1.沒有懸念，Artificial Intelligence 將逐步取代基金經理、交易員

既然AI炒股如此成功，股票交易員的工作由AI來完成，將顯著降低人力成本，收益更高更好將吸引更多的客戶。這部這家基金公司，立即成立新部門，嘗試利用人工智能代替基金經理選，擇更便宜和更有利可圖的股票。

從歐洲德國飛越大西洋，到傳過茫茫的美洲大陸，到東海岸去的美國的紐交去看看：這裡經宣布裁員40人以上，AI代替投資組合經理。這一切只是剛剛開始，未來還將逐步過渡到自動化解決方案。還有，更加強調算法投資行動。也就是說，Ai要升級，獲取更高的回報率和準確度。

台長提示：炒股的人類，可以從股市撤離了，回家燉製一個牛逼的機器人再來吧！

2.投資機構已厭煩了高成本的人力投入，持續增加人工智能投入

一些投資機構認為，使用人工智能做股票投資是明智的，因為投資經理通常依賴於市場指標和趨勢人工智能程序則可以通過更加綜合的算法去做。

另外，高成本投入的基金經理的投資回報並不總是高收益，投資機構已經開始懷疑他們花費高額人力投入是否值得？

台長感嘆：人工智能不休不眠、學習一個晚上，相當於最聰明的人類苦苦學習好幾輩子！ 誰還會僱人？

3.人工智能正在搶奪人類的工作

在研究公司Opimas最近的一次報告中，他們說，預計金融公司在人工智能技術花費超過15億美元， 截至2021年，開支將增加到28億美元。

到2025年,這些公司將會意識到，他們的成本收入比率的顯著改善，人類更多的工作將被計算機取代，這將減少人力成本。

台長感悟：貧富差距將會進一步擴大……那些開發出最牛算法的最聰明的人，將控制財富。雇得起最優勢機器人的階層，成為真正中產階級，而絕大部分人，淪落為城市貧民。

4. 人類的任何職業都可能自動化？

現在，一個主要的金融公司已經表明，它們有足夠的信心用人工智能代替基金經理，而且可能表現更好。

這是真正可怕之處，因為它意味着任何職業，只要是基於知識和信息，都可能容易自動化。

雖然仍有許多實例中，顧客喜歡人際互動，但不難看到，技術也慢慢改變這方面的能力。 比如自動排序、櫃檯結帳、甚至投訴申請，都可以通過機器人來實現。

台長斷言：機器人看家護院，曾經在人類歷史上各個種族中演繹一次又一次的革命，將永久性消失。意味着強者恆強，弱者恆弱……

5.人類的工作被人工智能取代？可能為時尚早，但威脅是真實的

雖然開始的時候，所有的工作自動化讓人感覺有點不自然，但這是趨勢，現在的我們只能適應它，對吧? 我的意思是，讓我們面對現實吧。

人工智能使我們用更容易和更先進的方法來生活， 當然自動化工作聽起來有點嚇人，但是 它成本低，如果我們足夠聰明採用它，當然可以作為一個可行的選擇。

回到上面那個基金公司的現實中，股市交易員完全被人工智能所取代，可能為時過早，但又一點肯定的是，他們很快就會失業。

AI大勢不可阻擋，順應潮流吧，人類！

台長暢想：

如果全世界的人都採用AI炒股，恐怕恐慌的就不僅僅是基金經理，交易員了。誰的機器人算法更科學，更透視股市的規律，更準確，那基本上就是瞬間秒殺世界，壟斷一切股市財富，到時候消失的就是這個行業、所有的金融產品交易所！隨後金融系統的存在將失去意義。

更可以預想長一些，如果AI能看透每個人的天賦與開發水平，洞悉其欲望、動機、觀念和行為習慣系統，過去、現在、未來，AI都可以準確計算出來。到那時，一切都是數據，AI洞若觀火。最有可能的情況是：

一個AI成魔，要奴隸全世界的人。

一個AI成神，要拯救全世界的人！

 "宇宙之王"高盛不得不全面走向自動化  金融業大失業即將開始

                                   摘自：黃靜頻道

導讀

高盛之所以被廣泛地譽為“宇宙之王（ The Master of The Universe ）”，是因為它在華爾街、乃至整個美國金融街無可匹敵的影響力。

首先是高盛先進的軟件系統，使其對市場的反應速度遠遠快過競爭對手；其次，高盛在金融領域的影響力甚至超過了美國政府；最後，高盛的高管們離職後，有不少在美國財政部門擔任要職。

一、交易員的尷尬

早在2000年，高盛在紐約總部的美國現金股票交易櫃檯就僱傭了600名交易員，依據投資銀行大客戶的訂單進行股票交易。

但現在，這裡只剩下兩名股票交易員。

在200名計算機工程師的支持下，自動交易程序已經接管了紐約總部大多數的工作。

實際上，這些交易員的經歷只是高盛在轉型時期的早期案例。

二、金融領域正在邁向自動化

從計算機化交易的興起開始，華爾街的金融公司們就無法逃避這一事實，但在過去五年中，該進程開始持續加速，越來越多人類曾經主宰的金融領域開始變革。

今年4月份，Marty Chavez即將高升成為高盛的首席財務官。他表示，包括貨幣在內的交易領域以及投資銀行的部分業務領域都在邁向自動化，沿着股票交易曾經走過的路徑前進。

                  Marty Chavez

2016年12月份高盛的行業報告就曾做出預測，到2025年，AI為金融行業產生的增值將達到每年 340 億到 430 億美金，其中的機會巨大。

甚至可以說，金融行業是離AI大規模商業化最近的行業之一。

三、華爾街的機器們為何能得到如此青睞？

1、通過新興技術削減投資銀行家的數量能為公司節約大量的成本

一家跟蹤金融行業的英國公司Coalition表示，如今將近45％的交易都屬於電子交易。

除了後勤辦公室的文員，華爾街的機器們也正在快速取代許多高薪人士。

根據Coalition的統計，全球最大的12家投資銀行（高盛是其中之一）的銷售人員、交易人員和研究人員的平均薪酬和獎金為每年50萬美元。

華爾街每年支付的薪酬中，75％來自這些高薪的“前端”員工。

據統計，像在高盛這種級別的投行里工作的投資銀行家平均年薪約為70萬美元。而且在行情較好的時候，他們掙得遠比這多得多。

毫無疑問，通過新興技術削減投資銀行家的數量能為公司節約大量的成本。

2、金融行業完全滿足大規模商業應用AI的條件

創新工場AI工程院副院長王詠剛指出，金融行業實際上完全滿足大規模商業應用AI的條件。

在順序上，首當其衝被複雜交易算法所取代的是那些

 在市場上很容易確定價格的交易類別，比如股票交易。

相比之下，雖然價格相對較為波動，包括貨幣和期貨在內的交易領域其實也開始進入自動化時代。

為了執行這些交易，算法被設計成儘可能去模仿人類交易者會做什麼。

“阿爾法狗”接連擊敗中日韓頂尖棋手，已讓世界驚嘆人工智能（AI）的威力。一家成立於舊金山的對沖基金 Sentient 

Technologies 也在籌劃着一隻“炒股狗”。

這支完全依靠AI運行的對沖基金有着自己的理念：“對於交易而言，人類交易員的情感因素會對交易決策帶來很大影響，而機械化的運營完美地解決了這類問題。”其聯合創始人Babak Hodjat說。

Sentient對於交易業績其並未披露過多信息，僅表示其AI平台的成績跑贏了其內部建立的基準指數。Sentient目前仍是依賴自有資金進行交易，計劃今年開始引入外部投資者資金。

四、高盛的轉型之路

1、貨幣交易的自動化

Coalition研究主管Amrit Shahani表示，高盛公司已經開始貨幣交易的自動化，並在過程中發現，4名交易者實際上可以被一名計算機工程師所替代。

目前，高盛有約9000名計算機工程師，占高盛總員工數量的三分之一。

2、投資銀行業務

Marty Chavez表示，接下來將輪到投資銀行業務。

在傳統上，這一直以來屬於需要比較強人際溝通技巧的銷售能力和關係能力的範疇。

雖然這些“造雨者”不會被完全取代，但高盛已經繪製了在任何一次IPO中所需要採取的146個不同的步驟，而許多步驟都是可以被“自動化”。

3、軟件自動管理平台

新興技術越來越被高盛所看重，“我們所做的一切都是由數學和大量軟件所支撐的”，Chavez在哈佛大學演講時表示。

前不久，高盛推出了全新消費者貸款平台Marcus，是其向零售銀行邁出的一大步，而該平台完全由軟件自動管理，沒有人工干預。該貸款平台有點像高盛內部的一個初創公司，而且僅在醞釀12個月後就推向市場。

高盛紐約總部交易大廳以前曾同時容納600多位交易員，而現在則是人去樓空。

這就是高盛越來越多的將技術引入日常業務的一個真實寫照，也代表了，在新技術革命的歷史交叉口，新興技術即將全面改變金融行業是大勢所趨。

【版權聲明：本平台致力於證券從業人員的交流平台，以提高從業人員的視野與專業性，如涉及文章版權問題，請及時聯繫我們，我們會及時刪除或附上稿費。聯繫方式：17368729118 微信號：licai3000】

     人工智能炒股程序來了   把投資全程交給機器

                2017-02-09 09:55:54    來源：新華社 

新華社北京２月９日電（記者張瑩）繼汽車駕駛、語音識別、下棋、打牌之後，或許又有一個人類智慧領域要被人工智能攻陷了。美國硅谷一家公司讓人工智能程序全程負責股票交易，據稱收益已超越公司設定的內部指標。

據彭博社報道，這家名為“感知力”技術公司的聯合創始人巴巴克·霍查特認為，人類進行股票交易時太容易受到情緒影響，“人類有偏見，會感情用事”。因此，他在大約１０年前參與創建“感知力”技術公司，致力於訓練人工智能系統學習海量數據，預測市場走勢，從事股票投資。

與其他一些運用人工智能的投資公司不同，“感知力”技術公司把整個投資決策過程全部交給了機器。公司交易部門只有兩名員工負責監控機器，以確保出現不可控情形時可通過關機終止交易。美國還有一些技術和投資公司也投入了大量資金用於人工智能研發，但這些公司的人工智能軟件僅給出投資建議，沒有最終決策權。

據報道，“感知力”公司的人工智能投資系統可以通過經驗學習實現“自主進化”。公司在全球擁有數千台同時運行的機器，其獨特算法創造了數萬億被稱為“基因”的虛擬交易者。系統利用歷史數據模擬交易，目前可在幾分鐘內模擬１８００天的交易量，經過測試，不好的“基因”被剔除，好的“基因”被保留。

通過考驗的好“基因”被用於真正的交易。公司員工只需設定好時間、回報率、風險指數等交易指標，剩下的一切都交由機器負責。

公司首席投資官傑夫·霍爾曼透露，目前機器在沒有人為干預情況下掌握着大量股票，每天完成數以百計的交易，持倉期限為數日到幾周。公司說機器的表現已超越他們設定的內部指標，但沒有透露指標的具體內容。

隨着人工智能技術的持續進步，人工智能投資成為被學術界和資本看好的領域。英國布里斯托爾大學教授克里斯蒂亞尼尼說，股票投資是十大最有可能被人工智能改變的行業之一。數據統計顯示，過去５年，“感知力”技術公司是硅谷獲得風險投資最多的人工智能公司，總計收到來自中國香港的李嘉誠、印度塔塔集團等投資方的１．４３億美元投資，比第二名高出約５０％。

另一方面，也不是所有的投資商都信任機器，英國對沖基金曼氏金融首席科學家萊德福警告說，不應過度信任人工智能投資，該領域還遠沒有成熟。雖然有各種各樣具有迷惑性的承諾，很多投資人的錢卻有去無回。

華爾街人工智能炒股用了多少台電腦

                          發布於2016-08-19 12:49 

用的是超級計算機，如果是普通的台式機,  我只能說你太 low了！

Shaunak Khire 的團隊開發了一套機器智能系統 Emma AI，正在募資成立一支基金，計劃三個月內用 Emma AI 開始交易投資。現在資金籌措工作接近完成。

根據 Emma AI 官網的信息，這套系統是一個機器增強神經搜索界面，被設計用來做金融分析、調研、預測等工作，如預測美國收十年期國債收益率。

作為 Emma AI 的項目負責人，Shaunak Khire 是投資公司 Magha 控股的合伙人，這家公司編制金融指數並據此交易。

此外，他還在 2010 年成為克林頓全球倡議（Clinton Global Initiative）科技委員會成員，當年海地地震發生後，為克林頓-布什基金進行短信捐款方案的嘗試。

今後 Emma AI 的交易會從醫藥巨頭葛蘭素史克（GSK）、特斯拉以及美國國債等品種開始。

Shaunak Khire 認為 Emma AI 可以代替金融分析師，並表示 Emma AI 跟傳統程序化交易不一樣，Emma AI 的神經網絡系統會考慮更複雜的影響個股走勢因素，如一個國家貨幣政策的改變。

而近三十年越來越廣泛使用的程序化交易是一種交易策略，利用計算機根據現有數據模型進行高頻交易，模型本身不會因為所在市場基本面的變化而改變。

依靠電腦和特定的數學模型做交易，這在華爾街已經很常見了。

根據市場分析機構 Preqin 的調查，美國現在大約有 1360 只對沖基金的交易主要是依靠程序化交易來實現，大概占到整個對沖基金市場的 9%，管理的資金規模大約是 1970 億美元。

在 Preqin 的調查中，程序化交易的對沖基金跟傳統對沖基金相比，收益率儘管不是一直領先，但最終五年收益率要好不少。

相比之下，人工智能技術在金融領域的應用雖然不多見，但也有一些知名的對沖基金參與在內。

Two Sigma 是一隻管理資金規模超過 350 億美元的知名對沖基金，他們利用自然語言處理技術，分析美國聯邦公開市場會議委員會（FOMC）的發言。

這套技術會分析“證券”、“利率”、“抵押”等詞彙的出現次數，從而得出譬如“2008 年，FOMC 有關金融市場的發言占 37%”，或者 “2007-2009 年，FOMC 有關通脹的討論占 20%”等結論，幫助交易員設計交易模型時，有更多數據支持。

Two Sigma 利用自然語言處理技術的得出 FOMC 議題占比

Renaissance Technologies是全球最大對沖基金公司之一，公司特點是主要使用計算機進行高頻程序化交易，基金規模超過 650 億美元。今年四月，他們領投了一家使用人工智能技術的對沖基金——Numerai，後者總計募集資金 150 萬美元。Numerai 在獲得大量數據和金融分析報告後， 通過機器學習技術預測股票市場走勢。

雖然有這些實驗性的工作在進行，但暫時沒有知名的對沖基金公司明確已經使用人工智能進行交易投資。

I.B.M. Watson 項目首席研究員 David Ferrucci 在 2013 年離開 I.B.M. 後，加入世界最大對沖基金公司 Bridgewater 。對此，華爾街曾以為 Bridgewater 將開發人工智能交易程序，Bridgewater 後來否認短期內會有這方面打算。

Bridgewater 在聲明中補充道，關於科技對交易的幫助，他們更看重人工智能技術提供的邏輯計算幫助，而非數據挖掘。

當金融市場劇烈下跌時，程序化高頻交易會根據策略模型嚴格執行止損，整

個市場都這麼做的話，就容易加速下跌。2010年5月6日，這樣一起事故讓

道瓊斯工業指數在 36 分鐘裡暴跌 998.5 點，高達9%，被稱為萬億美元的

股市下跌。

            001 股票智能交易之產生背景

一、股票智能交易背景

技術進步帶來了金融資產交易方式的革命。如今交易過程的每一個步驟，從訂單輸入到交易所再到後台撮合、清算，都實現了高度自動化。交易技術創新顯著減少了由交易中介導致的成本和摩擦，從而能夠促進更加高效的風險分攤和風險對沖，提升市場的流動性和價格的有效性，並最終降低交易各環節成本。

技術分析的目的是對金融市場數據中的重複模式進行研究，包括很多種分析方法波浪、形態、信號、指標、消息以及交易策略，每一種理論的支持者都提出了各自的工作方法。股票智能交易就是在技術分析架構的基礎上發展而來。

股票智能交易可以解決什麼問題？

解決“風險控制”保住資本減少損失；

解決“移動止盈”鎖定已有盈利讓利潤奔跑；

解決“資金管理”控制入市資金就等於控制風險；

解決“低買高賣”讓機會更大利潤更多；

解決“計劃交易”制定自己的交易規則；

解決“自動交易”解脫炒股疲勞的困擾；

解決“享受交易”帶來的樂趣。

股票投資分析方法主要有如下三種：基本分析、技術分析、演化分析。在實際應用中，它們既相互聯繫，又有重要區別。具體內容簡述如下：

(1)基本分析（Fundamental Analysis）：以企業內在價值作為主要研究對象，從決定企業內在價值和影響股票價格的宏觀經濟形勢、行業發展前景、企業經營狀況等方面入手（一般經濟學範式），進行詳盡分析以大概測算上市公司的長期投資價值和安全邊際，並與當前的股票價格進行比較，形成相應的投資建議。基本分析認為股價波動軌跡不可能被準確預測，而只能在有足夠安全邊際的情況下“買入並長期持有”，在安全邊際消失後賣出。

(2)技術分析（Technical Analysis）：以股票價格漲跌的直觀行為表現作為主要研究對象，以預測股價波動形態和趨勢為主要目的，從板塊結構、量價關係、股價變化的K線圖表與技術指標入手，對股市波動規律進行分析的方法總和。技術分析有三個頗具爭議的前提假設，即市場行為包容消化一切；價格以趨勢方式波動；歷史會重演，陽光之下沒有新鮮事。國內比較流行的技術分析方法包括道氏理論、波浪理論、江恩理論、甘氏理論等。

(3)演化分析（Evolutionary Analysis）：以股市波動的生命運動內在屬性作為主要研究對象，從股市的代謝性、趨利性、適應性、可塑性、應激性、變異性、節律性等方面入手（生物學或達爾文範式），對市場波動方向與空間進行動態跟蹤研究，為股票交易決策提供機會和風險評估的方法總和。演化分析從股市波動的本質屬性出發，認為股市波動的各種複雜因果關係或者現象，都可以從生命運動的基本原理中，找到它們之間的邏輯關係及合理解釋，並為構建科學合理的博弈決策框架，提供令人信服的依據。

從個人實戰驗證來看這三套理論各成體系，遵照任何一套都可以從股市中獲利。但不能交叉使用，如從基本面分析某隻X股票盈利能力等各方面都是好的，股價就是不斷的下跌。而自己是技術分析的信奉者，明明從技術分析上來講X股已經是空頭排列，趨勢向下。還認為基本面尚好，一路死抱。最終的結果就只能是虧錢。我的個人看法是技術分析領先於基本面，以技術分析為主，基本面為輔助來操盤，如果技術分析與基本面出現不同的信號，要聽技術分析的，勝算會較大。

作為一個入市10年的老股民，我是一個技術分析的信奉者，經歷了三個階段：

初級，相信技術卻不夠虔誠；

中級，了解技術卻不允許它犯小錯；

高級，活用技術財富需要專業相隨；

寫股票智能交易文章的目的是想分享我對股票智能交易看法以及實戰經驗。個人能力有限，可能會有以偏概全，拿出來一起討論。後續章節我會結合智能交易實戰並分享以下內容：

1. 量價關係(多頭行情：價漲量增價跌量縮)

2. 基礎K線(上)

3. 基礎K線(下)

4. 缺口理論(上)(缺口+均線 缺口+成交量 缺口+型態)

5. 缺口理論(下)(缺口+均線 缺口+成交量 缺口+型態)

6. 技術指標(VOL、MACD、KD、RSI、WR、SAR)

7. 支撐與壓力(支壓相對論)

8. 基礎均線(葛蘭碧八大法則與補強)

9. 三數法則(比較強弱、找尋主流、判斷多空)

10. 籌碼理論(籌碼職能守恆定律，國家隊、公司派、市場派)

11. 淨化波浪(基本波浪、淨化波浪、轉浪)

12. 基礎形態(V型、W底、圓形底、三角形、上升楔形、M頭等)

13. 操盤紀律(紀律比技術還重要)

14. 操盤心態培養

15. 資金配置和風險管理(倉位控管、止盈止損)

16. 八種型態戰法

17. 階梯戰法

所謂戰法都是從基礎技術分析演化而來，通過智能交易策略歷史回測統計出較高勝率。只有學好技術分析的各個環節，才能靈活使用各種戰法。前面多數章節都在結合實戰講解基本技術分析，最後2篇分享八種型態戰法和最常用的階梯戰法。

二、股票智能交易概述

股票智能交易是Expert Advisor(簡稱EA)的中文譯名，俗稱股票智能交易系統，是由計算機模擬交易員的下單操作進行機器交易的過程；計算機根據預先編輯好的交易策略程序來執行交易定單。自動交易策略主要包括三要素：定單執行，風險管理和資金管理。

股票智能交易系統的工作原理就是由程序員藉助一門計算機程序設計語言，通過編寫程序交易指令模擬人類交易員的行為進行下單操作，實現機器自動進行交易的過程。EA的主要執行過程可分為：盯盤--開倉--再盯盤--平倉，如此循環執行的過程。

三、股票智能交易常見策略

1．到價交易策略

到價交易策略是通過規劃股票價格走勢，在相對支撐壓力關鍵價格處設置買入或賣出操作。運用最為廣泛，到價交易與其他股票智能交易可以組合起來，做有效的資金和風險管理。

2．網格自動交易策略

網格自動交易是利用股票日常波動來進行波段差價操作,可以有效在股票橫盤或震盪行情下幫您實現股票解套和降低成本的效果!被套不可怕!可怕的是鴕鳥戰術自欺欺人的死扛!

3．自動買賣拐點交易策略

傳統交易軟件策略弱，只能預埋單沒有拐點交易,一旦遇到意料之外的上漲或下跌時極容易賣早了損失利潤,買早了直接套牢。普通投資者不可能全天候盯在計算機上,經常會因為工作或其他事情導致錯失唾手可得的利潤。自動買賣拐點交易是在關鍵拐點處設置買賣策略，智能處理交易過程。

4．移動止盈止損策略

移動止盈止損其無人值守自動階梯止盈的策略,幫股民盯住股票!在股票大漲時自動提高止盈位幫助鎖定已經獲得利潤不坐電梯!在股票大跌時自動止損策略幫斬斷虧損!保住本金!

5．追漲買入與閃電交易策略

無人值守自動追漲買入/閃電交易策略果斷下單!0.3秒鐘完成追漲買入下單!優化報價策略直接以賣5價掛單買入!瞬間成交!無人值守自動股票智能交易讓股民眼不見心不煩!炒股工作娛樂三不誤!一次設置買到為止!徹底解放盯盤時間,無視盤中各種誘惑。

6．指標公式自動交易策略

設置指標公式第一時間鎖定啟動點或快速下跌點。指標可以支持MACD、KD、RSI、SAR、WR等。

7．智能打新股策略

設置打新股策略，智能打新股策略後台判斷賬戶市值配售額度，根據額度自動新股份額申購。一次設置可長期幫投資者自動打新。根據設置不同打新時間，生成打新編碼，可以研究什麼時間段打新中籤概率高。

四、股票智能交易策略優點

1、由於是雲策略自動下單,可以保證更快的下單,平倉速度,可以更敏感地響應價格變動和趨勢變動。

2、計算機雲策略可以克服人性中的弱點,該買則買,該賣則賣,避免了情緒化操作。

3、計算機可以不間斷地監控行情,並在適當的時機和點位自動進出場,完全不用人工的干預,可以讓您安心從事別的工作。

4、嚴格的止損和風險控制,倉位控制,所以絕無過量交易,絕無情緒化交易,絕無人工盤中無法避免的貪婪與恐懼。贏利的與否和多少,完全取決於交易策略的好壞。

5、多種預先設置的委託單、多賬戶、多股多任務自動執行,不同的策略組合等等。是投資者最忠實的操盤手!

總結：養成事先做規劃,並按照規劃嚴格執行交易的習慣。自動化交易系統就像一個競技場一樣,需要好場地、好裁判和好運動員,對一個系統,就要解決好數據、策略和交易者思想的協調;交易者的思想就是個性心理和知識體系,因為他們的差異,產生了不同的行為,有了買賣的交易。但我們必須知道,只有少數的人才能站在成功的機會裡,只有戰勝了人性中的貪婪、恐懼等弱點,只有按照紀律和規則進行交易,才能進行少數人的行列。嚴格遵守事先制定的交易計劃,嚴格執行本人的真實交易意圖,知行合一,是能否成功更多的獲利同時更合理地控制風險的關鍵一步。股票智能交易特立獨行,不做預測,只是實實在在的執行交易計劃,可以保障交易者很容易始終一貫的和成功的進行自動交易。徹底杜絕人性心態弱點和其他人為因素對實際交易收益大打折扣和風險控制方面的負面影響。

寫股票智能交易文章的目的是想分享我對股票智能交易看法以及實戰經驗。個人能力有限，可能會有以偏概全，拿出來一起討論。後續章節我會結合智能交易實戰並分享以下內容：

001股票智能交易之產生背景

https://xueqiu.com/4075997951/85146409

002量價關係(多頭量價：價漲量增價跌量縮)

https://xueqiu.com/4075997951/85597016

003基礎K線(上)

https://xueqiu.com/4075997951/85615895

004基礎K線(下)

https://xueqiu.com/4075997951/85616040

005缺口理論(上)(缺口+均線 缺口+成交量 缺口+型態)

https://xueqiu.com/4075997951/86705856

006缺口理論(下)(缺口+均線 缺口+成交量 缺口+型態)

https://xueqiu.com/4075997951/86762627

007技術指標(VOL-TDX、MACD、KDJ、RSI、WR、SAR、DMI)

https://xueqiu.com/4075997951/87523522

008支撐與壓力(支壓相對論)

009基礎均線(葛蘭碧八大法則與補強)

010三數法則(比較強弱、找尋主流、判斷多空)

011籌碼理論(籌碼職能守恆定律，國家隊、公司派、市場派)

012淨化波浪(基本波浪、淨化波浪、轉浪)

013基礎形態(V型、W底、圓形底、三角形、上升楔形、M頭等)

014操盤紀律(紀律比技術還重要)

015操盤心態養成

016資金配置和風險管理(倉位控管、止盈止損)

017八種型態戰法

018階梯戰法

未發布的文章，還在努力編寫中，敬請期待......

所謂戰法都是從基礎技術分析演化而來，通過智能交易策略歷史回測統計出較高勝率。只有學好技術分析的各個環節，才能靈活使用各種戰法。前面多數章節都在結合實戰講解基本技術分析，最後2篇分享八種型態戰法和最常用的階梯戰法。

Ted Kaczynski，生於1942年，從小就具有超人的數學天才， 16歲被哈佛大學數學系錄取。1962年進入密歇根大學攻讀數學博士，只用了幾個月就拿到了博士學位。指導教授說他的博士論文十分深奧，全美只有十幾個人能看懂。25歲時，他被加州大學柏克萊分校聘為助理教授，是該校史上最年輕的教授。1978年5月25日之後的十幾年來，一共寄出了16枚郵件炸彈，共炸死3人，炸傷23人。襲擊對象主要是大學的理工科教授，所以兇手被稱為大學炸彈客（Unabomber）。

FBI 想盡辦法要抓住兇手。十幾年的調查中，動用了500名特工，誤抓了200多名嫌疑犯，查訪上萬民眾，接了2萬多通檢舉電話，花費500萬美元，但是一無所獲。兇手非常小心，沒有留下任何線索。這個案件成了FBI 歷史上最昂貴的調查之一。

1995年4月，兇手又一次作案，一次性寄出了四樣東西：兩個郵件炸彈，炸死了加州林業協會的總裁吉卜特莫里，炸斷了耶魯大學計算機科學教授大衛加勒特的幾根手指；一封警告信，警告1993年諾貝爾獎獲得者遺傳學家理查羅伯特和菲利普夏普，要求他們立刻停止基因研究；一篇發給《紐約時報》的長達3.5萬字的文章，承諾如果美國主流媒體一字不改地全文刊登，他就將永久停止炸彈襲擊。

FBI 局長和美國司法部長最終同意刊登這篇文章。1995年9月19日，它發表在當天的《紐約時報》和《華盛頓郵報》上，題目叫做《論工業社會及其未來》（Industrial Society and Its Future）。

關於人類的未來，卡辛斯基假設計算機科學家成功地開發出了智能機器，這些機器無論做什麼事都比人類強。在這種情況下，大概所有工作都會由巨大的、高度組織化的機器系統去做，而不再需要任何人類的努力。

THE FUTURE  ( Excerpt ) By Ted Kaczynski  Sept. 19, 1995

172. First let us postulate that the computer scientists succeed in developing intelligent machines that can do all things better than human beings can do them. In that case presumably all work will be done by vast, highly organized systems of machines and no human effort will be necessary. Either of two cases might occur. The machines might be permitted to make all of their own decisions without human oversight, or else human control over the machines might be retained.

   谷歌一秒鐘，自動英翻中：

首先讓我們假設，計算機科學家成功地開發智能機器，可以做出比人類更好

的一切事情。 在這種情況下，大概所有的工作都將由龐大而高度組織的機器

系統完成，不需要人力。 兩種情況都可能發生。 機器可能被允許在沒有人

為監督的情況下做出自己的決定，否則可能會保留對機器的人力控制。

173. If the machines are permitted to make all their own decisions, we can’t make any conjectures as to the results, because it is impossible to guess how such machines might behave. We only point out that the fate of the human race would be at the mercy of the machines. It might be argued that the human race would never be foolish enough to hand over all power to the machines. But we are suggesting neither that the human race would voluntarily turn power over to the machines nor that the machines would willfully seize power. What we do suggest is that the human race might easily permit itself to drift into a position of such dependence on the machines that it would have no practical choice but to accept all of the machines’ decisions. As society and the problems that face it become more and more complex and as machines become more and more intelligent, people will let machines make more and more of their decisions for them, simply because machine-made decisions will bring better results than man-made ones. Eventually a stage may be reached at which the decisions necessary to keep the system running will be so complex that human beings will be incapable of making them intelligently. At that stage the machines will be in effective control. People won’t be able to just turn the machines off, because they will be so dependent on them that turning them off would amount to suicide.