大家好，今天来为大家分享wind资讯股票专家能做量化吗的一些知识点，和wind资讯股票专家官网的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！

本文目录

1. 有哪些学习基金股票的书籍或课程推荐？
2. 编程小白如何结合量化实例学习python量化建模？
3. 人工智能可以炒赢股票吗？
4. 机器人炒股大家觉得有用么

有哪些学习基金股票的书籍或课程推荐？

大家好，我是信口胡说乱弹琴！欢迎关注！多多交流！

怎么学习炒股知识，应该看些什么书？我觉得回答这个问题前，你应该先问问自己准备应用什么投资风格，是技术流派还是坚信价值投资？

技术流派的话，我个人推荐两本书：《日本蜡烛图技术》和《以交易为生》，这两本书我都读过，感觉对技术尤其是K线分析得很到位，一起重要指标确实有参考价值！

如果准备走价值投资路线，需要阅读的书籍也很多，当然，巴菲特给股东的信，巴菲特传记是必读的，因为巴菲特是现在价值投资的神一般存在人物！中国也有很多价值投资的拥趸，比如但斌，他的《时间的玫瑰》就非常值得推荐！

这里重点说说我刚刚看过的两本书：《巴菲特传》和《时间的玫瑰》。

《巴菲特传》很早就买了。前期读了一多半，就一直束之高阁。这次有空，就翻出来，拍了拍灰尘，从头开始，一字一句的阅读，并认真做好笔记。《时间的玫瑰》这本书是2019年底逛书店是看到的，首先被其比较诗意的名字打动，随手翻了一下貌似不错，就买下了。年期回老家时，随身带的唯一一本书就是这本《时间的玫瑰》。本来准备回老家一周左右的时间，没想到武汉疫情闹得这么厉害，我们走的第三天武汉封城，想回都回不来，就一直在老家待了将近两个月。这段时间真是阅读的黄金时期，但我身边就带了一本书，所以将这本《时间的玫瑰》翻来覆去读了好几遍，也认真做了笔记和摘抄——这应该是我读得遍数最多的一本书！

当然，还有《穷查理宝典》、《苏世民——我的经验与教训》等书籍也值得推荐。

其实，对价值投资者来说，需要广博的知识，开明的视野，大局意识等等，读书不一定一定局限于投资专业，人文、历史、经济、财务等书你都要读。查理，芒格就说过，他和巴菲特读过的书超出一般人的想象！他儿子称他为行走的书袋子。

以上是我的个人浅见，欢迎关注！多多交流！

编程小白如何结合量化实例学习python量化建模？

作为小白想要学习量化必须对量化有个整体的了解然后才能学习到最后才能自己建模。下面我就来详细介绍下:

一、什么是量化交易

量化交易，指的是利用数学模型，在金融市场中寻找稳定超额收益的投资手段。量化交易有着挖掘信息能力强，不易受主观情绪影响，下单及时、准确，风险控制严格等特点，能够获得稳健的收益。而其相对于传统主观投资，上手难度也比较大，门槛较高。入门量化交易，主要需要了解如下几方面的知识。

1.数学/统计学知识

既然说到用数学模型，那数学和统计学的知识是必不可少的。由于国内金融市场尚不完备，一些衍生品交易受到限制，所以相较国外市场，能用到的数学/统计学知识也要少一些。对于非理工背景的投资者，需要补充基础的高等数学，线性代数，概率论，统计学，最优化理论等等学科的知识，这些内容可以在高校教科书中找到。对于一些新兴的利用机器学习的交易策略，还需要了解一些数据挖掘的知识。但既然是入门，这部分自然不是必要的。

另外，计量经济学的应用尤其广泛。进行策略研究时经常要面对大量的时间序列、面板数据。虽然在实践过程中更加注重策略结果，只要能赚钱的策略就是好策略，但在严谨的计量理论的支持下，回归结果更准确，能更好的刻画数据背后的关系，故往往更容易得到与预期相近的结果。其中，时间序列回归与截面、面板回归的逻辑与假设均有较大区别，且广泛用于刻画及预测金融资产的收益，波动。计量经济学的书籍推荐伍德里奇的《计量经济学导论：现代观点》；时间序列推荐布鲁克斯的《金融计量经济学导论》。

2.编程能力

由于量化策略要处理大规模的数据，并采用复杂的数学算法，故需要利用程序来完成这一过程。大部分面向对象的编程语言，如Python，Java，R等都可以胜任这一工作。我在这里推荐Python，在业界比较主流，其特点主要是包括大量第三方开发的包，如处理数据的Numpy，Pandas，和金融包Talib，和各个平台及其他语言兼容性良好。其中Pandas是美国知名对冲基金AQR开发的数据处理包，非常适合用于金融数据。

Python的学习可以通过《利用Python进行数据分析》等书籍进行学习，也可以通过一些网上教程快速入门。在实际应用的过程中，应该多参考各个工具包的API文档。回测程序主要包括导入数据及初始化账户，每个交易时间点择时条件、调仓逻辑，及回测结果计算，绘制净值曲线等等。京东量化平台封装的回测环境简化了这一过程，能够方便的对策略进行测试。

3.金融基础知识量化交易，根本上是金融市场中的行为。虽然该岗位对数学、编程知识有要求，但脱离了其金融本质，就无法设计出优秀的策略。量化投资者需要了解各种金融资产的性质，以及影响其价格的因素。对于股票而言，公司的基本面及财务情况，其所处行业的形势能够从某种程度上反映在其股票价格中，因此投资者应对此有基本了解。这部分可以参考博迪，凯恩，马库斯的《投资学》，以及财务会计，报表相关书籍。此外，中国市场受到人为操控的因素影响较为显著，在实盘操作中，量化投资者在依赖量化策略进行投资决策的同时，一般也会加入一些主观判断，以更及时捕捉市场走势，获得更高的收益。因此，宏观经济，政策形势对金融市场的影响，也是投资者不能忽视的问题。每天看看华尔街见闻，长久以来可以培养金融直觉。

4.策略研究能力即是将以上内容综合运用，将投资思想程序化，开发成为有投资价值的策略的能力。起步时，应多参照已有的较为成熟的策略，进行完善复制。策略本身的逻辑可能三言两语就能概括，但在实际执行的过程中的细节不可忽略。众所周知，在回测中表现突出的策略在实盘中不一定有效，但在回测中效果都不好的策略，难以在实盘重有良好的表现。过度拟合，幸存者偏差和使用未来函数都是新手经常会出现的错误，避免这些错误，才能让回测结果更好的接近真实情况。

同时，在得到回测结果后，如何对收益进行归因分析，研究持仓股票，风险暴露，并对参数进行优化，也是量化投资者需要解决的问题。一些经典的投资策略包括多因子策略（Fama-French三因子模型），技术指标择时（MACD，布林带等），动量反转策略，事件驱动策略，统计套利策略等。其中很多策略源于外国学术论文，高质量学术期刊包括JournalofFinance，JournalofFinancialEconomics等等。同时有一些系统的教学书籍，包括BarraHandbook（多因子圣经），QuantitativeEquityPortfolioManagement（主要讲解投资组合管理），QuantitativeTradingStrategies（主要讲如何构造量化策略）。

5.在实践中学习策略回测终究是回测。基于过去行情设计的策略，一定能在过去的时间区间内有良好的表现。但同样的历史不一定会重演，随着市场趋势和微观结构的改变，策略在未来的时间可能不会按照预期的方向发展。实盘中还存在报表信息公布延迟，交易摩擦，下单对市场价格影响等问题。故一个交易策略，在经过严谨全面的回测检验后，要在实盘上检验其真正效果。

在接触量化交易初期，了解数学编程，模型搭建中的细节处理都是绕不开的问题。而如今各种技术手段都较为成熟，可供大家使用，一个成功的投资者与众不同的地方一定在于其设计策略的思想，和对市场的把握。设计交易策略应以背后的金融直觉为基础，是我一直坚信的理念。希望各位投资者能够在量化投资领域中找到自己独特的视角，成为下一个西蒙斯！

二、量化的学习

1、软件推荐：python常用的量化软件有python、matlab、java、C++。从开发难度而言python和matlab都比较容易，java和C++麻烦一些。从运行速度而言，C++、java要快于matlab和python。不过对于大部分人而言，尤其是初学者，开发占用的时间远大于运行时间。如果追求运行速度的话，先将策略开发出来，再用C重写也不迟。另外，从量化资源而言，python资源多于matlab，而且matlab是商业软件，python是免费的。因此我推荐大家用python。使用python的话，最好下载一个anaconda。这个软件将常用的库都集成好了，免去自己安装的烦恼。

2、数据源推荐：tushareTushare支持的数据很全面，相比wind个人版量化接口，tushare更友好。因此推荐tushare。

3、量化框架：推荐使用量化平台量化平台可以看成是一个已经搭建好的框架。用户只需添加一些自己的买卖条件，即可回测策略，免去了自己从无到有搭建基础框架的过程。另外根据策略类型的不同，也会用到一些其他工具。

1、数据库推荐：sqlite如果所做的策略需要存储很多数据，那么就需要一个数据库软件，配合使用。Python自带sqlite3库，可以在python中方便的操作sqlite数据库。

2、机器学习推荐:scikit-learnScikit-learn封装了很多常用的算法，直接用就可以了，避免了自己写算法。

3、网络信息采集推荐：Beautifulsoup等关于这方面可以参考“Python网络数据采集”这本书，

三、如何用python建立策略手把手教你使用量化平台完成简单的策略回测-Python篇今天来教大家使用量化平台中Python的部分，完成一个简单的策略回测。首先，回测界面是长这个样子的可以看到，左半边的大部分区域是编辑代码的地方，开发环境会自动识别Python语言的关键词。在代码区上面的设置标志里面可以个性化调节开发环境的视觉效果。

Python的回测代码主要包括init()函数，handle_data()函数，以及其他用户自定义内容。如果在每天开盘前要进行额外的处理或计算，可选择添加before_trade()函数。definit(context):#这里用来写策略开始时要做什么defbefore_trade(context):#非强制，在这里写每天开盘之前要做什么，不可下单defhandle_data(context,data_dict):#这里用来写每天开盘后要做什么，可以是计算，输出日志，或者下单其中，init()是初始化函数，可以设置基准，滑点，佣金等回测参数，也可以利用context自定义变量。

在Python及大部分其他编程语言中，在局部变量只在该变量定义的函数体有效，在其他函数体内是无效的。而context被定义为一个局部变量，可以把内容在不同函数代码之间传导。该函数在回测开始时运行一次。handle_data()是每个交易时间点（分钟/日）时自动运行一次的函数，可以在此函数内设置交易判断和下单，是策略核心逻辑所在。用户可以按照Python语言规则定义其他函数，包括运算/数据处理函数，也可以通过task()函数设置自定义函数的执行频率和执行时间。

人工智能可以炒赢股票吗？

“阿尔法狗（元）”在围棋界惊艳的表现震惊了世界。标志着人工智能向前迈出了一大步。

“阿尔法狗（元）”通过自学成才成为“最强大脑”。很多人都想到了把“阿尔法狗”应用在其它领域。如，证券市场。

不可否认，以“阿尔法狗”的记忆能力可以记住A股从1995年—2020年全部个股的分时图和K线图以及各技术指标。并根据人的教学能分析出股价走势的共同特性。

我们通过深入研究发现，其，所有技术指标走势背后折射出的是人性。那个K线是表象。

随着中国证券市场的逐步规范化，监管力度的不断加大。过去那种做庄操纵股价的时代一去不复返了。那留下的K线还有多大意义呢？！

我们大家都知道。股价的涨跌与消息面和基本面有很大的关系。这些信息是突发性的，是不能准确预知的。“阿尔法狗（元）”也是不可提前知道的。

从实战可以看出。很多股票都有过K线所谓的多头排列。可，突然有一天大幅杀跌。“天地板”也经常发生。也有公司业绩大幅下滑影响股价。这些因素参与进来，“阿尔法狗”也是无能为力。

综述，炒股是人心的博弈。是机构与机构之间斗心智。机构与散户之间斗心智。“阿尔法狗”只是个机器。没有情感！它只能做投资着的辅助工具。

机器人炒股大家觉得有用么

我个人炒股是一个稳健性投资者，从原先的一个超短想赚快钱的模式转变成做短中长线兼得投资者，可以说我的稳定盈利的股市方法中长线为主，时间换空间模式；当然我自己的炒股方法我也愿意大公无私的分享给所有人。

我是1998年时候开始入市的，由于运气的关系我是赚钱的，当时觉得股市赚钱非常容易，但是好景不长，没有一套自己的交易系统，外加上自己由于首胜的心理，在99年的时候，把之前盈利的全部吐了出去，然后连自己炒股本金在也亏损80%多，本金已经所剩无几了。

经历过1999年血的教训之后，我才知道A股市场原来是这么的无情；我不断的经过总结和反思，随后在后面几年不断的摸索，不断的总结，逐渐的建立了自己的交易系统，当然由于对于这方面的知识面接触的量少，交易系统也是非常稀薄的。这也是导致了我之后再次亏损的源头。

在一个不健全的交易系统下是非常容易浮动人心的，2007的时候股市迎来了难得的牛市，最高点一度达到了6000多点，在这样的一波行情中我利用中短线结合，使得自己的初始资金翻了三倍之余。当我还沉浸在这样的盈利面的时候，大盘开始大力打压，最后亏损出了一般的盈利之后我及时选择了清仓出局。这一次的吐盈利也让我明白了仓位控制的重要性。

自从2007年之后我坚信自己的炒股模式，也就是结合好市场的热点行情去布局，这样的热点政策行情其实无非就是追好热点，对于盘面也是需要去多多培养盘感。去年我就预计到了非洲猪瘟蔓延性的问题，所以在去年我就埋伏上了有关于猪瘟/猪肉这样的概念个股。如果对于某一个消息面的把控能够这样灵活，我们有什么理由不去盈利呢？但是这样操作的个股对于仓位上的控制要非常到位。甚至在必要的时候是需要使用波段操作。

这也就是涉及到了底仓和移动仓的区别。但是操作波段利用好辅助工具也是非常重要的。

我已经坚持这种炒股风格已经10年多了，在这10年时间里面是盈利概率非常高，最起码目前基本上我的所有资产都是炒股赚来的。所以这种风格已经成为我炒股稳定盈利的风格，我相信我会一直坚持这种风格到终老。

但话又说回来，我个人稳定性炒股风格，我已经分享了我自己身边的很多股民，但是分享给他们也没有用，因为每个人的炒股心态不同，还有操作风格不一样。虽然很多人跟随我一起大致时间买入股票，但是很多人是没有这个耐心，持股持不住的，只要等账户出现红色收益了，他们都是会找个高点卖掉了，等后期再来后悔。然后又买其他个股被套了，又来问我股票方面的事，这样的话我一般不会给任何建议，毕竟我也不想得罪谁，给的建议好就好，给的建议不好就被别人埋怨，这方面我也是经历过的，毕竟我炒股不是神，也是凭借经验在把握股票买卖而已，没有100%的准确率，总有失算的时候。

所以我个人稳定性炒股方法非常简单，只要你选定好有庄家的股票，而且这只股票有暴发潜力，虽然在黄金坑之后就开始买入，然后就是在主升浪爆出天量的那一天我会卖出股票，然后休息一段时间再度做下一次布局的准备，我不打没有准备的战役。

对于我的炒股方法我可以大公无私的分享给大家，我只能作为一个之路人，分享给大家之后，至于这边路怎么走，肯定是看每个投资者自己的把握度了，我是不可能去跟踪任何一个人的操作进度，所以只有真正适合这种风格的才能学习到这种风格的精华。

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