业余时间学习学习量化交易 可行吗

2018-12-28 15:37:25 +08:00
 90928yao

今天又个公众号突然推送了个关于量化交易的,心血来潮了

以前一直是个月光党,没在意过投资,股票只看得懂红绿,数字货币只懂原理(数学水平可能达不到 v 站平均水平,但是读过三流大学的机器学习的研究生)。

现在突然想了解下这个,没抱着赚大钱的心态,只是想了解下投资吧。花点时间学学交易策略,知道这是个很漫长的路,慢慢来吧。

想知道,我这种门外汉,一定只有赔钱这条路吗(朋友都劝我别浪费时间给金融机构送钱了)

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所在节点    程序员
24 条回复
wakiki
2018-12-28 16:24:32 +08:00
是,过去二十年的 K 线被海归土鳖博士民科用指标,图形,人工智能,数据挖掘,机器学习,神经网络反复研究过,你有信心战胜他们?
lhx2008
2018-12-28 16:29:34 +08:00
理论上没有套利机会了,小本更加没戏,基金公司还可以玩玩
takato
2018-12-28 16:31:40 +08:00
做一下就知道了。。
一段时间之后,如果你发现投入产出不成比例或者根本没有产出,就没有深入的必要了。
nmap
2018-12-28 16:35:42 +08:00
别费时间了
90928yao
2018-12-28 16:36:17 +08:00
哈哈 热情一下子被剿灭的一半了 先买本投资学 回家看看 不搞量化 也了解下投资理论
iblislsy
2018-12-28 16:49:51 +08:00
别折腾了
mclxly
2018-12-28 16:51:35 +08:00
曾经爬过东方财富的每只股票每天的交易数据(一只股票一天几千条),后来发觉很多公开数据是假的,而且数据量太大又不懂怎么取其精华,然后就没有然后了。
likuku
2018-12-28 16:52:38 +08:00
美股,定投,长线

就可以了,基本无脑。当然,投资有风险,入市需谨慎。


投资 /钱生钱,本质上是有钱人的生财之道;穷人嘛,输不起的,零花钱玩玩可以,搭上身家性命就走歪了。努力赚钱,赚力所能及的钱,慢慢积累就好了。
zzzzzzZ
2018-12-28 17:17:38 +08:00
别玩
量化交易最基本的“量化”都做不到,还交易啥?
某国股市的黑暗远超你想象。搞出个模型就以为能赚钱了?具体多黑暗自己去了解。

像#1 说的那样,别的基金都玩烂了很多行情照样赔出血,他们还做了对冲降低过风险。
听#8 的忠告,美股+长线,定投会降低风险也会降低收益,看你自己。

折腾出模型来也是美股的,在某国折腾这些都是为了打工混饭吃,谁指望发财啊
90928yao
2018-12-28 17:32:57 +08:00
好吧。。。听大佬的意见 就折腾折腾美股吧。放弃 什么量化了 哈哈
takato
2018-12-28 17:42:05 +08:00
小心长线熊市,定投专为这种情况下亏出血准备。。。

想要低风险就去做 maker,当然收益也低。
hello2019
2018-12-28 17:43:30 +08:00
大环境不好,不要进行任何投资,建议。
glues
2018-12-28 17:48:42 +08:00
降低收益预期,投长线,别跟风,注意对冲
across
2018-12-28 17:52:13 +08:00
我仔细想过。

中美一大票高智商的人,全职全天高强度研究这个玩意····· 我作为个门外汉,没专业知识,没门路也投入不了多少时间心血,结局绝对是韭菜。
qleroooo
2018-12-28 18:05:25 +08:00
机器学习简单的算法早就被试了无数次了,可以用来机器学习入门。如果你想用来投资,不太建议,你如果很容易就训练了一个高收益的模型的话,很可能用了未来数据。
90928yao
2018-12-28 18:09:32 +08:00
@qleroooo 嗯。。。这量化 发现都是一群变态在玩。。。我还是放弃吧
miaomiao2015
2018-12-28 18:34:39 +08:00
@90928yao 学习也可以啊,了解投资知识,或者学了一点去做矿工也算可以。。。。
一直想学量化的金融系统产品狗。。。
idailylife
2018-12-28 20:58:05 +08:00
国内的量化,我建议还不如找个私募工作学习的快,毕竟有些东西你入了行才知道,门外面是不知情的。
uuair
2018-12-28 21:13:29 +08:00
钱都是被顶尖的哪 1%的人赚走的。当大部分人都不看好,或者无法获利的时候,你应该想想,谁在获利,他们是怎么获利的。存在就有价值,没有无缘无故的行业,也没有无缘无故的买卖。哈哈。
uxstone
2018-12-28 21:41:02 +08:00
先考完 CFA 再想 "量化"

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