今日，感谢大家更多的关注我的1号交易策略，除此外有圈内朋友零星的会咨询我的2号交易策略，再此给大家做个浅谈笔录。 4.24日入金开始交易 9459美金，11个交易日盈利2353美金，收益率24.8%！ 肤浅的看收益率确实是心动的。 我们回看下图2: 11个交易日其中一个交易日最大浮亏1265美金，约本金的13%附近，当个小时内盈清仓；三个交易日最大浮亏300-400美金；7个交易日浮亏在100美金内。 我是一个职业交易员，更喜欢客观的对待问题，以上客观的数据如实讲我个人也比较心动，能否做到数据更好吗？能！！降低收益率自然就会更小的降低风险！这是多么肤浅的意识！但不是我追求的这个策略的意义，个人

近期，EBC金融推出了聚焦量化分析和机器学习的系列文章，有不少好学的投资者前来探讨哪种交易分析模式能更好地对市场行为作出反应？也有好奇这两者又有什么本质的区别呢？ 今天，我们就来聊聊这个话题。 技术交易 技术交易是大家最为熟知的，几乎所有的交易者都会接触到。技术交易的标志是基于图表模式的交易，通常涉及到各种指标的叠加。该领域的交易者会讨论头肩形态、支撑和阻力位、斐波那契回撤，可能使用各种技术指标，如MACD或RSI。 根据图表中的模式和指标的汇合，交易者将会对市场或其首选交易品种有一定的预测、目标价位、趋势走向。 技术分析如同一门视觉学科。交易者阅读图表以提取模式并进行交易，从某种层面来说，这

【EBC交易前瞻系列，深度解析金融交易的未来趋势】 交易是一个极其残酷竞争激烈的世界。随着人工智能被描绘成一切事物的颠覆性武器，专业人士开始对如何使用人工智能作出更好的交易决策产生起了浓厚的兴趣。 例如，使用AI无情绪机器学习和神经网络算法处理全天候 24/7所有的市场机会，利用逻辑回归、决策树、随机森林或不同类型的神经网络，来测算交易的预期回报率。 那么量化交易中的智能技术，究竟是一场史无前例的投资革命还有纯粹的炒作？我们普通的投资者又能从量化交易、机器学习中获得什么启示？ 今天，EBC为大家揭开智能化技术的层层面纱。 在这里，先给大家讲述下如何使用

我们在 2017 年底发布了第一版功夫量化开源版，至今已经过去两年半，从最初的基于 Docker 技术打包的命令行版本 1.0 ，到最新的跨平台绿色安装的 2.2，我们在产品形态上取得了不错的变化和进展；在功能上，我们至今还没能支持回测、策略调试、算法等一些重量级的特性，这给接下来的发展留下了很多有挑战的任务和想象空间。曲至中篇，虽然前路道阻且长，也到了一个需要总结的阶段，就用这篇文章做个记录。 以开源项目为核心运作一个商业模式，是一个看上去很美，做起来很难的事情。在创立初期，我们的这个想法其实就被很多行业前辈、投资人所质疑。确实，要想打造一个有影响力的开源生态，门槛远远比一眼看上去的要高，不

量化交易靠不靠谱关键不在于是个人还是机构，更多的是要看实力和能力的强弱。 金融市场瞬息万变，看似是没有规律的随机现象，其实都是有迹可循的，想要抓住致富的尾巴，仅仅依靠人脑是不够的，需要量化交易的。 先科普下量化交易是什么 量化交易是指以科学的数学模型取代人为的主观判断，以数学统计学为基础，把每一个因素及随机事件现象用数字量化，通过对数据的分析，形成结果表达观点，从而找出金融市场中随机现象的规律。 通过机器给交易中的每一项赋值打分，根据数据化的结果客观理性的做分析，从海量数据中筛选能够带来收益的多种“大概率”事件，并制定策略，降低了投资者因情绪波动而对市场做出的过于乐观或消极的的非理智判断，在很

1、阿隆指标简介 在技术分析中阿隆（Aroon）是一个很独特的技术指标，“Aroon”一词来自梵文，寓意为“黎明曙光”。它不像MA、MACD、KDJ那样广为人所熟悉，它推出的时间更晚，直到1995年才被图莎尔·钱德（Tushar Chande）发明出来，作者还发明了钱德动量摆动指标（CMO）和日内动量指数（IMI）。如果说一个技术指标知道的人越多，使用的人也越多，那么其赚钱能力也越低，那么相对新颖的阿隆指标则恰恰相反，站在这个角度看这是一个不错的选择。 2、图表中的阿隆指标 阿隆指标通过计算当前K线距离前最高价和最低价之间的K线数量，来帮助交易者预测价格走势与趋势区域的相对位置关系变化。它有两

首先，我们得弄清楚概念问题。所谓量化基本面分析法，是将量化和基本面分析两种方法结合起来，是近几年随着市场电子化、大数据、自然语言处理技术快速发展产生的新的基本面分析法。拘泥于传统模式，一个一个寻找数据源，看报表然后再总结的话，办事效率和信息覆盖量都非常有限，所以必须要借助像大数据和自然语言处理这样的工具去帮助投资经理处理更多信息。 时间倒流回几年前，每一个交易平台都有各家所长，有擅长基本面分析、有做宏观分析出色的，亦或在数理量化基础上很成功的，如今，随着科技的日益进步，数理金融的抽象理论逐渐弱化，更多焦点在金融本身的逻辑。我们经常说，我们是身处在一个大数据时代。通过科技设备搜集信息，然后再用大