怎麼用機器實現自己的炒股策略

❶ 如何用Python和機器學習炒股賺錢

相信很多人都想過讓人工智慧來幫你賺錢，但到底該如何做呢？瑞士日內瓦的一位金融數據顧問 Gaëtan Rickter 近日發表文章介紹了他利用 Python 和機器學習來幫助炒股的經驗，其最終成果的收益率跑贏了長期處於牛市的標准普爾 500 指數。雖然這篇文章並沒有將他的方法完全徹底公開，但已公開的內容或許能給我們帶來如何用人工智慧炒股的啟迪。

我終於跑贏了標准普爾 500 指數 10 個百分點！聽起來可能不是很多，但是當我們處理的是大量流動性很高的資本時，對沖基金的利潤就相當可觀。更激進的做法還能得到更高的回報。

這一切都始於我閱讀了 Gur Huberman 的一篇題為《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的論文。該研究描述了一件發生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed（當時股票代碼是 ENMD）的事件：

「星期天《紐約時報》上發表的一篇關於癌症治療新葯開發潛力的文章導致 EntreMed 的股價從周五收盤時的 12.063 飆升至 85，在周一收盤時接近 52。在接下來的三周，它的收盤價都在 30 以上。這股投資熱情也讓其它生物科技股得到了溢價。但是，這個癌症研究方面的可能突破在至少五個月前就已經被 Nature 期刊和各種流行的報紙報道過了，其中甚至包括《泰晤士報》！因此，僅僅是熱情的公眾關注就能引發股價的持續上漲，即便實際上並沒有出現真正的新信息。」

在研究者給出的許多有見地的觀察中，其中有一個總結很突出：

「（股價）運動可能會集中於有一些共同之處的股票上，但這些共同之處不一定要是經濟基礎。」

我就想，能不能基於通常所用的指標之外的其它指標來劃分股票。我開始在資料庫裡面挖掘，幾周之後我發現了一個，其包含了一個分數，描述了股票和元素周期表中的元素之間的「已知和隱藏關系」的強度。

我有計算基因組學的背景，這讓我想起了基因和它們的細胞信號網路之間的關系是如何地不為人所知。但是，當我們分析數據時，我們又會開始看到我們之前可能無法預測的新關系和相關性。

如果你使用機器學習，就可能在具有已知和隱藏關系的上市公司的寄生、共生和共情關系之上搶佔先機，這是很有趣而且可以盈利的。最後，一個人的盈利能力似乎完全關乎他在生成這些類別的數據時想出特徵標簽（即概念（concept））的強大組合的能力。

我在這類模型上的下一次迭代應該會包含一個用於自動生成特徵組合或獨特列表的單獨演算法。也許會基於近乎實時的事件，這可能會影響那些具有隻有配備了無監督學習演算法的人類才能預測的隱藏關系的股票組。

❷ 光子量化的智能投資策略是怎樣實現的

以下內容取自其官網 :
AI量化策略構建流程
類比挑瓜過程，我們可以對AI量化策略流程進行分解：

第一步：確定數據(如股票池)，劃分訓練集、測試集
首先我們應明確我們構建何種AI量化策略，如A股、港股還是期貨等，確定數據後，接著我們把歷史數據按時間順序切分為兩部分，類比於分瓜任務中的兩堆瓜。

訓練集： 第一部分的數據用來訓練模型，類比第一堆瓜；
驗證集： 第二部分的數據用來驗證模型效果，類比第二堆瓜；

第二步：定目標：數據標注

其次我們要明確我們模型的訓練目標，是預測股票收益率高低還是波動率高低，就好比是預測西瓜好壞還是年份；

在樣例模板中，我們用5日收益率高低來定義股票的走勢好壞等級，並將每隻對應等級標記在每隻股票上，類比於上述切瓜後記錄每個瓜的好壞。

AI量化策略的目標(Label)：人為定義的模型預測目標，例如未來N日收益率、未來N日波動率、未來N日的收益率排序等統計量,平台AI量化策略默認使用股票收益率作為目標。
AI量化策略的標註： 我們計算訓練集數據所在時間階段的每日目標值，比如按每日的未來N日收益率高低來定義股票的走勢好壞等級，計算出每隻股票未來N日收益率的好壞等級並標記在每隻股票上。

第三步：找因子

選擇構建可能影響目標的特徵（量化策略中可稱為因子），如模板策略中的return_5(5日收益)、return_10(10日收益)等，類比於瓜的產地、大小等特徵。
AI量化策略的特徵(features)： 反映事物在某方面的表現或性質的事項，在AI量化策略中，特徵可以是換手率、市盈率、KDJ技術指標等等
第四步：數據連接+缺失數據處理

將上述每隻股票的標注數據與特徵數據注意鏈接，以便下一步模型的學習與使用，類比於上述將每個西瓜特徵與好壞一一對應；

第五步：模型訓練+股票預測

我們通過「好壞等級」對股票進行標注，貼上標簽，連同其所對應的特徵值一起來構建訓練模型，類比於上述我們獲取每個瓜的特徵與其對應的好壞結果，通過歸納總結找到瓜的好壞與瓜的屬性之間的關聯，總結出瓜的分類經驗；

用驗證集數據來檢驗訓練前面構建好的模型，即檢驗模型根據驗證集的特徵數據預測出的目標值（股票走勢好壞等級）是否准確。這步類比於鑒瓜任務中根據第一堆瓜總結的鑒瓜經驗用第二堆西瓜的大小、顏色等特徵數據來判斷預測瓜的好壞。

第六步：回測

將驗證集的預測結果放入歷史真實數據中檢測，類比於鑒瓜過程中根據第二堆瓜預測出瓜的好壞最後進行切瓜驗證。

❸ AI都能炒股了，以後就要拼誰的演算法牛了

人工智慧量化交易平台宣布獲得數百萬人民幣融資。據悉，本輪融資將主要用於團隊建設、產品開發和硬體設備投入。

是一家基於人工智慧的量化投資公司，成立於2017年10月，主要將技術應用於量化投資領域，實現低風險高收益的投資回報。

中國私、公募基金規模呈大跨步發展，截止2018年2月底，中國私募基金規模已達12.01萬億元，公募資金規模已達12.64萬億，在控制風險的前提下，提高獲得投資收益的效率，是公、私募投資最大需求，國外盛行的量化交易越來越被國內機構所接受。

在量化交易這個領域，目前已有不少項目：私人量化交易平台JoinQuant、RiceQuant以及優礦，為量化交易領域提供核心演算法支持的眾加，量化策略商城微量網、以量財富為代表的量化理財平台，以及為量化投資者提供智能交易和分析工具的名策數據。

量化交易策略的建立是量化交易的重要環節。目前主要方式有兩種，一種是輸入與這套邏輯相關聯的因子，比如歷史表現、公司財務數據、宏觀經濟數據、上下游供應商數據等眾多參數，建立一套模型，以算出標的上漲或下跌的概率，並生成投資組合和調倉策略。隨著近幾年人工智慧興起，不少人開始選用機器學習等方式，輸入眾多因子，讓AI自己生成策略。

創始人兼CEO龐表示，的做法則不同，是用神經管網路替代原來用邏輯和策略構建的數學模型，通過輸入股票相關數據，利用訓練不同結構的神經網路來實現機器自主的量化交易。想做量化交易界的Deepmind（研發阿爾法狗的團隊），成為中國的基金。

目前，的首個產品A股機器人「狗」已上線，應用於國內二級市場的投資，產品已實盤測試8個月。數據顯示，狗實盤業績顯著，在2017年11月A股普跌的情況下(中證1000跌幅超4%)，狗依然實現了5.23%的收益，最大回撤控制在2.7%，並在2018年1月底上證指數大跌12%的情況下，智富狗做到了提前清盤避險，業績明顯優於大盤。

投資人黃表示：「人工智慧是非常好的提高效率的方式，非常關注人工智慧在各個領域的應用，我們認為以為代表的、基於神經網路的人工智慧量化交易平台，能極大地提高大型的高頻交易的效率。人的精力有限，一個再好的操盤手也不可能同時看2000支股票，但機器能輕易辦到。」

❹ 炒股機器人如何全自動交易的

智能機器人

現在是科技時代，企業都已經開始無紙化辦公了，軟體自動化完成某項事情已經不是困難的事情了。

炒股機器人也是一個軟體，它是通過你對股票的篩選要求，如企業資產、利潤情況、經營產品、所屬板塊進行自動化篩選；在篩選選擇後，你需要把你看中的股票進行設置，如購買股票的價格、賣股票的價格、購買後是否追倉等，價格要設置好；

以上的內容，如果你需要全自動的話，只要把錢轉入，准備好你的盈利目標，還是會有一些簡要的設置的，但是你自己沒有進行設置或操作，相信轉入的資金會很快就投資進去的。

機器人就是機器人，它沒有人的思考，本身只有以數據統計和分析為主，無法根據近期熱點、哪個公司有利好消息，機器人是不管這個的，只以數據進行判斷，太呆板了。

以上，為個人觀點，請採納，謝謝！！

❺ 如何使用股票機器人

您可按以下步驟操作：
1、新建一個股票類組合；
2、跟隨組合定期推送的操作策略去交易；操作策略並不是每天都有，行情動盪的時候可能2~3天更新，行情不好時可能空倉觀望；當晚推送的操作策略指導的是下一個交易日的操作；
3、為保證中長期收益，建議嚴格按照操作策略去交易，以便跟上組合；以投資組合為單位，單只股票單次的操作對投資組合的長期收益影響甚微。所以遇到漲停（跌停）無法買入（賣出）時，可以等候下個交易日買入(賣出)。

❻ 自動買賣股票怎樣，如何操作呢

自動買賣股票？你確定能這樣操作？ 我只知道基金可以定投

❼ 機器人炒股可以做哪些事情

嗯，機器人朝可以做哪些事情？這個應該是老問題了，因為這個美國在2000年之後，他們就已經引入了機器人炒股這個事情，你我建議你去研究一下吧，也不能說研究一下你去了解一下美國有相當多的科普的知識，如果英文不好的話，您可以了解一下國內的知識，他那個也有蠻多的一些翻譯，還有一些新的論點，在國內比較這個多的文章。你可以去看一看，這個事情已經是一個老事情了，就跟這個這段時間爆爆炒的，這個氫能源的這個事情啊，這個人家豐田公司已經搞了，二三十年了。是不是這並不是一個新的東西是一個非常舊的東西。
不過你既然問起來了，那我就大概說一下，正為了掙這個網路的5毛錢，他這個機器人炒股最核心的東西的話，就是一個東西就是專注，非常的專注，而且他這個也不會抱怨，簡單說就是成本非常的低，啊，不過前提的話你要給他一個非常好的策略，只要你這個策略達到了，那麼機器人就會按照策略進行買入或者是賣出，而這個是所有資本家最喜歡得到的，因為這些東西很簡單啊，是吧，這個不需要那麼多員工，只需要一個computer，一個一個非常好的這個網站是非常好的光纖就可以了。
另外的話就是他這個的話，嗯，也非常適合這個，怎麼講這個學數學的出身的人，比如一些大學生啊，然後他們編造一個模型，然後把這個模型提供給這個提供給這個公司，就賺到他們的第1桶金，所以說這個，嗯上面有需求，下面有這個期望，所以說的話這個機器人炒股，然後再加上策略炒股的話是蠻蠻受人喜歡的。可以說是未來的趨勢，不過他有一些不好的地方當出現這個極端情況下的話，就有可能會出現這個紕漏，這個比如這個當年這個2016年還是2014年，我忘記了這個納斯達克指數就出現了一些紕漏，我們去了解一下，就當天直接砸拿了一個跌停，然後瞬間拉了回去，就是因為某一個策略可能輸入錯誤了，然後造成了機器人瞬間買入然後瞬間買入了之後的話，之後很多其它公司的機器人策略也受到了改變然後達到了一個試用期然後也跟著買入，你可以了解一下，這個是機器人炒股的一個里程碑的時間吧。丶

❽ 如何用java實現股票的自動化交易

1、目前，中國股市中，股票自動化交易簡稱自動交易或機器交易，是投資策略家將自己的交易策略系統化了的電腦程序。這種電腦程序能夠代替人在互聯網上進行股票、期貨、黃金、外匯等證券的交易，故稱智能自動化交易。
2、自動交易軟體可以對接各類行情分析軟體的股票預警窗口，而且在大智慧、通達信、益盟操盤手、東方財富通、新飛狐、交易開拓者等軟體皆可適用。軟體通過預警窗口讀取用戶自編公式選出的股票，然後自動買賣。另外還內置了5個經典的賣出模型：破價位賣出、破XX日均線賣出、MACD死叉賣出、KDJ死叉賣出、動態止盈賣出。在股票用戶自己買入股票後，不用整天盯盤，通過交易手簡單的幾個設置，就可以完成無人值守全自動賣出，在業界享有「平倉大師」的美名，既解決了令人糾結的艱苦的盯盤問題，又克服了貪婪、恐懼的人性弱點，該止損就止損，該止盈就賣在相對的高點，有效地規避深套和半道被主力洗出來的局面。

❾ 股票自動化交易如何實現

1、目前，中國股市中，股票自動化交易簡稱自動交易或機器交易，是投資策略家將自己的交易策略系統化了的電腦程序。這種電腦程序能夠代替人在互聯網上進行股票、期貨、黃金、外匯等證券的交易，故稱智能自動化交易。
2、自動交易軟體可以對接各類行情分析軟體的股票預警窗口，而且在大智慧、通達信、益盟操盤手、東方財富通、新飛狐、交易開拓者等軟體皆可適用。軟體通過預警窗口讀取用戶自編公式選出的股票，然後自動買賣。另外還內置了5個經典的賣出模型：破價位賣出、破XX日均線賣出、MACD死叉賣出、KDJ死叉賣出、動態止盈賣出。在股票用戶自己買入股票後，不用整天盯盤，通過交易手簡單的幾個設置，就可以完成無人值守全自動賣出，在業界享有「平倉大師」的美名，既解決了令人糾結的艱苦的盯盤問題，又克服了貪婪、恐懼的人性弱點，該止損就止損，該止盈就賣在相對的高點，有效地規避深套和半道被主力洗出來的局面。

❿ 股票機器人的投資策略

目前共提供4類策略，每類策略對應不同的投資風格，滿足不同客戶的需求，包括短線智能、綜合輪動、價值精選、靈活反轉。
1、短線智能：擅長波段操作，智能調倉換股，追求進取收益。
2、綜合輪動：擅長風險控制，綜合多指標全方位選股，追求收益與風險平衡。
3、價值精選：擅長藍籌精選，識別各行業內具有相對估值優勢個股，追求穩健收益。
4、靈活反轉：擅長布局抄底，篩選市值較低且具有相對超跌特徵的個股，追求大幅反彈。詳情您可通過手機易淘金的「發現」-「股票機器人」查看操作策略。