華爾街廢止程序化交易

① 最近才接觸了程序化交易

期貨不知道。國內的股市還沒有真正的程序化交易出現。據說已經有測試過了的，但即便最後上了，那也不是給散戶玩的，散戶根本玩不起。
真正的程序化交易是要跟交易所主機連接的，要能夠分單，組合下單。
另外，程序化交易僅僅是起個交易員的作用，跟智能判斷、策略制定、組合篩選、倉位控制、風險管理什麼的都關系不大。也別望文生義，以為程序化交易就一切都程序化了，根本就不是那回事。
程序化交易的最大作用是減少沖擊成本。另外就是觸發了某種條件後，自動生成委託。這東西本身就是雙刃劍。有興趣的可以查查87年美國股災後，參議員做的聽證。看看，對程序化交易是什麼評價。

② 期貨日內程序化交易！全由電腦來買賣！希望和知情、了解的人交流下！

這種程序化交易在美國已經是很成熟的技術，已經有20幾年的歷史了。目前，美國股市例如紐交所，NASDAQ的日交易量超過60-70%都是這種程序化交易。華爾街的銀行，投行，例如高盛，大摩，大通銀行，花旗銀行，美國銀行，等等，它們都有自己投入巨資開發的交易軟體。這種交易叫數量化模型（Quantitative Model）。Jim Simmon是這個領域的先驅，他過去20多年的投資回報超過索羅斯。實際上，這種軟體本身並不值錢，值錢的是它的內核---數量化模型。

如果認為滿意，請採納， 謝謝。

③ 關於期貨程序化交易問題 我是一家期貨公司的。想了解下國內期貨程序化的情況。

期貨交易系統根本上，只分收費軟體與免費軟體，收費在於數據更詳細，數據來源更明晰，更多地提供人工服務，比如更詳細的買入賣出盤，甚至期貨公司營業部的資金買賣進出總數體現

④ 華爾街人工智慧炒股用了多少台電腦

用的是超級計算機，如果是是普通的台式機我只能說你太low了

Shaunak Khire 的團隊開發了一套機器智能系統 Emma AI，正在募資成立一支基金，計劃三個月內用 Emma AI 開始交易投資。現在資金籌措工作接近完成。
根據 Emma AI 官網的信息，這套系統是一個機器增強神經搜索界面，被設計用來做金融分析、調研、預測等工作，如預測美國收十年期國債收益率。
作為 Emma AI 的項目負責人，Shaunak Khire 是投資公司 Magha 控股的合夥人，這家公司編制金融指數並據此交易。

�0�2此外，他還在 2010 年成為柯林頓全球倡議（Clinton Global Initiative）科技委員會成員，當年海地地震發生後，為柯林頓-布希基金進行簡訊捐款方案的嘗試。
今後 Emma AI 的交易會從醫葯巨頭葛蘭素史克（GSK）、特斯拉以及美國國債等品種開始。�0�2

Shaunak Khire 認為 Emma AI 可以代替金融分析師，並表示 Emma AI 跟傳統程序化交易不一樣，Emma AI 的神經網路系統會考慮更復雜的影響個股走勢因素，如一個國家貨幣政策的改變。
而近三十年越來越廣泛使用的程序化交易是一種交易策略，利用計算機根據現有數據模型進行高頻交易，模型本身不會因為所在市場基本面的變化而改變。
依靠電腦和特定的數學模型做交易，這在華爾街已經很常見了。
根據市場分析機構 Preqin 的調查，美國現在大約有 1360 只對沖基金的交易主要是依靠程序化交易來實現，大概佔到整個對沖基金市場的 9%，管理的資金規模大約是 1970 億美元。

在 Preqin 的調查中，程序化交易的對沖基金跟傳統對沖基金相比，收益率盡管不是一直領先，但最終五年收益率要好不少。

相比之下，人工智慧技術在金融領域的應用雖然不多見，但也有一些知名的對沖基金參與在內。
Two Sigma 是一隻管理資金規模超過 350 億美元的知名對沖基金，他們利用自然語言處理技術，分析美國聯邦公開市場會議委員會（FOMC）的發言。
這套技術會分析「證券」、「利率」、「抵押」等詞彙的出現次數，從而得出譬如「2008 年，FOMC 有關金融市場的發言占 37%」，或者 「2007-2009 年，FOMC 有關通脹的討論占 20%」等結論，幫助交易員設計交易模型時，有更多數據支持。
Two Sigma 利用自然語言處理技術的得出 FOMC 議題佔比
Renaissance Technologies�0�2是全球最大對沖基金公司之一，公司特點是主要使用計算機進行高頻程序化交易，基金規模超過 650 億美元。今年四月，他們領投了一家使用人工智慧技術的對沖基金——Numerai，後者總計募集資金 150 萬美元。Numerai 在獲得大量數據和金融分析報告後， 通過機器學習技術預測股票市場走勢。
雖然有這些實驗性的工作在進行，但暫時沒有知名的對沖基金公司明確已經使用人工智慧進行交易投資。

I.B.M. Watson 項目首席研究員 David Ferrucci 在 2013 年離開 I.B.M. 後，加入世界最大對沖基金公司 Bridgewater 。對此，華爾街曾以為 Bridgewater 將開發人工智慧交易程序，Bridgewater 後來否認短期內會有這方面打算。
Bridgewater 在聲明中補充道，關於科技對交易的幫助，他們更看重人工智慧技術提供的邏輯計算幫助，而非數據挖掘。
當金融市場劇烈下跌時，程序化高頻交易會根據策略模型嚴格執行止損，整個市場都這么做的話，就容易加速下跌。2010 年，這樣一起事故讓道瓊斯工業指數在 36 分鍾里暴跌 9%，被稱為萬億美元的股市下跌。

⑤ 華爾街的交易員為什麼都要換成機器人

在當今社會，人工智慧（AI）越來越頻繁地出現在人們的視野中，相當比例的勞動力正在被機器所取代。過去幾十年裡，華爾街的交易員是萬眾羨慕的高薪「金飯碗」，而如今，華爾街交易員正在面臨著前所未有的裁員危機。在高盛集團中，這樣的事情正在上演：受到人工智慧的沖擊，高盛集團紐約總部的股票做市交易員由500人縮減至2人。

事實上，這樣的事情也不僅僅發生在高盛，人工智慧取代勞動力已經成為一種趨勢，越來越脫離人力資本的「無人經濟」已經成為未來商業的發展趨勢。在自動化、大數據、人工智慧等技術手段的沖擊下，無人餐廳、無人零售店、無人加油站、無人KTV……等無人經濟應運而生。
無人經濟於2013年興起，得益於科學技術的進步，至今迎來了爆發式的發展。無人經濟相對於傳統經濟來說，是一種消費流程的創新。消費者體驗的是一種全自助模式，即從進店選擇商品，到支付完成離開這樣一個全流程的購物體驗，其背後的基礎設施都是運用技術來進行支撐的。無人經濟發展的背後體現的是消費者更快速便捷、品質多元的消費需求，「多元化、科技化、時尚化」是未來服務業的發展趨勢。無人經濟不僅能滿足消費者個性化需求，而且還能提升經營效率，降低銷售成本，有著十分廣闊的發展前景。
「無人零售」的核心是無人化，這既是優勢，也是其劣勢所在。雖然無人經濟異常火爆，但是無人經濟的商業模式也有其自身的脆弱性。我國無人經濟是建立在傳統產業鏈條的基礎上的，它只是將傳統的產業鏈條中的某個環節獨立出來，通過技術的配備，進行無人化。

⑥ 華爾街英語現在是調整策略轉線上了嗎轉線上的話，課程內容會有改變嗎

華爾街英語的個別試點中心是在做調整，調整的主要方向是通過網路來提供現有課程的教學服務內容，也就是說, 將之前通過線下到中心才能進行的學習活動, 今後可通過線上進行。關於課程內容和上課形式的變化，你可以通過課程老師來了解, 並根據自己的具體情況來制定學習方案。

⑦ 在更高端的地方比如華爾街，期貨交易依舊是看技術圖形嗎

短線抄手從來不看k線 只看價格 買價 賣價 程序化交易也是不用看k線的 你看得k線無非是經過中間商把交易所的一首成交數據轉換成直觀可視的k線而已 在轉換過程中已經耽誤了很多時間 哪怕演示10微妙對於做量化的也是無法容忍 對於華爾街一些大型投資公司 如果做趨勢會參考k線 如果是程序化 高頻交易基本不用看k線 不用分析基本面 因為做的就是一個數學模型而已

⑧ 啥是華爾街STB量化資產交易所

華爾街STB量化資產交易所，坐落在美國華爾街，是為全球優質的中小企業做股權通貨產品發行與交易的媒介。
華爾街STB量化資產交易所發行的產品為股權通貨。所有產品上線交易時均具有獨立的股權通貨代碼。採用最新的統計學和密碼學的技術，保障交易秩序，提高交易效率，維護交易各方的合法權益。作為交易平台不自行發布產品。
產品流通期間申請企業每年需按照所質押的股權數量提供股權收益。交易所將指定第三方機構或個人將股權收益金以交易的形式回購通貨產品，所回購的股權通貨產品將強製做市場清除。

所有的企業都持有能夠在生產和流通中，為社會提供商品或勞務的，可以估計或者計算因盈利目的而持有、且實際也具有盈利能力的資產以及股權、債權和其他價值的資產，這部分資產被稱為量化資產。
企業申請發行程序：
1.申請時需提供營業執照、企業鄧氏編碼、地區企業良好證明、稅務登記證、法人代表證件及其他相關材料及公司章程和出資證明、融資需求、資金使用計劃等。
2.申請企業需為連續二年持續盈利的優質中小企業。
3.申請企業相關評審通過後，需要與交易所簽訂股權質押協議，發行數量根據申請發行公司與交易所最終簽訂的股權質押協議為准，所質押一股股權對應一份股權通貨。

⑨ 外匯程序化交易穩定嗎

雲易匯外匯程序化交易的優勢：
1. 融合盈利系統的交易精華，把經過驗證的交易策略用於實盤交易
2. 克服人性中的弱點，避免情緒化操作
3. 自動下單，自動適應價格變動和趨勢變動
4. 電腦24小時監控行情，無須人操作，你可以安心從事白天的工作
5. 嚴格風險管理，絕無過量交易
目前華爾街60%以上的交易都是由程序化交易完成的，程序化交易相對於手動交易有著極大的優點，有逐漸取代手動交易的趨勢，是未來金融市場的發展方向。未來的交易員之間的競爭，將會是程序代碼之間的競爭，是智能交易系統之間的競爭，誰的程序技高一籌，誰就可以戰勝市場，獲得額外的盈利。