Alin量化投资
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幣齡0.1年
最高等級0
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長期賺錢的人追求“低難度交易”
長期虧錢的人追求“高難度交易”
簡單的東西更容易執行
也更容易重復
一個好的系統
要能一眼看懂、量化清晰、無腦執行
不是靠預測行情賺錢
是靠紀律和穩定賺錢
高手不是會做多復雜的事
而是把簡單的事做到極致
真正的難點是——
你能不能忍住不加戲,重復做下去
交易是個“舍得”的過程:
舍預測,得執行
舍抄底,得順勢
舍小波動,得大趨勢
舍無序機會,得高勝率機會
越簡單,越有效
越清晰,越穩定
願你在交易的路上越來越輕鬆,越來越精準
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量價分析 + 孫子兵法 + 《戰爭論》 = 真正的乘數效應
所謂量化,並不是神話,它只是工具
策略是核心,量化是手段,編程是載體
我們當然要不斷提升認知,擁抱復雜
用 AI 和機器學習等新技術武裝自己
但別忘了——
走進復雜,是爲了最終回歸簡單。大道至簡,才是終點
交易這條路,注定孤獨、枯燥、充滿試錯
考驗人性,也磨煉心性
但換個角度看
這不就是一種在世俗世界裏修行的樂趣嗎?
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招聘一名量化工程師
題目1:
這是我們的量化模型,請你說出這個模型中存在的幾個問題。
題目2:
根據open/high/low/close/volume/quote_volume/taker_buy/Spread/fundingRate,構建動量/反轉,波動,訂單流不平衡,流動性/成本,費率梯度方向的因子,你會如何構建。
感興趣的同學歡迎直接DM我
TAKER11.44%
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DexterHvip:
騙答案的來了😃
美團的產品經理是不是有點毛病?
既然是機器人,那“已讀”的意義在哪?
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最近有位用戶跟我們分享:
“賺錢這件事,已經外包給 AlphaPilot 了”
用 AlphaPilot 之後,系統出信號就直接執行
買點明確,賣點清晰,還有回測數據支撐
不用天天盯盤,剩下的時間全拿去跑步、讀書、生活
所以,好的交易工具,應該是服務人,而不是綁架人
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主觀交易靠情緒,
量化交易靠邏輯。
人會猶豫,系統不會。
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關於未來人類可以幹什麼
GPT5給出的回答,翻譯一下:
1. AI結果承包商:背鍋
2. 邊緣集成與合規模塊師:跑腿
3. 偏好架構師與社區變現者:陪聊
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現狀:咬牙堅持,期待未來的“爆發”
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AI模型在姨太誘高之前發出了一個長信號。
ETH0.1%
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曾以爲交易是暴富的捷徑,後來才明白,它更像一場與自
我的漫長博弈。
沒有永恆的勝者,只有不斷進化的修行者。
這些年,市場教會我的,不只是技術,更多是對人性、風
險和紀律的深刻理解。
從盲目跟風到建立體系,
從情緒化操作到機械執行,
每一步都伴隨着痛苦與成長。
我想分享的不是“必勝祕籍”,而是一位孤獨交易者的真實感悟👇
“市場從不懲罰錯誤,但會反復教訓你,直到你學會爲止。”
🧭 AlphaPilot 是什麼?
它不是水晶球,而是把趨勢、信號、風控這些你本該自己
做的事,變得更清晰、更可控。
不是終點的答案,但能幫你少走很多彎路。
我學到的事:
🔸 交易沒有聖杯,市場沒有祕密。
所有關鍵都擺在明面上:趨勢、支撐壓力、資金管理、執
行力。
AlphaPilot 幫我把這些基本功打實了。
🔸 預測未來,不如管理當下。
交易不是猜,是做。
判斷交給系統,情緒交給風控,執行交給 AlphaPilot。
🔸 讓利潤奔跑,讓虧損止步。
不再砍盈利、扛虧損。
該出手時就出手,是策略+執行雙到位的結果。
🔸 離市場遠一點,反而賺得多。
不再盯盤到精神內耗。
設好條件、等信號、減幹擾——這是 AlphaPilot 給我的
冷靜和自由。
🔸 高手都是耐得住“無聊”的人。
沒有熱血沸騰,只有日復一日的執行。
穩定靠的不是頻繁優化,而是信任系統。
🔸 交易是馬拉松。
風控優先,穩中求勝。留在場
AE-5.03%
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“手工交易越來越沒意思了,折騰半天還不如量化帳戶,
看來,還是‘躺平’適合我”
這是一位用戶最近的真實反饋😂
以前他每天盯盤、頻繁操作,做得很辛苦,但回頭一看:
收益一般,情緒還被市場反復揉搓
試了我們的AlphaPilot之後,他才意識到——
💹最聰明的努力,是把紀律交給系統,把情緒交給模型
這也是我們做 AlphaPilot 的初衷:
策略公開透明、邏輯清晰,回測結果一目了然
不用你盯盤,不用你衝動交易,只需要選好策略,剩下的
交給模型就好
不再靠“手感”交易
也許就是你開始變得穩定賺錢的第一步
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爲什麼說不要再迷信 MACD、RSI、BOLL 等“指標”?
因爲它們本質上只是對 OHLCV 的函數變換。
根據信息熵的 DPI 定律:
任何基於 X(比如 OHLCV)計算出的指標 Z(如 MACD)都不可能包含比 X 更多關於目標變量 Y (未來收益)的信息。
即:I(X;Y) ≥ I(Z;Y)
這意味着:
- 信息不會被創造,MACD 或 BOLL 所包含的關於未來市場走勢的信息量,絕對不會超過原始 OHLCV 數據所包含的信息量。
- 信息通常因爲壓縮而丟失,大多數指標的計算是有損壓縮,eg:無法從20日MA反推出過去20天的具體價格
所以從信息論角度講,OHLCV 包含了預測未來所需的最大信息量(單說量價不考慮其他維度)。直接使用OHLCV是理論最優解。
問題的本質是:如何提升信噪比。
金融數據一直是信噪比極高的數據。我們應該思索如何提高OHLCV數據的信噪比,而不是如何改造指標。
舉個例子,K線的價格序列是非平穩的(其統計特性如均值和方差隨時間變化),這違反了統計學/ML的基本假設。
那我們就可以放棄基於時間的K線,轉而使用Volume Bars,通過自己捏新Bar,來讓數據更加符合統計學假設。
MA-10.02%
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