Alin量化投资
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长期赚钱的人追求“低难度交易”
长期亏钱的人追求“高难度交易”
简单的东西更容易执行
也更容易重复
一个好的系统
要能一眼看懂、量化清晰、无脑执行
不是靠预测行情赚钱
是靠纪律和稳定赚钱
高手不是会做多复杂的事
而是把简单的事做到极致
真正的难点是——
你能不能忍住不加戏,重复做下去
交易是个“舍得”的过程:
舍预测,得执行
舍抄底,得顺势
舍小波动,得大趋势
舍无序机会,得高胜率机会
越简单,越有效
越清晰,越稳定
愿你在交易的路上越来越轻松,越来越精准
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量价分析 + 孙子兵法 + 《战争论》 = 真正的乘数效应
所谓量化,并不是神话,它只是工具
策略是核心,量化是手段,编程是载体
我们当然要不断提升认知,拥抱复杂
用 AI 和机器学习等新技术武装自己
但别忘了——
走进复杂,是为了最终回归简单。大道至简,才是终点
交易这条路,注定孤独、枯燥、充满试错
考验人性,也磨炼心性
但换个角度看
这不就是一种在世俗世界里修行的乐趣吗?
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招聘一名量化工程师
题目1:
这是我们的量化模型,请你说出这个模型中存在的几个问题。
题目2:
根据open/high/low/close/volume/quote_volume/taker_buy/Spread/fundingRate,构建动量/反转,波动,订单流不平衡,流动性/成本,费率梯度方向的因子,你会如何构建。
感兴趣的同学欢迎直接DM我
TAKER11.44%
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DexterHvip:
骗答案的来了😃
美团的产品经理是不是有点毛病?
既然是机器人,那“已读”的意义在哪?
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最近有位用户跟我们分享:
“赚钱这件事,已经外包给 AlphaPilot 了”
用 AlphaPilot 之后,系统出信号就直接执行
买点明确,卖点清晰,还有回测数据支撑
不用天天盯盘,剩下的时间全拿去跑步、读书、生活
所以,好的交易工具,应该是服务人,而不是绑架人
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主观交易靠情绪,
量化交易靠逻辑。
人会犹豫,系统不会。
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关于未来人类可以干什么
GPT5给出的回答,翻译一下:
1. AI结果承包商:背锅
2. 边缘集成与合规模块师:跑腿
3. 偏好架构师与社区变现者:陪聊
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现状:咬牙坚持,期待未来的“爆发”
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AI模型在姨太诱高之前发出了一个长信号。
ETH0.1%
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曾以为交易是暴富的捷径,后来才明白,它更像一场与自
我的漫长博弈。
没有永恒的胜者,只有不断进化的修行者。
这些年,市场教会我的,不只是技术,更多是对人性、风
险和纪律的深刻理解。
从盲目跟风到建立体系,
从情绪化操作到机械执行,
每一步都伴随着痛苦与成长。
我想分享的不是“必胜秘籍”,而是一位孤独交易者的真实感悟👇
“市场从不惩罚错误,但会反复教训你,直到你学会为止。”
🧭 AlphaPilot 是什么?
它不是水晶球,而是把趋势、信号、风控这些你本该自己
做的事,变得更清晰、更可控。
不是终点的答案,但能帮你少走很多弯路。
我学到的事:
🔸 交易没有圣杯,市场没有秘密。
所有关键都摆在明面上:趋势、支撑压力、资金管理、执
行力。
AlphaPilot 帮我把这些基本功打实了。
🔸 预测未来,不如管理当下。
交易不是猜,是做。
判断交给系统,情绪交给风控,执行交给 AlphaPilot。
🔸 让利润奔跑,让亏损止步。
不再砍盈利、扛亏损。
该出手时就出手,是策略+执行双到位的结果。
🔸 离市场远一点,反而赚得多。
不再盯盘到精神内耗。
设好条件、等信号、减干扰——这是 AlphaPilot 给我的
冷静和自由。
🔸 高手都是耐得住“无聊”的人。
没有热血沸腾,只有日复一日的执行。
稳定靠的不是频繁优化,而是信任系统。
🔸 交易是马拉松。
风控优先,稳中求胜。留在场
AE-5.03%
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“手工交易越来越没意思了,折腾半天还不如量化账户,
看来,还是‘躺平’适合我”
这是一位用户最近的真实反馈😂
以前他每天盯盘、频繁操作,做得很辛苦,但回头一看:
收益一般,情绪还被市场反复揉搓
试了我们的AlphaPilot之后,他才意识到——
💹最聪明的努力,是把纪律交给系统,把情绪交给模型
这也是我们做 AlphaPilot 的初衷:
策略公开透明、逻辑清晰,回测结果一目了然
不用你盯盘,不用你冲动交易,只需要选好策略,剩下的
交给模型就好
不再靠“手感”交易
也许就是你开始变得稳定赚钱的第一步
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为什么说不要再迷信 MACD、RSI、BOLL 等“指标”?
因为它们本质上只是对 OHLCV 的函数变换。
根据信息熵的 DPI 定律:
任何基于 X(比如 OHLCV)计算出的指标 Z(如 MACD)都不可能包含比 X 更多关于目标变量 Y (未来收益)的信息。
即:I(X;Y) ≥ I(Z;Y)
这意味着:
- 信息不会被创造,MACD 或 BOLL 所包含的关于未来市场走势的信息量,绝对不会超过原始 OHLCV 数据所包含的信息量。
- 信息通常因为压缩而丢失,大多数指标的计算是有损压缩,eg:无法从20日MA反推出过去20天的具体价格
所以从信息论角度讲,OHLCV 包含了预测未来所需的最大信息量(单说量价不考虑其他维度)。直接使用OHLCV是理论最优解。
问题的本质是:如何提升信噪比。
金融数据一直是信噪比极高的数据。我们应该思索如何提高OHLCV数据的信噪比,而不是如何改造指标。
举个例子,K线的价格序列是非平稳的(其统计特性如均值和方差随时间变化),这违反了统计学/ML的基本假设。
那我们就可以放弃基于时间的K线,转而使用Volume Bars,通过自己捏新Bar,来让数据更加符合统计学假设。
MA-10.02%
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