文华麦语言编程集锦

1. 让程序长期赢钱者，手动去交易一样赢钱；主观交易者不能赢钱的人做程序化交易，同样是赢不了钱，你怎么看？

让程序长期***者，手动去交易一样***；主观交易者不能***的人做程序化交易，同样是赢不了钱，你怎么看？

肯定是这样的啊，程序化交易者让程序去交易，实际上这个程序体现的也是他的思想，就好象一个作家把作品输入到电脑上是一样的，如果作家不会打字，也并不意味着他不会写作了。

简单说，题主的问题就是程序化交易是否打败市场多数人，答案显然是否定的。所谓程序化交易，无非是根据市场资金流动的活跃方向，或者大数据的行业公司动态去进行程序化交易，而事实上，交易本身是博弈，博弈就有人的情绪和概率以及真实的行业发展动态等综合各方面的因素，程序化交易只能决定其中之一，而不是全部。

比如说，这一轮的区块链炒作:

如果按照大数据和程序化交易， 完全满足所谓“程序化”交易的条件:

第一，从搜索热词排名，从国家高层的政策引导，以及从市场头条热点，人类的兴奋点情绪，以及消息出来后的资金流向，无一不指向这个行业炒作的热度，但是，却难以成功，为什么？因为事实上，没有一个公司具备真正的应用产品，至少，没有一个公司具备在营收或者利润贡献上，区块链达到主流占比。加到来说，就是“炒概念主题”——纯粹博弈为主。

在剔除了投资中重要的逻辑因素，基本面因素，业绩弹性因素，和业绩可见性等因素之外，纯粹的博弈结果正如市场长期以来“一赚二平七赔”的大数原则结果完全一样。

事实上，比如交易软件，或者高手投资成功，其背后都会有自己成功的模型——逻辑:

包含了产业动态数据，盘面量价关系数据，以及市场公众持仓数据，未来业绩弹性的逻辑条件，兑现的时间远近等诸多因素。

如果以市场成功的名人，比如徐翔，或者但斌，随便哪种模型，都有自己独到的逻辑——纯粹博弈以技术资金流为主，价值博弈以业绩前瞻为主，至少，目前，看不到一个能兼顾多种模型而成功的，或者看不到一个所谓的交易软件能够涵盖一切模型，是数据不够？还是编程者模型不够？都有，也都不是。

以历史上的名人，牛顿为例，作为人类的先驱，无论是牛顿还是爱因斯坦，他们在研究复杂现象的乐园能力，建立模型或者创立模型的能力，应该没有人能够质疑吧？但是，牛顿依旧在股市上输的裤衩都丢光！而得出一个结论——股市，是世界上唯一难以预测的事物——他可以发明宇宙天体的计算，宇宙运行规律的运算，却难以解决股市人与人博弈的运算，这说明什么道理？

所以，每个人，只能赚自己能力范围所及的钱，只能适应市场的变化和市场交易逻辑交易模型的变化。而诸如技术指标一样，一旦发现有效，就会快速进入失效——因为有效而被广泛运用，因为有效被人利用，反而快速失效。

通常而言，后一句话成立，前一句话成疑。

主观交易者不能盈利，很显然，交易理念或交易系统成问题；或资金管理或仓位管理不到位；或风险管理或执行控制有偏差。在这种情况下，开发出来的程序化交易系统必然也是无法盈利的。理念未到，执行到不到都无法盈利。

当然，极个别主观交易者理念到了，仅仅只是在执行上不到位，那开发出来的程序化交易系统能盈利，理论上来说也有吧！

至于程序化交易系统能盈利，手动交易一样能盈利则不敢苟同。程序化交易可以克服人性的很多弱点，尤其是犹豫不决，痛失时机，当断不断……另外，程序化交易在执行指令上比手工交易要快，能够减少滑点，最大程度保证执行交易者的计划。

基于以上两点，一个优秀的程序化交易系统能盈利，但让开发系统的人手工去操作，却不一定能盈利。理念到了，执行同时到才能盈利，否则可能还是亏损。

[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。转载请注明出处：http://www.wnpsw.com/post/14341.html