文艺复兴期货
⑴ 益发期货分析指导软件怎么样
用AlphaGo背后的人工智能做金融投资
金融人工智能的浪潮已来
近年来，伴随着大数据和机器学习技术的兴起，人工智能技术被大规模地应用在许多工业领域，并在一些领域（搜索引擎、个性化推荐、智能客服等）取得了良好的效果。Google去年展示的围棋AIAlphaGo，击败了目前人类最优秀的围棋大师。这标志着人工智能技术日趋成熟，具备在一些高智力行业取代人类专家的能力。
在众多行业中，金融投资领域无疑是最有价值又充满挑战性的人工智能应用场景。然而两个行业间存在着一定的技术壁垒——大多数金融从业者不熟悉人工智能技术，正如大部分人工智能专家们不了解金融市场。为了帮助人工智能领域和金融行业更好的互通和合作，这篇文章将介绍我们在金融投资领域运用人工智能方法的一些经验和思考。
在海外发达国家（美国、英国），人工智能与金融投资已经非常紧密地结合并取得了良好的成效。一些新兴的人工智能投资机构的崛起，证明了人工智能方法在金融市场的巨大潜力。比如著名的大奖章基金在2008年金融危机时，通过成功的预测风险，避免了投资者的重大损失，并保持连续多年资产的稳定增长。2017年5月，摩根大通发布了一份题为《大数据与人工智能战略：机器学习和其它投资数据分析方法（BigData and AI Strategies: Machine Learning and Alternative Data Approach toInvesting）》的报告，对人工智能和对金融领域的影响进行了全面的阐述。报告指出人工智能量化技术将成为未来金融业的主流方法，帮助投资者处理、分析、理解数据，指导投资决策。一个优秀的金融投资机构，必须发展人工智能投资系统，以适应金融数据化、智能化时代的到来。
金融投资如何应用人工智能
下面我们将具体介绍人工智能是如何在金融领域发挥作用，帮助投资者做出更好的投资决策。为了易于读者理解，我们先介绍一些基本的机器学习概念，也就是人工智能背后的算法，并简单说明他们如何与金融投资相联系。通过合理运用机器学习技术，投资者们有能力开发出与人类专家水平相当甚至更好的投资决策系统，称之为人工智能投资系统。
什么是机器学习：机器学习是通过一系列算法，挖掘出历史数据中我们关心的规律的技术手段，并期望挖掘出的规律，能帮助我们对未来数据做出正确的预测。
金融领域的机器学习：在金融领域，从业者们其实也做着同样的工作。以计划长期持有某只股票为例，分析师们一般会关注公司的基本面信息、财务状况和发展规划等因素，从而对公司的未来运营状况做出预测，并决定是否投资。如果我们将公司的信息量化成各种数据因子，将预测目标改为公司的未来发展趋势、风险情况，则整个问题可以通过机器学习方法解决，获得可靠的预测，并指导投资行为。
因此，借助机器学习的手段，打造一个人工智能系统来分析金融市场是一个直接而自然的想法。随之而来的问题是，机器学习能否与有经验的分析师竞争呢？就欧美国家的市场经验来看，机器学习方法在某些方面确实是比人工决策更为出色。例如上文提到的文艺复兴基金和著名的DEShaw基金，都是人工智能在金融投资领域成功落地的案例，是近年来金融投资领域的领头羊。下图汇总了一些使用人工智能技术的知名量化投资机构和平台，以及他们专注的具体方向。可以看到，金融AI技术被广泛的应用在金融投资的各个环节之中，并带来了一些新的机遇。对某个应用方向具体感兴趣的读者可以查找相关资料做进一步的了解。
具体来说，相比如传统投资方式，基于人工智能的量化投资理念有如下几个方面的优势：
1.相比于传统分析，机器学习方法可以处理更多的输入信息，能够考虑的信息面更全，信息量更大，可以达到的效果上限更高。从效率上说，人工智能方法可以同时考虑整个市场，从中选出更多的优质股票，分散投资风险，提供稳定的投资回报，并容纳更大量的资金。
2.人工智能算法会量化整个投资过程中的变量，做出更精准高效的投资决策。例如对于一个上市公司，投资者关心公司每个信息因子和未来长期股价的相关性。哪些因子对长期受益更重要？未来上涨的概率是多少？最大投资回撤是多少？这些问题都可以通过算法和回测获得答案。
3.近年来伴随着深度学习算法的快速发展，一些重要但之前不易获取的非结构性信息可以被算法分析得到，从而提高投资效率。其中文字类和图像类信息是传统金融信息的重要补充。借助于深度学习和自然语言处理技术，新闻、舆论、图像信息可以被加工成用于构建人工智能的模型特征，轻松使用于投资决策中。欧美的一些发达投资机构早已成立专门的部门对社交媒体进行分析，从而判断一个企业的流行程度和受众群体等信息，甚至通过这些信息对关注公司的未来财报进行预测，以占得投资先机。
4.从金融交易角度，人工智能算法带来的一个巨大的优势是在决策中可以回避人性弱点，例如性格、情感、害怕失败等因素，始终保持客观的态度。对于普通投资者，市场的波动或多或少会影响人的情绪，进而影响之后的投资决策。
⑵ 北极星文艺复兴孙鹏期货操盘水平如何
千万别相信，大忽悠一个。我国庆交了6万8听了两天课，跟着孙鹏语音操盘亏了三万多，总共损失近十万。更让人可恨的是孙鹏在你亏损后还让你交钱继续语音，还让你掏八万买他的看盘软件和电脑器材，他把所有的学员当傻子一样忽悠玩弄，真是太可恨了。
⑶ 为什么高频交易在期货中深受异议
高频交易，说白了就是说这种每一次交易的间隔时间都极其简短，通常为十多分钟乃至几秒。最开始出现于上新世纪90时代末，现阶段早已发展趋势成外汇交易市场的关键能量。但近些年高频交易备受异议，金融机构、外汇交易商及其某些权威专家刚开始斥责高频交易的缺点，而另某些适用人员则全力支持高频交易的发展趋势，那么高频交易为什么在期货中这般的填满异议呢?
高频交易的益处
先而言说高频交易在商品期货中各种各样益处，最先，高频交易应用繁杂的优化算法交易，另外借助快速的程序流程行情软件和有关硬件配置设备来超过在短暂性的市场起伏中盈利的实际效果。这类交易方式针对投资者而言优点极大，由于在短短几秒钟到几彼此之间中能够灵巧地捕获期货的起伏进而超过相对稳定的盈利，基础理论上每天以内能够开展千万次的高频交易，那么得到的盈利将是永无止尽的。
次之，高频交易解决信息的速率贴近光速，现阶段纽约到伦敦光速65毫秒，纳斯达克更快交易速率接近0.001ms到1ms当中，而人们的更快反应时间也就1000ms，即1秒。因而，这般高效快捷的响应速度巨大地为期货市场引入充裕的流通性，减少交易价差，进而深化减少点差成本费，全面提高市场效率。
高频交易的弊端
通常情况下，高频交易必须根据程序交易，而且以便超过竞争能力必须更加技术专业的硬件配置设备，能够说，高频交易到最终拼的全是“谁的网络速度快谁利害”，而这却给外汇市场中的个人投资者产生了不合理的市场竞争自然环境。由于个人投资者并不是具有技术专业的硬件配置设备和复杂的优化算法交易，高频交易就是说运用个人投资者交易很慢的缺点，每天以内达到千万次的交易是个人投资者如何都没法理解的，搅乱了全部期货市场，个人投资者非常容易蒙受损失，特别是短线投资人。
除开速率上的危害外，高频交易技术性的不平稳巨大地加重了期货的性的震荡，因为高频交易必须精准的程序化交易优化算法交易，假如交易编号中出现1个小小的出错，那么其产生的结果将会是损害所有资产，另外很多的高频交易将会会导致交易软件承担，导致市场部分快速垮台。
高频交易的产生的不良影响还不仅在此，其真实受异议的地区取决于其管控空白页。高频交易非常容易被居心叵测的人来控制价钱，通常会抛出去不容易实行的订单信息，导致要求的错觉，诱惑投资人或有关组织提交订单，欠缺公平公正和相容性。不但对个人投资者还是外汇交易商又或者大中型金融机构，高频交易既抵触了个人投资者的参加，又持续危害者各大组织的权益，好像是一头老鼠过街的过街老鼠。
高频交易将出路在哪里
现如今，高频交易早已变成市场上没法忽略的能量，在为市场造就高额成交量的同时却一直游离于管控以外。2014年，英国股票交易联合会、联邦调查局、商品期货和交易联合会和美国司法部竞相刚开始下手调研高频交易行业的内线交易个人行为。2019年7月，对冲基金文艺复兴时期高新科技运用繁杂的计算机算法，相互配合很多网络服务器及其原子钟，可以保持在几十亿分之一秒内同歩实行交易命令，致力于清除高频交易。
而2019年瑞信投资分析师应用了瑞信特有的ExPRT交易统计数据。在10-12%的美国股票成交量统计数据适用下，获得了纯非高频交易者(包含买家、买家、零售业和组织投资者)实行每单交易中心需时间的互联网大数据。根据统计数据，市场的全部参加者不太可能所有获得公平看待。针对这些投资风险较低，而且对交易交易量时间非常重视的投资人而言，假如他不想要担负持仓的风险性，那他务必在别的层面作出某些妥协。
不难看出，适用与不兼容高频交易的多方常有分别有效的大道理和统计数据，异议也许还将再次争执下来。
⑷ 短线高手们身价都上亿了吗，股市里做短线最多一年赚几百万，但是炒商品期货，股指期货和外汇短线的话
短线高手大部分都盯着自己曾经赚了多少钱，而忽略了曾经是怎么亏钱的。如果经常赚赚亏亏，那里面就有一个逻辑问题，您的所以技术到底是帮您赚钱的还是亏钱的？为什么会反复出现同样的错误？您几时可以不再犯同样的错误？呵呵，，，这些问题没人能回答。
⑸ 期货分析软件哪个好 益发期货分析指导软件
股票软件一样的
⑹ 请问“数学模型”如何运用在期货投机交易中
金融数学，又称数理金融学等，是利用数学工具研究金融现象，通过数学模型进行定量分析，以求找到金融活动中潜在的规律，并用以指导实践。金融数学是现代数学与计算机技术在金融领域中的结合应用。目前，金融数学发展很快，是目前十分活跃的前言学科之一。
金融数学的发展曾两次引发了“华尔街革命”。上个世纪50年代初期，马克维茨提出证券投资组合理论，第一次明确地用数学工具给出了在一定风险水平下按不同比例投资多种证券，收益可能最大的投资方法，引发了第一次“华尔街革命”。
马克维茨也因此获得了1990年诺贝尔经济学奖。1973年，美国金融学家布莱克和舒尔斯用数学方法给出了期权定价模型，推动了期权交易的发展，期权交易很快成为世界金融市场的主要内容，成为第二次“华尔街革命”。2003年诺贝尔经济学奖第三次授予以数学为工具分析金融问题的美国经济学家恩格尔和英国经济学家格兰杰，以表彰他们分别用“随着时间变化易变性”和“共同趋势”两种新方法分析经济时间数列给经济学研究和经济发展带来巨大影响。
不仅仅是理论界在金融数学领域取得巨大的成就。实务投资派也运用金融数学模型在市场中取得了巨大的盈利。
数学教授出身的“模型先生”詹姆斯·西蒙斯（JamesSimons）连续两年在对冲基金经理人收入排行中位列第一。2005年，西蒙斯成为全球收入最高的对冲基金经理，净赚15亿美元，去年，他收入高达17亿美元，差不多是索罗斯的两倍。68岁的西蒙斯是世界级的数学家，也是最伟大的对冲基金经理之一。他24岁就出任哈佛大学数学系教授，曾与著名华裔数学家陈省身一同创立了Chern-Simons几何定律，该定律成为理论物理学的重要工具。西蒙斯和他的文艺复兴科技公司是华尔街一个彻底的异类，公司从不雇用华尔街人士，而是靠数学模型捕捉市场机会，用电脑作出交易决策，是这位超级投资者成功的秘诀。
“对积理论”也是用数学模型捕捉市场机会，量化资金管理，用计算机系统发出交易信号，通过大量的短线交易，达到稳定累盈的结果。
“数学模型”方法是针对或参照某种事物系统的特征或数量相依关系，采用形式化数学语言，概括的或近似地表述出来的一种数学结构。
采用“数学模型”做交易，相对于常用的技术分析、基本分析等方法有如下优势：
首先，交易更加精确量化。
技术分析、基本分析等方法的缺陷都是不能做到完全的精确量化。
技术分析主要是用来分析交易的进场、出场点的，是抉择交易时机的一种方法。技术分析理论的主要的代表有道氏理论、波浪理论、江恩法则等。主要分析方法有K线（日本线）理论、切线理论、形态理论、量价关系理论。主要的分析指标包括：趋势型指标、超买超卖型指标、人气型指标、大势型指标等内容。技术指标大多是线型的公式来表达价格涨落与历史价格成交量之间的关系。由于价格运动的复杂性用线型公式是无法概括表述的，所以存在技术指标时好时坏的现象。用几套技术指标叠加做出的系统，同样解释不了价格的运动。因为大多技术指标编制的思路及出发点雷同，趋向性一致，所以造成了好用都好用，不好用都无奈的现象。技术分析是成千上万证券市场投资者经验的结晶，它更像一门艺术。其一，在它的各种理论体系中，从定义到规则，都带有明显的经验总结色彩，不具备严格的数学推理过程；其二，它包含的理论很多，每位技术分析家都有不同的见地，这些分支理论并不能形成一整套相互辉映的理论体系。任何一种技术分析方法都不能完全适应于市场，每一种方法都有自己的盲点。
使用技术分析、基本分析无法精确量化交易。“数学模型”是采用离散采样的方法，对数据进行统计分析。根据证券市场的特性，价格是离散型的随机变量。“数学模型”会将随机变量的所有可能取值及相应的概率描述出来，模拟离散型随机变量的概率分布。通过概率进行资金分配，能够量化每笔交易手数。对交易的把控更加精确量化。
其次，能够克服人性在交易时的弱点。
在交易当中，最可怕莫过于人性的弱点。人的“贪婪”和“恐惧”在交易的过程当中会毫无遗漏的表现出来。有盈利的时候“惜卖”，亏损后又“死抱”；容易受到周边议论的影响，等等这些都会造成交易的随意性，导致亏损。用“数学模型”各种规则都是固定量化的，计算出来的结果也是确定、唯一的，能够避免投资者在交易时主观的判断。我们所要做的就是相信系统，严格执行。
下面，我们对“数学模型”类交易方法的特点进行总结，深一步讨论“数学模型”在交易中的应用。
1.认为价格的运动是随机与有序并存。它并不是完全随机，也没有固定的规律，它的运动具有一定的“人为特征表象”。整体而言，市场是有效的，但仍存在短暂的或局部的市场无效性，可以提供交易机会。
2.主要通过对历史数据的离散采样统计，找出金融产品价格、宏观经济、市场指标、技术指标等各种指标间变化的数学关系，发现市场目前存在的微小获利机会，并通过杠杆比率进行快速而大规模的交易获利。
3.通过高频次且快速的日内短线交易来捕捉稍纵即逝的机会。通过大量的交易次数对冲风险，累积盈利。
4.要求市场具有高活跃度和流动性。要求交易品种价格的运动具有连续性，以及成交量的活跃性。这一点主要是为了保证交易的可成交性。
5.运用现代计算机技术将“数学模型”转化为交易系统，通过计算机的海量运算能力实现应用。
⑺ 文艺复兴科技用的是什么模型
文艺复兴的模型起源于统计信息理论，是一种从大量噪音中寻找信号，最后做出结论的方法，和最大熵理论和隐含马尔可夫过程都有关系。语音识别也是同样的道理:需要从人们所发出的各种因人而异、似是而非的声音里面寻找信号，过滤掉各种噪声。文艺复兴技术雇用了很多这方面的专家。这种技术的使用使复兴技术能够更有效地从过去的价格中去除大量噪声，发现规律。西蒙斯在复兴技术的左膀右臂布朗和默瑟都是这方面的专家。
1 .市场过激反应
这个模型是复兴技术的创始人之一施特劳斯在2007 年接受采访时说的，而且他说过去大奖章靠这个模型赚了很多钱。言下之意，这个模型现在已经不赚钱了，所以才说给公众听。
如果某个期货的价格在开盘的时候远远高于前一天的收盘价，大奖章会沽空这个期货;如果开盘价远低于上一天的收盘价，那么大奖章就会买人。
这个模型针对的正是市场对于新的消息常常反应过激的现象。离开或者低开，那么返回原地的可能性要大于扔硬币出现正面的概率，所以大奖章高开之后抛出，低开之后买人。这个模型在很多的投资书上也有提过，肯定有很多人专门做这样的交易，所以现在用这个简单的形式赚钱的可能性已经不太大了，因为在同一个地点采同一种蘑菇的人太多。但是，投资者对消息反应过激的偏差并没有消除，所以类似的情况肯定会在其他许多地方出现，或者以其他形式出现。
比如说，在整个一天的交易过程中(而不是仅仅看开盘价和收盘价) ，有可能某个汇率的价格突然大跌或者大涨，或者某个股票的价格在公司有新消息公布之后突然大幅波动，这时候它们返回原地的机会就比较高。我们可以想象，使用一些量化模型对这类变动进行分析， 将那些返回原地的情形和没有返回原地的情形分类，寻找一些能够区别两类情形的条件，然后再使用这些条件进行交易。条件是什么意思呢?我们举个具体的例子:是不是某种汇率在1 分钟之内价格变化超过2% 以上回归的可能性大一些，但是如果变化只是1. 5% 就不一定?另一个例子:是不是同时有多只股票的价格(标准普尔500指数里面的250 只股票)移动超过1% 的时候回归的可能性大一些?又一个例子:在过去30 天中已经出现过一次或者两次以上价格波动之后又回落的商品期货.如果再次出现价格波动的时候，回落的可能性是不是会大-些?这类各种各样的"如果 那么 " 都可以算是一个个量化投资模型，它们的变化是无穷无尽的，有的可能有一定的道理，有的则很难解释。
量化研究可以对这些林林总总的模型进行分析、归纳，依照历史数据进行模拟，可以给出各种模型的历史回报和风险。但是，数据研究到了一定的程度，最后还是要西蒙斯这样的人来判断:通过量化研究找到的那些过去表现很好的模型只是数字上的巧合呢还是有-定的道理?它们未来重复出现的可能性有多大?如果西蒙斯认为它将来再次出现的可能性要比随机出现的大，那么他就有可能将这个条件编成程序，放到计算机里面去。如果未来这个条件再次满足的话，计算机就可以自动进行交易。
寻找这类机会，计算是否满足各类条件需要很强的计算能力，因为你可能需要对市场上的各种交易进行连续监控，获取各类数据，并且在最短的时间要做出响应。我们根据已有的资料分析，这类模型仍然是大奖章使用最多的一类模型:追踪很短线的市场过激反应，采取相应的买卖手段，
等待市场的回归。西蒙斯自己也说过:当市场波动性比较高时，大奖章的模型一般表现较好。大奖章使用的这类短线过激反应的模型正适合于市场上下起伏状况:大家都摸不着北，一会儿要买，一会儿要卖，西蒙斯的电脑模型正好在浑水里面摸鱼。
2. 套利交易
这类模型是西蒙斯自己于2000 年11 月接受采访时透露过的。
如果美国政府债券长期债券的折价远远高于短期债券的折价，那么购人长期债券，抛出短期债券。
他当时也承认，像这样的机会现在已经不存在了，因为有很多像长期资本管理这样的公司专门做这样的生意。美国政府债券交易市场是交易量非常大、信息流动很迅速的市场，这样的套利机会的确寥寥无几，其他西方发达市场的
政府债券也情况类似。所以基本上可以肯定，大奖章现在不做这类交易了。
但是在一些新兴市场的国家债券市场上，这样的机会仍然可能存在，大奖章有没有在那些市场上交易呢?西蒙斯说过，大奖章只投资流动性比较好的产品，所以我们推测它投资新兴市场债券的可能性也比较低.
我们的估计是，大奖章的债券和利率方面的投资方向可能主要是两块:
一块是交易很频繁的债券期货、利率期货，这类交易属于上面提过的短期过激反应模型的交易范罔;另一块是流动性比较好，但是在柜面交易的利率掉期合同，这个我们下面单独说。
3. 趋势和联动性
这个模型也是西蒙斯自己于2000 年提过的。
追踪商品市场的中、长期趋势。 但是他也说了这类中长期的趋势现在已基本上不存在了，即便存在的话能赚到钱的机会也不大，原因也是很多人都在做这类套利，所以机会就没有了。我们推测，大奖章已经不使用这类比较长线的趋势模型了，虽说它过去很可能使用过这类模型。
商品期货的交易现在流动性越来越大， 参与者越来越多，其中包括不少所谓的长线投资者，所以在这个市场进行短线交易的机会应该越来越多，主要是前面所说的过激反应的一类，也包括我们后面要提到的市场微观结构的一类，大奖章的这两种模型都应该用在商品期货市场上。
我们认为西蒙斯的交易模型里面还有可能包括商品期货价格和相关股票、汇率价格联动的交易模型。比如，原油期货的价格和中石油的股票价格应该有一定的关系， 但是原恼期货的价格变化可能更快一些，中石油的股票价格可能需要几秒，或者几毫秒的时间来反应，如果模型的反应足够
快、交易速度足够快的话，这也是-类短线套利模型。这种联动的关系在各类金融市场里面有很多:商品价格和股票价格、商品价格和商品出口或者进口同的外汇汇率、外汇汇率和贵重金属价格、利率和金融类股票的价格、利率和外汇汇率，等等， 虽说我们没有确凿的证据证明大奖章的确在从事这类利用相关性的套利操作，但是我们认为这类交易符合它传统的捕捉过激反应的模式， 而且它能够快速处理大量数据的优势也可以在这方面用上， 所以它从事这类交易的可能性是比较高的。
4. 偏门信息源
这是在2004 -2007 年间复兴技术诉讼于禧公司以及两名前雇员自罗波尔斯基和沃尔夫冰的案件之中透露出来的。
使用交易量信息和其他不太常用的信息源。 使用交易量数据来辅佐预测未来的价格变化并不稀罕，很多投资人都会参考过去一段时间某只股票或者期货的交易量来进行交易决策。但是这个方法在一些柜面市场交易的产品上可能做不到，因为没有公开的交易量数据。另外，交易量数据反映的只是已经成交的交易量，但是从某种角度来讲，那些可能成交但是还没有成交的交易包含更为重要的信息，因为它们还没有做成，将来做成的可能性仍然存在，做成的话会影响股价未来的走势。
很少有人会去关心没有做成的交易。
我们已经知道这个套路了:西蒙斯会。
在沃尔夫冰反诉讼复兴技术的文件中，沃尔夫冰声称复兴技术公司要求他开发一套交易程序，这个程序能够通过分析"限价买卖指令表数据"而对下一步价格变化进行预测。限价买卖指令是一类比较常用的交易指令，投资人限定在某个价位买人或者沽出一定数量的股票或者其他工具。股票交易所会及时公布这类数据，交易人在下单的时候能够看到在当前买人卖出价的上下方都有多少买人、卖出的限价指令，这样他也能够对价格的下一步变化做出一些判断。但是对一些交易量很大的股票或者其他工具来说，限价买卖指令表是一个非常庞大的数据库，而且投资人在不断增删或者调整买卖指令，所以指令表还在不停变化，一般的投资人看到的只是这个表格很小的一部分。要想从这个庞大而且是不停变化的"列军时刻表"上看出风景，同时在最短的时间内发出生杀指令，这不是人脑能够完成的，也不是一般的量化模型和电脑系统所能够做到的，而复兴技术公司元论在量化模型还是在电脑系统这两个方面都远远领先同行:官所招募的许多专家正是大规模信息处理的行家，它的电脑系统要比一般大学的电脑系统功能强大许多，所以它去看风景有着得天蚀厚的优势。
通常各个交易所都会公布限价买卖指令表，但是能够真正在实际操作中使用这些数据的投资手段还不多。我们前面提过的麻省理工学院的量化专家罗闻全教授推测说:假定某只股票的交易价格是15.05 美元，如果某人通过细筛限价买卖指令表的数据发现在15 美元有一个数额很大的沽空限价
买卖指令，他就可以在1 5 .0 1 美元开始沽空这个股票，如果15 美元的沽空指令被执行的话，股价肯定会受到打压而大幅下降，这时候他再将沽空的股票买回来，从而获利。罗闻全说:"如果有很大的沽空指令等在股价下方的时候，股价肯定会受到很大的向下压力。" 但是也有人不同意罗教授的解释:股票最后的交易价格是1 5 . 05 美元，如果这时候有-个卖出指令是15美元，那么这个在市场价格之下的卖出指令会立即被执行， 不可能给谁在15.01 美元洁空的机会，所以那个例子是不合适的。
但是这种在交易价格之下沽空或者在交易价格之上买人的限价买卖指令在柜面市场是很常见的，它们常常被投资者用来作为止损的手段。所以在柜国市场上，做市商或者其他人如果能看到投资人的这类限价指令的话就有可能进行"超前交易"，搭顺风车。这种做法虽说违反监管规定，但是
在做市商的交易部门是非常常见的，也是做市商利润的一个重要来源。可是， 复兴技术公司不是做市商， 所以不能直接从这个方向获利。
我们的推测是:复兴技术通过某种统计算法来快速综合限价买卖指令表里的各种信息，能够很快判断出在不同价位不同数量的限价买卖指令对目前的股价究竟是推还是拉，还能够判断出如果股价真是达到了某个或者多个限价买卖指令， 这些交易被执行之后，股价又可能会有什么样的连锁反应。
我们可以拿一个斯诺克台球桌来比喻:白色球是目前的股票价格，它停在球桌的正中央;许许多多的限价指令像桌上的其他球，数量很多，每个球都有不同的分量，而且都在移动，跟白色球的距离也不同。这些球都对自球有吸引力或者排斥力，所以你可以估算出来如果在没有桌面阻力的情况下自球会向哪个方向滚动，你还可以进一步计算白球在滚动的过程中会碰到哪些球，反弹之后的方向和速度会如何，等等。有了这个判断之后，你就可以采取相应的交易策略，如果你的判断正确，你就可以赚钱。
从纯粹物理学的角度来判断，你可以将白球的轨迹很准确地进行预测，但是我们知道在金融市场上，不断会有新的消息到来，要么直接改变白球的轨迹，要么通过改变其他球的大小、位置、速度和方向来间接改变白球的轨迹，所以你不可能准确预测。但是，如果这些新的信息的到来完全是
随机的，那么你把这个实验重复千万次的话，那些随机的效果会相互抵消，剩下的就是准确性相当高的预测了。准确性相当高的预测用另外的话说就是旱涝保收的投资回报。
沃尔夫冰在他的反诉讼中指称，他认为复兴技术的限价指令表模型会触犯到证券交易法的有关限制条例，所以他拒绝开发这个交易程序。他说在他2003 年离开复兴技术公司的时候该公司还没有使用这个程序。究竟这种算法有没有触犯美国法规我们无从判断，但是如果用的是公开渠道可以
获得的信息，进行一些运算而获得的新的信息，这应该是合法的。复兴技术后来有没有用这个模型我们也不知道，但是可以肯定的一点是，使用别人很少使用的信息来进行分析、判断和交易的做法肯定也是复兴技术长盛不衰的一个重要方面。这类使用限价买卖指令数据来判断价格走势的基金
现在已经有几家，一般都不大，像复兴技术这样技术力量雄厚、能够在全球多个市场同时操作的公司还比较少.
复兴技术使用其他信息糠的另外证据也是来自沃尔夫冰的反诉讼文件。他指称他在复兴技术公司的上司让他开发一个模型，从一个交易系统的公开数据中推测出交易系统本来要保密的信息，从而获利。他说的交易系统叫"机构投资组合交易匹配系统"，是美国一家叫投资技术集团的公司提供
的，供机构投资人交易的电子平台。这个平台其实跟普通的股票交易所有些类似，但是所有的参与者都是大的基金，没有通过券商交易的散户，也没有虎视眈眈的做市商。这种绕过大家熟知的交易所进行交易的平台叫"暗池" ， 在过去10 年的发展非常迅速。一方面是因为电子交易技术的发展
和普及.另一方面是许多机构投资人对交易所垄断地位的不满，许多国家也都慢慢放开了交易所之间的竞争，允许新的平台提供跟交易所类似的服务。这些平台的交易成本一般比较低，而且保密性可能要比交易所高，因为在这些平台上，限价指令通常是不公开的。在沃尔夫冰的诉状中他没有
谈及究竟复兴技术想要窥视何种投资技术集团不愿意透露的信息，但是我们估计很可能也是跟限价买卖指令相关的数据。
沃尔夫冰在诉状中说， 他当时就告诉了复兴技术的老板这种做法是违反证券交易法规的，所以他拒绝参与这个项目。当然，这是诉状里面的一方之词， 当时的情况究竟如何，复兴技术拒绝评论。沃尔夫冰说后来投资技术集团采取了相关的措施，堵住了这个有可能被外界窥视的漏洞，所以复兴技术最终没有采用这个模型。
这两个指称都说明复兴技术的一些交易策略着重分析那些较少为人所关注的数据来摞。这些数据来源较少被人所关注一般是有原因的，常常是所需要的技术的复杂程度很高。
5. 买卖掉期合同
这也是在2004 -2007 年的诉讼案件中透露出来的。沃尔夫冰指称复兴技术使用掉期合同的交易方法是一个"大骗局"，但是他没有具体透露是哪一种掉期合同，为什么是大骗局。他在反诉状里面说复兴技术的做法违反了美国证交会和全美证券交易商协会有关证券沽空的法规。
在交易工具的选择上，复兴技术一般走的是标准化的道路，选择买卖流动性高、历史数据比较齐全、交易成本比较低的各种工具:外汇、商品期货、利率和债券期货、蓝筹股票都符合这些条件。很多比较复杂的期权因为都是柜面交易，而且买人卖出价差比较大，所以不太适合大奖章基金
快速买人卖出的交易方式。西蒙斯1998 年才邀请罗闻全到复兴技术公司去讲授关于布莱克-舒尔斯-默顿的期权复制和标价的理论，但是那时候期权的交易已经非常普遍，我们提过的芝加哥奥康纳兄弟早就通过交易期权而盆钵满盈，由此我们可以推断复兴技术很少使用期权或者其他复杂的产品。事实上，这样一个非常成功的投资基金很少使用非常复杂的产品， 对普通投资人来说，这也许是个值得思考的问题。
掉期合同在外汇、债券、股票领域都存在，指合同的双方同意在将来特定的时间按照事先商定的办法交换一系列现金流。比如外汇掉期，一般有两个日子，在比较近的那个日子，甲乙双方交换一笔外汇;到了较远的那个日子，双方再换回来， 两次交换的数目稍有不同，以反映两种外汇之间利率的不同。按照每日交易量来说，外汇掉期是外汇市场交易量最大的一种合同，而外汇市场又是全球交易量最大的一个市场。利率掉期我们在讲长期资本管理的时候提起过，这类合同一般期限比较长，从数年到三四十年不等，双方在固定的日子里交换现金流，通常是一方支付固定利率，一方支付浮动利率。按照总存量来说，利率掉期是金融行业存量最多的工具，因为一笔合同的期限通常很辰， 所以总存量很大。外汇或者利率合同都是流动性非常高的工具，所以复兴技术把它的短期交易模型用在这两种工具上不足为奇。另外，这两种工具其实都是其他一些交易量同样很大的
简单工具组合起来而成的，复兴技术也有可能通过监控整体和零件之间的价格差别而寻找套利机会。不过这种套利操作是很常规的，所以机会也许是凤毛麟角。但是利率。掉期和外汇掉期怎么会触犯证券沽空的条例呢? 一个可能性是组装利率掉期的零件之一一一政府债券期货合同一一的交易要受到一定的限制，美国证交会和全美证券交易商协会有关证券沽空的限制条款包括防止操纵市场的内容，通过交易利率掉期合同，复兴技术可以问接洁空相关的美国政府债券期货。
另外一种可能性是复兴技术交易股票掉，期。这类合同的甲方乙方在未来固定的时期交换现金流，一方按照某种利率，另一方则按照某种股票或者股票指数的表现。这种产品的交易量不大，都要通过投资银行量体裁衣而完成，所以流动性并不高。但是这种产品的基础一一利率的变动和股票
价格、股票指数的变动一一都是有很多数据可以用来做量化分析的，所以，复兴技术通过这种产品来沽空某种直接沽空可能受到限制的股票或者股票指数的可能性也是存在的。但是我们觉得这种可能性比较小，首先，这不太符合复兴技术一贯的交易原则; 其次，如果复兴技术长年累月买卖这种
交易量不太大的工具，那么复兴技术使用股票掉期合同的消息应该早就传到市场上了。我们目前没有看到任何关于该公司交易这类产品的报道。
综合起来看，复兴技术通过交易利率掉期而间接影响政府债券期货的可能性比较大。
另外，从已经掌握的资料来看，复兴技术公司交易范围的扩大通常不是通过使用比较复杂，或者最时髦的产品来达到的，它最可能采取的多元化策略是将成熟市场已经用过的那些交易方法用到其他比较新的市场中去。它申请印度股市的交易牌照就是一个例子，它在中国股市上进行交易的那一天我想也不会太远。
模型的新陈代谢
除了上面所说的这五点之外，西蒙斯接受采访时的另外一席话也是值得思考的。他说"我们起初建立大奖章基金的时候试图捕捉的那些市场异常到目前仍然存在，不过它们都有些弱化。在这种情况下，你必须加大交易的幅度。你的交易系统必须是一层上面又有一层。每个新的交易策略被提出来之后，我们就在内部讨论，这究竟是一个全新的交易策略呢，还是包括在我们已经有的模型里面了?这时候我们就需要使用统汁测试的方法来判断这个所谓新的交易策略究竟是不是新的。如果真是新的，我们下一步的工作就是确定给这个新的交易策略多少权重。这就又给我们的模型体
系新加了一层。我们会不断给我们的模型添加新的内容的。"
这段话值得细究。
第一， 它多少证实了我们上面的第一个猜测，那就是复兴技术最主要的策略是利用市场过激反应这个现象，捕捉价格跳动之后回归的那些机会。
第二，复兴技术所使用的杠杆可能有所升高，因为市场信号在弱化。当然复兴技术的杠杆不可能达到长期资本管理的水平，从我们已知的信息来看，这家公司所使用的杠杆水平相对其他对冲基金是比较低的。
第三，复兴技术在最近十几年中的交易速度越提越快，这也很可能是西蒙斯说的"加大交易幅度"的一部分。第四，复兴技术不断引进新的模型， 将新的模型和老的模型并行使用。
复制文艺复兴技术
我们可以看出大奖章的历程:
·首先是通过统计信息分析方法来判断外汇和债券短期的价格变化，尤其关注过激反应的一类。
·在这个基础上加入了风险控制模型。
·之后又引入了统计套利，开始高速交易大量股票。
·接着义引入了统叶套利的变种，低速交易大量股票。
·继续引人其他模型，分析像现价交易指令表这样的不太常用的数据来澜。
这就是大奖章。
当然，复兴技术的上百名专家不是天天坐在那里看电脑的。他们每天都可能提出新的想法，对已有模型的改进和补充肯定是在不断进行的。但是提出一个崭新的模型则需要时间，12 年也不过是两三个模型而已。
这些基本上就是我已经了解到的关于复兴技术公司交易模型的信息了当然，如果你想凭着上面说的一些东西来"复制"复兴技术的模型，光靠这些还差很远。很多银行和复兴技术的竞争对手都想复制它的天书秘籍，复兴基金不惜去打官司来捍卫自己的秘密。
我们随后还将看到，复兴技术公司成功的秘密不在一个公式上:它有很多不同的公式，适用于不同的-丁.具和不同的市场条件;它另外还有很多公式，帮助它进行风
险管理(何时入市、何时止损、何时止盈、每种交易公式之间的分配、杠杆的配置等) ;它还有很多公式控制公司的交易成本。
退一万步，如果西蒙斯把所有的公式都交出来.能把这些公式变成钱的公司和个人在全球仍然是屈指可数。为什么?答案在公司的名字里面:一家投资公司，却叫复兴技术。很多人都认为.大奖章赚钱最大的秘密就在它的技术上。这里的技术指的是电脑技术、通信技术。
⑻ 北极星文艺复兴孙鹏人品怎么样值得信赖吗
北极星的孙鹏啊，这个人水平差劲，人品更差劲，学员跟着他亏了钱，他就大肆挖苦打击辱骂学员，从来不反省自己过错，而且孙鹏经常公开攻击辱骂其他讲课老师，上他的课不是学期货，而且学如何骂人，完全就是一个大人 渣！
⑼ 国际期货为什么那么火
用AlphaGo背后的人工智能做金融投资
金融人工智能的浪潮已来
近年来，伴随着大数据和机器学习技术的兴起，人工智能技术被大规模地应用在许多工业领域，并在一些领域（搜索引擎、个性化推荐、智能客服等）取得了良好的效果。Google去年展示的围棋AIAlphaGo，击败了目前人类最优秀的围棋大师。这标志着人工智能技术日趋成熟，具备在一些高智力行业取代人类专家的能力。
在众多行业中，金融投资领域无疑是最有价值又充满挑战性的人工智能应用场景。然而两个行业间存在着一定的技术壁垒——大多数金融从业者不熟悉人工智能技术，正如大部分人工智能专家们不了解金融市场。为了帮助人工智能领域和金融行业更好的互通和合作，这篇文章将介绍我们在金融投资领域运用人工智能方法的一些经验和思考。
在海外发达国家（美国、英国），人工智能与金融投资已经非常紧密地结合并取得了良好的成效。一些新兴的人工智能投资机构的崛起，证明了人工智能方法在金融市场的巨大潜力。比如著名的大奖章基金在2008年金融危机时，通过成功的预测风险，避免了投资者的重大损失，并保持连续多年资产的稳定增长。2017年5月，摩根大通发布了一份题为《大数据与人工智能战略：机器学习和其它投资数据分析方法（BigData and AI Strategies: Machine Learning and Alternative Data Approach toInvesting）》的报告，对人工智能和对金融领域的影响进行了全面的阐述。报告指出人工智能量化技术将成为未来金融业的主流方法，帮助投资者处理、分析、理解数据，指导投资决策。一个优秀的金融投资机构，必须发展人工智能投资系统，以适应金融数据化、智能化时代的到来。
金融投资如何应用人工智能
下面我们将具体介绍人工智能是如何在金融领域发挥作用，帮助投资者做出更好的投资决策。为了易于读者理解，我们先介绍一些基本的机器学习概念，也就是人工智能背后的算法，并简单说明他们如何与金融投资相联系。通过合理运用机器学习技术，投资者们有能力开发出与人类专家水平相当甚至更好的投资决策系统，称之为人工智能投资系统。
什么是机器学习：机器学习是通过一系列算法，挖掘出历史数据中我们关心的规律的技术手段，并期望挖掘出的规律，能帮助我们对未来数据做出正确的预测。
金融领域的机器学习：在金融领域，从业者们其实也做着同样的工作。以计划长期持有某只股票为例，分析师们一般会关注公司的基本面信息、财务状况和发展规划等因素，从而对公司的未来运营状况做出预测，并决定是否投资。如果我们将公司的信息量化成各种数据因子，将预测目标改为公司的未来发展趋势、风险情况，则整个问题可以通过机器学习方法解决，获得可靠的预测，并指导投资行为。
因此，借助机器学习的手段，打造一个人工智能系统来分析金融市场是一个直接而自然的想法。随之而来的问题是，机器学习能否与有经验的分析师竞争呢？就欧美国家的市场经验来看，机器学习方法在某些方面确实是比人工决策更为出色。例如上文提到的文艺复兴基金和著名的DEShaw基金，都是人工智能在金融投资领域成功落地的案例，是近年来金融投资领域的领头羊。下图汇总了一些使用人工智能技术的知名量化投资机构和平台，以及他们专注的具体方向。可以看到，金融AI技术被广泛的应用在金融投资的各个环节之中，并带来了一些新的机遇。对某个应用方向具体感兴趣的读者可以查找相关资料做进一步的了解。
具体来说，相比如传统投资方式，基于人工智能的量化投资理念有如下几个方面的优势：
1.相比于传统分析，机器学习方法可以处理更多的输入信息，能够考虑的信息面更全，信息量更大，可以达到的效果上限更高。从效率上说，人工智能方法可以同时考虑整个市场，从中选出更多的优质股票，分散投资风险，提供稳定的投资回报，并容纳更大量的资金。
2.人工智能算法会量化整个投资过程中的变量，做出更精准高效的投资决策。例如对于一个上市公司，投资者关心公司每个信息因子和未来长期股价的相关性。哪些因子对长期受益更重要？未来上涨的概率是多少？最大投资回撤是多少？这些问题都可以通过算法和回测获得答案。
3.近年来伴随着深度学习算法的快速发展，一些重要但之前不易获取的非结构性信息可以被算法分析得到，从而提高投资效率。其中文字类和图像类信息是传统金融信息的重要补充。借助于深度学习和自然语言处理技术，新闻、舆论、图像信息可以被加工成用于构建人工智能的模型特征，轻松使用于投资决策中。欧美的一些发达投资机构早已成立专门的部门对社交媒体进行分析，从而判断一个企业的流行程度和受众群体等信息，甚至通过这些信息对关注公司的未来财报进行预测，以占得投资先机。
4.从金融交易角度，人工智能算法带来的一个巨大的优势是在决策中可以回避人性弱点，例如性格、情感、害怕失败等因素，始终保持客观的态度。对于普通投资者，市场的波动或多或少会影响人的情绪，进而影响之后的投资决策。
⑽ 北极星文艺复兴孙鹏期货培训效果怎么样
他们家收费是所有培训里面最贵的，效果非常差，语音带盘亏损严重，已经有十几名学员找律师在找孙鹏维权了。