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世界三大电子货币量化交易靠谱吗？在交易中，控制住亏损真的可以实现盈利吗？量化机器人app哪个好世界三大电子货币第一是法定的电子化，比如银行卡、支付宝里面等工具，只展示数字，没有实物。

第二，虚拟货币，限于特定的虚拟环境中流通，比如说腾讯的Q币

第三，数字货币，不由中心机构发行，由于形成了价值共识，所以可作为支付手段，也可以电子形式转移、存储或交易。

量化交易靠谱吗？一说到量化交易，一下子蹦出一堆牛逼的词汇，比如:FPGA，微波，高频，纳秒级别延迟等等。这些都是高频交易中的词汇，高频交易确实是基金公司做起来比较合适，普通人搞起来门槛比较高。但是，需要明确一点量化交易不等同于高频交易。

交易如果根据频率来划分的话，可分为：

高频：ticke纳秒级别的1s级别

中低频：1s~1h级别

超低频：1d~1w等长线投资

高频交易对延迟，性能和稳定性要求非常高，需要大量的硬件的成本和人工成本。但是中低频交易对硬件要求就会低很多。个人与基金公司差距主要体现在算法上，普通程序也有能力捕获到这一频度的交易信号。

老夫废话不多说，就一个字，直接干！

如果想要分析A股，或者比特币，就需要自己搭建一套环境。一般搭建一个量化平台需要这些步骤：开设证券账户>开发环境搭建>数据准备>交易策略开发>回归测试>模拟交易>实盘交易

一、开设证券账户（此处略过）

二、开发环境搭建

目前主流的两种平台是，python和R语言。这两个语言有提供回测框架，时间序列分析，统计分析的库，（C++和j

新手怎么交易虚拟货币资金

ava也可以，不过门槛相对比较高）。

Python:目前应该是最普遍的个人量化技术首选语言，因为相关的开源框架相当丰富。

R:高级算法比较方便，社区比较活跃。

我选择的

股市一片绿的词语形容

是Python，常用的回测框架用的是ZipLine和BackTrader。

三、数据准备

国内的股票数据，有一些服务商提供，比如通联数据、tushare；国外证券数据可以从http://xignite.com获取。还有一些信息，比如新闻，汇率。需要自己写爬虫去抓取，如果用爬虫你就能体会到Python的好处了，爬取数据还是很方便的。

得这些数据后就可以导入到数据库去。关于数据库的选择，一般使用Mysql,如果数据量比较大(>100G)可以使用mogodb，一般个人不会这么大数据量。

四、交易策略开发

说到交易算法，往往会联想到机器学习、马尔可夫模型、大数据分析、深度学习、神经网络等这些牛逼的AI词汇，但是，普通玩家基本用不到。对于普通交易者可以选用简单高效的算法：

1、将自己操作和想法程序化，比如：三连阳，买低价股或者你听说过什么神奇的操作手法都是用代码实现，然后使用历史数据进行回测。

2.传统的指标交易：均线，MACD,布林带等，蜡烛图理论，RSI,波浪理论。这些纯技术分析指标需要在特定的场景才能有作用，大家都听说过海龟交易法，可能都觉挺有道理的。但真实情况如何，用A股或者外汇数据测试一下，就会发现长期收益率不是特别好。

3.多因子选股：每个股民都有自己的选股理论，比如有人会看市盈率，换手率，市盈率，行业情况，成交量。这些筛选因素很简单，但要是从几千股票里去筛选，往往需要大量精力。程序就能特别好解决这些问题。

如果你是高级玩家也可以尝试一下高级算法。比如机器学习，大数据分析等。大数据在金融交易领域应用还是处于开始阶段。从目前信息来看，大数据基金收益的还算不错，比如百度和广发证券合作的百发指数基金，腾讯和嘉实合作的大数据基金。

五、回归测试

如果回测效果不错，收益率，最大回撤率，Sharp值，等指标，都在可接受的范围内容，你肯定就会兴奋，急着要上真实交易，甚至开始计划成立私募基金，但是，别急，最好模拟交易一下。

六、模拟交易

但在实盘交易前，还需要做一两个月模拟交易(papertrading)。很多回测效果很好的策略不一定在模拟交易时候就表现的好。历史数据是固定，回测的时候可以通过不断调整参数，让各项指标趋于完美，有时候会导致算法过度拟合，因为市场总是千变万化，太过意死板的算法是无法适应市场变化。模拟交易最终效果一般取决于你的程序是否灵活，是否良好的风险和资金管理算法。

总结：至于说个人做量化交易是否靠谱，上面的流程已经说明了具体可执行方案，靠谱性不言而喻。至于能不能挣到钱，就看个人的修为了。

要相信：总有高手在民间。

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在交易中，控制住亏损真的可以实现盈利吗？完成一笔交易，就是做成了一单生意，而要想在这单生意中实现盈利，就必须有四个因素的存在：1，交易额；2，成本；3，差价；4，损耗。

因为，做成一单生意的盈利模式通常是这样的：交易额减去成本后得到的差价再减去在交易中所产生的损耗才是这单生意的利润。所以，如果能在每单生意的交易中有效的控制住了亏损，肯定是可以有助于实现盈利的，但是，真正能产生盈利的关键还是在于交易额与成本之间所产生差价的多少。

比如：一箱苹果每一斤的成本价是5元/斤，做第一单生意是以8元/斤的价格卖了5斤，产生的交易额是40元；很明显，这笔交易额与成本之间产生的差价是15元，毛利率是40%；但是，这箱苹果在交易中都会产生15%左右的损耗，至于在这个点上能产生多少上下浮动的损耗，就要看在这箱苹果从进货到卖货的整个过程中去如何的有效控制了：如果能把损耗控制到最低的10%，盈利点就能达到30%，如果让它的损耗上升到20%甚至更高，盈利自然就会变少甚至还会出现亏损了。

因此很显然，如果在交易中能有效的控制住了损耗，肯定是可以实现盈利的，但是，盈利的前提还是必须建立在交易额与成本之间

股票可以转让吗

所产生的差价之上；不过，只要是商品，可能都会在交易中产生差价的吧？！

量化机器人app哪个好股票量化交易机器人好。首先我们要理解量化交易已经发展了几十年了，随着时间与科学技术的不断进步，量化交易机器人从诞生到现在自然也延伸出了许多的分支。有做期货量化交易的机器人，也有做比特币量化交易的机器人，同样也有做股票量化交易的机器人。

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