機器人炒股大家覺得有用麼

隨著人工智慧的發展，越來越多的國際機構與投資者更加重視人工智慧與金融投資的結合，這已經是不可阻擋的未來發展趨勢。

雖然人工智慧在交易上擺脫了人類情緒的波動因素，但是智慧機器人的程式是人為設定的，人為設定就會在交易策略、邏輯、建模等方面存在漏洞，再加上當前的人工智慧還處在初期發展階段，自我深度學習能力還遠遠不足，所以機器人炒股還有很長的路要走。尤其是在風險管理方面，AI若出現盲區時也會造成嚴重的損失。所以目前很多國外國內的投資機構還不敢完全依靠機器人管理，大部分都處於半人工半機器管理狀態。

2017年10月，全球第一隻應用人工智慧進行投資的ETF基金——AI Powered Equity ETF在紐交所上市。AIEQ使用的是IBM的人工智慧系統的認知和大資料處理，分析投資美股。AIEQ全年日夜不間斷工作，同時分析6000多隻美國掛牌股票，每天分析上百萬條相關的公告檔案、財報、新聞及社群文章。利用量化擇時、量化選股、因子分析、事件驅動等N種量化模型選股，不斷地深度學習。

一年期滿之後，wind資料顯示，在美股1947只ETF中，AIEQ近一年表現排在第253位，戰勝了87%的同行。AIEQ近一年的漲幅大於5017只美股中的3359只，即戰勝了三分之二的個股，成績尚可。

據ETF.com網站統計，AIEQ當前的管理規模還比較小，目前為1.24億美元左右，還難以充分體現出大資金的管理能力。而在AIEQ的投資過程中還是發現了很多問題，就是其深度學習與分析能力還遠遠不足，譬如面臨特朗普的貿易問題影響、英國脫歐、美聯儲降息以及其他一些沒有先例的金融事件出現時，AIEQ的分析會出現一些明顯的缺點，而金融事件恰恰有非常複雜的不可重複性。

還有美國高盛公司打造的Wealthfront算是智慧投顧的“獨角獸”，利用大資料引擎技術、自然語言處理技術以及人工智慧和演算法模型，預測包括美國股市、外匯市場、貴金屬市場以及期貨等市場的行情走向。在國內，阿里巴巴、騰訊、百度、招商銀行、東方財富等公司也都在開發一些智慧投顧的產品。但是這些產品還都在完善之中，依然存在諸多不足之處。

從華爾街投行到國內的一些投資機構，目前很多都在加大人工智慧與金融投資的結合研究，它們依靠AI的綜合科技，包括神經網路、大資料統計、特殊演算法、交易量統計計算等等，綜合幾十種以上影響股票價格的因子構建全自動AI策略模型，但是在目前弱AI發展階段，受到AI自身科技能力的限制，所以還難以超越一些高水平的基金管理能力。不過隨著AI技術的快速提高，相信AI對證券投資以及金融業的改變是巨大的，不論是市場交易、基金經理、分析師、交易員、投顧等等都會遭受AI的挑戰，而現有的股票分析軟體也會被逐步淘汰。

無疑未來AI與投資的深度結合會為投資者帶來深刻的影響與更多的選擇，也會為基金與機構等的管理模式帶來衝擊，這是市場需要高度認知的問題，誰忽略AI誰就可能在未來投資中落伍。

利用海量資料資源，最大程度地提取與分析資料中的隱含資訊，並做出最最佳化的決策，這是AI金融投資的發展核心，所以人工智慧會給金融市場帶來深刻改變，會更尊重資料邏輯。AI的發展無疑會更讓市場變得更加透明，更向有效市場方向靠近，這就要求投資者更尊重市場的客觀性，也會越來越需要成熟AI的輔助。

但有的時候歷史發展就是一個悖論，當人工智慧高速發展時，如果很多投資工作逐漸被AI所取代，人類的投資活動變得就像一種傻瓜行為，這時AI能為全民創造共富嗎？會導致金字塔分配形式的瓦解嗎？如果不能，AI最終會為誰帶來投資利潤，誰將會虧損？這都是未來AI與金融投資結合後將產生的問題。

面對今天高速發展的科技，做為一個投資者不能拒絕任何一種可能，哪怕你只有搬著一張小板凳坐在門口仰望星空，你也不得不去張望站在你身後踢你屁股的AI，這就是時代的催促！

我個人炒股是一個穩健性投資者，從原先的一個超短想賺快錢的模式轉變成做短中長線兼得投資者，可以說我的穩定盈利的股市方法中長線為主，時間換空間模式；當然我自己的炒股方法我也願意大公無私的分享給所有人。

我是1998年時候開始入市的，由於運氣的關係我是賺錢的，當時覺得股市賺錢非常容易，但是好景不長，沒有一套自己的交易系統，外加上自己由於首勝的心理，在99年的時候，把之前盈利的全部吐了出去，然後連自己炒股本金在也虧損80%多，本金已經所剩無幾了。

經歷過1999年血的教訓之後，我才知道A股市場原來是這麼的無情；我不斷的經過總結和反思，隨後在後面幾年不斷的摸索，不斷的總結，逐漸的建立了自己的交易系統，當然由於對於這方面的知識面接觸的量少，交易系統也是非常稀薄的。這也是導致了我之後再次虧損的源頭。

在一個不健全的交易系統下是非常容易浮動人心的，2007的時候股市迎來了難得的牛市，最高點一度達到了6000多點，在這樣的一波行情中我利用中短線結合，使得自己的初始資金翻了三倍之餘。當我還沉浸在這樣的盈利面的時候，大盤開始大力打壓，最後虧損出了一般的盈利之後我及時選擇了清倉出局。這一次的吐盈利也讓我明白了倉位控制的重要性。

自從2007年之後我堅信自己的炒股模式，也就是結合好市場的熱點行情去佈局，這樣的熱點政策行情其實無非就是追好熱點，對於盤面也是需要去多多培養盤感。去年我就預計到了非洲豬瘟蔓延性的問題，所以在去年我就埋伏上了有關於豬瘟/豬肉這樣的概念個股。如果對於某一個訊息面的把控能夠這樣靈活，我們有什麼理由不去盈利呢？但是這樣操作的個股對於倉位上的控制要非常到位。甚至在必要的時候是需要使用波段操作。

這也就是涉及到了底倉和移動倉的區別。但是操作波段利用好輔助工具也是非常重要的。

我已經堅持這種炒股風格已經10年多了，在這10年時間裡面是盈利機率非常高，最起碼目前基本上我的所有資產都是炒股賺來的。所以這種風格已經成為我炒股穩定盈利的風格，我相信我會一直堅持這種風格到終老。

但話又說回來，我個人穩定性炒股風格，我已經分享了我自己身邊的很多股民，但是分享給他們也沒有用，因為每個人的炒股心態不同，還有操作風格不一樣。雖然很多人跟隨我一起大致時間買入股票，但是很多人是沒有這個耐心，持股持不住的，只要等賬戶出現紅色收益了，他們都是會找個高點賣掉了，等後期再來後悔。然後又買其他個股被套了，又來問我股票方面的事，這樣的話我一般不會給任何建議，畢竟我也不想得罪誰，給的建議好就好，給的建議不好就被別人埋怨，這方面我也是經歷過的，畢竟我炒股不是神，也是憑藉經驗在把握股票買賣而已，沒有100%的準確率，總有失算的時候。

所以我個人穩定性炒股方法非常簡單，只要你選定好有莊家的股票，而且這隻股票有暴發潛力，雖然在黃金坑之後就開始買入，然後就是在主升浪爆出天量的那一天我會賣出股票，然後休息一段時間再度做下一次佈局的準備，我不打沒有準備的戰役。

對於我的炒股方法我可以大公無私的分享給大家，我只能作為一個之路人，分享給大家之後，至於這邊路怎麼走，肯定是看每個投資者自己的把握度了，我是不可能去跟蹤任何一個人的操作進度，所以只有真正適合這種風格的才能學習到這種風格的精華。

機器人就是員工，你依然是老闆，主持策略研發，編寫和測試。如果自己思路不正確，機器人輸得更快。

當前機器人炒股，無非是基於股票歷史資料進行指標分析和量化，再根據設定好的交易規則進行自動化買賣。關鍵就是這個“交易規則”，它是人為設定的，並不是機器人自學習的。自有股市以來，人類一直在探索各種交易指標，去預測股票漲跌，但是沒有一種指標是足夠有效的，影響股票漲跌因素實在太多了，甚至每次原因可能都不同，很難有一個“規則”保證只漲不跌。

炒股更多的是一門藝術，而不是一門可量化的技術。任何一次交易，都需要我們去用心思考才有保障，無法做到一勞永逸。如果機器人炒股能保證穩賺不賠，那麼我想，設計這個“機器人”的人，也沒必要靠銷售這個機器人來賺錢了，他只要悄悄地使用他的機器人自動化交易，就會很快成為世界首富了。另外我想說我們使用的各種炒股軟體，也可以算是一個初級機器人，每天會自動呈現各種交易指標，但是這些指標都是股票交易的參考，還無法作為自動化交易規則。

最後想說一點，就是機器人炒股也有一定優勢，可以嚴格執行交易規則。而人在炒股時，會受到自身情緒波動的影響。

機器人炒股，可以說就是量化交易！

大致需要三個條件來實現：第一，演算法，即模型；第二，資料；第三，硬體：資料處理能力強的高速計算機和高速穩定的網路。綜合來說就是計算機透過設定好模型快速處理大量資料，快速決策，快速交易。所以美國量化交易中心大多緊鄰交易所，以節約路由時間，執行交易指令.

機器人炒股優勢：

第一，高頻自動化交易，即便很低的收益率，在高頻和大資金情況下，也有很高的收益，這是人工無法實現的。

第二，機器人沒有情緒，所以它不受情緒影響，以此來彌補人工交易受情緒影響這個最大的弱點。

機器人炒股劣勢：

第一，演算法和模型畢竟不是現實，而是現實的簡單抽象，所以它無法完全模擬現實，存在錯誤的可能。

第二，難以處理“黑天鵝事件”，由於模型是長時間程式設計實現，當遇到突發事件時，無法即時調整程式，以適應當時的環境。美國長期資本管理公司，用那麼超豪華的團隊和硬體，照樣死在突發事件上。

所以，在現實當中如何發揮機器人的優勢，避免其劣勢，是每一個使用機器人炒股的人必須考慮的！

機器人炒股，即所謂的量化交易。這已經是類似平安等巨型金融機構投資的一個重要工具。是否有用，不好評價。

至於機器人炒股，其本質就是一個“大資料”和“雲”交易模式。所謂的大資料，就是可以根據市場交易的資金流向，資金集中度，市場熱點，以及行業熱點和趨勢，做出資料化的選擇而非人類的主觀判斷和選擇。這個就是基於“市場永遠是正確的”和“市場總是有效的”這個基本的投資邏輯。

而所謂的“雲委託”是多數頂級交易者基本具備的一些軟體或者交易工具。所謂雲委託，就是你設定好波動條件，止盈和止損條件，一旦觸發即立即生效完成交易，無論這個“條件”是日內實現，還是“期限內生效”，並且，可以在“設定條件”中新增移動動態來逐步調整交易目標。

在華爾街，早就存在量化交易模式，其中，也因此多次引發了市場的大跌，其原理就是計算機系統自動設定好交易條件，一旦達到比如市場集中拋售和大幅下跌就會引發類似的委託自動和大批量出現，從而導致了市場的大幅波動或者下跌。

機器人炒股，也就是智慧化EA交易，我在北京見過，電腦上下載的一個軟體，標準的短線行為。採納的人不是很多，有一個非常致命的短板，機械性太強，不會抓住大行情，只是短線博弈。

一般情況下，新手比較容易相信，因為他們信奉的就是短線理念，掙不了多少，倒是給交易所交了不少手續費。

我們可以這樣想，如果我有一套非常完美的交易系統，把它進行程式設計，然後用於交易，自然會賺它幾個億，何必拿出來賣呢？誰會把致勝的法寶拿出來賣幾千塊錢?這種出發點就讓人懷疑。

至於在交易中，這種機器人交易過程令人氣憤，本來趨勢所在，但是一個回撥機器人就會平倉，因此常常失去了很多機會而無可奈何。

這種機器人交易系統，希望大家不要相信，很大程度上都是騙人的。

機器人的好處是執行力超強！沒有心態的概念，不會患得患失。假如有一個完美的交易策略讓機器人去執行，應該能賺錢，但是機器人的每一次買賣也是會對走勢產生影響的。那麼所謂完美的策略是否還存在，就未知了。

另外一個思路，利用機器人的自我學習。就像阿爾法狗下圍棋一樣，設定一個盈利目標，不設定規則，只喂資料，不知道這樣出來的機器人是不是可以！

現在市面上已經有不少機器人選股交易的，具體沒去試過，不知道好用與否！題主要是有興趣可以去試試，就我個人而言，還是比較相信自己！

所謂的機器人炒股，在篩選股票品種上會有一定的用處，但是在實際操作上無非就是一種機械式的自動買進賣出，雖然克服了人性的某些缺點，但是也遺漏了人的大腦是可以靈活運用的，有利有弊，根據以往歷史統計，作用不大！