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楼主: yanbingyatt

盈利的交易系统

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发表于 2009-1-30 19:47 | 显示全部楼层
学习中,谢谢!:*22*:
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发表于 2009-2-10 22:06 | 显示全部楼层
学习!b:b
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发表于 2009-3-1 22:47 | 显示全部楼层
系统交易也可以用传统的方法实现
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发表于 2009-3-11 10:14 | 显示全部楼层
*d:1* *d:1*
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发表于 2009-4-1 14:43 | 显示全部楼层
今天这双头是真是假?:*22*:

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发表于 2009-4-6 20:15 | 显示全部楼层
请教了!
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发表于 2009-4-7 20:50 | 显示全部楼层
不断学习中
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发表于 2009-4-10 14:35 | 显示全部楼层
天方夜谈:*27*:
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发表于 2009-4-22 19:20 | 显示全部楼层
建立自己的交易系统!!!
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发表于 2009-4-24 00:33 | 显示全部楼层
强烈支持!!!!
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发表于 2009-5-7 21:04 | 显示全部楼层

123

123http://www.taojin88.com/?fromuser=cnyeslun
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梅花小孩金融易学家园

发表于 2009-5-16 08:07 | 显示全部楼层
感觉个人投资者几乎没条件开发机械性的交易系统,成本高,门槛高
还是用直觉和盘感来的实际
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发表于 2009-6-6 10:03 | 显示全部楼层

回复 #1 yanbingyatt 的帖子

真理,说的太好了
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发表于 2009-7-4 14:47 | 显示全部楼层
股票交易系统的实质是什么?就是对任意一只股票能提示------现在时刻该买--------或该卖----------又或放弃不理.除此之外还有什么更高的境界?
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发表于 2009-7-4 14:54 | 显示全部楼层
原帖由 abao329 于 2009-5-16 08:07 发表
感觉个人投资者几乎没条件开发机械性的交易系统,成本高,门槛高
还是用直觉和盘感来的实际

直觉和盘感从何而来,实际上它有一些要素组成,理清了它所包含 的要素及顺序就有数了.
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发表于 2009-7-4 15:00 | 显示全部楼层
原帖由 135811 于 2008-9-30 17:16 发表
楼主要点记录【长期而言散户赚钱的是少数。没有规范的风险控制机制,量化的投资系统。跟大的投资机构玩,你说,怎么玩?看看报纸,上上网,找点新闻,听听电视评论,就要赚钱?一,这些东西未必正确,二,即使正确,也未必适合你的投资方式。
    交易系统也不是什么神秘的东西,你不会用数据,最简单的方法其实你知道,指数底时买入,不要在意还会跌多少,指数高时卖出,不要在意还会涨多少。使用更详尽的数据,只是想要降低风险,提高期望得到的回报率的几率,和回报率。】

这就是一种很有代表性的交易系统(模式).

[ 本帖最后由 xgx588 于 2009-7-4 15:05 编辑 ]
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发表于 2009-7-4 15:34 | 显示全部楼层
原帖由 Andrella 于 2004-12-28 23:23 发表
短线交易系统信号出来后, 无论用什么方法都不可能预先知道是否可赢利,只有照单全收, 入市操作, 靠的是极小的止损率及相对比较大的目标利润二者之差, 以及价格运行有先行偏向目标利润, 在统计上有显著意义这一点, 才能在市场上立足.

市面上宣称的所谓90%以上成功率的操作软件, 讲的难听点是伪科学, 一个人先打靶,然后画上圆圈, 神枪手就这样诞生了, 讲的好听的, 是缺乏统计知识, 很多无意义的随机现象看起来好象有统计上的倾向

这又是一种交易系统(模式)------赚则多,亏则少,差总是正值.
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发表于 2009-7-4 15:42 | 显示全部楼层
谈谈我的技术分析历程

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第1阶段是学习一些传统的技术分析指标,如MACD,KDJ,RSI 等等。发现不确定性很大。
第2阶段,学习用飞狐编程序,下载个许多人编制的指标,还学习了Vb,发现不确定性很大,虽然花样无穷,但本质上与传统的技术分析指标没有差别,都是建立在对历史数据简单的各种均线基础上而已。
第3阶段,追求更厉害的统计分析,学习了SPASS,玩熟了时间序列分析ARIMA。发现不确定性很大。原来ARIMA对白噪音的残差没有估计。
第4阶段,学习GARCH,该死的SPASS居然没有这个工具,只好学习MATLAB7。GARCH玩熟后,发现不确定性很大。原来,GARCH本质上依然是线性估计,不过是将ARIMA的残差继续ARIMA了一次。晕倒。
第5阶段,被一些网络N人忽悠人工神经网络,开始玩BP,RBF,发现不确定性很大。BP,RBF对历史数据的拟合简直是完美,但对未来的泛化,简直是狗屁。仍然不死心,又捣鼓用遗传算法改进,用混沌理论的相空间改进,依然是狗屎。
第6阶段,听南大的一个人工智能专家说,SVM是目前最NB的,继续学习,这玩意很难,终于还是给搞定了,结果,发现不确定性很大。正确率让人失望。
第7阶段,茫然之际,又有N人说,据说小波可能有用,找来书翻翻,感觉无比艰深。而此时对技术分析已经信心动摇。某日遇一朋友,实战高手,一席交谈演示,发现,靠,实战中还是传统的那几个老掉牙的指标最好,关键是是运用之妙了。
第8阶段,目前阶段,重新玩那传统的那几个老掉牙的指标。
这才叫经验之谈.
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发表于 2009-7-4 15:45 | 显示全部楼层
原帖由 qiannong 于 2007-9-24 11:34 发表
第1阶段是学习一些传统的技术分析指标,如MACD,KDJ,RSI 等等。发现不确定性很大。
第2阶段,学习用飞狐编程序,下载个许多人编制的指标,还学习了Vb,发现不确定性很大,虽然花样无穷,但本质上与传统的技术分析指标没有差别,都是建立在对历史数据简单的各种均线基础上而已。
第3阶段,追求更厉害的统计分析,学习了SPASS,玩熟了时间序列分析ARIMA。发现不确定性很大。原来ARIMA对白噪音的残差没有估计。
第4阶段,学习GARCH,该死的SPASS居然没有这个工具,只好学习MATLAB7。GARCH玩熟后,发现不确定性很大。原来,GARCH本质上依然是线性估计,不过是将ARIMA的残差继续ARIMA了一次。晕倒。
第5阶段,被一些网络N人忽悠人工神经网络,开始玩BP,RBF,发现不确定性很大。BP,RBF对历史数据的拟合简直是完美,但对未来的泛化,简直是狗屁。仍然不死心,又捣鼓用遗传算法改进,用混沌理论的相空间改进,依然是狗屎。
第6阶段,听南大的一个人工智能专家说,SVM是目前最NB的,继续学习,这玩意很难,终于还是给搞定了,结果,发现不确定性很大。正确率让人失望。
第7阶段,茫然之际,又有N人说,据说小波可能有用,找来书翻翻,感觉无比艰深。而此时对技术分析已经信心动摇。某日遇一朋友,实战高手,一席交谈演示,发现,靠,实战中还是传统的那几个老掉牙的指标最好,关键是是运用之妙了。
第8阶段,目前阶段,重新玩那传统的那几个老掉牙的指标。


这才是高手.
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发表于 2009-7-23 00:10 | 显示全部楼层

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