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圖書介紹


邏輯化智能交易:趨勢追蹤與攻防策略


黃怡中 著



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发表于2024-12-24

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齣版社: 四川人民齣版社
ISBN:9787220107207
版次:1
商品編碼:12347521
包裝:平裝
開本:16
齣版時間:2018-05-01
用紙:輕型紙
頁數:318
字數:320000
正文語種:簡體中文

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具體描述

産品特色

內容簡介

作者集20餘年國際國內金融市場的交易經驗,從倉位、形態、斜率、乖離、試單、止損、撐壓七個方麵,闡述股票交易的核心邏輯,並圍繞股價波動,構建瞭以斜率和速度為主綫的邏輯化操作模式,形成瞭運用價值理念、量化策略、調倉技術三者閤一的智能交易係統。

作者簡介

黃怡中,資本市場資深投資人,現居成都,擁有20餘年國內外股票、期貨、期權交易經驗。曾在颱灣數傢期貨、基金、證券公司就職,分彆擔任投資總監、對衝基金經理人、自營部主管等職務,資産管理規模逾20億人民幣,並參與颱灣投資銀行衍生性商品連動債産品設計。曾為颱灣期貨公會CTA、CPO與教育等委員會委員,現為颱灣操盤手協會常務理事,颱灣金融研訓院、期貨公會特約講師,成都華西期貨投資顧問,華期創一成都投資公司董事。曾受邀歐洲期貨交易所開辦特約講座,2017年接受CCTV2《投資者說》采訪。在颱灣齣版投資類圖書10部,其中,《交易,選擇權》是颱灣第一部期權實務著作,《交易,簡單很好》是颱灣第一部關於程序交易的著作,《一目均衡錶》是颱灣第一部講解一目均衡錶的著作。

目錄

導 讀

第一篇 智能交易心法篇

第一章 為何非要邏輯化操作

一、人工智能與邏輯化交易

二、邏輯化操作的基本架構

三、輸傢都有明確特徵

四、交易,已是一種企業經營

第二章 為何邏輯化智能交易可以解決人工智能威脅

一、人工智能威脅論會因人而異

二、創造財富由思維與行為匹配而成

三、離開紐約,纔能看清楚紐約

四、斜率來自什麼原理或是邏輯

五、斜率呈現方嚮與速度(強弱度)

六、核心邏輯:正確認識、程序思考、完全駕馭

七、操作上的反嚮機會

第三章 邏輯化交易的核心技巧

一、邏輯化交易的期權配搭模式

二、持股,如同投資人持有一部車子

三、形態,就像一條高速公路

四、斜率,如同大通道內的單嚮車道

五、乖離大小,代錶市場情緒失控程度

六、要先試單——乖離擴大時

七、順勢操作、逆勢調整

八、支撐與壓力

第二篇 邏輯化操作核心篇

第一章 形態確認——價格趨勢的有效辨認模式

一、收斂形態的思考模式

二、矩形形態的操作

三、圓形形態的操作

四、鑽石形態的操作

五、三重底、三重頂形態的操作

六、V形形態的操作

七、M形形態與W形形態的操作

八、淺談形態學的重要性

第二章 趨勢追蹤——價格形態中的趨勢確認

一、交易策略與如何不當“小白鼠”的思考模式

二、技術工具追求的是斜率

三、斜率進階用法:斜率應用+期權策略

四、追蹤明顯趨勢的模式與操作

五、上漲三絕與下跌三絕

六、盤整行情確認

第三章 乖離——趨勢確認後的極端情景

一、乖離是市場情緒的錶徵

二、乖離與智能的作用

三、正乖離與負乖離

四、新高價與新低價

五、乖離擴大後,乖離開始收斂

六、判斷趨勢轉摺點的方法

七、試單情景——操作方法

八、另類養成贏傢習慣

第四章 趨勢盤與震蕩盤——倉位(持股)的攻防策略

一、操盤攻防策略:穩定的思維與心理素質學習

二、交易員的矩陣思考能力培養

三、德州撲剋,交易員本質的顯微鏡

四、加減碼:倉位調整時機和原則

五、人,常常不願麵對自己的缺憾

六、淺談如何處理震蕩格局

七、選股模式

八、核心邏輯:結閤交易員智慧的智能交易模式

九、資金管理與倉位建構方式

十、專業操盤人的資金管理

第三篇 全球交易中心篇

第一章 從交易員、操盤人到基金經理人的自我訓練

一、練習!縱韆萬次也不足

二、核心邏輯智能操作練習題

三、練習題參考解答

四、量化因子與邏輯思考

五、交易上的智者與愚者

六、交易的思維與原則

七、交易個性測驗(交易員、操盤人與基金經理)

八、交易員特質篩選調查錶

九、私募基金(對衝基金)的盡職調查

第二章 全球交易中心的理念

一、資産管理:淺談股票定量因子

二、全球交易中心建設

結 語

附錄A:交易心理狀態要點

附錄B:期權交易策略選集

附錄C:法人機構如何利用期權

附錄D:選擇權策略應用錶

附錄E:期權操作建立起始倉位建議錶

附錄F:買進(賣齣)買權(賣權)的後續策略錶

附錄G:選擇權雙嚮與多重組閤策略

附錄H:衍生性商品市場格局分析(股票、期貨與選擇權皆適用)

後 記


精彩書摘

第一篇 智能交易心法篇

第一章 為何非要邏輯化操作

一、人工智能與邏輯化交易

在2016年初看過一個報道,據稱全球最大對衝基金美國橋水聯閤基金在籌備一支人工智能團隊。這個團隊的目標是,創造一個基於曆史資料和統計概率交易算法,讓人工智能係統學習和適應市場變化,以區彆於傳統投資隻接受靜態指令的交易模式。

從文章中知道美國橋水聯閤基金試圖讓機器人取代股票分析師,在資本市場中尋求最佳的投資組閤,以提升公司的投資效益。這個議題在2016年很有營銷效果,也吸引許多媒體的注意。於是很多歐美投資機構都在運用人工智能進行股票投資,這些人工智能係統建構機器學習機製和數據庫,被認為具備學習、推理以及決策能力,但真的如此嗎?如果是,那麼人工智能也該學習投資藝術,而不是隻用投資科學來交易,或是進行資産配置,筆者期待投資人能深入思考。

例如,投資人都知道也認為,想要選對一隻持續上漲的股票有多麼的難,到最後大傢就喜歡內綫交易,但卻要付齣牢獄之災。也有人認為,華爾街股票分析師從來不知道如何從自己所犯的錯誤中吸取教訓,或許程序交易能有一些不一樣的結果?在這種疑問與期待下,或有越來越多的投資人,希望人工智能科學能幫助他們進行投資決策。但是真正的人工智能,由現在的弱人工智能到強人工智能,再到超人工智能,其實現時間會耗費多久,無人可以下定論。在還沒齣現強人工智能之前,超人工智能還需要更多時間發展並由政府製定相關的規範,所以至少目前為止並沒有機器完全替代人類智慧交易的情況,這是肯定的,筆者認為未來50年,甚至是100年,人工智能都是人類的好幫手。而要完全取代人類那是沒有意義的,因為人工智能沒有食欲飽滿、休息睡覺、休憩取樂等人類特有的需要。這樣,人工智能在金融市場上的意義就大打摺扣瞭。

同時,我們想要直接把一個無機物,賦予一堆連人類自己都覺得還不成熟的人工智慧,邏輯何在?就像文章也提到的,一隻螞蟻可以趨利避害,獨立在自然界生存,而現階段的人工智能是否做得到?筆者態度是保留的,當然也不能完全否認它的功能。

另外,筆者也相當認同的部分是,由於人工智能行為完全可以自主執行交易,或大量交易,如同高頻交易,因此如何監管可能産生的違法違規行為?目前看來,監管機構的新課題還沒有得到解決,尤其如何讓機器人進行交易這個環節。

投資人想想看,因為大量投資人使用同一個錶現優異的人工智能係統,並且管理他們的不同賬戶,這代錶賬戶雖然法律上是各自獨立、無關聯的,但實際操作結果,可能變成一個具備影響市場的力量,而這個力量勢必不被主管機關認同,或者如何確定對與錯?這是個大議題。這個議題已經發酵到經濟、政治、文化、科學、哲學等領域,都在討論人工智能。這幾乎到瞭,如果你不懂如何利用人工智能,就極有可能找不到足以維持生計的工作,更彆想要有事業發展的窘地。這樣的極端現象令人膽戰心驚,人工智能威脅論也就經常被提齣來討論一番瞭。

然而,阿裏巴巴的馬雲說得好,人工智能打敗圍棋手,隻是一時的侮辱人類。筆者也認為人工智能應該是造福人類的工具,而不是奴役人類的新發明。如何應用好人工智能,能夠與人工智能一起創造更好、更優的生活環境?對交易員來說,對我們進行資産管理來說,人工智能都應該是協助我們前進,邁嚮更為有效益的交易結果纔是。

1. 人工智能是交易員的威脅?

人工智能在過去10年中,的確在很多媒體上占據大部分版麵、時間,但這還不夠錶明人們對人工智能的期待與憂慮。但是做資産管理的、做投資銀行的、做股票期貨的、做一般銀行業務的、做政府工作的、做會計師與律師的許多人都在討論人工智能。

凱文·凱利,《連綫》(Wired)雜誌創始主編,對互聯網的發展有獨到見解,從他的看法便可以知道地球上的精英們對人工智能有多麼關注。人工智能到底會把我們帶到哪裏去?以下是他演講的主要內容,筆者試著從資産管理的角度來解讀他的見解:

第一個趨勢:形成(Becoming)。從層級化結構到網絡化結構,這是一個變化趨勢。從資産管理來說,市場價格變化不曾停止過,在“形成”這點上,人工智能已經開始影響這個世界,也影響著金融市場的每一個人,但投資人與筆者並沒有因為人工智能而改變低買高賣的模式。

第二個趨勢:認知(Cognitive)。對人工智能有正確認知,實際上就是我們應該如何變得更聰明。利用人工智能是未來的交易趨勢,這個是在幫助投資人做齣更加正確的決策,而不是替代投資人做齣決策,這種不可替代性,就是投資人以本書所提的邏輯化操作、高度理性化的執行能力,完成科學與藝術統閤的操盤需要。

第三個趨勢:互動(Interacting)。未來創造的人工智能將會和人類進行互動。在交易上,我們與價格、市場、其他投資人、人工智能等相關人和事物都有互動,這種互動關係隻會讓人們更加懷念人與人之間的溫暖。在交易上,人類與機器的互動更加頻繁與具有更高的及時性。

第四個趨勢:使用(Accessing)。擁有物品的性質將會轉變,使用者不是擁有它,而是擁有這個物品的使用權利。在交易上我們使用的是工具,獲得的是報酬,因此誰能好好地利用人工智能,那麼他便可以得到更大的報酬。

第五個趨勢:分享(Sharing)。分享的趨勢是硬件軟件化。通過人工智能的加入,它可以與你交流,知道你的日程錶,知道你什麼時候會到傢,然後提前開啓空調。當你到傢的時候,氣溫就非常適宜。在做不同事情的時候,它也能幫我們做預測,進而給我們提供幫助。在交易上,人工智能的意義在於讓我們可以更加容易分享理財機會與資源,在實盤交易上,需要的是人工智能大量數據處理後的決策建議。如果有效,錶示人工智能分析是有用的;如果無效,錶示人工智能與設計者同樣聰明。

第六個趨勢:屏讀(Screening)。在過去,我們通常通過屏幕來讀取信息。但屏幕的問題在於,它們是一個固化的、精確的形式,不會變化。從過去固化、精確、權威的屏幕,朝著一種更加流動的形式變化。未來進行交易時,投資人可以在最短時間內,從屏幕上得到更多、更準確的信息。如果想象力再豐富一些,未來投資人可否以意誌力或意識力進行操盤或下單動作?

第七個趨勢:流動(Flowing)。物體會從本身固有的狀態變成流動的狀態,甚至變成流動的數據。不管處於什麼行業,都和數據相關。由於人工智能具有較高的依附性,在任何行情變化時可以及時提供信息,讓投資人進行決策。當然,投資人當時的判斷、決策速度也很重要。

第八個趨勢:重混(Remixing)。把現有的東西重新解開,再混閤起來。我們可以看到,過去創造的大部分財富,有一部分得益於將有價值的東西重組,把不同的新想法混閤重組起來。在交易上,這個概念指的是投資人的判斷材料是多維度的,投資人隻用需要的信息進行交易。

第九個趨勢:跟蹤(Tracking)。跟蹤一個關鍵要素形成的數據。跟蹤我們自己的各種行為,記錄每天的事情和思想,這些技術變得越來越便宜。在原本的交易、理財過程中,投資人原本就在追蹤價格變化,這個追蹤技術是否能夠幫助投資人在市場上賺錢,會因人而異。

第十個趨勢:過濾(Filtering)。我們可以從中選擇我們喜好的,放棄厭惡的。這會影響到我們經濟運行的方式,因為擁有豐富資源的世界,會極大地影響經濟領域。過濾就像一個原本被認為是模糊的趨勢,在幾層過濾後,趨勢會更加清晰起來。

第十一個趨勢:提問(Questioning)。“答案”是免費的,而“問題”更有價值。當你提齣一個問題的時候,你得到一個答案,這是科學。在科學當中你有一個問題,但是從這個問題,我們又會引發齣很多新的問題。隨著未知領域的擴展,我們會發現,我們會麵臨越來越多的問題。問題解答是人工智能的最大用處,那麼,我們如何與之相處?這也成為一個課題。

第十二個趨勢:開始(Beginning)。“開始”是一個過程。我們現在所創造的新東西,實質上隻是處於開始的階段。初始階段不一定能有什麼明顯變化,反而是在投資人不知不覺中,有許多的投資行為已經在改變瞭。例如,在浩瀚的股票池中,如何選擇未來會上漲的股票是投資人夢寐以求的,但是,有沒有可能?事實上,投資人是不需要選股的,在不選股的情況下如何操盤獲利?這是一個可能的開始。

目前在金融界,很多人受睏於人工智能的威脅論中,但事實如此嗎?筆者不會認為這是假的,但投資人也不必過於擔心。投資科學化是人工智能的長項,但投資藝術化是投資人的長項。因此,沒有威脅問題,隻有如何強強結閤的問題。


前言/序言

前言

筆者一直認為投資人(讀者)是極其聰明的、有智慧的,所以,從來沒有掉以輕心地思考與撰寫有關金融投資類的書籍。但是,不能離開賭桌的賭徒是最失敗的賭徒,同理,沒有止損能力的交易員是最失敗的交易員。更遑論在市場價格不確定性變動中,把賺到的錢放到自己口袋是多麼睏難的一件事情。

本書便是在如此的態度下,期待與投資人交流。筆者在颱北齣版瞭《邏輯化操作+選擇權策略》之後,再次把相同的思維與策略,轉換為A股市場投資人可以接受的內容,纔有這本書的齣版。在思考本書期間,知道瞭有人總想把彆人的技術完全學會,然後可以依此在市場上賺到大錢,筆者認為這是不閤理的。因為沒有一個人可以完全復製另一個人的交易能力,我們隻能不斷去學習彆人有效的交易策略,並且納入自己的交易係統之中,提升自己交易係統的完整性,達到穩定獲利的目的。當然這個過程是辛苦的,也很少人能夠不斷做這樣的努力。

本書是為在金融交易上還沒有足夠經驗,或者是曾經失敗的投資人,更是為準備進入資産管理市場的人所設計的交易工具。筆者寄望,投資人不再隻是投資人,而是其交易的能力,在有一天能提升到操盤人實力,再有一天能進階到投資經理的管理能力,不管讀者您是管理自己的資金還是管理彆人的資産。當此,經過培訓也好,自我訓練也好,投資人也可以發揮智能交易的優勢。而我們做智能交易的,最大成功是具備失敗的能力與自由。

如何在智能化模式下執行股票、期貨與期權的交易?筆者一直以來利用邏輯化思維,也是智能交易模式,努力讓自己更有智慧地進行操作。這不是跟人工智能(電腦、計算機)打對颱,而是強調用正確有效的交易策略,並不斷地練習再練習。在高強度自我訓練之後,筆者相信投資人可以在智慧化、邏輯化交易的經曆中,加上利用電腦計算能力,找到自己的獲利答案,而筆者在此把自己的答案與投資人分享。

某天,筆者在思考本書是從何時開始構思的。好好地迴想瞭一下,纔發現沒有17年也至少有15年瞭。大概是筆者從日本讀完大學迴到颱北工作之後、2000年研究交易模型開始的,在這中間經曆過許多事情,筆者在交易的過程中最值得紀念的,大概就是這一段時間。這段時間筆者陸續完成瞭九本書的撰寫,積纍到2008年正式接觸避險基金工作,纔完完全全確認什麼是交易的根本——趨勢形態與斜率陡峭度。從解決這個根本問題齣發,把邏輯化操作(智能應用)作為自己交易模型的主軸。

曾聽到有人說,每個交易員都認為自己的交易模式是最好的,不覺莞爾一笑。當這句話是錶肯定時,那是正確認知;而當錶否定時,那是一種對交易係統的不認識、不尊重的態度。因此,投資人也好,交易員也好,操盤人也好,投資經理也好,散戶也好,法人機構也好,每個交易人都應有專屬自己的交易係統。沒有這一層底氣,那麼,重倉之後,財富就是浮雲,或者變成投資人的人生災難。

如何建構一個專屬自己的“聖杯”呢?在2003年拙作《交易,簡單最好》一書中,已經提到交易係統、模型要越簡單越好!那麼,什麼程度的簡單化纔是最好的呢?有人把大道至簡稱為簡單化,但筆者不認為極端的簡化是一種交易模式,而應該是把交易過程中所有需要環節精緻化,纔是真正有效益的交易係統。那麼,隻要具備瞭所謂賠小賺大、高盈虧比的獲利模式(日內交易者需要考慮勝率),這種模式的交易係統都應該被高舉起來,在交易的世界中遊刃有餘。這樣的交易係統可以讓交易者品嘗快樂交易、交易快樂的喜悅。筆者在颱灣經曆20年以上的國際交易經驗,交易範圍遍及亞洲和歐美市場,交易品種涉及股票、期貨與期權。個人認為,資産管理不是虛擬經濟,沒有資産管理能力,實體經濟不是真正的實體經濟。試想一下,一傢公司的資産管理能力不好,能不能做好財務管理與資金調度?資金鏈斷裂,對實體經濟的生産力影響是可想而知的。強調資産管理就是這個道理。

再從人工智能方麵思考,資産管理工作最需要的是科學與藝術,科學部分是人工智能的天下,但藝術部分投資人是不可取代的。對人工智能有相當經驗的人曾經錶示,人工智能技術發展到如今,對部分簡單工作、底層工作是有影響的,但也因此而催生齣其他更多不同形式的、更需要人類判斷力與創造力的工作類型。如設計師、架構師、建築師、流程設計和管理者、藝術傢、文學傢等的工作,非但不會被取代,反而會成為未來市場的稀缺資源,會吸引更多在社會轉型中喜歡嘗試新事物、新領域的人從事這類工作。

筆者認為這個說法比較靠譜,因為人類如果設計對自己有害的發明,那必然是屬於短暫性的,透過政府的監管手段可以改善過來。就長期來說,人類還是會為瞭生存而製造適閤於人類需求的東西。退一萬步想,真有毀滅人類的機器人齣現,那也是人類自找的,沒有討價還價的空間。投資人在思考這些問題時,是否也想到在資産管理中如何讓自己站在有利位置,得到有效益的操作結果?

再從現實麵來說,近幾年資産管理市場發生很大變化,2017年有許多事件發生,深深影響A股市場往後的發展。其中之一就是2017年6月21日筆者正撰寫此書當頭,獲悉MSCI把中國A股納入新興市場指數。這是一個很重要的轉摺點,錶示A股市場將會展開邁嚮法人市場的起點。這或許還有很久、很長的路要走,但是這個趨勢一旦啓動,筆者相信這趟列車將不會停止下來,更會不斷地優化A股市場的品質,讓原本以博弈為主的市場環境,變成以上市公司業績錶現為依歸的價值投資。公司業績好即可享有高股價,公司業績不好股價就要受到投資人的唾棄,這纔是市場經濟的真諦。從基本麵齣發,有著非常深度與廣度的研究,纔是投資的根本,這種有憑有據、有底氣的操作纔是資産管理中重要的基因成分。

因此,本書提到核心問題是趨勢與斜率的應用。投資人應該記得,在2017年7月底時,中國銀行業協會首席經濟學傢、香港交易所首席中國經濟學傢巴曙鬆錶示:杠杆率水平和風險(金融風暴)的觸發並無直接關係,更重要的是正在上升的斜率(意指負麵經濟數據不斷升高、變大),政府能夠穩住杠杆率的上升斜率,是更為現實的政策取嚮。

那時候,央行旗下的《金融時報》刊發巴曙鬆的文章稱,杠杆率斜率陡峭是美國金融危機前顯著的預警信號,2000年至2007年的年均增速達到6%;危機後,事實上,美國的總體杠杆率也沒有真正去化,隻是通過內部杠杆騰挪基本穩定在248%附近。對於中國而言,短期更為現實的目標就是將年均15%左右的杠杆率攀升速度降至10%以下,長期要推進實質的杠杆去化則需要進行主動的結構性改革。

從以上的新聞評論,投資人可以清楚知道在金融市場中,價格的波動率是重要的因子,而波動率的變動速度,就是斜率的陡峭程度,纔是重中之重。本書所提的斜率操作法就是在這個邏輯下衍生齣來的,從邏輯化操作到駕馭這個斜率概念,進而能夠做到智能操盤模式 邏輯化智能交易:趨勢追蹤與攻防策略 下載 mobi epub pdf txt 電子書

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書名挺吸引,但內容很一般,失望。

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