1.没有悬念，Artificial Intelligence 将逐步取代基金经理、交易员

既然AI炒股如此成功，股票交易员的工作由AI来完成，将显著降低人力成本，收益更高更好将吸引更多的客户。这部这家基金公司，立即成立新部门，尝试利用人工智能代替基金经理选，择更便宜和更有利可图的股票。

从欧洲德国飞越大西洋，到传过茫茫的美洲大陆，到东海岸去的美国的纽交去看看：这里经宣布裁员40人以上，AI代替投资组合经理。这一切只是刚刚开始，未来还将逐步过渡到自动化解决方案。还有，更加强调算法投资行动。也就是说，Ai要升级，获取更高的回报率和准确度。

台长提示：炒股的人类，可以从股市撤离了，回家炖制一个牛逼的机器人再来吧！

2.投资机构已厌烦了高成本的人力投入，持续增加人工智能投入

一些投资机构认为，使用人工智能做股票投资是明智的，因为投资经理通常依赖于市场指标和趋势人工智能程序则可以通过更加综合的算法去做。

另外，高成本投入的基金经理的投资回报并不总是高收益，投资机构已经开始怀疑他们花费高额人力投入是否值得？

台长感叹：人工智能不休不眠、学习一个晚上，相当于最聪明的人类苦苦学习好几辈子！ 谁还会雇人？

3.人工智能正在抢夺人类的工作

在研究公司Opimas最近的一次报告中，他们说，预计金融公司在人工智能技术花费超过15亿美元， 截至2021年，开支将增加到28亿美元。

到2025年,这些公司将会意识到，他们的成本收入比率的显著改善，人类更多的工作将被计算机取代，这将减少人力成本。

台长感悟：贫富差距将会进一步扩大……那些开发出最牛算法的最聪明的人，将控制财富。雇得起最优势机器人的阶层，成为真正中产阶级，而绝大部分人，沦落为城市贫民。

4. 人类的任何职业都可能自动化？

现在，一个主要的金融公司已经表明，它们有足够的信心用人工智能代替基金经理，而且可能表现更好。

这是真正可怕之处，因为它意味着任何职业，只要是基于知识和信息，都可能容易自动化。

虽然仍有许多实例中，顾客喜欢人际互动，但不难看到，技术也慢慢改变这方面的能力。 比如自动排序、柜台结帐、甚至投诉申请，都可以通过机器人来实现。

台长断言：机器人看家护院，曾经在人类历史上各个种族中演绎一次又一次的革命，将永久性消失。意味着强者恒强，弱者恒弱……

5.人类的工作被人工智能取代？可能为时尚早，但威胁是真实的

虽然开始的时候，所有的工作自动化让人感觉有点不自然，但这是趋势，现在的我们只能适应它，对吧? 我的意思是，让我们面对现实吧。

人工智能使我们用更容易和更先进的方法来生活， 当然自动化工作听起来有点吓人，但是 它成本低，如果我们足够聪明采用它，当然可以作为一个可行的选择。

回到上面那个基金公司的现实中，股市交易员完全被人工智能所取代，可能为时过早，但又一点肯定的是，他们很快就会失业。

AI大势不可阻挡，顺应潮流吧，人类！

台长畅想：

如果全世界的人都采用AI炒股，恐怕恐慌的就不仅仅是基金经理，交易员了。谁的机器人算法更科学，更透视股市的规律，更准确，那基本上就是瞬间秒杀世界，垄断一切股市财富，到时候消失的就是这个行业、所有的金融产品交易所！随后金融系统的存在将失去意义。

更可以预想长一些，如果AI能看透每个人的天赋与开发水平，洞悉其欲望、动机、观念和行为习惯系统，过去、现在、未来，AI都可以准确计算出来。到那时，一切都是数据，AI洞若观火。最有可能的情况是：

一个AI成魔，要奴隶全世界的人。

一个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动化  金融业大失业即将开始

                                   摘自：黄静频道

导读

高盛之所以被广泛地誉为“宇宙之王（ The Master of The Universe ）”，是因为它在华尔街、乃至整个美国金融街无可匹敌的影响力。

首先是高盛先进的软件系统，使其对市场的反应速度远远快过竞争对手；其次，高盛在金融领域的影响力甚至超过了美国政府；最后，高盛的高管们离职后，有不少在美国财政部门担任要职。

一、交易员的尴尬

早在2000年，高盛在纽约总部的美国现金股票交易柜台就雇佣了600名交易员，依据投资银行大客户的订单进行股票交易。

但现在，这里只剩下两名股票交易员。

在200名计算机工程师的支持下，自动交易程序已经接管了纽约总部大多数的工作。

实际上，这些交易员的经历只是高盛在转型时期的早期案例。

二、金融领域正在迈向自动化

从计算机化交易的兴起开始，华尔街的金融公司们就无法逃避这一事实，但在过去五年中，该进程开始持续加速，越来越多人类曾经主宰的金融领域开始变革。

今年4月份，Marty Chavez即将高升成为高盛的首席财务官。他表示，包括货币在内的交易领域以及投资银行的部分业务领域都在迈向自动化，沿着股票交易曾经走过的路径前进。

                  Marty Chavez

2016年12月份高盛的行业报告就曾做出预测，到2025年，AI为金融行业产生的增值将达到每年 340 亿到 430 亿美金，其中的机会巨大。

甚至可以说，金融行业是离AI大规模商业化最近的行业之一。

三、华尔街的机器们为何能得到如此青睐？

1、通过新兴技术削减投资银行家的数量能为公司节约大量的成本

一家跟踪金融行业的英国公司Coalition表示，如今将近45％的交易都属于电子交易。

除了后勤办公室的文员，华尔街的机器们也正在快速取代许多高薪人士。

根据Coalition的统计，全球最大的12家投资银行（高盛是其中之一）的销售人员、交易人员和研究人员的平均薪酬和奖金为每年50万美元。

华尔街每年支付的薪酬中，75％来自这些高薪的“前端”员工。

据统计，像在高盛这种级别的投行里工作的投资银行家平均年薪约为70万美元。而且在行情较好的时候，他们挣得远比这多得多。

毫无疑问，通过新兴技术削减投资银行家的数量能为公司节约大量的成本。

2、金融行业完全满足大规模商业应用AI的条件

创新工场AI工程院副院长王咏刚指出，金融行业实际上完全满足大规模商业应用AI的条件。

在顺序上，首当其冲被复杂交易算法所取代的是那些

 在市场上很容易确定价格的交易类别，比如股票交易。

相比之下，虽然价格相对较为波动，包括货币和期货在内的交易领域其实也开始进入自动化时代。

为了执行这些交易，算法被设计成尽可能去模仿人类交易者会做什么。

“阿尔法狗”接连击败中日韩顶尖棋手，已让世界惊叹人工智能（AI）的威力。一家成立于旧金山的对冲基金 Sentient 

Technologies 也在筹划着一只“炒股狗”。

这支完全依靠AI运行的对冲基金有着自己的理念：“对于交易而言，人类交易员的情感因素会对交易决策带来很大影响，而机械化的运营完美地解决了这类问题。”其联合创始人Babak Hodjat说。

Sentient对于交易业绩其并未披露过多信息，仅表示其AI平台的成绩跑赢了其内部建立的基准指数。Sentient目前仍是依赖自有资金进行交易，计划今年开始引入外部投资者资金。

四、高盛的转型之路

1、货币交易的自动化

Coalition研究主管Amrit Shahani表示，高盛公司已经开始货币交易的自动化，并在过程中发现，4名交易者实际上可以被一名计算机工程师所替代。

目前，高盛有约9000名计算机工程师，占高盛总员工数量的三分之一。

2、投资银行业务

Marty Chavez表示，接下来将轮到投资银行业务。

在传统上，这一直以来属于需要比较强人际沟通技巧的销售能力和关系能力的范畴。

虽然这些“造雨者”不会被完全取代，但高盛已经绘制了在任何一次IPO中所需要采取的146个不同的步骤，而许多步骤都是可以被“自动化”。

3、软件自动管理平台

新兴技术越来越被高盛所看重，“我们所做的一切都是由数学和大量软件所支撑的”，Chavez在哈佛大学演讲时表示。

前不久，高盛推出了全新消费者贷款平台Marcus，是其向零售银行迈出的一大步，而该平台完全由软件自动管理，没有人工干预。该贷款平台有点像高盛内部的一个初创公司，而且仅在酝酿12个月后就推向市场。

高盛纽约总部交易大厅以前曾同时容纳600多位交易员，而现在则是人去楼空。

这就是高盛越来越多的将技术引入日常业务的一个真实写照，也代表了，在新技术革命的历史交叉口，新兴技术即将全面改变金融行业是大势所趋。

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     人工智能炒股程序来了   把投资全程交给机器

                2017-02-09 09:55:54    来源：新华社 

新华社北京２月９日电（记者张莹）继汽车驾驶、语音识别、下棋、打牌之后，或许又有一个人类智慧领域要被人工智能攻陷了。美国硅谷一家公司让人工智能程序全程负责股票交易，据称收益已超越公司设定的内部指标。

据彭博社报道，这家名为“感知力”技术公司的联合创始人巴巴克·霍查特认为，人类进行股票交易时太容易受到情绪影响，“人类有偏见，会感情用事”。因此，他在大约１０年前参与创建“感知力”技术公司，致力于训练人工智能系统学习海量数据，预测市场走势，从事股票投资。

与其他一些运用人工智能的投资公司不同，“感知力”技术公司把整个投资决策过程全部交给了机器。公司交易部门只有两名员工负责监控机器，以确保出现不可控情形时可通过关机终止交易。美国还有一些技术和投资公司也投入了大量资金用于人工智能研发，但这些公司的人工智能软件仅给出投资建议，没有最终决策权。

据报道，“感知力”公司的人工智能投资系统可以通过经验学习实现“自主进化”。公司在全球拥有数千台同时运行的机器，其独特算法创造了数万亿被称为“基因”的虚拟交易者。系统利用历史数据模拟交易，目前可在几分钟内模拟１８００天的交易量，经过测试，不好的“基因”被剔除，好的“基因”被保留。

通过考验的好“基因”被用于真正的交易。公司员工只需设定好时间、回报率、风险指数等交易指标，剩下的一切都交由机器负责。

公司首席投资官杰夫·霍尔曼透露，目前机器在没有人为干预情况下掌握着大量股票，每天完成数以百计的交易，持仓期限为数日到几周。公司说机器的表现已超越他们设定的内部指标，但没有透露指标的具体内容。

随着人工智能技术的持续进步，人工智能投资成为被学术界和资本看好的领域。英国布里斯托尔大学教授克里斯蒂亚尼尼说，股票投资是十大最有可能被人工智能改变的行业之一。数据统计显示，过去５年，“感知力”技术公司是硅谷获得风险投资最多的人工智能公司，总计收到来自中国香港的李嘉诚、印度塔塔集团等投资方的１．４３亿美元投资，比第二名高出约５０％。

另一方面，也不是所有的投资商都信任机器，英国对冲基金曼氏金融首席科学家莱德福警告说，不应过度信任人工智能投资，该领域还远没有成熟。虽然有各种各样具有迷惑性的承诺，很多投资人的钱却有去无回。

华尔街人工智能炒股用了多少台电脑

                          发布于2016-08-19 12:49 

用的是超级计算机，如果是普通的台式机,  我只能说你太 low了！

Shaunak Khire 的团队开发了一套机器智能系统 Emma AI，正在募资成立一支基金，计划三个月内用 Emma AI 开始交易投资。现在资金筹措工作接近完成。

根据 Emma AI 官网的信息，这套系统是一个机器增强神经搜索界面，被设计用来做金融分析、调研、预测等工作，如预测美国收十年期国债收益率。

作为 Emma AI 的项目负责人，Shaunak Khire 是投资公司 Magha 控股的合伙人，这家公司编制金融指数并据此交易。

此外，他还在 2010 年成为克林顿全球倡议（Clinton Global Initiative）科技委员会成员，当年海地地震发生后，为克林顿-布什基金进行短信捐款方案的尝试。

今后 Emma AI 的交易会从医药巨头葛兰素史克（GSK）、特斯拉以及美国国债等品种开始。

Shaunak Khire 认为 Emma AI 可以代替金融分析师，并表示 Emma AI 跟传统程序化交易不一样，Emma AI 的神经网络系统会考虑更复杂的影响个股走势因素，如一个国家货币政策的改变。

而近三十年越来越广泛使用的程序化交易是一种交易策略，利用计算机根据现有数据模型进行高频交易，模型本身不会因为所在市场基本面的变化而改变。

依靠电脑和特定的数学模型做交易，这在华尔街已经很常见了。

根据市场分析机构 Preqin 的调查，美国现在大约有 1360 只对冲基金的交易主要是依靠程序化交易来实现，大概占到整个对冲基金市场的 9%，管理的资金规模大约是 1970 亿美元。

在 Preqin 的调查中，程序化交易的对冲基金跟传统对冲基金相比，收益率尽管不是一直领先，但最终五年收益率要好不少。

相比之下，人工智能技术在金融领域的应用虽然不多见，但也有一些知名的对冲基金参与在内。

Two Sigma 是一只管理资金规模超过 350 亿美元的知名对冲基金，他们利用自然语言处理技术，分析美国联邦公开市场会议委员会（FOMC）的发言。

这套技术会分析“证券”、“利率”、“抵押”等词汇的出现次数，从而得出譬如“2008 年，FOMC 有关金融市场的发言占 37%”，或者 “2007-2009 年，FOMC 有关通胀的讨论占 20%”等结论，帮助交易员设计交易模型时，有更多数据支持。

Two Sigma 利用自然语言处理技术的得出 FOMC 议题占比

Renaissance Technologies是全球最大对冲基金公司之一，公司特点是主要使用计算机进行高频程序化交易，基金规模超过 650 亿美元。今年四月，他们领投了一家使用人工智能技术的对冲基金——Numerai，后者总计募集资金 150 万美元。Numerai 在获得大量数据和金融分析报告后， 通过机器学习技术预测股票市场走势。

虽然有这些实验性的工作在进行，但暂时没有知名的对冲基金公司明确已经使用人工智能进行交易投资。

I.B.M. Watson 项目首席研究员 David Ferrucci 在 2013 年离开 I.B.M. 后，加入世界最大对冲基金公司 Bridgewater 。对此，华尔街曾以为 Bridgewater 将开发人工智能交易程序，Bridgewater 后来否认短期内会有这方面打算。

Bridgewater 在声明中补充道，关于科技对交易的帮助，他们更看重人工智能技术提供的逻辑计算帮助，而非数据挖掘。

当金融市场剧烈下跌时，程序化高频交易会根据策略模型严格执行止损，整

个市场都这么做的话，就容易加速下跌。2010年5月6日，这样一起事故让

道琼斯工业指数在 36 分钟里暴跌 998.5 点，高达9%，被称为万亿美元的

股市下跌。

            001 股票智能交易之产生背景

一、股票智能交易背景

技术进步带来了金融资产交易方式的革命。如今交易过程的每一个步骤，从订单输入到交易所再到后台撮合、清算，都实现了高度自动化。交易技术创新显著减少了由交易中介导致的成本和摩擦，从而能够促进更加高效的风险分摊和风险对冲，提升市场的流动性和价格的有效性，并最终降低交易各环节成本。

技术分析的目的是对金融市场数据中的重复模式进行研究，包括很多种分析方法波浪、形态、信号、指标、消息以及交易策略，每一种理论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术分析架构的基础上发展而来。

股票智能交易可以解决什么问题？

解决“风险控制”保住资本减少损失；

解决“移动止盈”锁定已有盈利让利润奔跑；

解决“资金管理”控制入市资金就等于控制风险；

解决“低买高卖”让机会更大利润更多；

解决“计划交易”制定自己的交易规则；

解决“自动交易”解脱炒股疲劳的困扰；

解决“享受交易”带来的乐趣。

股票投资分析方法主要有如下三种：基本分析、技术分析、演化分析。在实际应用中，它们既相互联系，又有重要区别。具体内容简述如下：

(1)基本分析（Fundamental Analysis）：以企业内在价值作为主要研究对象，从决定企业内在价值和影响股票价格的宏观经济形势、行业发展前景、企业经营状况等方面入手（一般经济学范式），进行详尽分析以大概测算上市公司的长期投资价值和安全边际，并与当前的股票价格进行比较，形成相应的投资建议。基本分析认为股价波动轨迹不可能被准确预测，而只能在有足够安全边际的情况下“买入并长期持有”，在安全边际消失后卖出。

(2)技术分析（Technical Analysis）：以股票价格涨跌的直观行为表现作为主要研究对象，以预测股价波动形态和趋势为主要目的，从板块结构、量价关系、股价变化的K线图表与技术指标入手，对股市波动规律进行分析的方法总和。技术分析有三个颇具争议的前提假设，即市场行为包容消化一切；价格以趋势方式波动；历史会重演，阳光之下没有新鲜事。国内比较流行的技术分析方法包括道氏理论、波浪理论、江恩理论、甘氏理论等。

(3)演化分析（Evolutionary Analysis）：以股市波动的生命运动内在属性作为主要研究对象，从股市的代谢性、趋利性、适应性、可塑性、应激性、变异性、节律性等方面入手（生物学或达尔文范式），对市场波动方向与空间进行动态跟踪研究，为股票交易决策提供机会和风险评估的方法总和。演化分析从股市波动的本质属性出发，认为股市波动的各种复杂因果关系或者现象，都可以从生命运动的基本原理中，找到它们之间的逻辑关系及合理解释，并为构建科学合理的博弈决策框架，提供令人信服的依据。

从个人实战验证来看这三套理论各成体系，遵照任何一套都可以从股市中获利。但不能交叉使用，如从基本面分析某只X股票盈利能力等各方面都是好的，股价就是不断的下跌。而自己是技术分析的信奉者，明明从技术分析上来讲X股已经是空头排列，趋势向下。还认为基本面尚好，一路死抱。最终的结果就只能是亏钱。我的个人看法是技术分析领先于基本面，以技术分析为主，基本面为辅助来操盘，如果技术分析与基本面出现不同的信号，要听技术分析的，胜算会较大。

作为一个入市10年的老股民，我是一个技术分析的信奉者，经历了三个阶段：

初级，相信技术却不够虔诚；

中级，了解技术却不允许它犯小错；

高级，活用技术财富需要专业相随；

写股票智能交易文章的目的是想分享我对股票智能交易看法以及实战经验。个人能力有限，可能会有以偏概全，拿出来一起讨论。后续章节我会结合智能交易实战并分享以下内容：

1. 量价关系(多头行情：价涨量增价跌量缩)

2. 基础K线(上)

3. 基础K线(下)

4. 缺口理论(上)(缺口+均线 缺口+成交量 缺口+型态)

5. 缺口理论(下)(缺口+均线 缺口+成交量 缺口+型态)

6. 技术指标(VOL、MACD、KD、RSI、WR、SAR)

7. 支撑与压力(支压相对论)

8. 基础均线(葛兰碧八大法则与补强)

9. 三数法则(比较强弱、找寻主流、判断多空)

10. 筹码理论(筹码职能守恒定律，国家队、公司派、市场派)

11. 净化波浪(基本波浪、净化波浪、转浪)

12. 基础形态(V型、W底、圆形底、三角形、上升楔形、M头等)

13. 操盘纪律(纪律比技术还重要)

14. 操盘心态培养

15. 资金配置和风险管理(仓位控管、止盈止损)

16. 八种型态战法

17. 阶梯战法

所谓战法都是从基础技术分析演化而来，通过智能交易策略历史回测统计出较高胜率。只有学好技术分析的各个环节，才能灵活使用各种战法。前面多数章节都在结合实战讲解基本技术分析，最后2篇分享八种型态战法和最常用的阶梯战法。

二、股票智能交易概述

股票智能交易是Expert Advisor(简称EA)的中文译名，俗称股票智能交易系统，是由计算机模拟交易员的下单操作进行机器交易的过程；计算机根据预先编辑好的交易策略程序来执行交易定单。自动交易策略主要包括三要素：定单执行，风险管理和资金管理。

股票智能交易系统的工作原理就是由程序员借助一门计算机程序设计语言，通过编写程序交易指令模拟人类交易员的行为进行下单操作，实现机器自动进行交易的过程。EA的主要执行过程可分为：盯盘--开仓--再盯盘--平仓，如此循环执行的过程。

三、股票智能交易常见策略

1．到价交易策略

到价交易策略是通过规划股票价格走势，在相对支撑压力关键价格处设置买入或卖出操作。运用最为广泛，到价交易与其他股票智能交易可以组合起来，做有效的资金和风险管理。

2．网格自动交易策略

网格自动交易是利用股票日常波动来进行波段差价操作,可以有效在股票横盘或震荡行情下帮您实现股票解套和降低成本的效果!被套不可怕!可怕的是鸵鸟战术自欺欺人的死扛!

3．自动买卖拐点交易策略

传统交易软件策略弱，只能预埋单没有拐点交易,一旦遇到意料之外的上涨或下跌时极容易卖早了损失利润,买早了直接套牢。普通投资者不可能全天候盯在计算机上,经常会因为工作或其他事情导致错失唾手可得的利润。自动买卖拐点交易是在关键拐点处设置买卖策略，智能处理交易过程。

4．移动止盈止损策略

移动止盈止损其无人值守自动阶梯止盈的策略,帮股民盯住股票!在股票大涨时自动提高止盈位帮助锁定已经获得利润不坐电梯!在股票大跌时自动止损策略帮斩断亏损!保住本金!

5．追涨买入与闪电交易策略

无人值守自动追涨买入/闪电交易策略果断下单!0.3秒钟完成追涨买入下单!优化报价策略直接以卖5价挂单买入!瞬间成交!无人值守自动股票智能交易让股民眼不见心不烦!炒股工作娱乐三不误!一次设置买到为止!彻底解放盯盘时间,无视盘中各种诱惑。

6．指标公式自动交易策略

设置指标公式第一时间锁定启动点或快速下跌点。指标可以支持MACD、KD、RSI、SAR、WR等。

7．智能打新股策略

设置打新股策略，智能打新股策略后台判断账户市值配售额度，根据额度自动新股份额申购。一次设置可长期帮投资者自动打新。根据设置不同打新时间，生成打新编码，可以研究什么时间段打新中签概率高。

四、股票智能交易策略优点

1、由于是云策略自动下单,可以保证更快的下单,平仓速度,可以更敏感地响应价格变动和趋势变动。

2、计算机云策略可以克服人性中的弱点,该买则买,该卖则卖,避免了情绪化操作。

3、计算机可以不间断地监控行情,并在适当的时机和点位自动进出场,完全不用人工的干预,可以让您安心从事别的工作。

4、严格的止损和风险控制,仓位控制,所以绝无过量交易,绝无情绪化交易,绝无人工盘中无法避免的贪婪与恐惧。赢利的与否和多少,完全取决于交易策略的好坏。

5、多种预先设置的委托单、多账户、多股多任务自动执行,不同的策略组合等等。是投资者最忠实的操盘手!

总结：养成事先做规划,并按照规划严格执行交易的习惯。自动化交易系统就像一个竞技场一样,需要好场地、好裁判和好运动员,对一个系统,就要解决好数据、策略和交易者思想的协调;交易者的思想就是个性心理和知识体系,因为他们的差异,产生了不同的行为,有了买卖的交易。但我们必须知道,只有少数的人才能站在成功的机会里,只有战胜了人性中的贪婪、恐惧等弱点,只有按照纪律和规则进行交易,才能进行少数人的行列。严格遵守事先制定的交易计划,严格执行本人的真实交易意图,知行合一,是能否成功更多的获利同时更合理地控制风险的关键一步。股票智能交易特立独行,不做预测,只是实实在在的执行交易计划,可以保障交易者很容易始终一贯的和成功的进行自动交易。彻底杜绝人性心态弱点和其他人为因素对实际交易收益大打折扣和风险控制方面的负面影响。

写股票智能交易文章的目的是想分享我对股票智能交易看法以及实战经验。个人能力有限，可能会有以偏概全，拿出来一起讨论。后续章节我会结合智能交易实战并分享以下内容：

001股票智能交易之产生背景

https://xueqiu.com/4075997951/85146409

002量价关系(多头量价：价涨量增价跌量缩)

https://xueqiu.com/4075997951/85597016

003基础K线(上)

https://xueqiu.com/4075997951/85615895

004基础K线(下)

https://xueqiu.com/4075997951/85616040

005缺口理论(上)(缺口+均线 缺口+成交量 缺口+型态)

https://xueqiu.com/4075997951/86705856

006缺口理论(下)(缺口+均线 缺口+成交量 缺口+型态)

https://xueqiu.com/4075997951/86762627

007技术指标(VOL-TDX、MACD、KDJ、RSI、WR、SAR、DMI)

https://xueqiu.com/4075997951/87523522

008支撑与压力(支压相对论)

009基础均线(葛兰碧八大法则与补强)

010三数法则(比较强弱、找寻主流、判断多空)

011筹码理论(筹码职能守恒定律，国家队、公司派、市场派)

012净化波浪(基本波浪、净化波浪、转浪)

013基础形态(V型、W底、圆形底、三角形、上升楔形、M头等)

014操盘纪律(纪律比技术还重要)

015操盘心态养成

016资金配置和风险管理(仓位控管、止盈止损)

017八种型态战法

018阶梯战法

未发布的文章，还在努力编写中，敬请期待......

所谓战法都是从基础技术分析演化而来，通过智能交易策略历史回测统计出较高胜率。只有学好技术分析的各个环节，才能灵活使用各种战法。前面多数章节都在结合实战讲解基本技术分析，最后2篇分享八种型态战法和最常用的阶梯战法。

Ted Kaczynski，生于1942年，从小就具有超人的数学天才， 16岁被哈佛大学数学系录取。1962年进入密歇根大学攻读数学博士，只用了几个月就拿到了博士学位。指导教授说他的博士论文十分深奥，全美只有十几个人能看懂。25岁时，他被加州大学柏克莱分校聘为助理教授，是该校史上最年轻的教授。1978年5月25日之后的十几年来，一共寄出了16枚邮件炸弹，共炸死3人，炸伤23人。袭击对象主要是大学的理工科教授，所以凶手被称为大学炸弹客（Unabomber）。

FBI 想尽办法要抓住凶手。十几年的调查中，动用了500名特工，误抓了200多名嫌疑犯，查访上万民众，接了2万多通检举电话，花费500万美元，但是一无所获。凶手非常小心，没有留下任何线索。这个案件成了FBI 历史上最昂贵的调查之一。

1995年4月，凶手又一次作案，一次性寄出了四样东西：两个邮件炸弹，炸死了加州林业协会的总裁吉卜特莫里，炸断了耶鲁大学计算机科学教授大卫加勒特的几根手指；一封警告信，警告1993年诺贝尔奖获得者遗传学家理查罗伯特和菲利普夏普，要求他们立刻停止基因研究；一篇发给《纽约时报》的长达3.5万字的文章，承诺如果美国主流媒体一字不改地全文刊登，他就将永久停止炸弹袭击。

FBI 局长和美国司法部长最终同意刊登这篇文章。1995年9月19日，它发表在当天的《纽约时报》和《华盛顿邮报》上，题目叫做《论工业社会及其未来》（Industrial Society and Its Future）。

关于人类的未来，卡辛斯基假设计算机科学家成功地开发出了智能机器，这些机器无论做什么事都比人类强。在这种情况下，大概所有工作都会由巨大的、高度组织化的机器系统去做，而不再需要任何人类的努力。

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.

   谷歌一秒钟，自动英翻中：

首先让我们假设，计算机科学家成功地开发智能机器，可以做出比人类更好

的一切事情。 在这种情况下，大概所有的工作都将由庞大而高度组织的机器

系统完成，不需要人力。 两种情况都可能发生。 机器可能被允许在没有人

为监督的情况下做出自己的决定，否则可能会保留对机器的人力控制。

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.