小美 大家好，今天来为大家解答比特币这个问题的一些问题点，包括比特币海外交易所也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~
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你见过最牛的交易系统有哪些？
没有最牛的交易系统
当你对投机交易的理解达到了一定的程度之后，你就会发现，所谓的顶级的交易系统之间并没有什么实质的差别。
有的系统是突破开仓，有的系统是利用均线开仓，有的系统加仓，有的系统不加仓。对于不确定的未来走势，所有的系统都是不同的观察角度而已，没有办法分出一个高下。
这一点，我通过测试已经验证了无数遍。
2套同样交易频率，同样大小风险敞口的交易系统，无论你怎么修改交易方式，基于足够长的数据而言，它们的盈利结果都是差不多的。比如我测试过单均线和双均线，测试数据包括全市场35个品种，基于2010年至今的所有数据。结果是非常相近的。而且你可以测试多个参数，结果依然是差不多。
当一套投机交易系统，它的交易逻辑完整清晰正确，是一套满足所有必要条件的优秀系统时，它跟其他同样的交易系统盈利能力的最大差别就在于：仓位。你开1手赚的少，他开100手就赚的多。就是这么简单的道理。
没有最牛的交易系统，只有最牛的交易者盈利靠的并非最牛B的交易系统，盈利靠的是交易者将自己的交易系统抬高到最牛B的地步。换句话而言，就是对自己的系统拥有最虔诚的信仰。
我的交易系统，就是最顶级的系统之一。
当你能够达到这个地步，你才会拥有一致性的执行这套交易系统的能力。如果你心里并不是这么认为，那么很明显，你经历一波行情的洗礼就会对自己的系统产生怀疑。为什么？
因为市场上到处都是比你赚的多的人。别人比你赚的多，你会觉得人家的交易系统比你的好，于是你就会开始优化…你无论怎么优化，市场上永远会存在比你赚的多的人，这是一条不归路。
相反，只有你从无到有，自己一路过关斩将建立起来的交易系统，你对其的理解程度异常的深厚，你也通过了无数次的对比发现了交易系统的能力是有上限的，你也明白了风险敞口才是最终受益的根本来源时，你就会明白，你这套系统，坚持下去便可成功。
你就拥有了永远执行下去的能力。
量化交易靠谱吗？
一说到量化交易，一下子蹦出一堆牛逼的词汇，比如:FPGA，微波，高频，纳秒级别延迟等等。这些都是高频交易中的词汇，高频交易确实是基金公司做起来比较合适，普通人搞起来门槛比较高。但是，需要明确一点量化交易不等同于高频交易。
交易如果根据频率来划分的话，可分为：
高频：ticke纳秒级别的1s级别
中低频：1s~1h级别
超低频：1d~1w等长线投资
高频交易对延迟，性能和稳定性要求非常高，需要大量的硬件的成本和人工成本。但是中低频交易对硬件要求就会低很多。个人与基金公司差距主要体现在算法上，普通程序也有能力捕获到这一频度的交易信号。
老夫废话不多说，就一个字，直接干！
如果想要分析A股，或者比特币，就需要自己搭建一套环境。一般搭建一个量化平台需要这些步骤：开设证券账户>开发环境搭建>数据准备>交易策略开发>回归测试>模拟交易>实盘交易
一、开设证券账户（此处略过）
二、开发环境搭建
目前主流的两种平台是，python和R语言。这两个语言有提供回测框架，时间序列分析，统计分析的库，（C++和java也可以，不过门槛相对比较高）。
Python:目前应该是最普遍的个人量化技术首选语言，因为相关的开源框架相当丰富。
R:高级算法比较方便，社区比较活跃。
我选择的是Python，常用的回测框架用的是ZipLine和BackTrader。
三、数据准备
国内的股票数据，有一些服务商提供，比如通联数据、tushare；国外证券数据可以从http://xignite.com获取。还有一些信息，比如新闻，汇率。需要自己写爬虫去抓取，如果用爬虫你就能体会到Python的好处了，爬取数据还是很方便的。
得这些数据后就可以导入到数据库去。关于数据库的选择，一般使用Mysql,如果数据量比较大(>100G)可以使用mogodb，一般个人不会这么大数据量。
四、交易策略开发
说到交易算法，往往会联想到机器学习、马尔可夫模型、大数据分析、深度学习、神经网络等这些牛逼的AI词汇，但是，普通玩家基本用不到。对于普通交易者可以选用简单高效的算法：
1、将自己操作和想法程序化，比如：三连阳，买低价股或者你听说过什么神奇的操作手法都是用代码实现，然后使用历史数据进行回测。
2.传统的指标交易：均线，MACD,布林带等，蜡烛图理论，RSI,波浪理论。这些纯技术分析指标需要在特定的场景才能有作用，大家都听说过海龟交易法，可能都觉挺有道理的。但真实情况如何，用A股或者外汇数据测试一下，就会发现长期收益率不是特别好。
3.多因子选股：每个股民都有自己的选股理论，比如有人会看市盈率，换手率，市盈率，行业情况，成交量。这些筛选因素很简单，但要是从几千股票里去筛选，往往需要大量精力。程序就能特别好解决这些问题。
如果你是高级玩家也可以尝试一下高级算法。比如机器学习，大数据分析等。大数据在金融交易领域应用还是处于开始阶段。从目前信息来看，大数据基金收益的还算不错，比如百度和广发证券合作的百发指数基金，腾讯和嘉实合作的大数据基金。
五、回归测试
如果回测效果不错，收益率，最大回撤率，Sharp值，等指标，都在可接受的范围内容，你肯定就会兴奋，急着要上真实交易，甚至开始计划成立私募基金，但是，别急，最好模拟交易一下。
六、模拟交易
但在实盘交易前，还需要做一两个月模拟交易(papertrading)。很多回测效果很好的策略不一定在模拟交易时候就表现的好。历史数据是固定，回测的时候可以通过不断调整参数，让各项指标趋于完美，有时候会导致算法过度拟合，因为市场总是千变万化，太过意死板的算法是无法适应市场变化。模拟交易最终效果一般取决于你的程序是否灵活，是否良好的风险和资金管理算法。
总结：至于说个人做量化交易是否靠谱，上面的流程已经说明了具体可执行方案，靠谱性不言而喻。至于能不能挣到钱，就看个人的修为了。
要相信：总有高手在民间。
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