有人试过编写个程序来炒股吗？一点点资迅 2022-09-23 06:50:04曾经用通信达的时候，经常会编辑程序来进行选股，并且提示买入和卖出。
但总体而言，程序只是有辅助的功能，并没有办法通过不断的实盘，跑出完善的交易模型。
这就好像量化交易的策略，即便适用性很高，也无法保证能实现百分之百的赚钱。
至于股票的波动，根本不是纯概率的游戏，可以通过程序来解决。
它是一个市场交易的情绪集合，而情绪是不存在绝对概率的，只存在一定规律的。
所以，我们可以利用程序去辅助运算，解决很多的问题，剔除风险，增加获胜的概率。
但这始终解决不了根本的问题，也就是通过模型跑出一个百分百能够获利的程序。
否则，这个市场早就已经大结局了。
从程序交易的底层来看，最终没法实现跑通交易的主要原因，有以下几点。
1、市场风格切换带来的交易模式变化。
市场风格切换，会带来交易模式的变化。
这里风格切换，有很多层意思，可以是交易的资金变化，也可以是市场的牛熊变化。
就拿交易资金来说，原本市场里就是散户、大户、机构，还有游资。
后来随着市场的开放，各种公募基金、私募基金、险资、外资、社保基金等等，都可以开始入局。
那势必会导致市场的交易风格发生重大的变化，股票的走势也就会有相应的变化。
程序写入的背景，一般都是根据过往的经验做的模型。
但市场风格的变化，却会发生在未来，影响整体的交易模型的有效性。
这一点本身就是无法解决的，除非交易模型本身，能够有自我学习能力，不断的自我迭代。
2、市场资金交易趋同后势必出现分化。
如果整个市场的资金，都采用类似的交易模型，会有什么结果。
一开始，所有的资金都大概率能赚到钱，然后把市场里的其他韭菜给不停收割。
慢慢的，市场里的韭菜越割越少，交易模型就开始失效了，不管用了。
因为交易市场需要对手盘，而对手盘几乎没有了，只剩下和自己交易模式趋同的资金。
这就好像行情抱团的结果也是一样，最终总有资金先倒戈，开始研究新的交易模型。
而新的交易模型，就会专门针对老的交易模型进行收割，把原本的交易模型当成韭菜。
所以，市场上即便是大资金，一定也会是分分合合的割据之战。
3、资金体量变化带来的交易模型更替。
交易模型的更替，还和交易资金的体量有非常大的关系。
你用100万去跑一个交易模型，不代表能适用于1000万，更不可能适用于1个亿。
这也就是为什么，有些散户靠自己的方法，从10万赚到了100万，但从100万到1000万，却难于登天。
这是因为交易资金的体量变大了，对于原本操作的那些个股来说，影响了交易的走向。
你只能通过切割资金，把资金分成10个10万，再去套用原来的交易模型。
但问题在于，你的选股可能也需要十倍的增长。
如果你的交易体量再增加，可能就没法完成交易模型了。
所以，不同的交易模型，适用于不同的交易体量，这是一个必然。
4、智能化交易大面积普及导致的内卷。
最后就是智能化交易本身，是存在内卷的。
一旦设计出来的交易模型有效，就会被广泛复制。
一旦被复制，就很快就会被破解，就会导致失效。
这就好像量化交易曾经短期内风靡一时，但最终慢慢走向没落，或者说永远保持那么一个市场规模了。
因为智能化交易并不是一个市场终局，市场还是需要不同的情绪来带动的。
冰冷的机器，通过算法的交易，原本是为了收割情绪。
但最终，利用情绪可以去找到算法中的漏洞，让算法落空。
就好像算法告诉你，10块涨到15块就该抛售，但如果股价继续上涨，到20，30，40，算法是否又会入场接盘，其实是犹未可知的。
任何行业，一定会出现内卷，也一定会经历内卷后，重新达到某种平衡。
自己做过尝试，也看过那么多量化交易后，并不建议普通散户，自己去做程序交易的模型。
一方面，大部分散户也没有能力去做程序交易。
从数据编程，到模型建立，从实战交易，再到参数修正，是一个非常复杂且漫长的过程。
很多散户对于程序本身一点概念都没有，更别说什么利用程序来炒股了。
另一方面，即便是通过数据回测，建立了模型，也不代表这个模型适用于未来的市场。
模型需要的是稳定的环境，但市场终究是动态变化的，尤其是在牛熊市里，风格反差非常大。
这种情况下，模型失效的概率极高，原本赚钱的模型，也会成为失败的模型。
或者说，你利用数据回测做的模型，可能也需要好多套，适用于不同情况下的市场。
而你本身，却不具备判断当下市场属于哪种情况的能力，也就不知道该套用哪套模型。
对于散户而言，真正的核心在于建立自己的交易模型，从选股到买入和卖出。
一套优秀的交易模型，必须包含以下几个方面。
1、清晰的选股思路。
任何的交易模型，都是需要一个选股的思路，即便程序化交易也不例外。
大部分程序化交易的选股思路，主要也有两大类。
第一类是K线选股，通过抓取大牛股的K线形态，然后寻找雷同的K线组合。
这种可以理解为市场验证下的选股策略，但缺点其实在于量能的不确定性带来的行情走势变化。
第二类是指标选股，不论是技术指标，还是基本面指标，可以通过输入条件进行选股。
这种可以理解为指标验证下的选股策略，但缺点是大部分指标参数需要本人根据经验去拟定。
在选股思路这一端上，散户如果是技术流，那就需要大量的图形记忆，带来的盘感进行选股。
量价分析，是选股策略的核心和关键。
如果是基本面选股，那就需要分析和研究能力，不仅仅能读懂所谓的财报和研报，还要看清行业趋势和企业的核心竞争力。
这一点也是大部分散户不具备的能力。
散户比较适用的场景，其实是通过行业大类的筛选后，做好股票池。
然后再通过找到市场热点的引导，根据量价分析的模型，去股票池筛选出，当下值得投资的标的，进行交易。
2、明确的交易策略。
交易模型的第二个重点，就是交易策略。
所谓的交易策略，就是通过怎样的方式来赚钱。
比如，高频交易的模型，盈利策略就是短期波动带来的利差，通过反复的交易去放大利差，最终取得盈利。
波段投资的交易模型，是通过短期的超涨超跌，市场情绪的波动变化，从而买入和卖出，赚取情绪带来的交易损失，从而盈利。
长线价值投资本身，是寻找到不断增长的上市公司，通过上市公司的价值反馈到股价，赚取企业成长的钱，获得盈利。
不同的交易策略，决定了赚的钱不同，也决定了赚钱的方式和持有的周期是不同的。
这一点上，散户并没有共性，但从本质上，都更愿意去赚快钱。
但散户要明白一点，利差带来的收益，是相互之间的，你赚了就有人会亏。
那散户赚取利差的概率，肯定是低于那些大资金的，毕竟别人可以控盘，散户只能跟随。
所以，在交易策略上，建议散户多想想明白，自己更符合哪种交易模式。
3、优秀的止盈机制。
优秀的模型，一定需要一个好的止盈机制，否则，怎么赚钱自己都不清楚。
几乎所有的散户，一定都经历过坐电梯的事情，股价上去了，最终又会掉下去。
我们的目标，是赚钱，也就是积累财富，电梯往上坐才能取得正向收益。
因此，优秀的止盈机制，是保证你能够不断往上做电梯的一个基础。
会买的永远是徒弟，只有会卖的才能真正地赚到钱。
卖点的把控有很多种方式，但交易模型讲究的是规范化，也就是一种机制搞定所有情况。
宁可少赚，也要落袋，是止盈机制的一个核心。
直接目标收益止盈，是比较好的一种方式，因为可以规范化。
另一种就是超涨的止盈，以股价与均线的偏离作为止盈的方式，在市场极度狂热的时候退出，效果也会非常不错。
最差的就是凭自己的盘感做止盈，这种一旦有贪婪和恐惧夹杂，往往就很难落袋为安了，很容易坐电梯。
4、必要的风险控制。
既然是交易模型，除了止盈以外，一定还会有风险管理的机制，或者说是止损。
我们不可能每一次买入股票都赚钱，即便是程序化交易也是一样的。
但程序化交易的核心之一，就是它会有一个非常有效的风险管理机制，去管控风险，保证我们不出现大规模的损失。
也就是不会因为交易中买错一支股票，出现资金的大幅度折损。
因此，好的交易模型，在风险管理上一定有自己的一套。
其中，最大的核心是止损机制，以及仓位管理。
如果你的止损机制触发点是10%，你的风险管理要求是单笔交易损失不超过3%，那么你的单只股票仓位管理，就必须控制在30%以内。
通过止损机制与仓位管理，双管齐下的方式，把综合的损失风险，降到一个可控范围内。
那如果我买3只股票，都是30%，然后都下跌了10%，那么也亏了近9%，怎么办。
那只能说明你的交易模型，出现了问题，同时买3只股票都下跌，这套交易模型不适用于当下的市场环境。
只要是和投资相关的，就一定和风险控制有关，任何好的交易，一定会先做好最坏的打算。
5、动态升级的适用。
最后一点，其实也是关键，就是你的交易模型，该怎么样升级，如何地适用不同的市场环境。
举几个简单的例子。
你资金30万和资金300万，同样的交易模型，是否适用，该如何升级。
市场总市值20万亿和市场总市值80万亿，同样的交易模型，是否适用，该有什么变化。
市场成交量5000亿一天和成交1.5万亿一天，同样的交易模型，是否适用，该如何应对。
之所以很难出现一招鲜吃遍天的交易模型，就是因为市场的环境在变化。
不仅市场的环境在变，时代也在变，行情的重心也始终在变化。
就好像房地产行业、传统金融业等很多行业，已经走过了高速发展的红利期了，互联网行业也已经放慢了前进的步伐，现如今是高新技术企业崛起的时代。
市场的投资重心自然会变化，交易模型如何能够动态地升级，成为了重点。
既然投资者本身，是建立交易模型的人，市场的升级也就需要投资者本身对于认知进行升级，然后才能把模型升级。
作为一个能在股票市场里赚到钱的合格投资者，就需要自己去摸索一套能够适用于大A的交易模型，在变化中固化市场的规律，通过规律的通用性去赚钱。
而不是想一出是一出，不断的在行情中，拿着真金白银去试错，最终落得一个什么都没有，还亏钱的结局。
曾经用通信达的时候，经常会编辑程序来进行选股，并且提示买入和卖出。
但总体而言，程序只是有辅助的功能，并没有办法通过不断的实盘，跑出完善的交易模型。
这就好像量化交易的策略，即便适用性很高，也无法保证能实现百分之百的赚钱。
至于股票的波动，根本不是纯概率的游戏，可以通过程序来解决。
它是一个市场交易的情绪集合，而情绪是不存在绝对概率的，只存在一定规律的。
所以，我们可以利用程序去辅助运算，解决很多的问题，剔除风险，增加获胜的概率。
但这始终解决不了根本的问题，也就是通过模型跑出一个百分百能够获利的程序。
否则，这个市场早就已经大结局了。
从程序交易的底层来看，最终没法实现跑通交易的主要原因，有以下几点。
1、市场风格切换带来的交易模式变化。
市场风格切换，会带来交易模式的变化。
这里风格切换，有很多层意思，可以是交易的资金变化，也可以是市场的牛熊变化。
就拿交易资金来说，原本市场里就是散户、大户、机构，还有游资。
后来随着市场的开放，各种公募基金、私募基金、险资、外资、社保基金等等，都可以开始入局。
那势必会导致市场的交易风格发生重大的变化，股票的走势也就会有相应的变化。
程序写入的背景，一般都是根据过往的经验做的模型。
但市场风格的变化，却会发生在未来，影响整体的交易模型的有效性。
这一点本身就是无法解决的，除非交易模型本身，能够有自我学习能力，不断的自我迭代。
2、市场资金交易趋同后势必出现分化。
如果整个市场的资金，都采用类似的交易模型，会有什么结果。
一开始，所有的资金都大概率能赚到钱，然后把市场里的其他韭菜给不停收割。
慢慢的，市场里的韭菜越割越少，交易模型就开始失效了，不管用了。
因为交易市场需要对手盘，而对手盘几乎没有了，只剩下和自己交易模式趋同的资金。
这就好像行情抱团的结果也是一样，最终总有资金先倒戈，开始研究新的交易模型。
而新的交易模型，就会专门针对老的交易模型进行收割，把原本的交易模型当成韭菜。
所以，市场上即便是大资金，一定也会是分分合合的割据之战。
3、资金体量变化带来的交易模型更替。
交易模型的更替，还和交易资金的体量有非常大的关系。
你用100万去跑一个交易模型，不代表能适用于1000万，更不可能适用于1个亿。
这也就是为什么，有些散户靠自己的方法，从10万赚到了100万，但从100万到1000万，却难于登天。
这是因为交易资金的体量变大了，对于原本操作的那些个股来说，影响了交易的走向。
你只能通过切割资金，把资金分成10个10万，再去套用原来的交易模型。
但问题在于，你的选股可能也需要十倍的增长。
如果你的交易体量再增加，可能就没法完成交易模型了。
所以，不同的交易模型，适用于不同的交易体量，这是一个必然。
4、智能化交易大面积普及导致的内卷。
最后就是智能化交易本身，是存在内卷的。
一旦设计出来的交易模型有效，就会被广泛复制。
一旦被复制，就很快就会被破解，就会导致失效。
这就好像量化交易曾经短期内风靡一时，但最终慢慢走向没落，或者说永远保持那么一个市场规模了。
因为智能化交易并不是一个市场终局，市场还是需要不同的情绪来带动的。
冰冷的机器，通过算法的交易，原本是为了收割情绪。
但最终，利用情绪可以去找到算法中的漏洞，让算法落空。
就好像算法告诉你，10块涨到15块就该抛售，但如果股价继续上涨，到20，30，40，算法是否又会入场接盘，其实是犹未可知的。
任何行业，一定会出现内卷，也一定会经历内卷后，重新达到某种平衡。
自己做过尝试，也看过那么多量化交易后，并不建议普通散户，自己去做程序交易的模型。
一方面，大部分散户也没有能力去做程序交易。
从数据编程，到模型建立，从实战交易，再到参数修正，是一个非常复杂且漫长的过程。
很多散户对于程序本身一点概念都没有，更别说什么利用程序来炒股了。
另一方面，即便是通过数据回测，建立了模型，也不代表这个模型适用于未来的市场。
模型需要的是稳定的环境，但市场终究是动态变化的，尤其是在牛熊市里，风格反差非常大。
这种情况下，模型失效的概率极高，原本赚钱的模型，也会成为失败的模型。
或者说，你利用数据回测做的模型，可能也需要好多套，适用于不同情况下的市场。
而你本身，却不具备判断当下市场属于哪种情况的能力，也就不知道该套用哪套模型。
对于散户而言，真正的核心在于建立自己的交易模型，从选股到买入和卖出。
一套优秀的交易模型，必须包含以下几个方面。
1、清晰的选股思路。
任何的交易模型，都是需要一个选股的思路，即便程序化交易也不例外。
大部分程序化交易的选股思路，主要也有两大类。
第一类是K线选股，通过抓取大牛股的K线形态，然后寻找雷同的K线组合。
这种可以理解为市场验证下的选股策略，但缺点其实在于量能的不确定性带来的行情走势变化。
第二类是指标选股，不论是技术指标，还是基本面指标，可以通过输入条件进行选股。
这种可以理解为指标验证下的选股策略，但缺点是大部分指标参数需要本人根据经验去拟定。
在选股思路这一端上，散户如果是技术流，那就需要大量的图形记忆，带来的盘感进行选股。
量价分析，是选股策略的核心和关键。
如果是基本面选股，那就需要分析和研究能力，不仅仅能读懂所谓的财报和研报，还要看清行业趋势和企业的核心竞争力。
这一点也是大部分散户不具备的能力。
散户比较适用的场景，其实是通过行业大类的筛选后，做好股票池。
然后再通过找到市场热点的引导，根据量价分析的模型，去股票池筛选出，当下值得投资的标的，进行交易。
2、明确的交易策略。
交易模型的第二个重点，就是交易策略。
所谓的交易策略，就是通过怎样的方式来赚钱。
比如，高频交易的模型，盈利策略就是短期波动带来的利差，通过反复的交易去放大利差，最终取得盈利。
波段投资的交易模型，是通过短期的超涨超跌，市场情绪的波动变化，从而买入和卖出，赚取情绪带来的交易损失，从而盈利。
长线价值投资本身，是寻找到不断增长的上市公司，通过上市公司的价值反馈到股价，赚取企业成长的钱，获得盈利。
不同的交易策略，决定了赚的钱不同，也决定了赚钱的方式和持有的周期是不同的。
这一点上，散户并没有共性，但从本质上，都更愿意去赚快钱。
但散户要明白一点，利差带来的收益，是相互之间的，你赚了就有人会亏。
那散户赚取利差的概率，肯定是低于那些大资金的，毕竟别人可以控盘，散户只能跟随。
所以，在交易策略上，建议散户多想想明白，自己更符合哪种交易模式。
3、优秀的止盈机制。
优秀的模型，一定需要一个好的止盈机制，否则，怎么赚钱自己都不清楚。
几乎所有的散户，一定都经历过坐电梯的事情，股价上去了，最终又会掉下去。
我们的目标，是赚钱，也就是积累财富，电梯往上坐才能取得正向收益。
因此，优秀的止盈机制，是保证你能够不断往上做电梯的一个基础。
会买的永远是徒弟，只有会卖的才能真正地赚到钱。
卖点的把控有很多种方式，但交易模型讲究的是规范化，也就是一种机制搞定所有情况。
宁可少赚，也要落袋，是止盈机制的一个核心。
直接目标收益止盈，是比较好的一种方式，因为可以规范化。
另一种就是超涨的止盈，以股价与均线的偏离作为止盈的方式，在市场极度狂热的时候退出，效果也会非常不错。
最差的就是凭自己的盘感做止盈，这种一旦有贪婪和恐惧夹杂，往往就很难落袋为安了，很容易坐电梯。
4、必要的风险控制。
既然是交易模型，除了止盈以外，一定还会有风险管理的机制，或者说是止损。
我们不可能每一次买入股票都赚钱，即便是程序化交易也是一样的。
但程序化交易的核心之一，就是它会有一个非常有效的风险管理机制，去管控风险，保证我们不出现大规模的损失。
也就是不会因为交易中买错一支股票，出现资金的大幅度折损。
因此，好的交易模型，在风险管理上一定有自己的一套。
其中，最大的核心是止损机制，以及仓位管理。
如果你的止损机制触发点是10%，你的风险管理要求是单笔交易损失不超过3%，那么你的单只股票仓位管理，就必须控制在30%以内。
通过止损机制与仓位管理，双管齐下的方式，把综合的损失风险，降到一个可控范围内。
那如果我买3只股票，都是30%，然后都下跌了10%，那么也亏了近9%，怎么办。
那只能说明你的交易模型，出现了问题，同时买3只股票都下跌，这套交易模型不适用于当下的市场环境。
只要是和投资相关的，就一定和风险控制有关，任何好的交易，一定会先做好最坏的打算。
5、动态升级的适用。
最后一点，其实也是关键，就是你的交易模型，该怎么样升级，如何地适用不同的市场环境。
举几个简单的例子。
你资金30万和资金300万，同样的交易模型，是否适用，该如何升级。
市场总市值20万亿和市场总市值80万亿，同样的交易模型，是否适用，该有什么变化。
市场成交量5000亿一天和成交1.5万亿一天，同样的交易模型，是否适用，该如何应对。
之所以很难出现一招鲜吃遍天的交易模型，就是因为市场的环境在变化。
不仅市场的环境在变，时代也在变，行情的重心也始终在变化。
就好像房地产行业、传统金融业等很多行业，已经走过了高速发展的红利期了，互联网行业也已经放慢了前进的步伐，现如今是高新技术企业崛起的时代。
市场的投资重心自然会变化，交易模型如何能够动态地升级，成为了重点。
既然投资者本身，是建立交易模型的人，市场的升级也就需要投资者本身对于认知进行升级，然后才能把模型升级。
作为一个能在股票市场里赚到钱的合格投资者，就需要自己去摸索一套能够适用于大A的交易模型，在变化中固化市场的规律，通过规律的通用性去赚钱。
而不是想一出是一出，不断的在行情中，拿着真金白银去试错，最终落得一个什么都没有，还亏钱的结局。