《盈首AI炒股机器人全自动交易平台》设计理念和使用方法（附图）
教你轻松组合一个独属自己的AI全自动量化交易机器人，+v交流zhlili5888
第一种操作方法：内置180个半成品AI万能量化模型,直接设置使用
180个半成品Al量化模型，每一个模型代表一种操作思路，也都可以添加进入任何不同的K线形态设计而成，都可以经过反复的测试、论证，优中选优，最终精选出来具有超高的历史回测年化收益率的模型，可供用户挑选再组合使用。对于不会编程的用户，可以直接点击半成品AI万能量化模型及去风险因子和基本面因子任意自由组合为一个属于用户个人的，一个具有超高历史回测年化收益率的实盘操作策略的独立的AI全自动交易机器人。同时它具有深度机器学习功能，一次设定可以长期操作。
第二种操作方法：盈首AI历史性技术突破：只需输入8个数据就可以测出你想要买入股票的年化收益率
180个模型里面内置编程，已经设计编写完成了半成品AI模型的代码，用户可以把任何股票任何时间的K线形态直接取8个数据添加到模型里，再设计买卖百分比即可测出该股票该点位的年化收益率。（如今日盘后选出明日早上买入的股票k线图，如下面的这些图片）
开放式平台：180个模型里的基础代码已经全部编好（如下图），用户只需在这个表格里输入自己想要操作股票的8个数据即可，进行历史数据回测，验证这种股票K线形态的历史数据年化收益率。任何一种股票形态均可使用此方法很简单快速回测出它的历史数据年化收益率，用户可以从中挑选出自己最理想的AI量化模型进行全自动交易。
第三种操作方法：自定义编写策略
对于精通编程又精通股票的用户，如果想要把自己的操作思路编写为策略进行自动交易，那么可以在自定义策略编写区里面用Python语言编写自己的策略，在策略因子组合回测区进行回测。如果收益率不够理想，可以点击加入去风险因子，组合后再进行回测，不仅收益会大幅上升，而且回撤能降低很多，收益曲线会更平滑完美。（若不会编写策略，则公司可以帮为代写策略）
验证好回测年化收益率后，点击开始实盘交易，机器人就按照自己的交易思路和盈利模式进行全自动交易了。+v交流zhlili5888
第四种操作方法：自定义标的添加个股
对于不会编程、也不愿意点击半成品模型进行策略组合的用户，可以直接把自己想要操作的标的，在每天开盘前添加在自定义标的添加栏里面（在输入框里输入股票代码，点击添加，股票会在下方显示出来，若对选出的标的不满意，选中标的后点击删除即可），再在交易资金买卖设定栏里根据自己的操作习惯设定好买卖参数，点击开始实盘交易后，平台就会按照自己设定的条件进行全自动交易了。当股价打到设定的价位后，平台自动买进、卖出。
这样就不需要自己实时盯盘、手动挂单买进卖出，省去大量的时间，同时交易效率更高效。克服人性的贪婪和恐惧。
盈首AI机器人满足所有投资者的投资操作需求
用户可以用回测历史数据收益率来验证策略的收益率，并可以同时交易10个以上策略，交易资金容量非常大，可以交易几百亿以上的资金规模，无论你是散户、大户、机构还是私募基金、公募基金，只要根据你自己认为最好的一种操作思路和盈利模式，都可以在这个平台上很方便组合一个属于自己独立的AI全自动量化交易机器人，实现全自动交易返回搜狐，查看更多
上海盈首AI炒股机器人全自动交易平台发布
2018年10月17日下午，上海《盈首AI炒股机器人全自动交易平台》发布会在上海环球金融中心举行，会上，上海盈首有限公司发布了炒股机器人研发的成果和基本功能。
打开APP，查看更多精彩图片当下，AI属于起步阶段，随着人工智能逐渐走入我们的生活，关于AI炒股是魔鬼还是天使的讨论声音一直存在，炒股机器人的优势之处是强大数据支持，科学的人工智能模型设计，历史数据回测统计验证策略可操作性，无个人主观情绪，从而避免受到影响。但是也有声音在质疑，炒股机器人会有人在复杂环境下的处理能力吗？比得上人的经验吗？盈首总经理陈建浪回答，Ai全自动交易策略可以把人最好的经验用计算机语言设计为程序，这样程序就会自动长期执行你的经验操作。
作为盈首科技的合作方，华创证券陈禧庭现场致辞，当前股市行情不尽人意，华创证券也在尝试用更智能的投资方式迎接下一个风口。现场，盈首科技陈建浪总经理分享了炒股机器人产品的功能，全自动交易平台由杭州云纪网络有限公司提供技术支持，是根据人工智能综合科技，包括神经网络、大数据统计、特殊算法、主力资金流向统计计算等，综合了几十种影响股票涨跌的因子组合而成的全智能半成品AI策略模型。他具有三个功能，客户自定义编写策略程序功能，可添加去风险因子一起进行回测历史收益率，其次客户自定义可点击半成品万能量化模型和去风险因子或基本面因子组合为属于客户自己的独立的交易策略。最后，客户可以自定义把想要操作的标的添加到标的栏里，进行自动交易，全过程可以做到智能化运行。该技术体系完全由上海盈首信息科技有限公司，杭州云纪，华创证券自主研发完成，从设计思想到成套AI解决方案均由上海盈首，杭州云纪，华创证券拥有全部知识产权。
“对于机构或者有经验的客户来说，机器人炒股比人的执行力要强，比如说，十个股票同时卖，机器操作可以一键操作，比人速度要快。”恒泰证券股份有限公司金龙告诉记者。
据了解，这个平台只为客户提供基础技术支持，包括历史数据统计回测功能，但是不涉及具体个股证券的分析、预测、建议等。该套系统平台的客户使用，技术培训，技术服务，由上海市静安区弘博金融培训学校负责。机器人炒股是否缺乏监管？业内专家建议，应加快建立“智能机器人投资顾问”注册备案和相关APP源代码公证制度，以防止相关技术被乱用、误用，伤害投资者。同时，需要营造良好的创新政策环境和包容性的监管文化，构建适应普惠金融服务的监管框架。
量化投资技术六大环节，股票量化电脑AI炒股机器人全自动交易
多因素选股：通过寻找引起股价共同变动的因素，建立收益与联动因素间线性相关关系的多因素模型。影响股价的共同因素包括宏观因子、市场因子和统计因子(通过统计方法得到)三大类，通过逐步回归和分层回归的方法对三类因素进行选取，然后通过主成分分析选出解释度较高的某几个指标来反映原有的大部分信息。
多因素模型对因子的选择有很高的要求，因子的选择可依赖统计方法、投资经验或二者的结合，所选的因子要有统计意义上或市场意义上的显着性，一般可从动量、波动性、成长性、规模、价值、活跃性及收益性等方面选择指标来解释股票的收益率。
动量、反向选股：动量选股策略是指分析股票在过去相对短期的表现，事先对股票收益和交易量设定条件，当条件满足时买进或卖出股票的投资策略，该投资策略基于投资者对股票中期的反应不足和保守心理，在投资行为上表现为购买过去几个月表现好的股票而卖出过去几个月表现差的股票。
反向选股策略则基于投资者的锚定和过度自信的心理特征，认为投资者会对上市公司的业绩状况做出持续过度反应，形成对业绩差的公司业绩过分低估和业绩的好公司业绩过分高估的现象，这为投资者利用反向投资策略提供了套利机会，在投资行为上表现为买进过去表现差的股票而卖出过去表现好的股票。反向选股策略是行为金融学理论发展至今最为成熟，也是最受关注的策略之一。
二、资产配置
资产配置指资产类别选择、投资组合中各类资产的配置比例以及对这些混合资产进行实时管理。资产配置一般包括两大类别、三大层次，两大类别为战略资产配置和战术/动态资产配置，三大层次为全球资产配置、大类资产配置和行业风格配置。资产配置的主要方法及模型如下：
战略资产配置针对当前市场条件，在较长的时间周期内控制投资风险，使得长期风险调整后收益最大化。战术资产配置通常在相对较短的时间周期内，针对某种具体的市场状态制定最优配置策略，利用市场短期波动机会获取超额收益。因此，战术资产配置是在长期战略配置的过程中针对市场变化制定的短期配置策略，二者相互补充。战略资产配置为未来较长时间内的投资活动建立业务基准，战术资产配置通过主动把握投资机会适当偏离战略资产配置基准，获取超额收益。
三、股价预测
股价的可预测性与有效市场假说密切相关。如果有效市场假说成立，股价就反映了所有相关的信息，价格变化服从随机游走，股价的预测就毫无意义，而我国的股市远未达到有效市场阶段，因此股价时间序列不是序列无关，而是序列相关的，即历史数据对股价的形成起作用，因此可以通过对历史信息的分析来预测股价。
主流的股价预测模型有灰色预测模型、神经网络预测模型和支持向量机预测模型(SVM)。灰色预测模型对股价的短期变化有很强的预测能力，近年发展起来的灰色预测模型包括GM(1,1)模型、灰色新陈代谢模型和灰色马尔可夫模型。人工神经网络模型具有巨量并行性、存储分布性、结构可变性、高度非线性和自组织性等特点，且可以逼近任何连续函数，目前在金融分析和预测方面已有广泛的应用，效果较好。支持向量机模型在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中有许多优势，且结构简单，具有全局优化性和较好的泛化能力，比神经网络有更好的拟合度。
四、绩效评估
作为集合投资、风险分散、专业化管理、变现性强等特点的投资产品，基金的业绩虽然受到投资者的关注，但要对基金有一个全面的评价，则需要考量基金业绩变动背后的形成原因、基金回报的来源等因素，绩效评估能够在这方面提供较好的视角与方法，风险调整收益、择时/股能力、业绩归因分析、业绩持续性及Fama的业绩分解等指标和方法可从不同的角度对基金的绩效进行评估。
五、基于行为金融学的投资策略
上世纪50～70年代，随着马科维茨组合理论、CAPM模型、MM定理及有效市场假说的提出，15221292178现代金融经济学建立了一套成熟的理论体系，并且在学术界占据了主导地位，也被国际投资机构广泛应用和推广，但以上传统经济学的理论基石是理性人假设，在理性人假设下，市场是有效率的，但进入80年代以后，关于股票市场的一系列研究和实证发现了与理性人假设不符合的异常现象。
如：日历效应、股权溢价之谜、期权微笑、封闭式基金折溢价之谜、小盘股效应等。面对这些金融市场的异常现象，诸多研究学者从传统金融理论的基本假设入手，放松关于投资者是完全理性的严格假设，吸收心理学的研究成果，研究股市投资者行为、价格形成机制与价格表现特征，取得了一系列有影响的研究成果，形成了具有重要影响力的学术流派－行为金融学。
行为金融学是对传统金融学理论的革命，也是对传统投资实践的挑战。随着行为金融理论的发展，理论界和投资界对行为金融理论和相关投资策略作了广泛的宣传和应用，好买认为，无论机构投资者还是个人投资者，了解行为金融学的指导意义在于：可以采取针对非理性市场行为的投资策略来实现投资目标。在大多数投资者认识到自己的错误以前，投资那些定价错误的股票，并在股价正确定位之后获利。目前国际金融市场中比较常见且相对成熟的行为金融投资策略包括动量投资策略、反向投资策略、小盘股策略和时间分散化策略等。
六、程序化交易与算法交易策略根据
NYSE的定义，程序化交易指任何含有15只股票以上或单值为一百万美元以上的交易。程序化交易强调订单是如何生成的，即通过某种策略生成交易指令，以便实现某个特定的投资目标。程序化交易主要是大机构的工具，它们同时买进或卖出整个股票组合，而买进和卖出程序可以用来实现不同的目标，目前程序化交易策略主要包括数量化程序交易策略、动态对冲策略、指数套利策略、配对交易策略和久期平均策略等。
算法交易，也称自动交易、黑盒交易或无人值守交易，是使用计算机来确定订单最佳的执行路径、执行时间、执行价格及执行数量的交易方法，主要针对经纪商。算法交易广泛应用于对冲基金、企业年金、共同基金以及其他一些大型的机构投资者，他们使用算法交易对大额订单进行分拆，寻找最佳路由和最有利的执行价格，以降低市场的冲击成本、提高执行效率和订单执行的隐蔽性。
任何投资策略都可以使用算法交易进行订单的执行，包括做市、场内价差交易、套利及趋势跟随交易。算法交易在交易中的作用主要体现在智能路由、降低冲击成本、提高执行效率、减少人力成本和增加投资组合收益等方面。主要的算法包括：交易量加权平均价格算法(VWAP)、保证成交量加权平均价格算法(GuaranteedVWAP)、时间加权平均价格算法(TWAP)、游击战算法(Guerrilla)、狙击手算法(Sniper)、模式识别算法(PatternRecognition)等。
综上所述：数量化投资技术贯穿基金的整个投资流程，从估值选股、资产配置到程序化交易与绩效评估等。结合量化投资的特点及我国证券市场的现状，好买认为量化投资技术在国内基金业中的应用将主要集中在量化选股、资产配置、绩效评估与风险管理、行为金融等方面，而随着包括基金在内的机构投资者占比的不断提高、衍生品工具的日渐丰富(股指期货、融资融券等)以及量化投资技术的进步，基金管理人的投资策略将会越来越复杂，程序化交易(系统)也将有快速的发展微公号机器人量化。返回搜狐，查看更多