Bitcoin trading by using bots 使用机器人交易比特币 Making money by trading Bitcoins, Litecoins, Darkcoins and other virtual currencies is a profitable business. But it has a high risk for people who

### 核心观点 美国市场里两个股指期货相邻的两个季度的价差，三天左右的波动在-7和-6之间，有一些“小毛刺”，波动率只有0.25，这个市场非常难赚钱，而且它的流动性也不好；而中国市场上下波动范围起码有15个点左右，我们的波动性是美国市场的50倍。我看了这张图之后我非常的振奋，对同伴们说，这个市场应该是可以赚到钱的。 高估值和资产荒会造成一个不稳定的市场。美国2008年是因为流动性

1，2，3买入法 1，“123”图形是指：价格突破近期的趋势线，然后回落，当它再次走向与原来趋势相反的方向时，就形成了123图形。 下图代表的是一个买入图形，图中在A点价格突破了前期的明显下降趋势，当价格上升至B点，然后又回落至低点C，并再次开始上升时，即为“123”买入图形。 2，从2到3的回落空间必须至少达到1至2点的0.382倍幅度以上。买入点为D。如果价

如何通过一个量化策略的回测收益、波动等数据，计算该策略的最大资金容量？ | 知乎精选 【杨影枫的回答(11票)】: 答：策略的最大资金容量和量化策略的回测收益、波动等数据没有太直接的关系。策略的最大资金容量如何确定是个偏实际应用的问题，一般的策略最大资金容量你很难说出一个具体的准确的数字是多少。 在考虑策略最大资金容量时，可能考虑到的因素有1策略本身的逻辑，2策略交

Shannon’s Demon via. https://blog.enigma.co/is-there-a-free-lunch-in-the-crypto-markets-c4aa331443f1 An in-depth look at one quantitative trading strategy Hello to all! This is Enigma’s first

复杂的绝不是技术，只是人心！交易能力一定要和交易系统相匹配 力求简明与市场保持一致，复杂的并不一定是优越的。 最有效的，也往往是最简朴的， 复杂的绝不是技术，只是人心！ 在丛林没有人类的法律,只有丛林自身的法则.期市依然。 #### 经历   本人在94年一个偶然的机会进入了期货市场，直到2001年的7年时间里经历过400多万的巨大

全解机器学习3大分类6大算法的优势和劣势 在机器学习中，目标要么是预测（prediction），要么是聚类（clustering）。本文重点关注的是预测。预测是从一组输入变量来预估输出变量的值的过程。例如，得到有关房子的一组特征，我们可以预测它的销售价格。预测问题可以分为两大类：1、回归问题：其中要预测的变量是数字的（如房屋的价格）；2、分类问题：其中要预测的变量是“是/否”的答案（

外汇保证金市场是一个OTC市场？ 什么是OTC市场，柜台市场？说白了，什么都可以谈的市场，比如你和小区的门口小卖铺的老板熟悉，你甚至可以赊账，但是如果你们之间半毛钱的交情都没有，甚至说，你在他心中的信誉为0，那么老板对你说的每句话都会保佑怀疑。 在外汇市场的交易中也是一样的，每个人都希望在既有的规则下进行交易，因为这样每个人都在承担自身的资金、技术所带来的收益，同时也伴随着风险。

动态视角下的期权共赢 来源于流动性的外溢和运用维度的多元化 如果说定价是一门科学，那么交易与对冲便是一门艺术。动态对冲与调整的必要性源于期权各类策略风险，不论何种维度、何种视角的策略，均存在无法消除的风险作为潜在盈利的来源。动态对冲与调整的科学性来源于期权数量化网络，不论何种维度、何种视角的风险，都可以实现量化衡量，衍生出量化管理方案。动态对冲与调整的共赢性来源于流动性的外溢和运用维

如何看待背离和金叉死叉的有效性？ 有人说：“顶底背离，MACD，均线，都是可以骗人的，你看得到想得到的东西，人家主力也看得到，或许是故意做个顶背离让你出去，或许是故意做个金叉让你被套。千万不要根据大家都能看到的指标做判断，至少不是日线。” 像这样关于技术分析的问题，争议很大，这不是现在的事，已经争论好几十年了。相对来说持否定态度的人比较多。其实关于技术指标，愿意用就用，不愿意用就算

换个角度再看量化投资 在过去的许多时间里,每当我向别的群体推荐量化投资方法论(主要是量化选股)时,总是从它立足于过去的回测结果从而有个比较好的胜率这样的半科学态度来推广它的优点. 这样的推广受到的最大挑战是总有人认为好的回测结果非常可能是过度拟合的结果，而模型本身在未来能带来同样的超额收益能力还是不大可信。我对这样挑战的一般回答是，当你选一个你认为优秀的基金经理时你其实也只是看到他或

聊聊几种程序化交易模型的参数如何优化 #### 参数高原与参数孤岛 参数优化中一个重要的原则就是要争取参数高原而不是参数孤岛。所谓参数高原，是指存在着一个较宽的参数范围，模型在这个参数范围内都能取得较好的效果，一般会以高原的中心形成近似正态分布状。而所谓参数孤岛，是指只有在参数值处于某个很小的范围内时，模型才有较好表现，而当参数偏离该值时，模型的表现便会显著变差。

廓清有关成交量的几个错误观念 不少投资者往往认为成交量是不会骗人的，成交量的大小与股价的涨跌成正比关係，这种量价配合的观点有时是正确的，但在不少情况下是片面的甚至是错误的。其实，成交量也会骗人，而且往往会成为庄家设置陷阱的最佳手段，那些多少了解一些量价分析但又似懂非懂的人一骗就会上钩，不少人深受其害。 #### 一、成交量的变化关键在于趋势。 趋势是金，所谓的“天

关于机器学习你必须了解的十个真相 作为一个经常向非专业人士解释机器学习的人，我整理了以下十点内容作为对机器学习的一些解释说明。 #### 1、机器学习意味着从数据中学习；而AI则是一个时髦的词。 机器学习并不像天花乱坠的宣传那样：通过向适当的学习算法提供适当的训练数据，你可以解决无数的难题。把它称之为AI吧，如果这有助于销售你的AI系统的话。但你要知道，AI只是一个时髦的

美联储VS比特币，终究是一场权力的游戏 货币是一种权力，神圣不可侵犯。只有神可以创造生命，只有政府可以创造货币。因为这里面的逻辑是，权力。秩序依靠权力而产生，而科技的进步则在某种程度提供了打破秩序的手段，而这又不可避免挑战了权力。比特币的技术是不可逆的，但这并不代表这种虚拟货币本身的命运，就像神赐的黄金被法币体系所抛弃。权力游戏的结局一定是更稳定，而不是为了更有效。 ####

[金融学] 想知道怎么预测未来么？——你应该了解的蒙特卡洛模拟 我们在很多地方都可以看到蒙特卡洛模拟的身影，预测股价，预测股票的最大损失，预测结构性债券的价格。那么什么是蒙特卡洛模拟呢？蒙特卡洛模拟最牛的地方在哪里呢？ #### 蒙特卡洛模拟 首先介绍一下，蒙特卡洛模拟是一种统计学的方法，它是用来模拟大量数据的。如果你直接看这句话，会被直接干晕掉，啥叫统计学的方法，为

奥卡姆剃刀（Occam’s Razor, Ockham’s Razor） 最近在看量子物理史话，波粒大战300多年，成就无数的物理学家，牛顿、胡克、爱因斯坦、波恩、海森堡……。而一种叫奥卡姆剃刀原理（Occam’s Razor）的在科学研究中起到了重要的作用。奥卡姆剃刀原理（Occam’s Razor）是由14世纪哲学家、圣方济各会修士奥卡姆的威廉（William of Oc

高频交易策略系列研究之一：贝叶斯法则下的激进 贝叶斯方法的精髓在于其提供了一种数学法则来解释当有一系列新证据出现的情况下，你该如何改变自己现有的信念。一个典型的例子就是：一个天赋异禀的新生儿，当他看到了人生中第一次的日出时，接着会想知道太阳是否会再次升起。于是他赋予两个可能的结果同等的先验概率，并且在一个袋子里面放入一颗白球、一颗黑球，分别代表太阳会再次升起、太阳不会再次升起。第二天，当

策略和状态机 很久没有写文章了，早就想说说策略和状态机。 很多朋友有很好的交易策略，但是在用程序化加以实现的时候，往往发现程序控制不能按照事先的思路执行，会遇到多开了仓，多平了仓，甚至一个合约不合理的多仓和空仓同时持有。其实，出现这些现象的根本原因是程序化交易不像主观交易，在出现突发情况的时候，可以适时的做出反应和处理。比如，我在满足一个策略条件的时候做开仓的操作，但是在此

日内操作关于量的研究 量的概念大家很模糊，我看到很多在做期货的朋友对于量的概念并不是很敏感。 其实大家可以从操盘的软件上直观的看到 ”` 总手：代表今天的总的交易量 外盘：做多的量 内盘：做空的量 内盘+外盘=总手，也就意味着今天盘中的多空比

高频交易的 Order Book #### 为什么要关注 order book？ Limit order book 是所有买家和卖家会合的地方，也是所有竞价发生的地方。本质上讲，它就是所有的供给和需求。当我们看到 order book 的时候，我们就看到了所有市场参与者的决策和策略。如果说交易数据展示的是已经发生的情况，那么 order book 展示的则是交易者的意向。根据

怎样有效的规避滑点 ### 滑点 首先提一下程序化交易中的滑点都有哪些。其实在小编眼里程序化交易中的滑点就是：实际成交价格与你的期望价格之间的点差。 由此我们就可以给出一个滑点的计算公式：网络延迟时间*行情tick级别波动速度=滑点。 行情并不是产生滑点的原因，因为行情永远是波动的。而在模拟盘和历史回测中，由于网络没有任何延迟，滑点也就不会产生(但行情在这个时候依然

如果有不对地方，路过朋友请多多纠正 1. ReferenceError: adjustFloat is not defined：函数未定义 2. 小小梦帮解决： MD5 问题 应该和 API KEY 有关 ，对了 在配置 时代的交易所时候 有个 客户ID 要填写

去年一年，比特币涨了超过200%，绝大部分时间里，比特币在国内平台的价格高于国外平台的价格。在12月比特币加速上涨的阶段，国内平台的价格更是一度保持了对国外平台15%的溢价。于是我就在想，如何通过套利吃到这部分溢价。需要说明的是，在比特币去年震荡或者平稳上涨的时候，国内平台的比特币价格就长期保持了对国外平台2~8%的溢价。我就以OKcoin作

K线是车，均线为路 ！ #### 我的期市心得之一—质疑期市高风险论 曾经当我们怀着强烈的自信心，怀着对未来美好的憧憬来到期货这个市场时，我们为的是证明自我价值，同时也是为了在这个市场中获利，实现自己的创业之梦。当然，我们首先知道期市是一个高风险高回报的市场，甚至于这就正是我们选择这个市场的原因。然而，数年过去了，高风险我们领略到了，可原来憧憬的高回报在哪里呢，资金亏损累累，

从科学和哲学角度漫谈 没有逻辑的策略 的该怎么相信 #### 一、什么是科学 关于科学与伪科学的衡量，有一个广泛被接受的学说，叫做波普尔的证伪说。 即所有的说科学定律都是永远无法“证实”的，通俗的讲就是科学规律永远不可能用摆事实讲道理的方法来给你证明的，尤其是证明给那些钻牛角的。举个例子，我们都现在知道，地球是围绕太阳转的，我想证明给你看，要怎么办呢，最好的办

二八分化行情演绎到极致的根本原因找到了！ 目前市场二八分化行情的特征非常明显，今年以来， 上证50涨幅达到14.7%，而同期创业板的跌幅则达到11%。这种分化行情的原因究竟是什么？来看雪球投资达人@天涯路 怎么阐述。 如果把以题材股、概念股、次新股、高估值等黑五类为代表的大多数小票定义为“八类”股票，而把低估值、大盘、蓝筹、白马股票定义为“二类”股票，最近一年来二八分化走势愈演愈烈。

世界上究竟是否存在永恒有效的交易模式？ 交易模式：一是被机构普遍接受的价值投资、二是在个体交易者中流行的技术分析、三是“价值投资 技术分析”混合型交易模式，这种模式是当下最为流行的交易模式、四是系统交易模式。 前三类的交易模式，不管它们之间的理念和方法存在着差异，其共同之处就是：以主观的解读来分析预测作为交易的决策依据。 系统交易模式，就是量化交易模式。当然，量化交易模式

不要错过科技的进展和突破！你必须知道的区块链技术的四个关键技术点！ #### 第一個關鍵技術點：以比特幣為代表的區塊鏈技術的創造： 比特幣是區塊鏈技術的第一個成功應用，自此出現了一種不受單臺伺服器運行限制的、代碼和規則公開的、避免中心化控制的區塊鏈網絡。比

深度学习能不能用于量化交易 ### 可以，但不要玩预测了（除了高频交易） 看到很多文章、公众号、或者券商，都发文章说深度学习来根据历史的指标作为input，利用LSTM之类的网络去把未来股票、期货的收益做预测，并对应成交易策略。这个方式我基本试过了，