LOADING...
LOADING...
LOADING...
当前位置: 玩币族首页 > 行情分析 > 星轨ABVSTAR金小雅:AI量化交易,盘点你不可不知的行业信息!

星轨ABVSTAR金小雅:AI量化交易,盘点你不可不知的行业信息!

2020-07-22 金小雅比特币女王 来源:火星财经
AI量化交易,盘点你不可不知的行业信息!

量化交易是不是很高大上?

量化交易,听起来很高大上,其实就是众多投资方法中的一种。要理解什么是量化交易,首先我们来说说什么叫“量化”。

我们来想象一种场景:
假如有人做了两道菜,让大家去评价这两道菜,哪道菜对我们来说更有营养。通常,大家可能会通过“看”两道菜里的食材种类和数量或者基于知识经验,来作出评价。而如果我们通过数学模型统计工具,对两道菜里的成分进行数据分析和计算,来得出结论,这就叫做「量化」。同样的,我们利用计算机技术,通过建模分析、优化参数等手段,从历史金融数据中挖掘出影响投资的指标,使用程序进行自动交易来获得“超额”的收益,这种投资方法就叫做量化交易。通过量化交易,投资者极大地减少因为主观地“经验性”判断和“情绪化”地冲动作出非理性地投资决策;同时因为计算机出色的计算能力,投资者也能更快地找到投资的“规律”。

然而,在量化交易中,我们做不好的,人工智能却能替我们做好。利用 AI技术,我们可以处理传统意义上无法量化的数据,通过使用不同的算法,计算机可以选择并执行不同的投资策略。

AI量化交易的就业前景

目前,国内各大券商的量化岗位,在招聘时均会明确要求应聘者有计算机或人工智能等相关领域背景。从薪资来看,国内量化分析师的平均工资为17260元/月,应届生的工资也达到了10K左右,平均工作经验在3年以上的工资水平可达到20K以上。不过纸面上的工资对他们来说可能只是零花钱,在机构效益好的年份,年终奖甚至能达到工资的好几十倍。

从学历来看,量化分析师的岗位以本科学历为主,硕士为辅,充分说明了量化在业界的发展比学术界领先,在这种黄金时期,入门AI量化时不可待。

量化交易一定是未来的趋势。在区块链技术中,量化交易也得到了很好的应用。区块链技术由于其“去中心化”和安全性、信任机制被越来越多的人推崇,作为区块链技术中的数字货币市场,也由于比特币刮来的暴富飓风,众多投资者蜂拥而至,作为币圈人士的专业打开方式,人工智能炒币机器人的强大,引起了投资者强大的兴趣。如果对信息掌握不深,就会决策不当,造成亏损,还有在种类众多的币种中为你推荐主流货币,然后根据投资者的意愿提供不同的托管模式,贴身打造不同的投资策略,一键直达交易所,一键启动或停止交易。除此之外更有半自动智能AI系统提醒模式,以及全自动托管自动捕捉交易机会,自动炒币-自动结算模式任你选择,简直是投资者的贴心管家。

但是目前市场经验尚浅。还有一些是借着热点匆匆上线的炒币机器人,仅仅是为了圈钱,不顾消费者利益,这种炒币机器人的囗号极其不实,已经有不少用户因此受到损失,并且对炒币机器人退避三舍,但也侧面证明,人们已经意识到炒币机器入是可以为用户带来利益并能最大减少用户的亏损的。一款好的炒币机器人,一套好的智能AI系统是应该具备专业数据分析和程序的同时,更显人性化的。市场打造的智能AI炒币机器人。区块链之所以重要,是它以数据和计算的形式有可能对人类数百年来的生产关系和货币。

星轨AI量化交易系统拥有遍布全球的高速运算节点,全天候不间断为用户提供全方位的行情监控与分析。作为一套人工智能交易系统,并不局限于固定的交易模式,通过分析历史数据自动预测未来趋势,经过多次升级学习,构建了一套稳定的辅助决策专家系统。

星轨AI量化交易系统拥有资产托管与API托管两种方式提供给用户选择。资产托管方式是将用户数字资产,存放于用户账户下的区区块链钱包地址,集中执行交易指令,进行交易,用户可以随时终止智能交易,提取数字资产。往年的年化收益率约为60-120%。

API托管方式是针对专业用户,用户的数字资产存放于火币等主流交易所,通过申请交易授权,即可完成交易所资产与星轨AI量化交易系统的对接。在交易指令和数字资产完全分离的情况下,进行交易。

星轨AI量化交易系统是传统手动人工交易的核心针对大数据的实时监控,根据不同行情迅速计算对应策略和算法,从根本上杜绝了追涨杀跌低抛高吸的现象,动态追踪盈亏比例,迅速的改变仓位布局在风险可控的前提下,实现交易利益的最大化。

关于更多星轨AI量化交易系统的问题或者商务合作加:13928888105

本文来源:金小雅比特币女王
原文标题:星轨ABVSTAR金小雅:AI量化交易,盘点你不可不知的行业信息!

—-

编译者/作者:金小雅比特币女王

玩币族申明:玩币族作为开放的资讯翻译/分享平台,所提供的所有资讯仅代表作者个人观点,与玩币族平台立场无关,且不构成任何投资理财建议。文章版权归原作者所有。

LOADING...
LOADING...