，发现他都不执行， 每天就在失忆，后来装了各种各样的这个 g 的 skill， 发现还是不行，所以说我这两天一气之下呢，我就不用那个阿里的这个呃拷钉破烂了，然后呢，我在某鱼上买了这个，呃原声转发的这个，嗯， oppo a i 的 这个拆的 t p t。 呃五点四。 然后呢？我因为我是两个环境嘛，一个是呃模拟盘，一个是实盘，模拟盘的话这边搭建的已经差不多了，呃给大家看下效果， 就是我原来用呃那个国内的这个，呃国内的这个大模型呢，他帮我做了一个这个大系统，但是问题很多，各种各样的问题，每天都报错，所以说我就今天切换这个模型，大家可以看下效果。 从昨，从呃昨天吧，从今天切换这个模型开始，他就把我的整个量化系统给扫描了一遍，可以看一下，发现了很多问题。 好，大家可以看一下，发现了一些问题啊，就是呃原来这些情况呢，其实是通过呃阿里的这个 honey plan 里面的几个模型都没有发现，然后呢，切换了这个 check gpt 之后啊， 他就把我整个系统全部扫描了一遍，然后加了一些这个，加了一些这个呃相应的技能和相应的这个 skill。 然后呢现在在帮我跑，就是他今天一天什么事情没有做，就完全帮我把整个聊天系统全部扫描一遍，然后呢，呃，发现了，发现了一些前后不一致或者记忆错乱 啊，或者说这个持仓不正常等等一系列的问题，我发现还确实是比原来用的国内模型好啊。然后呢，现在经过这一天的修复的话，大概目前完成了一个百分之八十吧，我现在还在问他啊，等待他明天估计修复完成吧。 但其实也不是说没问题啊，我发现他的记忆也是有问题的，就是我发现这个龙虾的记忆确实是有问题啊，我也在去研究后面怎么去优化，前段时间装了一个这个记忆的基因，现在发现效果稍微好一点了，但是还是不太好，但是他起码是， 呃比原来的那个模型好，原来的模型只知道道歉啊，对不起啊，就打嘴炮啊，他不干活。那现在这个也有一点就是往他汇报工作，他总是会忘记，他总是会忘记，但但是好在呢他这个，呃他这个活是在帮我干的，这个模型是在帮我润滑系统的整个这个模型是在帮我去优化的。 然后呢？呃，今天呢，我这边实盘啊实盘也准备了。呃，把这个 opencloud 重新装了，装完之后呢，我也是配了这个 openai 的 这个呃， chatbt 四点五，四点五的这样的一个模型可以看一下 啊，这边装了一个啊，五点四，不好意思。五点四的这样的一个模型啊，五点四的一个模型。然后呢？嗯， 我们接下来大家一起去实战一下。你看这个目前这个系统是空白的，我给他起了名字叫王心凌。嗯，那我们家王心凌目前什么什么都没有啊，空白的 啊，现在呢？呃，就是到了一个关键时刻了，就是很多董事长在问怎么让我的龙虾去搭建一个个人电话系统？其实很简单啊，你只要去输入你的诉求就可以了，你第一步不要搞太复杂，你先让他去搭建一个简单的，那整个模型出来之后呢？你再去优化，这样就可以了。 比如说我现在是一个空白的系统，那我想搭建一个量化怎么办呢？那就很简单，我我就，我只需要提出我的诉求就可以了，你不要去给他出主意，因为你没有他懂啊。我需要一个个人 量，个人量化交易个人量化交易系统，呃，你可以 可以根，呃你可以根据市面上的最佳实践吧，最佳实践和呃公开的资料按 案例，嗯，代码包啊，等等啊。然后呢帮我构建整个交易系统， 个人量化吧，因为我们要做的简单一点。呃个人量化系统，整个量化系统，然后呢？还还有需要什么呢？就是我们需要有个 ui 界面嘛？我们要去 ui 界面去看，所以说我呃需要一个 ui 的 一个 界面，同时需要移动端和 网页端吧。网页端，那其实大家可以看到就是我做一个这个开发小白啊，然后呢？我也做一个金融小白，其实我什么都不懂，我什么也不知道，我只是一个老韭菜，老股民，对吧？那现在我想通过这个 呃 open club 的 帮我去实现一些自动化交易。那那就你提出提出诉求吗？比如你有更详细的诉求你也可以去讲，比如说我喜欢什么样的策略，我喜欢什么样的战法，对吧？那你也可以跟你说，跟他说。呃，可以 可以参考下梁文峰吧，对吧？梁文峰要很有名。梁文 梁是这个梁吧？ 杨文峰的量化交易模型，对吧？那你也可以填其他的嘛，比如说你喜欢一些，呃，什么样的模型啊？什么样的一些算法呀？等等什么的交易模式啊？等等。然后呢？我个人比较喜欢使 用 买入尾盘买入法。策略请重。呃，请重点构建这个这个 策略吧。请构建请重点构建这个策略。呃。其他的这个交易策略你 请根据最佳最佳实践来构建好。那么其实只 要这样一段话就可以了。那很多董事长不停在问说，还有甚至些董事长说找我私信说付费让我去搭建啊，其实这个我没法做，为什么？因为我个人的系统也在不断的摸索过程中，而且这个系统不是一劳永逸的，你搭建出来之后它就自动化交易了，不是这样子的， 你需要根据你的这个个人的交易思路不断的去优化这个系统。我每天都在去优化。那不能说我给你套系统就拿去直接用，这是不可能的。那如果真的做到这一步，那么人人都会在大 a 赚钱了，对吧？那怎么可能有这么多老韭菜呢？ 当然了，我这边也没有说这样一套电话系统搭建出来之后你一定去赚钱，这是不可能的。首先我们作为一个个人交易者就是一个老韭菜，你在股市里面的盈率其实是很低的，那为什么还去做这件事情呢？ 做这件事情其实我最主要的核心目的是想让它结合我个人那些交易的策略模式，把它固化下来啊，坚决执行这个交易策略。 我最大问题是什么呢？就是追涨杀跌啊，涨的时候贪婪，跌的时候恐惧啊，该卖的时候不该卖，该买的时候不该买， 那这个就造成什么呢？就说，呃，我本来有只，我本来按照尾盘战法去去买这只股票，第二天不管怎么样，对吧？涨两个点或者跌两个点我都要去割肉，但是涨两个点的时候呢？我想涨五个点，那跌两个点的时候我又想，我又想回本，所以这样的话我永远无法实现我的这个交易的交易的一个纪律， 那么这个自动化交易系统呢？就能够帮我去严格执行我的这个交易的纪律，对吧？我不用去看我没有人性的这个，这个， 呃，这个参杂参杂的因素在里面，要去让他自动去自动去执行，对吧？最后去看一个结果，然后呢？还有一个就是我们一开始的时候不要去直接上实盘，目前我说句实话，我的这个实盘是亏的，所以说我的实盘目前我已经停下来了，我打算把这个模拟盘好好的再去做一遍。 那这个是目前我们构建的这些是我的实盘系统啊，刚才看到的这个飞书里面，这是我的模拟盘正在修复的那实盘系统的话，呃，目前原来我放了十万资金，后来发现可能这个确实太多了，我目前下一步打算少放一点，比如放个五千块钱，一万块钱去跑一跑，试一试。 那么你构建完，按照你的思路去，这个输完之后呢，你就可以去点回车了，然后去等待，那这个是一个漫长的过程啊，那他就会不断的去构建。那，那他第一个版本出来之后呢，你再去根据他的这个系统化思路去加入，比如说我的交易策略是什么？交易计划是什么啊？我的选股条件是什么等等。 那么关于数据源问题，关于那个呃量化交易的这个这个，嗯，接口问题，我在前几个视频已经讲到了，我目前主要的是呃国金的呃，呃国金的这样的一个，呃迷你 m q t 这样的一个系统啊， 大家看一下迷你 qmt 啊这样的一个系统，这个是国际，你要充值十万开户，然后呢就可以去免费的去使用的，但它功能非常有限，我其他视频里面去讲了关于数据源那块，大家好的，可以去看一下啊。那 好，你看这个 opencloud， 那 就这个用的是那个车载 gpt 五点四的这个模型。啊，那我感觉比国定的确实好用啊，他现在就给了一些方法和思路，你看他就告诉我首先搭建搭建一个这个方案的股价啊，我会先优先去查询这个公开最佳实践和可付用的开源开源组件， 再帮我去完成一个这样的一个系统啊，如果你愿意的话，我们可以在工作区内升成第一版，那我当然愿意了，对吧？啊？那就是我愿意，请立刻开始， 请立刻开始你的工作。好好， 那这样的话我们就去等待就行了，接下来呢就会龙虾就会帮你跑，这个时间不一定呃，有可能长，有可能短，那长的话可能几天时间，短的话可能会大概几个小时就好了， 具体的话就参考的就是第一个你的这个模型的能力，第二个呢，你的这个服务器的一个响应速度，第三个呢就是你自己的这个系统的复杂性，嗯，这样的话去创建就可以了，然后的话在此过程中你你去等就好了啊。然后呢？嗯，其实 这个飞书最近也出了一款这个龙虾的模型，我也在用啊，然后呢？嗯，其实这个飞书最近也出了一款这个龙虾的模型，其实是一样的，你看我直接就告诉他一句话， 对吧？我就告诉他一句话，我需要搭建一个个人电话系统，你可以参考开源项目的最佳实践，那他的这个框架那就已经出来了。所以有些董事长如果说你不想去装这可口可乐的这个镜像会觉得麻烦，那你就直接用非输的，然后你去给他充值就行了啊，给他付这个 tucker 的 一个费用就好了。那你看这是他他帮我去规划的一个系统， 数据源数据清洗啊，因子计算啊，信号形啊，这个信号形成啊等等。嗯，我觉得这个也可以啊，就是你，你如果说不小心打开你的飞书，一秒钟就可以快速部署了，这个是非常好的一个方案，非常的一个方案。 好的，那接下来的话就是我们需要做的，就是耐心的去搭建你的个人的第一个量化交易系统。 然后呢，今天的分享就到这边，那首先的话，我这边是做纯技术交流啊，不构成任何的投资建议。然后呢，也没有去引导大家去开户，或者说引导大家去炒股 啊，然后纯技术交流啊，然后也欢迎各位董事长在这个评论区里面去互动交流。

twenty two million dollars in three fucking hours hahaha 如果你觉得币圈只是炒币，那你其实忽略了它真正厉害的地方。今天我们就来讲讲币圈到底是什么？为什么这几年发展的这么快？ cryptocurrency， 中文加密货币，但如果你只是把它理解成币，那就理解错了。从研究角度看，币圈并不是一个资产，而是一套去中心化的金融基础设施，它背后的核心思想只有一个词， decentralized， 可追溯。去中心化。 你可以把它理解成一件事，把交易、清算、结算、做事、借贷。这些原本只存在于银行和交易所里的功能，直接搬到了公开的代码和市场上。 这也是为什么在这么多金融科技和区块链研究所里，区块链被描述为对金融市场基础设施的一次重构，而不是一个投机工具。如果币圈只是赌场，他不可能稳定运行这么多年，也不可能形成这么多可复制的机制。 比如，你可能听说过几样东西，永续合约的资金费率、自动做市场的定价、曲线链上的计算和强平机制。这些听起来很币圈，但本质上他们都是金融工程和市场围观结构里的经典问题 区别在于，在传统金融里，这些规则写在合同和系统里，在币圈，他们直接写在代码里，公开自动实时交易。也正是因为如此， 币圈的好坏、风险和漏洞几乎不会被隐藏。那么为什么这两年发展特别快？币圈这几年发展的快，不是因为人更贪了，而是有三个现实世界的变化同时发生。 从二零零八年金融危机之后，学术界和监管层一直在反复讨论一个问题，金融系统是不是过度依赖中心化信用？ 比如银行倒了怎么办？侵占系统出问题怎么办？中央对手放失效怎么办？而区块链给了一个极端答案，不信机构，只信规则和代码。这也是你为什么能看到，从硅谷到央行，研究部门都在认真研究去中心化金融到底能不能成立。在传统市场里， 跨市场、跨资产的资金调动成本非常高，但在币圈，资产可以七成二十四小时几乎零摩擦的流动，学术上称之为连续无收市的价格发现机制。这对于高波动资产来说，是非常致命又迷人的特性。在传统金融里，风险往往被隐藏在财报贫瘠复杂结构里。 而在币圈，风险直接体现在价格波动率和清算上。比如高杠杆代表高爆仓概率，流动性下降代表立刻滑点，系统性风险马上反映在价格里，这是一种极其残酷但极其诚实的市场。 所以，从量化和研究的角度看，币圈真正吸引人的地方不是暴富，而是可观测性。所有行为风险、清算波动都可以被记录、被鉴摩、被分析。 这也是为什么币圈成了量化金融工程博弈研究的天然实验室。接下来，我会从币圈结构、金融原理和量化视角，一点点拆解这个市场是怎么运转的。如果你不满足于只看涨跌，那这个账号可能适合你。

哈喽，大家好，欢迎回到财富种子园，我是海蕾，我们来看一下 q q q 和 t q q q 量化策略目前给出的信号是什么呢？是常态双核，也就是百分之四十五的 q q q 和百分之四十五的 t q q q， 再加百分之十的现金。那么如果我们想看详细的信息呢，我们可以点这里啊，点亮化，然后点信号中心，我们先把这个擦掉，那在这里呢，我们就可以看到 q q 和 t q q 的 这个量化策略，这个版本呢和就是之前我们视频介绍的版本啊，稍微有一点区别，两个区别。第一个区别是，嗯，这个策略呢，是以收盘价的计算 来去进行回测的，也就说以收盘价为准。而之前我们视频介绍的用复图摸摸来去回测的呢，是以开盘价，因为复图摸摸他在回测的时候，他只能是在九点三十分，也就开盘那一刻去拿昨日的开线来进行计算，也就是说 该卖的时候，他是以开盘价来去卖的，该买的时候呢，他也是以开盘价来去买的。而目前我给大家展示的我们自己开发的这个量化回测的系统， 是以收盘价为计算，就说你卖的时候啊，因为他是以日开线来去进行计算的，每天的开线走完之后呢，他就会计算，计算完之后如果有信号产生说卖出，那么就是以这个收盘价 啊去卖，收盘价多少就卖多少，又说是盘后价，你可以这么去理解，但计算的时候呢，他是以收盘价为精准来去展开这个回测计算的，这是一个区别。第二个区别呢，就是说我们在回测的时候，我们通过数据我们发现高位头顶 这个状态在复读木木里面，他在从就是二零一七年的一月二日，到目前为止他是没有高位逃顶，就是没有被触发的，我们开发的这个测回测系统呢，他是触发了高位逃顶这个信号的啊，这是两个差别， 也就是说我们自己开发的回测的系统，他是严格按照我们代码的逻辑再去执行， 就是那六个状态同样的时间的区间收，以收盘价为精准，带有就是触发了高位头顶的信号，并且我把它调整到二点二倍，之前是两倍啊，我 现在把它调整到二点二倍，它的年化收益是多少呢？在这里我们可以看到啊，放大一点给大家看，是百分之四十九点四 啊，我们评论的老观众，你应该记得我们用复图木木去测的话，在这个区间 回报率啊，是百分之五十一五十二这个样子，那么以收盘价为基准，就是它的最大的回测是百分之三十六点一啊，用复图木木来去回测的话呢，它的最大的回测是百分之四十一点六五，也就是复图木木它量化回测的 这个最大的回测是高于啊我们自己开发的这个系统啊，然后回报率要稍微低一点，因为我们这个只有百分之四十九点四， 而副图木木是百分之五十一五十二。最近呢也有很多喜欢量化的朋友就是跟我联系，就是说是不是把这个高位桃顶就干脆把它拿掉不要了啊？因为没过去十年，我们用副图啊木木去回色，他没有 高位套顶，那就是一次没有触发，而他取得了一个百分之五十一五十二的这样的一个年化的回报率，再过去十年，而我们加上高位套顶， 反而让这个回报率变低了，对吧？从百分之五十一五十二就变成了百分之四十九点四，有说是不是我们可以不要这个呢？我觉得是个人的一种选择啊，如果说你不要，当然也没有问题，因为你捕捉更大的这个回报率，但是从实际回测的结果我们看，就是回测可能要大一点， 然后呢？我们这个就是，嗯，这个回报率虽然低一点，但是他的最大的回测呢，要小一点，嗯，整体来说 差别不是特别的大啊。我们这个是以收盘价为计算来去计算，然后在实际操作的过程当中还会有一些不同，为什么呢？因为你想当触发卖出信号的时候，它是属于避险，对吧？你卖出的越早越好， 就是理论上我们这么去讲，但也不排除你你等人就是你等到他九点三十分第二天开盘的时候再买，因为我们通过复读木木去回测 都是九点三十分去卖和买，而取得了一个百分之五十一五十二的这个年化的回报率。也就是说我们通过手工去操作的时候呢？嗯，就是会有一些差异， 但我觉得这个差异不影响它的大趋势，你也不用说我非要用量化程序去跑手工，我觉得区别也不太大，也就说你选择一致性的行为就可以了。比如说卖，我们按照理论我们是说你卖要尽快卖，因为你是 避险行为，对吧？跌到两百日均线以内，你是避险，你卖你就赶紧卖，那可能卖的比较高啊，甚至还有高手说我预判到快要来信号了，我更加的提早去卖，当然那是个人，你有这个水平，你可以这么去操作， 但是我觉得量化就是量化，还有一种情况是买，你为什么产生买的行为呢？因为你买，对吧？你比如说你是 啊通哦卖 qq 买 tqqq， 这属于进攻行为，肯定是在下跌的时候，下跌的时候去产生买的行为，所以我们说 t 加一，也就是说我们等一天 啊，我们等到第二天的这个九点三十分我们再买，可能大概率我们能够拿到一个比较好的价格。就是理论上我们这么去讲， 但实际你去买的时候，那每个每个时期的行情都不一样啊，那产生的这个回报率也就不一样。就说无论你是啊这个卖出你立即卖，还是等到第二天去卖，还是说你买， 产生信号你就买，你不等啊，你等不了就信号一出来你就买。 anyway， 无所谓，就是你选择一致性的 这个动作就可以了，不用去纠结说我到底什么时候买，到底什么时候卖，大的原则就是你是避险，越快卖越好，你是这个进攻，对吧？你稍微稳一点， 你等一等会更好。那么因为你毕竟是在下跌的时候产生进攻的行为啊，那么信号确认之后，当然是越快买越好。总而言的，这些细节不影响咱们这个策略的方向啊，不用去纠结是以售盘价还是开盘价，这个呢， 我在这里正好啊，多啰嗦几句，给大家把这个思路给捋一捋，我们在这里可以清楚的看到这个信号是四月九日产生的，买入之行，在我们实际操作的过程当中，就是你四月十日九点三十分你开盘的时候，你就可以买，按照副图木木 灰色的这个历史数据，你买的时候你就是这么买的，你也可以，你比如说以收盘价为准，就是产生买入信号的时候，我们就在四月九日啊，那一刻我们收到这个信号我们就买，这也是可以的， 那么如果说我们想看，对吧？这个这个是在我们这个这个信号中心啊，量化的信号中心，你就可以看到了，这个是这个特斯拉，我们是正在测试啊，代码还有点问题， 搞好了以后呢，我们会放出来给大家，然后呢就是说，呃，你如果想看详情，那你就点这个查看回测，你点这里，然后这些数据就出来了啊，你看非常清楚啊，可以放大缩小。好，那我们在这里我们可以看到这个回测的时间和我之前视频所讲的这都一模一样的啊， 都是从二零一七年开始的。然后呢我们可以往下翻啊，我们可以往下翻啊，在这里就是我们有年化利率啊，盈亏比胜率啊，包括这个买卖点，我们这地方都能看到，你看买卖点对吧？ 都可以看到，又说你用，你用鼠标可以放大缩小啊，看每一根开线，对吧？你看我们这个信号怎么产生的？这样放大我感觉我们可以拉动啊，你看啊，我们在这一天啊，这个信号是麦啊，然后在这一天呢啊，是买 在这一天卖，所以这个区间我们就等于是在两百日均线之下做了一个低买 高脉，然后他站上这个两百日均线，没有在这个第一根开线产生信号，是因为在这一天二十日均线他的斜率啊，还不是向上，所以他等了一天之后，他开始往上有有斜率了，所以他触发了这个信号， 而且又占上了两百的均线，所以在这里产生一个信号就是买，然后我们在这里可以看到每一笔的交易的记录，然后我们在这里可以看到这个每一个月的收益是如何。我们从二零一七年到二零二六年，我们可以看到在这里有年度的汇总 啊，本来是没有的啊，我们非常这个专业的一位我们的这个会员啊给我们提议，所以我今天就给他加上了二零一七年到二零到目前为止啊， 只有二零二二年，这一年熊市，他是啊收益率是负的百分之十五点八，最大的回测也是在这一年产生的， 然后整个整个一年下来，他的回测呢，这个投资组合的回测就是百百分之十五点八，除此之外，就今年走到目前为止，我们投资组合的回测是 百分之九点五，除此之外每一年我们都是挣的。而且在二零二零年，大家可以看到啊，二零二零年的这个百分之一百五十九的回报率， 这两年基本上它的涨幅我们都吃到了二零二四年百分之五十一啊，二零二五年是百分之三十九点五， 哎，其实每一年的回报，嗯，还是相当不错的。然后这里呢有详细的统计的数据，嗯，我就不带大家去看了啊，这里有运行的日记，就是触发什么信号啊，这里有详细，也可以导出来分析，然后持仓，那么就是目前是持有百分之四十五的 q q q 和百分之四十五的 tqqq 啊，这个页面啊，你就是可以，就是你随时都可以，你随时都可以查看。这个是实时的 啊，而且它是自动的啊，只要在云端在于运行结束，这里的数据是自动更新的，就不用我人工去更新啊，这个就是我们在 ai 时代的这个太便捷了啊，太方便了。 ok， 我 们把它收起来，我们收起来，好吧。 哎，如果就是你想看这边，哎，这这这点击也可以啊，也能看到啊，这是从二零二零年一月一日到二零二六年四月十二日， 这个还没搞好啊，总的就是百分之八百八十五，年化收益百分之四十四，我们可以看到，对吧？在这里产生一个卖出信号，到目前为止没有信号，这个策略呢，还没有调整好，这个我们可以精准的卖到这个地方， 精准的卖到这个地方，我觉得还是相当不错的，就是他可以卖的位置还是比较好的啊，这个，这个策略还没有开发好啊，还有点问题。 ok， 好， 这个呢，就是说你在这里点信号中心所看到的信息。好，如果你想自己说，哎呀，我有吗？有想法 啊，我有很多的 idea， 我 有很多的经典子，你可以使用我们的量化实验室，在这里去创建你个人的量化策略，你创建的这个个人的量化策略呢？你可以保存到这个策略库里面啊，如果是我们 这个官方发布的量化策略，你在这里也能看到详细的信息，你打开之后就有就可以看到，然后你个人也可以在这里创建量化策略。嗯， 这里这个是就是给你一个引导啊，你比如说你，我就想试一下，那比如说我讲会特特斯拉，对吧？哎，就是你在这里可以通过与我们的这个 ai 对 话来进行打磨，你的策略的代码通过自然语言， 你不需要说懂代码怎么写，完全不需要，就是你，你要你想怎么修改，你有什么样的想法，你就直接跟他说，然后他就会把你写出来啊， 而且他会写的非常详细，大家可以看到就他写的这个代码，你是可以直接在这里复制，就粘贴到你的副图木木的那个量化的中心啊，就是前几期视频我给大家演示的， 可以直接跑，如果说个别策略可能会碰到一些报错，没有关系，你就直接把你的报错给粘贴到这个地方，哎，你就跟他说，你说 在富图陌陌上运行报错了，麻烦帮我把这个错误给改掉，他就会把这个策略给你改掉，然后他写完代码之后，你看到他已经把代码写好了，写好之后呢， 你要看他怎么样，对吧？你就点这里你运行一下，你比如说我，我就随便选个时间啊， 我们就点运行，就这就回测了啊，这就是用代码来进行回测了，嗯， 这个是用我们的云端进行回测，然后回测出来的结果会显示在这里，你看，哦，这个策略，这个策略不好啊，你看啊， 从二零二一年直接干成负的啊，就说明这个策略写的不好，对吧？所以你可以去调整你的策略，通过自然语言在这里去打磨你的策略，然后他测出来之后，这里所有的数据就跟我带刚才带大家看了一样，什么都有，然后在策略代码这里呢，如果你觉得这个策略写的不错， 你就可以直接保存这个策略，点保存就可以了，点完保存之后他就会在你的策略库里面出现，就是你看他们的，我这是官方策略啊，往下翻我的策略啊， 就保存在这里，比如说这个是我写的，对吧？就保存这里，然后你可以点在线运行啊，你一点运行，然后呢你就激活这个在线信号，你可以从，你可以从历史哪一天跑，都可以，随便你，对吧？你可以从这个一月份跑，然后你点激活， 你点激活呢，这个云端的引擎就开始帮你从二零二零年开始回回测了，一直到现在是什么数据看他跑了这个策略啊，这是个策略，目前也是空仓的状态，然后他的这个回报率呢，是累积收益百分之两千 三百二，然后年化的收益率百分之六十六，然后这里每一个指标都有啊，每一个指标都有，然后啊，就是说你，你这个已经运行了，知道吧？你这个已经运行了，运行完之后呢，只要有信号，他都会在这里产生啊，在这里产生，然后呢 啊，你也可以请求这个量化的系统给你一个邮件，也是可以的，这个功能我们很快就加上，因为不难 啊，就像，就像大家啊，这个你两元，或者是我们的这个 pro 这个会员，你就会收到这个啊， q q q 和 t q q 每日的这个量化的信号一样的，这个逻辑啊，就说你自己写的 策略，为你个人服务，这就是我们这个量化实验室所要这个实现的这个功能，你需要什么量化策略，你就在这里往写就可以了，你就通过自然语言去打磨 啊，就可以了啊。然后未来如果说，哎呦，你的策略因为现在很多，毕竟他不懂代码啊，就是不是太熟悉啊，未来大家如果有需求，那我就可以把这个实盘交易，目前，呃，大家不能用啊，这个 未来如果大家有这个需求啊，你你可以给我反馈一下，说我想用这个策略来进行实盘，那么我就可以把这个功能给你打开，你就在本地啊，你要在本地要安装安装，安装两个东西，然后 去连接你的券商啊，就是副图木木或者是副图妞妞，这个券商就通过这种方式来去连接，就下一步呢，我们会很快啊，这个赢透证券也会开发出来， 也可以同样的方式在这里去写适合这个印透证券啊，跑的这个量化策略啊，总而言之啊， 敬请期待。最近很多啊，这个朋友就是加入了我们的这个量化群，然后里面有很多的问题，有很多时候呢，我也没有时间去回答，嗯，大家可以使用啊，这个 在这里点这个 heli 啊，你点这里，点完这里之后呢，就是有一你有些问题呢，你可以在这里问一下 啊，你可以在这里与我的这个 ai 分 身进行聊一聊啊，你会有不一样的收获，你比如说我们随便来问一个问题，我们看一下他回答的质量怎么样，然后我们问说分析一下伊朗目前的目前的战争情况，以及 下周操作的建议啊，好让我们看一下他怎么回答的。他说，让我们一起思考一个问题，当全世界都以为周末的伊斯兰堡谈判啊，能够带来和平协议的时候，为什么特朗普反而选择了在谈判破裂后立即寄出封锁霍尔姆斯海峡这种极端的手段？本质上， 这依然没有逃脱我之前分析过的特朗普冲突手段。现在的局面不是失控，而是进入了第八阶段，就是市场与政治 反馈的循环和第五步强化持久战的趋势的复合阶段。以下是对当前伊朗局势的深度剖析，以及我对下周操作的实战建议。当前的局势， 停火协议破裂与封锁降临谈判破裂的底层逻辑是，副总统万斯结束了在巴基斯坦 长达二十一小时的马拉松式的谈判并空手而归。核心矛盾呢，在于伊朗拒绝彻底拆除核设施，并要求维持在霍尔木兹海峡的过路费的收费权。特朗普的回应 非常直接，下令美军封锁霍尔木兹海峡。这封锁意味着什么呢？在国际法中啊，封锁被视为战争行为，伊朗革命卫队已近放话要将海峡变成致命漩涡。这意味着二月二十八日开战以来的两周临时停火期 实际上已经宣告终结。宏观指标，原油啊，周五收盘九十四，但由于周末的利空，周一开盘大概率会跳空高开，目标直指一百到一百五。恐慌指数 v i x 指数目前在十九左右，下周开盘极有可能飙升至二十五以上， 市场情绪会从乐观的预期迅速转为恐慌定价通胀的压力，十年期国债收益已经爬到百分之四点三，如果油价持续站稳，一百减息的预期将彻底烟消云散。财富种植园 qqq 和 tqq 量化信号分析啊，这是我们决策的核心，目前财富种植园的 qqq 和 tqqq 双轮驱动的量化策略，当前的状态是 normal 啊，常态双核就是百分之四十五的 qqq 和百分之四十五的 tqqq， 再加百分之十的现金。关键位置 收盘价啊，这就这，之前都讲过的，不讲了啊。然后我的深度研判呢，就是策略目前处于是牛市的持仓状态，因是因为上周市场在赌这个谈判能够成功， 所以 qq q 站回了两百日均线，但是基本面发生了剧烈的反转，如果周一开盘 qq q 大 幅低开，跌破五百九十五点三三，根据逻辑推演， 如果跌破两百日均线，且回测幅度依然在百分之十以内，以 qq q 价格在高于五百七十三策略将触发熊市空仓就是你到什么信号就产生什么行为，这是这个意思。 然后下周操作的建议呢？换仓与节奏啊，就面对这种不对称的风险，这个建议采取以下的节奏，指数守住生命线啊，巴拉巴拉，这个 就不带大家去看了，个股警惕高位放量半导体。然后总结一下，就是说啊，当事情变得复杂，可能方可能说明方向已经错了，现在大家都在猜会不会打核战争，或者油价会不会回到两百，这就是底层逻辑， 我们不预测战争，我们只对价格位置做出反应，下周的市场会非常暴利，如果 qq q 掉队跌破两百日线，那就是市场在告诉我们，这笔交易的风险收益比已经不对称了，我会选择拿好现金等待 啊。第十步，谈判成果后的暴利，报复性的反弹出现，涨有仓位，跌能应对，这就是我们的生存之道。 ok， 如果你觉得啊，这个 helly 的 这个 ai 的 分身对于一些问题的回答还能够啊，这个符合你的这个需求啊，欢迎大家来体验，这就是今天视频的全网内容，我们下期再见。

老公，你敢信吗？以前我们写量化代码动不动就要花几天时间，而且啊，还有一堆 bug， 现在有了这本书里的提示字母版，三分钟就能生成一个完整的量化策略，真的是太像了！就算是你零基础也没有关系，只需要抽出来半天时间，跟着这本书一步一步的走， 你也能搞出来自己专属的量化交易模型。这本书的作者呢，是 world quent 大 赛中国区的 top 团队，他们把压箱底的比赛策略还有核心方法全部都写进来了，真的是毫无保留的分享。一共是十五个实盘案例，像液晶预测、多因子模型、资金流向、情绪监控等等，这本书里全部都有， 而且每一个策略都给你配备了完整的代码，讲解、场景、实战，还有 ai 提示词模板，你就只要把这个提示词复制到 ai 工具里，等个两分钟就能生成量化代码了， 完全就是实战派的操作。如果你一直想尝试用 ai 做量化交易，那这本书真的不要错过了，早点入手，建立自己的投资体系，搭建你专属的量化交易模型。

各位同学好，欢迎来到量化金融交易的第一课。那今天我们要聊的是量化交易的一个工作框架， 在开始之前呢，我们先来介绍一个非常非常基本的概念，就适用于一些同学完全没有接触过呃股票或者金融知识的哈， 免得大家后面听着迷糊，就非常快速的简单跟大家讲一下。首先什么是股票？那大家可以把股票理解为一家公司，把自己切成一小片一小片卖给大家，每一小片就叫一只股票。那你买了股票，就相当于你拥有了这家公司的一个 呃一小块的使用权，所以公司赚了钱呢，股票可能呃涨价，公司经营不好呢，他就有可能跌。那什么是交易？就是你把股票从别人手里买过来，或者把股票 你手里的股票卖给别人，低买低买高卖，他就能赚钱。那什么是收益率？就是你赚的钱占你本金的百分比， 比如说你花一百块钱买了东西，然后卖了一百一，那你的收益就是百分之十。什么是指数呢？就是你可以把它想象成全班同学的一个平均分， 比如沪深三百指数，就是挑三百只最有代表性的 a 股，然后把他们的价格的加权平均做成一条曲线，代表整个市场的大致情况。 那么好，基础词说完了现在的问题，呃，回到一个问题之后，我想问一下大家，你们觉得量化交易和主观交易最大的区别是什么？就是为什么会有量化交易。很多人说量化交易就是用计算机交易，用数学模型交易没错，但这只是表象。 主观交易呢，他就是凭经验、凭感觉、凭消息来做决策，比如老股民，呃，看着 k 线图说，啊，这票要涨，对吧？那量化交易呢，则是把每一步决策都写成 一个规则，让计算机按照规则来执行。量化交易的本身呢，就是把投资决策从一个艺术活变成一个工程活。他要求呢，你像工程师一样，把整个投资流程拆解成一个个可以验证，可以付现啊，并且可以持续优化的模块。 所以我们今天这节课呃的目标呢，就是建立一个大局视角，你要像一个量化基金的构架师一样，理解整条链路是怎么运转的，这样在后续的课程中呢，你学到每一个技术点都能正确的放在 就是这个恋怒的一个位置上去。另外呢，今天的课呢，也会涉及到不少的英语缩写，然后英语术语大家不用紧张，我在这里呢就有罗列出来每一个术语第一次出现时，用大白话跟大家解释清楚这是什么意思。 所以呢，大家也可以就是呃，从开始的这个理论介绍，包括这个就是词汇的介绍开始理解。嗯， 首先我们来介绍一下，就是量化交易的一个全景，全景图，我们从研究到实盘的一个五个环节， 量化交易呢，不是写一个策略就完事了，一个真正能赚钱的量化量化系统，从头到尾呢，要经过五个环节，对吧？一个是数据获取，然后因子研究、回测检验。呃，模拟盘，然后实盘交易 第一步呢就是数据获取与清洗，这是一切的基础。一个量化团队呢，往往有三分之一的时间花在数据上， 这里呢会出现三种数据，一个就是，嗯，行情数据啊，呃，就是股票成交量这些市场交易出来的数据，还有基本面数据，对吧？就是公司的财务报表，比如公司赚了多少钱，欠了多少债。 还有一个另类数据，那就是非传统数据，比如说电商平台的一个，呃销售数据，然后卫星拍的停车场的照片，呃，新闻情绪等，数据的质量呢，直接取决了，呃，直接决定了，就是你后面 的工作。一个上线就是后面这几个环节的上线。那行情数据通常用的就是 o、 h、 l、 c、 v 来表示，那我们前面也提到了 o、 h、 l、 c、 v， 对 吧？ 那 l 表示的就是它一天中的一个，呃最低价，然后 c 呢就是收盘价， 呃，也就是最后一笔成交的价格。 v 呢是成交价，也就是 volum。 今天一共有多少股被买卖了？这五个数字呢，就是每个交易日最基本的一个信息。嗯，第二步呢就是 因子研究与信号的生成，这是量化研究的核心环节。因子呢，你可以理解为一个，呃特征值，它是一个能够帮你预测未来涨跌的数字。 信号呢，呃，就是根据因子算出来的买卖的一个提示，你需要从数据中挖掘出能够预测资产交易的信号，也就是所谓的 alpha。 简单来说， alpha 就是 一个超额收益，比大盘多赚的那部分，对吧？比如大盘一年涨百分之十，然后你的股票呢，赚了百分之十五，那多出来的百分之五就叫做 alpha。 第三步呢，就是进行一个回测检验，回测就是拿你的策略在历史数据上就是进行跑一遍，对吧？这就是类似于测试你的策略呃，科不科学？ 看看假如过去几年用这个策略进行交易能赚多少钱？但这里面的费坑是非常非常多的哈，比如说呃，你的模型有可能过礼盒，过礼盒就是说你的模型在测试数据上就是测试的历史数据上表现的非常好，但一旦他开始 呃在真实数据上跑的时候呢，他就他就表现的非常不好哈，这个就是过礼盒， 那我们呃还有一个叫做，就是，比如说还有除了过滤盒之外，还有一个叫做前世偏差，就是不小心用到了未来才知道的一个信息，那我们后面的课里面会详细讲的。然后第四步呢是一个呃虚拟盘， 回测过了不代表就能赚钱，你需要在实时的数据上用虚拟的资金跑一段时间看看，比如说有没有延迟啊？延迟就是下单到成交 之间的一个时间差，然后有没有滑点，比如说你想按照十块钱买，但实际成交价是十点零二元，这零点零二他就是一个滑点，比如说流动性，就是想买的时候市场上没有足够多的人卖给你， 这些呢都是真实世界的摩擦力会带来的一些一些情况或者是问题哈，最后呢才是才是我们所说的交易时盘，那用真金白银去跑到了这一步呢，风险管理就变得 非常非常重要，就是防，我们要好做好风险管理，防止一次性呃大亏呃，把之前赚的全部都吐出去。 然后呢接下来第二个第二个部分，或者是第二个概念，我们想要介绍的就是买房与卖房 是两种不同的量化世界哈，量化从业者呢，大致呢就是分为买房和卖房两大阵营，买房呢就是对冲基金、公募基金、养老金等，他们 呃，用大白话就是买房就是拿钱去买股票的人，他们收了客户的钱，然后拿去投资赚收益。对冲基金可以理解成用各种复杂手段追求高收益的私募基金。 那团队里有量化研究员，就是负责开发这个阿尔法的信号，有量化开发， 然后他是专门负责搭建系统，相当于程序程序员，然后有组合经理，呃，专门是做一些配置决策，决定每只股票该买多少卖多少，然后最后呢就是风控团队，负责就是监控风险。 那卖家呢？对吧？卖家呢？呃，主要是投行和券商。用一大白话说，哈，卖家呢，他就是提供交易服务的一个中间商，比如说大家买卖股票都需要去银行开户，对吧？去券商开开户， 呃，他们就是提供这样的一个服务的中间商，就像证券公司帮你呃下单，然后要收手续费，帮 呃大客户搞定大额交易要收服务费等。券商呢就是证券公司卖方的目标呢，他是提供一个流动性和交易服务。那卖方里呢？有几个呃典型的角色叫做，比如说，呃，第一个就是叫做做市商， 对吧？他就是比如说同时挂出我十块钱买和我呃十点零五卖这两个报价，然后呢？你想买他， 你就卖给他，他就卖给你，想买他就卖给你，你想卖呢，他也能买过来，每笔赚这五分钱的差价，这叫做呃买卖差价，也就是做事方。然后呢还有算法交易团队。 呃，算法交易团队呢，他们负责开发一些执行的算法，比如说 t w a p 啊， v w a p 啊这类执行算法，这个我们后面会讲哈， 嗯，现在不需要去深刻理解，就比如说一个基金，它要卖一百万股，如果一次性全砸到市场上，呃价格就会迅速的暴跌，所以要拆单慢慢的卖。嗯， 然后呃像 t w a p 呢，它实际上就是一个时间加权平均的价格，就是把 呃大的单按照时间均匀切成小单。那比如说早上九点到下午三点， 呃每五分钟卖一点，对吧？然后 vwap 呢，它就是成按照成交量加权平均的价格。这个就更聪明一点，就是根据什么时候市场上成交呃最活跃来分配 呃卖单量，然后成交量大的时候呢，多卖点，那呃冷清的时候呢，就少卖点。这些算法的目的呢，就是帮客户以最小的市场冲击，完成一个大额的订单。 一句话总结就是，买卖，呃双方他们关注，呃预测，就是买方更关注的是一个， 就他们买卖双方他们关注的重点不一样，那买方呢？他关注的更多的是预测未来价格会怎么走。卖方更关注的是执行，就是如何以最小的成本，对吧？呃完成交易。所以这是两种非常不同的呃思维方式，但都需要量化的一个能力。 然后介绍了买卖双方的这个量化团队的分工呢，我们就来看一下有哪些呃策略的分类。主流的量化策略呢，大致就分为四类，呃统计套利、趋势、跟踪做事。还有一个事件驱动。 那我们先来看这个统计套利，套利呢？呃，就是无风险或者是低风险的赚取这个差价，对吧？ 那统计呃是指基于一个数据的规律，举一个例子，就是可口可乐和百事可乐是竞争对手，价格通，通常呢就是他们同涨或者同跌，对吧？如果有一天呢，可口可乐他涨了百分之五，但百事可乐没有动， 你就去做多，呃，百事可乐做空，可口可乐赌他们的差价还会回到一个就是正常的水平，这个叫做配对交易， 这个你去理解一下哈。然后呢，比如说做多，就是买入后我们等他涨，做空了他就是先借来，对吧？卖掉啊，跌了再买回来还回去赚这个差价。 它的特点呢是市场中性，就是同时可以做多做空，不管大盘涨跌都能够赚钱。然后，嗯， 高换手就是高换手率哈，就一天买卖很多次，依赖大大量的标的来分散风险。然后标的呢，其实就是指交易的对象，比如说股票啊，债券啊或者商品等 趋势跟踪哈。趋势跟踪呢也叫呃， cta 策略， cta 呢是呃 commodity trading advisor 的 一个缩写，就是商品交易顾问这一类专门使用趋势跟踪策略的，这是专门使用趋势跟踪策略的一个基金。 那他们最著名的呃，就是方法或手段，就是海龟交易法，这属于这这类呃呃，规则非常的简单哈，就是价格突破过去二十天 最高点，他们就买，就是很简单的这个。这个海龟交易法是什么？就是就是价格能突破过去历史价格的二十天，比如说二十天或者三十天，他们就买，然后跌破过去，比如说十天的最低点，他们就卖， 他的胜率呢，就是赚钱次数占总交易次数的比例通常不高，可能只有百分之四十左右，但是盈亏比哈，盈亏比呃非常的高，就是每次平均每次赚的金额除以平均每次亏的金额。 呃很好赚的时候呢，就是一把可以赚很多亏的时候呢，就是小亏，那你就认认错跑路，对吧？啊？这个叫做趋势跟踪，就是看看一个呃叫做 小期或者是短期或者是中期的一个趋势进行交易。然后第三种策略呢，叫做做事策略。什么是做事呢？就是 你会同时挂出买和卖的双边报价，赚取这个呃买卖的一个差价，或者是英语叫做 be 的 x spread， 它就是买价和卖价之间的一个差额。这需要极低的延迟啊，需要极低的一个延迟和一个极强的基础设施，主要是针对于高频交易的一个领域哈，就是一秒钟几千笔交易的那种。 还有一个风险呢，叫做逆向选择啊，如，就是如果说某个聪明的大户知道内幕消息来你这里下单，你就成了韭菜，所以这个就叫做这，这就是所谓的叫做 pick off， 就是 叫做呃被知情者挑走。 嗯，最后一个呃策略呢，叫做事件驱动，事件驱动呢， 他就是基于特定的一个事件呃来进行交易，比如说呃，我们经常就是大家经常会去蹲一些大公司的财报，对吧？发布啊，公司会公布一个季度的业绩，然后并购公告，比如说一家公司收购另一家公司， 那并购套利，并购套利就是在宣布收购后买入标利公司。举个例就是 a 公司宣布以一百块收购 b 公司，那 b 公司现在的股价是九十五块，你买入 b 公司，等收购完之后就能赚五块钱。 但是你需要对这个事件呢，就是要有一个快速的呃解读能力，然后他一般的话 持仓时间是比较比较比较短的，它就是，嗯，由于这个事事件的驱动，导致这样的一个情绪，对吧？然后就会呃出现这个股票价格的涨和跌。 数学原理那，呃，我们经常听大家说就是阿尔法和 beta， 那 它到底是什么东西呢？我们接下来第四个块呢，讲一讲策略的生命周期。 首先我们来看一下什么是阿尔法，什么是 beta， 这是量化投资最基础的一个数学框架，我们用大白话说，就是你买了一堆股票，他们赚或者亏的钱可以拆分成三个部分， 呃，一部分呢，就是大盘代理涨的对吧？就是经济形势很好。大盘代理涨的一部分呢，就是你的策略厉害，你自己个人策略厉害，涨的 这一块就是多赚的，多赚的就是你你你，你超出大盘多赚的，对吧？这个叫做，嗯，阿尔法。我们前面已经讲了哈，还有一部分呢，就是随机的一个运气， 所以我们把这句话呢放在你看到的这个公式里面哈，你可以看到这个 r p 等于阿尔法加上 beta 乘以一个大写的 r m， 然后再加上一个，呃， 加上一个就是 epicyon， 然后呢，我们先看一下它讲的是什么， r p 呢？就是一个组合收益，然后 r m 呢，就是一个市场收益，对吧？ r f 呢是超额收益， beta 呢是一个市场暴露。所以我们来看一下，就是 就说 r p， 他 就是说你的组合因为一个人去买股票，他肯定买不同很多很多只不同的股票嘛，这叫做你的组合。你的这个篮子里面到底买了，比如说买了英伟达的，然后又买了特斯拉的，对吧？ 然后又买了生物科技的，这就是一个组合，那 r p 呢？他代表的就是这个组合的整体收益，也就说你这一篮子股票赚了多少，然后 r 下标 m 的 话，这个是什么呢？这个就是市场的收益，就是大盘涨了多少，就这个是大盘涨了多少。 那么 beta 呢？就是你对大盘的一个敏感度，比如说呃， beta 是 等于一点二，就表示大盘涨， 呃，涨百分之一，那你可以涨百分之一点二，大盘跌百分之一，你跌百分之一点二，就是一个敏感系数，就是你的个人交易的速度啊，策略呀，跟大盘的这个反应， 呃，是有偏差的哈，不可能，大盘你永远是跟大盘一模一样的，不太可能哈，所以他就是 bet， 有 有有，就是你，你，你超过大盘的一个一点点，或者是低于大盘的一点点，就是一个对大盘那个敏感度吧。然后阿尔法我们 前面也介绍到了一点，就是扣掉这个大盘带给你的收益后，就比如说大盘涨百分之一，然后你自己你这一块自己涨了百分之一点二，对吧？这是跟大盘相变动的，但是呢，你扣掉这个 大盘带给你的收益之后，剩下的就是你自己赚出来那部分，比如说你这个可以是呃，二百分之二或者百分之五，对吧？这个跟大盘就不挂钩了。 ipipson， 它是一个误差项哈，就是一个随机噪音，其实它这里面就是有一些运气的成分，比如说你突然间做了一笔交易，然后正好撞上了某一个新闻事件，对吧？然后这笔交易就给你带来很大收益，它就是一个随机项， 这就是就是这个这个公式，包括这个公式代表的某一项，每一项它都代表了你在这个股票当中赚钱亏钱的分开项哈，就是每每个因子。 那 beta 呢？它是你承担市场，那我们来看一下，就是 beta 呢，它就是你承担这个市市场系统性风险获得的报酬， 你买一个，比如说指数基金你就能拿到，那 alpha 呢，就是超越市场精准的超额收益，这才是量化研究的一个核心目标，就是我们研究就是想要放大这个阿尔法，就是让阿尔法的收益达到最大，对吧？ 打个比方呢，就是 betta 呢，他就像是坐电梯，那整栋楼上升，你就跟着上升，对吧？嗯， 阿尔法呢，就是你自己爬楼梯多走了几层，大概就这么个意思。关于阿尔法呢，有一个很残酷的事实，就是每一个阿尔法信号呢，他都有，他都有一个，呃，保质期哈，每个阿尔法的信号他都有一个 保质期。一开始呢，只有少数的人发现收益的时候，这个时候的收益是最高的，那随着更多的人发现这样的信号呢，阿尔法就会就会被吃掉，逐渐 衰减到一个微薄的水平。所以量化团队的核心挑战就是持续的寻找阿尔法的来源，同时管理现有阿尔法的一个衰减。 如果说我们用用一句话表示的话，就是持续寻找阿尔法来源，然后同时管理现有阿尔法的一个衰减。我给你举个例子吧，就比如说呃，从 呃去年开始，大家都知道投资 ai 赚钱，对吧？这是一，这就是一个阿尔法的信号。那很多很早发现 ai 公司可能会上市赚钱的，那可能就是在很早的时候就买入了一些 ai 公司，对吧？在价格低的时候，但随着越来越多的人发现 a ai 是 一个潮流，是一个趋势，然后大家都进入这个市场，于是呢价格就慢慢变高了，所以它这个能赚的钱呢就越来越少了。 那我们这个阿尔法的过程呢？就是要持续的寻找，哎，居然 ai 是 一个趋势，那哪些 ai 公司能赚钱呢？ 然后在别人没发现的时候发现它或者是除了 ai 之外还有什么可以赚钱？就比如说我们后来说的一个就是储存，对吧？因为 ai 它就是需要储存或者是基础能源的一个建设，对吧？这些或者是光纤这些传输电的一些就是基础设施。然后 然后呢？嗯，就我们会去寻找呃某一个趋势的一些其他的阿尔法。同时呢，我们在已买入的一些呃跟 ai 相关的股票的时候，我们要去就是，呃就是要要去，要去， 要去管理这个 alpha， 不 希望它出现一个极大的衰减。好，那我们把这个 alpha 和 beta 讲清楚了之后呢？接下来我们就是介绍我们的一个基础概念。第五块就是呃 核心的一个绩效指标，那这我们首先要介绍的是呃下铺比例，就是 share ratio， 那 它实际上是衡量呃每承受一单位风险能获得多少收益，你可以简单的这么理解哈， 你可以把它呃理解为就是投资的一个性价比，就是同样赚了百分之十波动小的策略，他的那个下铺比例更高， 说明赚钱且更加稳。那我们用大白话呃来说一下，就是这是 sharp ratio 的 一个计算公式，那他算的到底是什么？就是他他其实可以理解为我多赚的钱除以我多赚的钱除以一个， 呃，我承担了一个波动，对吧？那我们这个 separation 它就等于一个就是什么的期望呢？就是， 嗯， r 呃， r p， 其实就是 r r p 减去 r f， 哈，就是你的组合比躺着不动都能赚的钱多赚了多少？ 比如说这个啊， r f 是 无风险利率，也就说你把你的钱放在银行里，你赚的利息，对吧？就是你躺着，你不去做任何操作，放在银行里面你能赚多少钱？然后这个呢？嗯， r p 对 吧？他就是说，哎，那你就去市场上投资，那你 赚的这个钱减去，你放到银行多赚出来这部分，对吧？就叫做超额收益，然后除以一个呃 c 个码 p 下八下标 p， 嗯，它的意思呢？就是说 它就是你组合收益的一个标准差，嗯，其实就是波动大小的一个一个一个呃度量。比如说一只股票有时涨 百分之十，有时跌百分之八，波动很大，那这个标准差就很大。那另一只呢？就是每天都稳稳涨百分之零点一，波动小，那这个标准差就很小， 所以整个分数分子就是你多赚的，然后分母呢，就是你为此要承担的一个 颠簸的程度，这个好理解吧？就是你去，你把钱投到股市里面，和你把钱放到银行里面的一个差一个，一个赚的差值就你多赚的。如果你去市场里面进行一个就是投资的话，你多赚的，然后再除以你要承受的这个就是大概股票的一个波动吧。 然后我们来看一下，就是就是他呃，连化是个什么意思呢？就是我们经常会看一个连化的下普比例，他实实际上等于就是每日的这个 下普比例乘以一个根号下的二百五十二。二百五十二是什么呢？就是一年呃，大概有两百五十二个交易日，对吧？所以我们就是乘以这样一整年的一个数值， 因为周末和节假日是不开盘的，那为什么要乘以这个根号呢？而不是直接乘以二百五十二，因为波动的积累啊，不是简单的相加， 数学上呢符合开根号的一个规律。所以我们把后面的代码呢，就是后面我们还会再提到的哈，就是就是这个开根号呢，他就是他就是呃，呃，就是实际上就是呃一个波动的一个一个连积累哈，你可以这么理解， 然后呢，一般来说哈，就是下铺在在一以上的就就是非常的优秀了，那二就是已经非常的卓越了，但是如果你回测，就你在检检测的时候出现的五，出现的五 的这个下普啊，那你那大概率就是过渡礼盒了，那就像呃，这个你的，你的这个组合或者你的策略在做考试题的时候，呃，都轮轮都是，次次都是满分，但换一个新题啊，那未必就行，这个我们就是要注意哈。 嗯，接下来的我们要聊，就是我们知道下普比例是什么的情况下，我们来看一下什么是呃信息比例。 information ratio， 也叫 ir， 它是衡量相对于精准的风险调整后的一个超额收益。那我们来对比一下这两个公式哈，它的区别是什么？就是上面这一项都是 r p 减去 r f， r p 减去这里头是个 r b， 对 吧？ 然后下面呢，你除以的是什么呢？他就是一个波动率，对吧？一个组合的一个标准差耐这里呢？他是，他是别的东西。那我们来看一下具体讲的是什么？ 就是他的基准呢？就是这个信息比例，他的基转换成了某个指数， 换成了某个指数哈，而不是无风险利率。什么是无风险利率？就是你存在银行的那个利率，就叫无风险利率。那 r b 呢？它就是一个精准的收入，它只是换成了某一个指数，比如说我们刚刚说的沪深三百呀，或者是标标普五百呀这样的， 那基准在英语里面叫做 benchmark， 它可以理解为一个呃参照物，比如说你的基金说自己要跑赢沪深 三百，那沪深三百就是你的，你的基准，对吧？呃，呃， information ratio 的 这个信息比例，呃，衡量的是你相对基准多赚的钱和除以除以除以你和基准差异的波动， 这个很好理解，是吧？那我们 app ratio 它，它对比的就是你放在银行，你也啥啥不做， 然后你放到股市来对比，对吧？你放到股市和相对银行，你的收益会增加多少？然后你承担的风险是多少？那么这个呢？信息比例是说，哦，那我们现在不跟银行比，那我们跟大盘比，比如说跟你把所有的钱都拿去投 sp 五百， 呃，和你投一些个股之间这个超额收益，然后除以他这个就是你的个股的一个投资组合的一个波动，然后减去这个就是，呃精准，就是大盘的这个波动的一个一个标准差，对吧？ 就是这么个意思，那我们了解了，就是这个清晰比例之后呢？更重要的是，呃，这个，呃 green out， 它，呃提出了一个 新的计算方式，就是这个计算方式叫做主动管理基本定律，那它就是这个这个方程哈，就是 i r 等于 i c 乘以一个根号下的 breath， 那用大白话说就是就是 i c 是 什么呢？就是你预测有多准，乘以一个你预测的次数开根号就等于你的 ir。 那 这两个公式，这个公式里面呢？有有两个关键的概念，呃，第一个就是 i c information coefficient 信息指数，它是你预测的一个 一个能力，或者是一个预测的准确度啊，他是一个相关性，就是即因子预测值与实际收益的一个相关系数，他衡量预测的一个准确度。那嗯， 相关性呢？就是你可以想象成两个东西变化的一致程度哈，就是如果我说某只股票今天呃得分高，他明天一定会涨，得分低就会跌，那预测百分百准， 那这个 i c 这个信息指数就等于一，那完全乱窜乱乱乱猜的话，这个 i c 就 等于零，所以 i c 呢，就是衡量你的预测分数和实际涨跌的一个一个一致性。 然后呢，这个广度 breadth， 它是预测独立预测的一个数量，呃，就是策略覆盖的一个独立投资机会的数量，比如说你的选股数量乘以一个交易的频率，嗯，这怎么理解呢？就是 独立的意思是互不相干，互不相关，互不相关。比如说你同时交易五百只不相关的股票，五百只不相关的股票，然后每一只呢都单独预测一次，那这个广度或者 beats， 它就是五百。 这个公式呢的意义非常深刻哈。首先说一下，就是即使你的 i c， 你 的预测能力很小，只有百分之五或者零点零五，也就是预测 准确度只比瞎猜好那么一点点。但是呢，你只要有足够多的独立预测机会，比如说五百只股票，对吧？呃，你的这个 ir， 你 的这个 ir 也能达到零点零五，然后乘以根号下的五百， 根号下了五百，约等于呃，二十二，二十二点四，对吧？所以你，你约你，你最后计算出来，这个 i c 实际上可能约等于百，呃，一点一二左右，那这已经是一个按照这个这个这个标准来说，这是一个非常非常不错的水平了， 那就像是赌场每一个庄家，对吧？他的优势很小，但只要玩的次数够多，赌场就是稳赚不赔的。这也是解释了为什么量化基金倾向于交易大量标的，然后高频率的调仓。 那我们介绍了这些一些基本的概念之后哈，大家如果说不清楚的，可以再看一下，然后再去呃问一问 ai， 然后我们就开始进入我们的一个就是 python 的 一个实战环节，那这个环节呢？大家就是呃，教会大家就是如何去市场上抓数据，然后做一些这样的基本的一些概念的计算哈，我们首先来跑这一个，这个这个 我先不会去跑，因为这些其实我都跑过了。然后大家还是按照我第一节课教大家的去把这个 环境先就是激活一下，我们用的是矿 finance 这个环境，对吧？然后你可以看到你安装的版本，然后呢这些 import 就是 可能对一些就是没有 python 基础的同学，我可能还是要多废话一点哈。就是 python 呢，是一种 编程语言，它特别适合做数据分析。嗯，一般的开始做编程的时候用用这个语言的时候呢，开头了一段常规呢，是做一个环境的一个准备，比如说你看到这里的 import， import 什么？从哪里？ import 这个东西就是导入它的， import 的 意思就是导入，就是从呃导入某个工具包，那 as 呢？这个地方就是就是给它起的一个简称，就是我们比如说我们 import longpi as np， 引入呃， long pi 这个库，对吧？一个计算数值计算的库，然后处理它是专门数，负责处理数值和矩阵的一个神器。 那数组呢？就是一串数字举着呢，就是一个数字表格，那我们把这个库呢，就是导入，然后简称 mp np， 那 我们在使用过程中都都都用 np， 比如说这个地方 np， 对 吧？呃，而不是写它的全名，因为写全名太长了。 那呃， import pandas as pd 就是 引入 pandas， 这是一个数据处理库，类似于 excel 表格，但功能非常要强大了很多哈，我们把它简称为 pd， 那 然后再 import matlab， 然后 p l t 啊这些东西就是引入一个绘图库，简称 p l t， p n p 啊， pd 都是业类公认的一个缩写，大家，呃，以后大家看到 就知道是什么了。然后我们这个地方有一个 warning 什么的，就是让 python 不要打印一些警告信息，保持输出的一个干净。然后最后几行呢，就是把字体设置成一个，呃，支持中文的一个一个一个一个一个字体的风格，嗯， 然后 plt， 呃， 对，然后这个 rc， 呃， prms 实际上就是一个局绘图的一个设计，它控制了整个整个整个这个 lotto 所有的这个绘图的一个设置，这样避免在我们在画图的时候，比如说中文编方框啊， 用人话就是装好工具，调好字体，做好画图准备，对吧？接下来呢，我们就是进行一个呃数据的获取，呃，我们这里呢有两个 passion 的， 一个一个一个呃方程或者函数，嗯，函数呢，就是一段可以呃重复调用的代码块，它相当于你定义好的一个工具，我们用了一个就是 try， 呃， accept 这个地方就是意思就是， 呃呃， try 里面放的就是我们尝试要做这个事情，就是我们从雅虎 finance， 然后，然后根据这个呃起止的日期去抓取一些，就是，嗯， 交日交，交易一日的一个一个一个最终价格，对吧？然后这是我们想要去尝试的事情，如果说尝试不成功的话，我们就就会就会返回。这这这这句话大概是这么个意思， 我们主要是从雅虎财经下载这个数据哈，这是一个免费的拿美股数据的一个 python 库，然后 tickers， 实际上 tickers 就是 这个股票的代码， 呃，比如说 s p y 呀， q q q 啊，呃， close 呢？它就是一个收盘，收盘价，对吧？ 如果说网络不通，或者是用这个，用这个函数，这个函数就是，呃， 生成一个合成数据，就是模拟假数据吧，就是我们要生成一个，生成一些假数据啊，这个地方主要是生成这五个股票的一个假数据，这种就是， 嗯，就是优雅降级的方法吧，就是保证，我们保证大家在跑这个代码的时候，即使如果网有问题卡住的话，呃，你还是可以用假数据先用上，那我们用的就是真实的数据，因为我们就是，呃用了这个函数， 那如果大家对合成数据是怎么生成的话，嗯，大家可以看一下这个地方我们主要用的是，就是，呃几何布朗运动里面，呃，他其实就是一个金融工程最经典的一个骨架模拟的一个一个模型啊。 嗯，我有一期专门讲这个集合布朗运动，所以这里就不追溯了。那我们来看一下，就是如果我们从亚虎 finance 然后获取了数据的话，总共是，呃，我这里大家可以调整哈你想要调整的东西，比如说除了这三只股票，你还可以加其他的股票，对吧？ 加其他的股票这个地方你可以改，你无非就是把这个英文的或者拼音的这个这个股票代码在这里面，在这个这个这个框里面换一换，然后把这个就是其就是开始你要抓的数据和和最后一天的数据换一换，所以你就可你就可以就是尝试一下别的， 但是呢这个代码就可以不用，不用变吗？对吧？你只需要在最最后这个这个地方你要换一下其他的股票啊，换一下不同的时间你都可以自己尝试一下。 然后这个地方呢我们就是，嗯，我们抓到价格之后呢，我们主要是这三只股票， sp 五百， qq， 就 拉斯达克，还有这个美国小盘指数的所有的一个一个股票价格，对吧？我们我们说了，然后是一共是应该是三年还是三四年吧？ 对，差不多四年，呃，四五年吧，然后有一千二百五十七个交易日，然后我们只看呃这个十个，十个价格，呃，你可以看每个股票会展示十个价格，呃， ok， ok， ok。 然后我们就开始做一个日收益和累积收益的计算哈， 有了价格我们就来计算一下这个日收益和累计收益，然后大家可以看到这个日收益等于什么呢？它就是用我用英文表达的，就是 daily return， 就是 日收益它等于这个价格 的。这一行做了两件事情，一件事情就是一个 p c t change， 意思就是，呃百分比的一个变化，也就是今天价格除以昨天价格再减去一，就是百分比的变化，变化就是简单的一个收益，然后 drop long， 呃，就是删除第一行的这个 long， 呃， 就是第一行，这是没有值的，所以我们删除它。然后呢我们再来计算这个对数的收益哈，对数的收益呢？它的主要代码就是这这这这一行，然后 就是把整个虚列向下移一格，这个有一个 shift 一， 对吧？就是我们把整个呃价格的虚列往下面移一格，然后呢？ 呃，这样的话，这个这个呃 price divided 吧，就是这个 price 除以这个往下移一格的，这个这个价格呢，就正好 正好是呃今天除以昨天，然后我们再把它做一个对数化，对吧？自然对数，然后这样的话就把乘法变成了一个加法，方便累积计算。用人话说就是两种收益都算 的是今天比昨天啊涨跌了多少？一个是百分比的形式，一个是对数的形式，然后我们有一个累积收益哈，这个就是 cumulative returns 累积收益，它就是呃呃，用了呃连成，就是这个这个这个这个呃这个公式连成，然后即就是累积，呃成集，呃累积，呃 cumulative product。 为什么要连乘呢？因为第一天涨了百分之十就变成了一点一倍，第二天再跌百分之五的话，就是一点一乘以零点九五，其实就等于一点零四五，不能把这个百分之十和一个就是跌百分之五直接相加，而且而是我们要做一个连乘哈， 然后这样计算出来呢，我们就可以看到就是我们前面抓取了四五年的一个一个一个价格之后做这些计算之后，你可以看到我们得到了这些数据，对吧？ 然后我们就构建了这个统计表格，这个统计表格呢，它就是一个 pandas 的 一个表格对象，类似于 excel。 然后这个里面呢就是有一个命，它就是这个就就是呃 算的一个平均值，然后有一个标准差，就是一个呃波动的大小嘛？标准差。然后我们要算这个就是年化，就是乘以一个一年的交易日。还有一个年化波动率就乘以一个就是呃，开放的 年化一年的交易日。然后这里呢，我们还要计算一下这个偏度和风度，嗯，偏度呢，表示有 更多的极端正值，那副片呢？表示有更多的极端负值。然后我们同时也计算一下这个风度哈。风度呢？它有一个就是尖，瘦的一个程度，风度高的话表示中间很尖，就是中间很尖，两边呢很肥。这就是一个温和 天较多，暴涨暴跌也较多的一个一个一个一个状况哈， 这就是我们计算的一个一个结果。那我们来看一下，就是我们以比如说以 qq 为例吧， qq 它的年化对吧？呃，收益约百分之二十一，但波动率是百分之二十六左右。

跳级式的增长啊，全行业跃迁，头部量化规模冲击千亿，主观投资的时代真的要被量化改写了吗？ 大家好，我是边锋伟啊，我们今天来聊聊大家最关注的量化投资。先来看一组数据，截至到二零二六年，一季度，量化私募总规模突破了一点八万亿元，单季度新增三千五百亿，其中头部量化四大天王的规模突破八百亿仅仅一步之遥，全市场百亿量化更是高达六十一家。 这一串数字的背后都是一个绕不开的真相，量化正在成为市场定价的核心力量。很多投资人对于量化依然有很大的博觑啊，甚至是 有很多人说一定要把量化给停了啊，感觉量化在过去的几年正在快速的吞食着市场的利润。其实前段时间还有一篇文章我觉得很有意思，就是有知名的油资在某球上发布了一些文章，大概的意思就是说在量化面前他投降了。注意啊，这些油资是在过去三十年 a 股过程里面慢慢积累起来的，他们有足够的经验，有非常好的交易能力， 这些人都是经历市场，可以说是最强的这种实战经验的，我们叫 old money 也好，我们说最灵敏的资金也好，而在过去的大半年里面，他们正在被量化慢慢慢慢的吞蚀，部分油资半年的亏损高达百分之四十甚至六十。 为什么？其实对于个人投资者来说，以前在油资面前也是韭菜，现在在量化面前只是好像更明显了啊。所以我我们想说的是两件事，第一，哪些手法是量化 在过去一段时间经常会用的，导致个人投资者出现亏损的，这你要知道。第二，我们还是长期说的要做价值投资，量化的核心是灵活博弈，而他更多的是把市场上敏感的信息放到他的因子里面去，所以当你看到的时候，电脑已经捕捉了，当你在考虑几秒钟， 几分钟的时候， ai 一 秒钟已经几百笔单子下去了，所以这个时候你怎么办？你跟他比速度，那你就是找死，你唯一能够做的是跟他比深度，比深度。我们会看到最近是财报季，大量的公司在发布财报以后出现大幅度的上涨和下跌， 那你能不能在这家公司发布财报前，你就预判出这家公司今年的一季报，今年的年报四季度是不错的，还是很差，你要能够通过持续的深度的跟踪 得出这个前瞻的结论，那么量化就会成为你的帮手。当他看到这份财报的时候，因此迅速的转动几百亿资金，在同一时间买入，迅速冲高，而你可能在一周之前，一个月之前，三个月之前就已经判断出这家公司因为行业，因为订单，因为毛利而不错，那你就是稳坐钓鱼台， 反之亦是如此。所以对个人投资者来说，要抛弃短线的观念，慢慢进入价值投资的核心。好吧，本周三下午直播间里面我们再来聊聊量化，但这一次我想把量化的一些手段，一些手法跟大家聊清楚。 这些手法手段，如果你看到了，你也因此而出现了亏损的，那么你尽量的要避免，如果你还没有，那么我觉得你更要慢慢的学会看到量化的交易的模式和他经常的一些定制化的陷阱，希望你能够避而远之。本周三下午直播间跟你不见不散！

从今天开始，我们进入量化 ea 的 实战阶段，很多新手朋友对 ea 很 感兴趣，觉得 ea 能自动交易，不用钉盘是躺赢神器。但其实很多人根本不会用 ea， 要么盲目跟风买 ea， 要么乱用参数，最后是亏的一塌糊涂。今天我们就从最基础的开始，教你 ea 到底怎么用，新手也能听得懂，能上手，不被忽悠。正确的使用 ea， 提升交易效率。首先我们再明确一下， 一、他不是躺赢神器，是自动化交易程序，他的核心作用是把你提前设定好的交易策略写成代码，然后呢，由程序自动化执行，自动止损，自动止赢。 好处是不带情绪，不冲动，严格按照规则去下单，避免因为贪婪恐惧做出错误的决策，适合没有时间去盯盘，容易情绪化的交易者。然后 重点讲一下 e a 的 使用步骤，新手一定要按照这个步骤来，一步都不能少，否则很容易亏损。第一步，回测。拿到一个 e a 后，先不用上实盘，先用历史数据去回测测试 e a 在 过去的行情当中表现如何， 看胜率，赢亏比以及最大回测，确认一一的可行性。第二步，参数优化。回测合格后，根据当前的行情调整一一的参数，比如仓位、止损，止盈周期，让一一更适配当前的行情， 不能直接用默认的参数，默认参数不一定适合黄金行情。第三步，小资金实盘去测试， 参数优化后，用小资金，比如总资金的百分之十实盘测试，一到两个月，观察 e a 的 实盘表现，确认没有问题后，再逐步放大仓位。第四步，定期复盘优化 e a 不是 一成不变的，行情再变 e a 的 参数也要定期去调整，每周复盘一次 e a 的 交易记录，优化参数，确保 e a 的 稳定性。 记住 ea 它只是一个工具，不是印钞机，正确使用才能帮你提升效率，稳定盈利。乱用 ea 只会让你亏的更快， 新手一定要按步骤来，不要急于求成。想了解更多关于 ea 的 技术问题，请关注我。

一个人能搞定量化交易吗？很简单，直接用 deep seek 就 可以。真正赚钱的量化交易呢，是这样的，自动运行，自动成交，跑起来以后呢，净值曲线是这样的，你需要做大量的前期工序，抓取和清洗数据，因子分析、策略回测和调优得花上好几天的时间， 还有一堆 bug 要修改。但现在啊，用 ai 量化交易的提示字母版，十分钟就能够生成一个完整的交易策略。这一本 ai 量化交易，它的作者呢，是 whatcoin 大 赛中国区的 top 团队， 他们把参赛的核心方法、因子挖掘以及模型思路全部啊都塞进了这本书里，真的是毫无保留的分享了。这本书呢，可以说是新手入门练画的首选。全书呢，包含了十五个不同的案例讲解，每一个案例都包含了策略原理、数据获取、详细的代码讲解、 场景实战以及提示词设计。你只要腾出来半天的时间，跟着这本书的思维一步一步操作，直接要把书中的提示词复制到 deepsea 里边，哪怕是你不会编程，都能够做出属于自己的量化交易模型，可以说完完全全就是实战派的路子。 如果说你真的想入门量化交易，就不要只陷在策略代码和软件的学习当中，一定呀，要多实战，多做项目，这本书啊，就是帮你快速实战，快速上手的宝典！

好多朋友一上来就问怎么学其实这个策略吧， python， python 策略不是那么简单，说一讲你就明白。比如说随便点开一个策略啊？那你看这个策略吧， 是吧？他这只是一个策略，策略需要很多的代码，非常长的一个代码去 就一个很简单的一个开仓，只用之损，他需要这么多的代码去呈现， 是吧？我是说说。要，我要学，我要学这个量化。嗯，不需要学这东西。好吧，没有点专业知识，没有时间沉静下来学，学不了啊。

一个人真能把量化交易做起来吗？当然可以，用 deep seek 就 能把整套方法走通。我以前也踩过大坑，死磕 python， 听了一堆策略课，到头来还是搭不出能真正运行的交易系统，时间精力全白费。 直到我看到这本北大出版的 ai 量化之道，跟着学完才发现量化交易并没有那么难，普通人完全可以上手。这本书实用的地方就 是把从零基础到实战的完整路径梳理得清清楚楚，一步到位。他先帮你打好工具基础，再一步步带你搭建策略做回测。管理风险不是零散技巧，而是一整套能落地的量化交易系统。我自己跟着实操过一遍，从数据处理、策略搭建到回测验证，整套流程都能顺利跑通。而且他把 deepsafe 结合使用 很多复杂的分析优化工作，交给 ai 就 能完成，不用自己死磕算法。书里对经典策略讲解的非常细致，趋势怎么跟随、信号怎么判断、仓位怎么管理，都有现成方法和代码， 直接跟着操作就行。对比外面动辄几千块的课程，这本书性价比高，不管是刚入门的新手还是正在提升的老手，都能学到干货。建议每个想做量化交易的朋友都入手一本。

学姐学姐紧急求助一下，最近总听人说量化交易很赚钱，身边也有人靠量化小赚了一笔钱，但我就是一个普通人，不懂编程，也不会写模型，也没有专业的投研能力，到底怎么才能参与量化交易啊？会不会很难？ 哎呀，我太理解你了。其实啊，很多粉丝呢都问过我这个问题，大家都觉得啊，量化交易呢，是大佬专属需要呢，懂编程，会看复杂的，但其实呢，不是这样的，普 普通人呢，参与量化其实啊，不用自己写代码，也不用自己搭建模型，选对方式，轻松啊，就可以入门了。那今天学姐呢，就给你推荐一个最适合普通人的量化路径，算法交易。首先呢，要跟大家说清楚哦，咱们普通人啊，要参与量化， 千万不要走自主变成搭建量化模型的弯路。那个呢，是专业机构和量化分析师做的事情，咱们呢其实没有那个时间和精力，而算法交易呢，就是为咱们普通人量身定制的量化捷径， 他本质上呢，是把专业的量化策略提前呢编程好了，固化到了一个交易的工具里，咱们呢就不用懂代码，不用钉盘，只要设置好规则，系统就会自动执行交易，完美避开手动交易的缺点，还能享受量化的优势。 那先给大家科普一下算法交易和咱们手动交易的区别。手动交易呢，完全是靠自己的判断，很容易呢被情绪左右哦， 比如说看到股价涨了就追高，跌了呢就恐慌割肉。而咱们的反应速度呢，比较慢，很难抓住最佳的交易时机。但是呢，算法交易不一样哦，它是靠计算机程序 提前呢，已经设定好了策略，自动呢分析市场的数据，执行一个买卖的指令，毫秒级的交易， 还能严格遵守纪律，不要被情绪影响，这也是他比手动交易更高效的核心原因。再跟大家说一下哦，普通人做算法交易有三个核心优势， 听完呢，你就懂为什么它适合咱们了。第一呢，是省心省力，不用盯盘哦，咱们呢，只要提前设置好交易的规则，交易的股票可控范围的仓位，还有现金 系统呢，就会自动监控市场，自动执行，不需要咱们天天守在屏幕前面，上班族啊宝妈都可以兼顾，不耽误正常的生活，而且呢，它能同时监控多只股票，这就是比咱们手动交易更高的效率了。 第二呢，就是规避人性的弱点，咱们手动交易呢，最容易犯的错就是贪婪和恐惧，追高杀跌，频繁操作，最后啊，越亏越多。但算法交易完全不会哦，他会严格按照预设的规则执行， 没有情绪，不犹豫，不冲动，该买就买，该卖就卖，能最大程度的避免咱们因情绪误判而亏损，这也是算法交易最核心的价值之一。第三呢，门槛低，零编程基础也可以做， 不需要你懂那些计算机编程，不用你搭建复杂的模型。现在啊，像券商 app 里面都有现成的算法交易的工具，咱们呢，只要跟着提示设置参数就能直接用啊，十分钟就能上手，完全不用怕学不会。 还有一点呢，要跟大家说清楚哦，虽然算法交易非常好，但是呢，他也不是稳赚不赔的，他只是帮咱们规避情绪的风险，提高交易的效率， 毕竟呢，市场是有波动的，任何交易呢都是有风险，它呢能帮咱们减少人为的失误，比手动交易呢更稳健，这呢就够了，咱们普通人理财啊，求的就是稳，不是一夜暴富对吧？ 另外呢，还要注意算法交易呢，依赖稳定的网络和平台，偶尔呢也会有一点小偏差，咱们定期关注调整就好了，不用过分的担心。然后为什么说是券商的算法交易工具呢？因为有一个优势啊，就是安全靠谱， 监管严格，资金呢是由券商托管的，不用担心，资金的安全，比外面第三方工具要更放心哦，毕竟咱们理财啊，安全永远是第一的哦，这也是为什么要选券商渠道的核心原因之一， 尤其是对于新手来说啊，靠谱的平台比什么都重要。好了，那今天的干货呢，就到这里，有没有听懂啊，评论区扣个一，让学姐知道一下，你学会了下课哦！