什么是高频量化交易为什么他们是最赚钱行当他们策略是什么

首先，真正做高频量化交易（或叫自动化交易）的，确实是站在鄙视链的顶端。

只不过很多也自称是搞高频量化，其实都是逗B，盯着所谓的一分钟K线跟一分钟macd，自己做了一个自动交易的程序，然后跟别人说“我是做quant的“，是的，用英文来说；也有一些是通过python来构建AI，去自动搜集 历史 特征来做出预判，选取高概率方向，这种相对于前者更高级些。——但这两种大多数都是亏货，偶尔会有一些成功的。这些都只是自称自己是量化交易，并不是真正顶端的那些人。

（而现在市场上主流的教材，主要是围绕以上两种，所以真就能赚钱的方法不告诉你，告诉你的都是不赚钱的）

那真正站在鄙视链顶端的高频量化交易，是怎么赚钱呢？

——他们赚的是无风险的利润，用的方法其实并不复杂，就是高频套利，每一单的利润很少，但是凭着量多，来获取巨大利润。他们拼的是网速与算法。

高频套利有很多种，我下面简单介绍几种。

1、一种是外汇套利，假如现在美元对日元升值，但如果现在日元对欧元没变化，欧元对美元没变化，那么就可以用美元换日元，然后用日元换欧元，最后用欧元换回美元，这样一轮 *** 作下来口袋里的美元会比一开始多了，这是无风险利润。如果手里没美元怎么办？可以在外汇期货市场上同时做空美元对日元，做空日元对欧元，做多欧元对美元，你可以等交割，亦可以在这几个市场产生利润的时候平仓。

正是这么做的人多了，最终推动三方汇率去到一个新的均衡点，整个国际汇率市场随之变动，最终使得套利空间压缩到极致——而高频量化拼的就是速度，在市场还没完全传导以前，比其他参与者更早的进行这样的 *** 作。

2、另一种是利率市场，例如现在美联储宣布加息，这样带来的一种结果是美元区银行间同业拆借市场的利率提高，如果现在美元对欧元汇率没变，欧元区银行间同业拆借利率没变，如果你是跨境银行，或是跟境外银行有利率互换合作，那可以先从欧元区借入欧元，拿着欧元去外汇市场兑换美元，再拿着美元去美元区银行间同业拆借市场借出美元，赚取利率差。而如果你最终的目的是想让自己口袋里的欧元增加，那么这么做的同时可以在外汇期货市场上做一个约定汇率的远期交易合约，然后等交割。（如果期货市场上美元对欧元的汇率跟现货市场上差别不大）

除此之外，如果美联储加息主要是通过“缩表”，也就是通过售出自有债券的方式，那么最终的结果是美元区债券价格下跌，债券价格下跌也就意味着收益率提高，如果欧元区的债券价格没变，美元对欧元的汇率不变，那么可以卖出欧元债券，用换来的欧元去外汇市场换美元，拿着美元买入美元债券，同时再在外汇期货市场上签订一个美元兑欧元与现货市场汇率接近的汇率等交割，也就是约定一个固定的汇率在日后用美元换回欧元。这样一来，最终你可以拿着美元债券等到期后获得较多美元，然后拿着这美元等你的汇率期货合约到期后交割换回欧元，最终到手的欧元比一开始要多。

当然，如果你一开始手头没有欧元债券，你可以在债券期货市场上做空欧元债券，做多美元债券，同时做多美元兑欧元汇率，你可以等交割，或是在这几个市场上产生利润的时候平仓。

而这么做的人多了，就会推动美元对欧元汇率的上涨，亦或是推动欧元区银行间同业拆借利率提高，或者使得美元债券价格提升，欧元债券价格降低，最终使得套利空间压缩到极致。

3、商品期货上的高频套利。

这个比上面两种更简单，我在别的文章也介绍过。

一种是现货市场与期货市场的套利，很简单，某个品种现货价格是这么多，期货价格却远高于现货价格，那可以在现货市场买入的同时，在期货市场上做空，然后等交割。

这么做的人多了，必然会压低期货市场的价格，使得套利空间压缩到极致。

所以一般情况下都是期货价格低于现货价格。

同样道理，如果期货价格远月高于近月，你可以用有做多交割权限的账户去在近月做多，同时用有做空交割权限的账户去远月做空，然后等交割，以近月较低的价格买入交割，然后等到远月交割的时候以较高价格卖出交割，赚取差价。当然，你亦可以不用等交割，在两个合约产生利润的时候平仓。

所以一般情况下，期货价格都是远月低于近月的。

当然，以上是还没考虑到仓储费、物流运费等因素，加入这些会更复杂。

以上这些方法只是冰山一角，这市场上还有很多玩法，都是课本上不会告诉你的。

例如商品市场与外汇市场之间的套利，原油现货与期货市场在国际上有几个，分别是不同的结算币种，如果其中一个市场原油价格发生变动，而另一个市场没有同步，同时汇率也还没变动，你可以做什么你懂的，结合上面自己去想。

除此之外还有黄金、白银、有色金属，甚至是农产品都可以这么 *** 作。

以上这种高频量化套利交易，其实就是最古老的方式，也是站在金字塔顶端的。过去是靠着一群会计师精算师一边用肩膀夹着电话，一边手指飞快的按着计算机，现在拼的就是优化的自动化算法与网速。

可以这么说，因为这帮人的存在，使得套利空间压缩到极致，我们普通散户根本抢不到一口汤。

一 什么是程序化交易

程序化交易：用计算机软件代替人工进行交易的部分过程或者全部过程。

程序化交易可以分为

全自动：人为不干涉。所有信号均由计算机去执行。

半自动：计算机执行部分指令，比如只是用程序去开仓。平仓人工来执行。还有就是人工下单。然后计算机去执行出场程序。还有就是会人工判断行情是否单边与横盘，然后选择性的去加载程序。

二 程序化的优点与缺点

优点：

1 最大的优点就是可以克服主观交易中的心理问题：焦虑，犹豫，紧张，恐惧。兴奋等等各种心理因素。

2 可以同时很多个品种。且可以实时扑捉到交易机会第一时间进场。比人工观察要快很多很多。提高效率。把资金分散到几十个策略和品种上去的时候，极大的分散的投资风险。

3 主观交易策略使用的条件太复杂的情况下会影响交易的实时和客观。特别是日内交易，条件越多，每次下单的时候会影响速度，还会经常出现犹豫的情形。但是程序化就可以避免这些。再多的再复杂的条件也能很快的去执行。这个是人无与伦比的。

4 一个策略的盈利与否，如果用主观去判断会需要很长时间实盘去检验。特别是中长线策略。需要以年为单位来进行检验效果。但是用程序那么就能通过过去的大量数据很快检验出是否能盈利，当然真正的实盘与程序回撤数据还是有差异的。但即使如此也比主观要更加快的评测出策略的有效性。

缺点：

1 程序化不能实现人工复杂的思想的表达，还有些是模糊的难以用语言准确去描述的如盘感。

2 程序化相对比较死板，无法灵活的感觉各种盘面的变化去做出灵活的应对。

3 大量策略雷同，导致一些以前用的好的策略，过了段时间后就效果不好了。

三 程序化编写需要注意的几点

1 避免使用未来函数。

未来函数：指可能引用未来数据的函数，即引用或利用当时还没有发生过的数据对之前发出的判断进行修正的函数。

2 指令触发的K线取值。现在有实时触发，和K线走完取值，还比如实时触发K线走完复核，等等很多种。如果取TICK数据回测那么这些都触发条件与实盘都是最接近的。如果不是去TICK数据测试，那么就只有K线走完不复核取值，为最接近实盘效果。

3回测历史数据的时候，引用的是指数和主连合约的区别。

指数是以每个合约的成交量做权重算出的该商品的指数

主连是主力合约的连续，主连合约是是不同时段主力合约的连接，指数是所有合约按照成交量加权而形成的。很显然，主连合约因为有换月的状况所以有跳空情况，而指数是全部合约的加权，所以会有很优秀的连续性。

如果用指数来测试，那么实际交易的时候不会有这样的数据产生。如果是日内程序，那么就要用主连来测试，如果是过夜那么就最好是用指数。或者能有自动换月的函数来测试，那么效果就更贴近实际。

4 手续费和滑点

如果是低频的策略，那么这个影响将不大。如果是中频特别是高频的，那么就影响很大了。所以再回撤数据的时候越严格那么就实际效果越贴近实际。

5 测试的时候需要的数据源要足够的多。比如是日内的程序，那么少点没关系。如果是过夜的长周期策略，那么就需要足够多数据来检测在各种复杂情况下的有效性。最好先截取一两年的数据测试效果，这些数据里一定要有明显的单边和横盘行情。这样才能更加有效的去衡量效果。然后再换其他时间段来测试效果，最后再所有时间去测试，这样会更加的贴近真实效果。

AI即是人工智能的意思，最简单解释就是为计算机赋予指定的运算数据，由计算机代替人工来实施的一种方式。他的优势是在执行过程中，最大化的避免了人为主观元素，坚定不移的执行初期赋予的运算程序；劣势是在执行过程中无法快速主动变通，应对突发性问题，尤其是运算程序中未见过的突发状况，无法预测下一步，造成无可预计的结果！

在金融工具中，股票、基金两种在早几年就已经产生的数据模型并且加以应用。以股票为例，在业内称之为“程序化交易”，目前计算机在没有人为干预的情况下掌控着大量的股票，每天完成数以百计的交易，持仓期限一般为几天到几周。对于公司的员工来说，只需设定好交易的一些指标，如时间、回报率、风险指数等，剩下一切都可以交给机器。

事实上，基于大数据积累和智能算法的量化投资在金融界已不是新鲜事物。随着互联网和计算机技术的不断进步，金融机构正在探索人工智能与投顾业务更加紧密地结合。放眼全球，摩根、高盛以及蒙特利尔银行等大型金融机构都在纷纷布局智能投顾，国内市场上，互联网金融公司也争相在智能投顾上加大投入研发。比如说，把钱交给机器人打理，无需人工 *** 作。机器从投资者的个人资产状况和风险偏好出发，匹配相应的资产配置方案，提供资产配置建议；又或者，利用技术的深度研发和数据挖掘积累，提供投资决策辅助服务。这便是AI理财师的概念。

客观来说，目前全世界的程序化交易并未完全成型，机器虽然避免了人为主观和情感偏见因素可能造成的影响，并且具备强大的信息储备管理能力、精确的理性分析和高速度的决断，提高了交易效率和质量，但是从长期角度出发，人工智能的开发者无法预知机器数据下一个的决定，导致投资者风险不确定，数据隐私和数据脱敏的监管框架仍然确实，个人隐私问题的保障性有待提高。

总体来说，人工智能是一个趋势，随着人类不断的思考研发，人工智能终将会在某些行业和领域完全取代人工。

什么是AI

从SIRI到自动驾驶汽车，人工智能(AI)正在迅速发展。虽然科幻小说经常将AI描绘成具有类似人类特征的机器人，但AI可以涵盖从谷歌的搜索算法到IBM的沃森到自动武器的任何东西。

今天的人工智能被恰当地称为窄AI(或弱AI)，因为它被设计用于执行狭窄的任务(例如，仅面部识别或仅互联网搜索或仅驾驶汽车)。然而，许多研究人员的长期目标是创建 通用AI(AGI或强AI)。虽然狭窄的人工智能在任何特定任务中都可能胜过人类，比如下棋或解决方程式，但AGI在几乎所有认知任务中都会胜过人类。

为何研究AI安全性

在短期内，保持AI对社会影响的目标有助于研究许多领域的研究，从经济学和法律到技术主题，如验证，有效性，安全性和控制。如果你的笔记本电脑崩溃或遭到黑客攻击，它可能只是一个小麻烦，如果它控制你的汽车，你的飞机，你的心脏起搏器，你的自动交易，人工智能系统做你想要它做的事情变得更加重要系统或您的电网。另一个短期挑战是防止在致命的自主武器中进行毁灭性的军备竞赛。

从长远来看，一个重要的问题是如果追求强大的AI成功并且AI系统在所有认知任务中变得比人类更好，会发生什么。正如IJ Good在1965年指出的那样，设计更智能的AI系统本身就是一项认知任务。这样的系统可能会经历递归的自我改善，引发智能爆炸，使人类的智力远远落后。通过发明革命性的新技术，这种超级智能可以帮助我们 消除战争，疾病和贫困，因此创建强大的人工智能可能是人类历史上最大的事件。然而，一些专家表示担心，它可能也是最后一个，除非我们在成为超级智能之前学会将人工智能的目标与我们的目标保持一致。

有人质疑是否会实现强大的人工智能，而其他人则坚持认为创造超智能人工智能是有益的。在FLI，我们认识到这两种可能性，但也认识到人工智能系统有意或无意地造成巨大伤害的可能性。我们相信今天的研究将有助于我们更好地准备和预防未来可能产生的负面影响，从而在避免陷阱的同时享受人工智能带来的好处。

人工智能如何危险

大多数研究人员认为，超级智能人工智能不太可能表现出像爱情或仇恨这样的人类情感，并且没有理由期望人工智能成为故意的仁慈或恶意。 相反，在考虑人工智能如何成为风险时，专家认为最有可能出现两种情况:

人工智能被编程为做一些毁灭性的事情: 自主武器是人工智能系统，可编程杀死。在错误的人手中，这些武器很容易造成大规模伤亡。此外，人工智能军备竞赛可能无意中导致人工智能战争，也导致大规模伤亡。为了避免被敌人挫败，这些武器的设计极难“简单地”关闭，因此人类可能会失去对这种情况的控制。即使人工智能狭窄，这种风险也会出现，但随着人工智能和自主性水平的提高而增加。AI被编程为做一些有益的事情，但它开发了一种实现其目标的破坏性方法: 只要我们未能完全将AI的目标与我们的目标完全一致，就会发生这种情况，这非常困难。如果你要求一辆听话的智能汽车尽可能快地带你去机场，它可能会让你在那里被直升机追赶并被呕吐物覆盖，不是你想要的，而是字面意思你所要求的。如果一个超级智能系统的任务是一个雄心勃勃的地球工程项目，它可能会对我们的生态系统造成严重破坏，并将人类企图阻止它作为一种威胁来实现。

正如这些例子所示，对高级AI的关注不是恶意，而是能力。 超级聪明的AI将非常善于实现其目标，如果这些目标与我们的目标不一致，我们就会遇到问题。你可能不是一个邪恶的蚂蚁憎恨蚂蚁出于恶意，但如果你负责一个水电绿色能源项目，并且该地区有一个蚁丘被淹，对蚂蚁来说太糟糕了。人工智能安全研究的一个关键目标是永远不要将人类置于这些蚂蚁的位置。

为什么最近对AI安全感兴趣

史蒂芬霍金，伊隆马斯克，史蒂夫沃兹尼亚克，比尔盖茨以及许多其他科技界知名人士最近都在媒体和关于人工智能所带来的风险的公开信中表达了关注，并由许多领先的人工智能研究人员加入。为什么主题突然成为头条新闻

追求强大的人工智能最终会成功的想法长期被认为是科学小说，几个世纪或更远。然而，由于最近的突破，许多人工智能的里程碑，专家们在五年前就已经看到了几十年之后，现在已经达成，使许多专家认真考虑了我们一生中超级智能的可能性。 虽然一些专家仍然认为人类人工智能已经过了几个世纪，但2015年波多黎各会议上的大多数人工智能研究都猜测它会在2060年之前发生。由于完成所需的安全研究可能需要数十年的时间，因此现在开始审慎。

因为AI有可能变得比任何人都更聪明，我们没有可靠的方法来预测它的表现。我们不能将过去的技术发展作为基础，因为我们从来没有创造出任何有能力，无意或无意地超越我们的能力。我们可能面临的最好例子可能是我们自己的进化。人们现在控制着这个星球，不是因为我们是最强大，最快或最大的星球，而是因为我们是最聪明的。如果我们不再是最聪明的，我们是否有信心保持控制

FLI的立场是，只要我们赢得不断增长的技术力量和我们管理它的智慧之间的竞争，我们的文明就会蓬勃发展。在人工智能技术的情况下，FLI的立场是，赢得该种族的最佳方式不是阻碍前者，而是通过支持人工智能安全研究来加速后者。

关于高级AI的最高神话

关于人工智能的未来以及它对人类应该/应该意味着什么，正在进行一场引人入胜的对话。世界领先的专家不同意这些引人入胜的争议，例如:AI未来对就业市场的影响; if /何时开发人类AI这是否会导致情报爆炸; 以及这是否是我们应该欢迎或担心的事情。但是，也有许多由人们误解和相互交谈引起的无聊伪争议的例子。为了帮助我们专注于有趣的争议和悬而未决的问题 - 而不是误解 - 让我们清楚一些最常见的神话。

时间线神话

第一个神话是关于时间表:在机器大大取代人类智能之前需要多长时间一个常见的误解是我们非常确定地知道答案。

一个流行的神话是，我们知道本世纪我们将获得超人类AI。事实上，历史充满了技术上的过度膨胀。那些聚变发电厂和飞行汽车在哪里我们承诺我们现在已经拥有人工智能在过去也曾多次被大肆宣传，甚至还有一些该领域的创始人。例如，约翰麦卡锡(创造“人工智能”一词)，马文明斯基，纳撒尼尔罗切斯特和克劳德香农写了这个过于乐观的预测，关于在两个月内用石器时代计算机可以完成什么: “我们建议2个月，1956年夏天在达特茅斯学院进行了10人的人工智能研究[] 将尝试找到如何使机器使用语言，形成抽象和概念，解决现在为人类保留的各种问题，并改进自己。我们认为，如果一个精心挑选的科学家团队在一起度过一个夏天，就可以在一个或多个这些问题上取得重大进展。“

另一方面，一个流行的反神话是我们知道本世纪我们不会得到超人的AI。研究人员已经对我们与超人AI的距离进行了广泛的估计，但鉴于这种技术怀疑预测的惨淡记录，我们当然不能非常自信地说本世纪的概率为零。例如，欧内斯特卢瑟福，可以说是他那个时代最伟大的核物理学家，在1933年 - 在西拉德发明核链反应之前不到24小时 - 说核能是“月光”。天文学家皇家理查德伍利称行星际旅行“完全是这个神话中最极端的形式是超人AI永远不会到来，因为它在身体上是不可能的。然而，

有许多调查要求人工智能研究人员从现在起多少年后他们认为我们将拥有至少50%概率的人类AI。所有这些调查都有相同的结论:世界领先的专家不同意，所以我们根本不知道。例如，在2015年波多黎各人工智能会议的人工智能研究人员调查中，平均(中位数)答案是在2045年，但一些研究人员猜测数百年或更长时间。

还有一个相关的神话，担心人工智能的人认为只有几年之后。事实上，大多数记录在案的超人类人工智能的人都认为它至少还需要几十年的时间。但他们认为，只要我们不能100%确定本世纪不会发生这种情况，现在就开始进行安全研究以准备应对可能性是明智之举。与人类AI相关的许多安全问题非常困难，可能需要数十年才能解决。所以现在开始研究它们是谨慎的，而不是在一些喝红牛的程序员决定开启之前的那个晚上。

争议神话

另一个常见的误解是，唯一关心人工智能和提倡人工智能安全研究的人是对人工智能知之甚少的人。当标准人工智能教科书的作者斯图尔特罗素在他的波多黎各谈话中提到这一点时，观众大声笑了起来。一个相关的误解是，支持人工智能安全研究存在巨大争议。事实上，为了支持对人工智能安全研究的适度投资，人们不需要确信风险很高，只是不可忽视 - 正如家庭保险的适度投资可以通过不可忽视的房屋概率来证明烧毁。

可能是媒体使人工智能安全辩论似乎比实际上更具争议性。毕竟，恐惧销售，使用不合情理的引用来宣告即将到来的厄运的文章可以产生比细微差别和平衡的更多的点击。结果，两个只从媒体报价中了解彼此立场的人可能会认为他们不同意他们的不同意见。例如，一位只阅读比尔盖茨在英国小报中的立场的技术怀疑论者可能错误地认为盖茨认为超级智能即将来临。同样地，除了他关于火星人口过剩的引言之外，有益于人工智能运动的人对安德鲁·吴的立场一无所知可能会错误地认为他并不关心人工智能的安全性，而事实上，他确实如此。问题的关键在于，因为Ng的时间表估计更长，

关于超人AI风险的误区

许多人工智能研究人员在看到这个标题时翻了个白眼:“ 斯蒂芬霍金警告说，机器人的崛起对人类来说可能是灾难性的。”而且许多人已经忘记了他们看过多少类似的文章。通常情况下，这些文章伴随着一个携带武器的邪恶机器人，他们建议我们应该担心机器人上升并杀死我们，因为他们已经变得有意识和/或邪恶。更轻松的是，这些文章实际上相当令人印象深刻，因为它们简洁地总结了AI研究人员不 担心的情景。这种情况结合了多达三种不同的误解:对意识，邪恶和 机器人的关注。

如果你在路上开车，你会有一种主观的色彩，声音等体验。但是自动驾驶汽车是否有主观体验是否有任何想成为自动驾驶汽车的感觉虽然这种意识之谜本身就很有趣，但它与AI风险无关。如果你受到无人驾驶汽车的打击，那么它是否主观上是否有意识对你没有任何影响。同样地，影响我们人类的是超智能AI 所做的事情 ，而不是主观感受。

机器变坏的恐惧是另一个红鲱鱼。真正的担忧不是恶意，而是能力。根据定义，超级智能AI非常擅长实现其目标，无论它们是什么，因此我们需要确保其目标与我们的目标一致。人类通常不讨厌蚂蚁，但我们比他们更聪明 - 所以如果我们想要建造一座水电大坝并且那里有一个蚁丘，对蚂蚁来说太糟糕了。有益的人工智能运动希望避免将人类置于那些蚂蚁的位置。

意识误解与机器无法实现目标的神话有关。机器显然可以在狭义上展现出目标导向的行为目标:寻求热量导d的行为在经济上被解释为达到目标的目标。如果您感觉受到与您的目标不对齐的机器的威胁，那么正是这种狭隘意义上的目标让您感到麻烦，而不是机器是否有意识并且体验到目的感。如果那个寻热导d追你，你可能不会惊呼:“我并不担心，因为机器没有目标!”

我同情罗德尼布鲁克斯和其他机器人先驱者，他们被恐吓小报感到不公平，因为有些记者似乎过分注重机器人，并用红色闪亮的眼睛用邪恶的金属怪物装饰他们的许多文章。事实上，有益的人工智能运动的主要关注点不在于机器人，而在于智能本身:特别是智力，其目标与我们的目标不一致。为了给我们带来麻烦，这种错位的超人情报不需要机器人的身体，只需要一个互联网连接 - 这可能使智能金融市场超越，发明人类研究人员， *** 纵人类领导者，开发我们甚至无法理解的武器。即使建造机器人在物理上是不可能的，

机器人误解与机器无法控制人类的神话有关。智能使控制:人类控制老虎不是因为我们更强壮，而是因为我们更聪明。这意味着如果我们在地球上放弃我们最聪明的地位，我们也有可能放弃控制权。

近日，GitHub 和 OpenAI 发布了一款名为 Copilot 的AI工具的预览版，该工具可用于 Visual Studio Code 编辑器中自动生成代码片段。

根据 GitHub 的说法，Copilot 所做的不仅仅是模仿以前见过的代码。它具备更加强大的功能，会先分析程序员已经编写的代码再生成新的匹配代码，包括之前调用的特定函数。该项目的 示例包含自动编写导入推文的代码，绘制散点图等都已经展示在 GitHub 网站上。

根据GitHub的CEO Nat Friedman 透露，该工具适用于Python、JavaScript、TypeScript、Ruby和GO等编程语言。

Copilot 建立在一种名为 OpenAI Codex 的新算法之上，OpenAI 首席技术官 Greg Brockman 将其称 为 GPT-3 的后代。

GitHub 将它当作是多人合作编程的演变，其中两个程序员同时在一个项目上，以发现彼此的错误并加快开发过程。使用 Copilot 时,其中的一个程序员就是虚拟的。

在我看来，这项技术有利于减少人力成本，并且提高工作效率。毕竟对于程序员来说，人与机器的沟通效率高于人与人的沟通效率。

目前， Copilot 还处于受限的技术预览阶段，但是大家可以从 GitHub 网站上获取到，并抢先体验。

大家觉得这项技术会获得成功，并广泛应用于各大公司吗？

近些日子，一则“哪个证券公司的交易软件支持设定策略自动下单？ ”的问题，成为了一个热门的话题，我来说下我的看法。有些软件呢，里面是提供了条件单的功能，就是你设置某种条件，如果达到了这个条件，系统就可以帮助你自动买入，或者自动卖出的 *** 作。还有呢，你可以自己做程序，去进行策略的自动下单，这样是比较灵活的。如果不懂怎么做，可以去花钱找程序员帮你做。其实呢，这个就相当于是量化交易了，让电脑自动去执行高胜率的交易策略，自动赚钱。那么具体的情况是什么呢？我来给大家分享一下我的看法。

有些软件呢，里面是提供了条件单的功能，就是你设置某种条件，如果达到了这个条件，系统就可以帮助你自动买入，或者自动卖出的 *** 作。这个功能还是蛮好用的，我自己就经常在使用这个功能。我是使用的同花顺这个软件，大家如果需要使用也可以去下载。

还有呢，你可以自己做程序，去进行策略的自动下单，这样是比较灵活的。如果不懂怎么做，可以去花钱找程序员帮你做。现在这样的自动下单也是很多的，有的人称之为AI炒股，但是现在的应该大部分来说都是伪AI炒股，并不是真正意义上自助学习的，而是人们给他设定好的。

其实呢，这个就相当于是量化交易了，让电脑自动去执行高胜率的交易策略，自动赚钱。他这个就是你给他设定好一个高胜率的交易模式，他就会在达到触发条件的时候自动买入，或者是自动卖出。

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