买卖股票能交给机器吗

肯定可以被盗，如果有人想陷害你，它可以买卖股票，如果他买入跌停的股票，那么您的损失就大了，最好安装正版杀毒软件。不定期修改密码，股票账户盗号现在报道比减少。软键盘也不是很可靠。不过比直接输入好。人工智能可以用来炒股吗股票自动交易程序为投资者带来了一系列显著优势:自动执行决策，减少下单犹豫，克服人性弱点，提高执行力，有效斩断亏损，让利润持续增长。通过智能化的程序，自动监控市场，降低盯盘时间，节约时间成本，提升工作效率，就像拥有一个高效的机器秘书在背后操盘。精准捕捉买卖点，利用先进的算法瞬间锁定最佳时机，享受先人一步的交易快感。智能化T+0功能跟踪趋势变化，优化买卖策略，确保在低位买入，高位卖出，实现买卖点的完美匹配。预警指标选股功能，借助强大的行情分析，自动执行指标选择，实现智能化交易。深入理解机构的数学模型，无论是短线、中线还是长线，都能帮助投资者提高盈利幅度。无人值守自动交易，解决忙碌生活中的交易难题，即使在外也能通过短信实时掌握交易状态，无需担心错过任何交易机会。多账户同时管理，满足中大户的复杂操盘需求，一机多开，轻松应对多任务监控。阶梯止盈策略，自动调整止盈点，帮助锁定利润，避免在股价上涨过程中坐失良机。地址：北京市东城区永定门外大街琉璃井路38号永定门写字楼322室（永定门饭店后面、欣燕都酒店对面），乘坐2、7、17、40、69、71、504、626、707、729、821、943、943区、997、快速公交1线至沙子口站下车即可到达。作为中国首款全智能股票区间差价交易系统，它基于《北京财经频道介绍区间交易法》进行创新，经过3年研究和专家合作，成功优化了传统模型的不足。实盘验证表明，即使在市场波动较大的情况下也能稳健盈利。结合美国第一代程序化交易的核心理念，《指标交集共振交易法》，通过机智预警自动交易功能，提高交易成功率，实现指标交易的共振效应，实现无人值守的自动化操作。股市中的机器打打单是什么意思说的神乎其神，人工智能能用来炒股吗？人工智能在围棋、象棋、德扑等领域都已经取得了碾压式胜利，这已经是一个不争的事实。事实上AlphaGo这样的AI已经可以用于任何需要理解复杂模式、进行长期计划、并制定决策的领域。人们不禁想问，还有什么是人工智能不能克服的吗？譬如说，变幻莫测的A股？对于这个问题，持各种观点的都不乏其人。探讨它实可以分为两个部分：1 股市可以预测吗？ 2、 假如可以预测，用机器学习的方法去预测可以吗？先回答第一个问题：股市的涨跌可以预测吗？如果将股市的价格变化看做一个随时间变化的序列，Price = Market (t), 我们往往会发现，不管是尝试用N个模型(线性，非线性, 概率)来进行逼近，即使是建立了符合股价变化的这样的模型，并且在有足够多的训练数据的情况下模拟出了股价，但是这些模型最多只能在特定的区间能做一些并不十分精准的预测。首先是ReinforcementLearning, 这个算法基于马尔可夫性，从一个状态预测下一个状态，但是股价的涨跌具有强烈的马尔可夫性吗也就是上一时刻的股价与下一个时刻的股价间有必然的联系吗应该是不太大。这种基于N阶马尔可夫性的系统对于股价的分析很不利。而且假如只使用股价的历史数据进行模型的训练的话，准确度可以说几乎为0。事实上影响股价的因素不仅仅是历史股价，还有更多的因素，公司的近况，股民对股票的态度，政策的影响等等。所以许多人从这方面进行入手，用人工智能提供的快速计算能力，使用合适的模型，来量化这些因素，例如, (政策X出台, 可能会对股价造成变化y元)。当你的模型将所有的因素全都考虑进来, 那么股价的预测就唾手可得了。股价 = f(政策因素, 公司情况，市场因素, 历史股价，上一年历史股价, 某个股民自杀的影响)然而这些因素到底有多少 它们之间会如何影响，这才是问题的关键。在某些稳定的情况下，我们是可以做大概的预测的，但是有很多时候会不准确，这是因为，你的模型很难把所有的 因素都考虑进来。而且因素与因素间还会产生互相影响的情况下。股价的模型将会变得极其复杂。如下图：一个因素与一个因素之间的互相影响是很可能被预测出来的，但是假如它们之间产生了相互的影响，这时候整个系统就变得几乎不可预测了。一个因素发生变化，会造成好几个因素的变化，最后这几个因素又会反作用回来使上一个因素直接或间接的发生变化，股价变化一下子就变得难以捉摸起来。一些微小的因素也可以通过这种系统无限的放大，最后给股市造成巨大的影响。那么是不是预测股价是就是不可能的呢？事实上人工智能远比我们想象的更强大。例如非常繁复的Bayesian reasoning，包括deep learning/deepreinforcement learning，它们都能表示复杂的hidden variables之间的关系。现在国内外也已经有许多公司在探索将人工智能应用于股市的可能性了。但是这里所说的将人工智能技术应用于股市，大部分不是说让人工智能代替人去做决策，而是利用人工智能在数据处理和不受主观喜好影响上的优势，在投资决策中扮演一个“AI专家顾问系统”的角色，去辅助人类做出更明智的决策。股市分析包括基本面分析与技术分析两大块，而人工智能技术在这两方面都能发挥作用：1基本面分析简言之，就是读取各类财经资讯。面对网上海量又纷繁复杂的信息，只依靠人脑已经无法解决问题了。我们知道数据挖掘的三个V，（Volume数据大）,（Velocity更新快）,（Variety多样），在处理这样的海量数据时，计算机相比人脑具有不可比拟的优势。而深度学习在自然语言处理领域的应用，可以做到在海量的信息中做出自动摘要，提取出精华信息以帮助人类进行决策。另外，股票价格在很大程度上是由买卖双方的力量对比决定的，是由每个股民对某支股票的情绪而决定的。如果大家都很看好一支股票，那么它就很可能会涨；反之会跌。还有一些特定事件会很明显地影响到股票价格，例如今年美国40年来首次开放原油出口后，国内能源版块不出意料下跌了。这也是为什么这么多股民会刷新闻，看动态来保持敏锐的嗅觉。可以看出，在预测股票这件事上，最重要的是信息，或者说是数据，从中挖掘股民的情绪。而情绪识别已经是人工智能所擅长的技术了。国外已经有很多这方面的研究，也有DataMinr这样的公司专注从社交媒体中提取有价值的金融信号。如下图，美联社官推被黑（谣言奥巴马被袭击受伤），很快股市出现了大幅度下滑-上升（看13点左右）。虽然这个事件较为特殊，但是设想如果能够在第一时间得到类似消息，实际上就掌握了预测股市的主动权。可以大胆想象，如果将情感分析与机器学习相结合，抓来海量的数据，去做情感分析，大概找出民众对于对某些股票持乐观还是悲观的情绪，那么至少可以将这一因素纳入模型学习范围中。现存的很多论文都是在情感分析上找寻很多办法去提高准确率。其他一些更简单的做法还有：（1）Google Trend。这个是很简单的办法：谷歌提供的搜索量数据，利用搜索量的变化来预测。（2）利用Twitter Volume(相关Twitter的发帖数量）2 技术分析传统技术分析中的K线分析，什么“大阳星”、“小阴星”、“旭日东升”、“穿头破脚”，其实就是人脑的模式识别。受人脑信息处理能力的限制，这些识别出来的模式有以下缺点：（1）只是单条K线的、只是基于一个模糊的形状，似是而非的、没有确切的数字标准的；（2）基于有限的历史信息的。 而好的深度学习策略，可以突破人脑的限制，比如突破单一K线的限制，从更多的财经信号（其他股票、黄金、外汇等）中寻找规律；或是从一个更长时间段的历史信息中识别出规律。总之，人工智能将提升我们处理信息的深度、广度。使用基于人工智能技术的“智能投顾”的人，将比不运用或是还在利用“人脑”进行基本面分析与技术分析的人占信息优势，从而也就更可能在股市中盈利。人工智能在证券投资领域的兴起始于2007年。彼时，第一个纯人工智能的投资基金在美国纽约诞生，此后人工智能在证券投研领域的发展步入快车道; 事实上，在证券投资领域，人工智能早已经不是什么新鲜事，量化对冲基金经理遍布于北京金融街、上海陆家嘴。一般来说，公募基金或大型私募的量化投资部由两部分组成，一部分是投研团队，另一部分是IT团队，投研团队提出需求，IT团队做出算法交易的模块，解决基金经理们的需求。“正常情况下，我每天的工作流程是早上起床后看一下(机器)生成的股票清单，再看看组合管理系统里每个策略配了多少权重，这些策略加起来的仓位又是多少，然后根据机器所给出的信号(卖出或买入)的各类数据(包括融资融券、投资者入场情况等)，判断机器给出的信号有没有明显的错误。”一位量化对冲经理说，如果当天需要交易，他就会生成交易指令，再下单到交易系统，交易系统就会开始自动运作。在传统的投研中，基金经理及研究员们对财务、交易、市场等数据进行建模，分析其显著特征，利用回归分析等传统机器学习算法作出交易策略，到了人工智能阶段，这些工作便交给了计算机。目前，一些私募基金已开始将量化对冲的三个子领域融入日常交易策略中，尝试获取收益，它们包括机器学习、自然语言处理与知识图谱。例如，作为全球最大的对冲基金，桥水联合(Bridgewater Asspcoates)使用的是一种基于历史数据与统计概率的交易算法，让系统能够自主学习市场变化并适应新的信息。AlphaGo大胜李世石柯洁，引发全世界关注。投射到投研领域，则是以人工智能量化选股和人类基金经理之间的对决。已经证明的是，人工智能选股在规避市场波动下的非理性选择、回避非系统性风险、获取确定性收益方面等更胜一筹，波动率、最大回撤等指标也更低，表现更稳定。然而，机器虽然动作比人快，但思维还是没人快。比如面对某个新出台的政策、市场热点，基金经理可以立即以此为主线采取行动。但是机器没那么快。这是人的优势。再譬如，机器一次只能做到一个阶段做一个策略，比如供给侧改革，只能想到煤炭、钢铁、有色金属里的股票，但是对基金经理，他就还能同时做价值投资或动量反转等策略。整体来说，将整个股票投资决策过程全部交给机器，目前来说还属于少部分金融巨头企业才能做到的事情。美国硅谷“感知力”技术公司让人工智能程序全程负责股票交易，与其他一些运用人工智能的投资公司不同，该公司交易部门只有两名员工负责监控机器，以确保出现不可控情形时可通过关机终止交易。据报道，“感知力”公司的人工智能投资系统可以通过经验学习实现“自主进化”。公司在全球拥有数千台同时运行的机器，其独特算法创造了数万亿被称为“基因”的虚拟交易者。系统利用历史数据模拟交易，目前可在几分钟内模拟1800天的交易量，经过测试，不好的“基因”被剔除，好的“基因”被保留。通过考验的好“基因”被用于真正的交易。公司员工只需设定好时间、回报率、风险指数等交易指标，剩下的一切都交由机器负责。公司首席投资官杰夫·霍尔曼透露，目前机器在没有人为干预情况下掌握着大量股票，每天完成数以百计的交易，持仓期限为数日到几周。公司说机器的表现已超越他们设定的内部指标，但没有透露指标的具体内容。随着人工智能技术的持续进步，人工智能投资成为被学术界和资本看好的领域。英国布里斯托尔大学教授克里斯蒂亚尼尼说，股票投资是十大最有可能被人工智能改变的行业之一。另一方面，也不是所有的投资商都信任机器，英国对冲基金曼氏金融首席科学家莱德福警告说，不应过度信任人工智能投资，该领域还远没有成熟。虽然有各种各样具有迷惑性的承诺，很多投资人的钱却有去无回。如何用股票交易机器人每月赚3500美元？用软件实现全自动买卖的意思，比如我设置5元买进6元卖出，当价格到5元就会自动寻找盘口上卖单低于5元的吃进，当价格高于6元就会自动寻找盘口上高于6元的买单卖出，这种股票特征就是在一个设置价格区间中不停高抛低吸来降低成本，这种只能在大盘稳步上升的情况下可以用自动买卖，操作拉升或者打压洗盘之类的还是要靠手动。以上讲的都是机构，散户别想了，软件你都用不起，用了也是加快送钱速度。编者按：独立开发者SebastianDobrincu建了一个神经网络用于高频的股票交易作为业余项目，现在这个机器人每个月能为他赚3500美元。我们一起来看看他是怎么开发这个神经网络并把它做大的。不过不要指望从中找到什么技术实现细节，主要是看看他作为独立黑客是如何做项目的。背景和项目介绍我叫SebastianDobrincu，是一名软件工程师，目前的工作是一名自由职业者。我还是一名热心的产品制造者，热爱开发业余的、疯狂的商业项目。我的职业背景可以用机器学习、移动开发、设计等来概括。一开始我做StockTradingBot（股票交易机器人）只是作为自个人的研究项目。目的是想试试看现代的机器学习方案能不能亿极高的频率用于对当今的股票市场进行预测以及自动化买卖。结果表明，它在5个月内每个月大概就为我赚了3500美元，而维护成本只有不到90美元/月。目前我自己是主要用户。我打算继续开发这个机器人，目标是尽可能扩充它的规模。你是怎么想到要开发股票机器人的？冒出这个想法实际上相当偶然。有一次我准备飞去旧金山之前决定先下载一些播客来看看。我觉得要试一些新东西，于是就从金融栏目里面选了最热门的一些内容。在一万英尺的天上，我点击了播放让让自己放松下来。主持这次谈到的是流动性的话题，流动性被分为了3个尺度：价格、规模以及时间。姐帮你上当流动性充裕时，投资者就可以成功地以当前的价格在短时间内做出更大的定单交易。当他们开始争论高频交易能否通过提供流动性来改善市场时，我打开了手机的笔记本应用，开始奋笔疾书其中一些主要想法。在这个项目之前，我对金融的了解是相当有限的。我对基础交易的了解很透彻，但除此以外就不甚了了。我希望改变这一点，但我也记得有人说过99%的金融书都是废话。Sebastian渴望坐下来学习舒适区以外的新东西是极其有益的。我相信，我们已经达到了AI领域的巅峰。我们现在既有强大的机器也有足够的数据用于AI处理。想到这一点，我内心的那位工程师对于利用当今的先进技术来涉足这一市场感到兴奋不已。此外，我对于做一些迷人的项目也非常上瘾，这个也不例外。你开发这个机器人用了多长的时间，采用了哪些技术？我最初的目标是做一个仅聚焦于比特币（主要是因为比特币方面的API很多）的高频交易（HFT）机器人。其巨大优势在于在这里没有跟大型交易机构打交道会遇到的障碍。那是因为在股票交易时，每一毫秒都有可能导致交易出错比如你的机器人会成为另一个更快的机器人引诱报价的受害者（想想看水拥有更快的服务器和机器人？）。但是在加密货币中，这些小的时间增量未必就那么重要。尽管我认为目前是比特币市场的黄金时代（因为它还不完美），但我很快（也许太快了？）放弃了这个想法，因为没办法找到足够稳定的基于FIX的API。这里面的技术细节我就不想说太多了因为你会烦的，总之这个交易API基本上是基于REST的，对于我的目标来说表现还不够快。此外出于专利保密的原因我不会公开讨论过多技术的实现细节。尽管我收到了很多项目的开源请求，我认为公开这一模型或者预测方法的深度细节不会损害这一解决方案相对于其他现有机器人的优势。然而，对于任何想要了解更多细节的人来说，我更愿意在私下跟你们展开讨论。长话短说，我最终还是选择了股票市场，但并不是进入真正意义上的高频交易市场。我的机器人会守住一个点位，市场从数秒到数分钟不等（有时候甚至是数小时），所以它更像是一个自动化的交易商而不是高频交易商。其背后的原因是，作为个体操盘手你是很难跟大型交易商竞争的，因为你缺乏非常强大的硬件、先进的受训练软件等有利条件，服务器放置的位置也没有对方好。离股市越近，你收到信息就越快。那些大型交易商往往要花好几百万美元就为了让自己的服务器离交易所近几英里。交易的话我推荐Kite，主要是因为他们稳定的ConnectAPI以及低带宽。他们的限制是每秒钟3个请求，对于我的新策略来说这个已经足够了。拿到可靠的历史金融数据并不便宜，鉴于有那么多人跑到提供商那里去下载数据，所以他们限制提供信息没有什么好指责的。Intrinio是一个很好的实时股票报价提供商，而且价格也非常便宜。然而，能拿到更深入的数据永远都会获得更好的结果。第一个原型我大概用了不到一个月的时间。我一般是利用晚上的时间，然后在白天作为自由职业者的工作间歇再写写。这个时候机器人还不是很聪明。后来我又多花了2周的时间来提供数据给它，直到错误率达到令我满意的程度，然后又用了2周的时间来进行测试，最后才投入生产。所以目前这个版本的技术实现前后总共用了4个月的时间，一路上都在不断改进。你的未来目标是什么，你打算如何实现这些目标？自从我公开发布了这款机器人之后，我已经收到了交易公司的10多份报价。目前这套系统让我取得了相对于其他交易商的优势。如果我把它卖掉的话，我也就失去了对其他交易商的优势了。尽管我不排除将来出售它的可能性，但目前我的打算是专心改进产品并对其进行扩充。