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幣圈量化機器人真的賺錢嗎

發布時間: 2023-05-13 11:04:14

Ⅰ 量化交易一定賺錢嗎 簡單給大家聊一聊

想必很多的投資者對於量化交易這個詞都是不陌生的,或多或少的都聽說過,那麼量化交易真的能穩賺不賠么?這篇文章就跟大家聊聊。

首先就是到底什麼是量化交易,量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷,利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益源嫌的多種「大概率」事件以制定策略,極大地減少了投資者情緒波動的影響,避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。

目前國內量化投資規模大概是3500到4000億人民幣,其中公募基金1200億,其餘為私募量化基金,數量達300多家,佔比3%(私募管理人共9000多家),金額在2000億左右。中國證券基金的整體規模超過16萬億,其中公募14萬億,私募2.4萬億,樂觀估計,量化基金管理規模在國內證券基金的佔比在1%~2%,在公募證券基金佔比不到1%,在私募證券基金佔比5%左右,相比國外超過30%的資金來自於量化或者程序化投資,國內未來的增長空間巨大。

量化交易有一個最大的特點,就是能夠將之前的數據進行優化,就算你什麼都不懂,拿一個數據進去,設置幾個參數,都能夠跑出來很完美的曲線。但是關鍵的問題是,曲線的完美,並不代表著你就一定能夠做的完美。

量化交易其實就是自動化的交易,由機器自己來執行策略,按道理來說,應該沒什麼問題。但是人不是機器,交易迅裂旦的時候一定會帶有自己的主觀思維。

成功可以復制也容易復制,是它的最大優點。量化模型針對的目標通常是市場的某一類群體,只要通過模型的要求就能夠進入程序,該過程可以反復不斷地運用。

綜合以上信息,量化交易其實是和玩游戲開外掛是有點類似的,讓程序替很多人做了一部分決定,但是現在還是沒有一定會賺錢這一說,希望這篇文章能給畝擾大家帶來幫助!

Ⅱ 量化交易一定會賺錢嗎量化交易怎麼賺錢的

很多人在投資前特別關注的是會不會賺錢這個話題,那麼量化交易一定會賺錢嗎?量化交易怎麼賺錢的?為大家准備了相關內容,感興趣的小夥伴快來看看吧!

量化交易是可以隱猜賺錢的,但並不是一定會賺錢,也是會有虧錢的可能性,因為理財、投資都是有風險的,沒有百分百的賺錢,除非是銀行的定期存款利息,那才有可能百分百的賺錢。
影響量化交易賺錢的因素是有很多的,主要是有三個,分別是:策略模型的適應性、交易員的能力高低、風險的控制。
策略模型的適應性:策略針對的是某一類行情,適應性有限,能否賺錢,和賺錢多少和市場行情關系巨大。
交易員的能力高低:一位優秀的交易員是不會依賴稿哪於量化策略,知道量化只是一個工具,會仔鍵攜碼細的分析和了解量化交易,比如說:分析策略適合的行情,找出策略不適合的行情、分析不可控因素的正常回撤是多少以及分析市場行情、什麼時候下手敢於,添加止盈止損,什麼時候下提前手動平倉。
風險的控制:每一個量化交易都是會有正常的回撤,這就要求交易員要考慮到突發事件對策略的影響以及要合理分配資金和倉位,設定停止交易的紅線等等。
總結:量化交易是可以賺錢的,但並不是一定會賺錢,也是會有虧錢的可能性,量化交易賺錢影響的因素主要有策略模型的適應性、交易員的能力高低、風險的控制這三個,因此想量化交易賺錢,那麼就要注意從這三個方面去考慮。

Ⅲ 炒幣機器人靠譜嗎

不靠譜在幣圈,首要問題就是資金安全,一些炒幣機器人對於保障用戶這方面考慮的比較少,甚至有的無論是硬體還是軟體方面都沒有保障用戶資金的方案

Ⅳ 合約量化賺錢是真的嗎

是真的,晌慧想要了解更多可以去牛幣普拉斯。


牛幣普拉斯以「打造幣圈生態綜合服務社區」為願景,不斷創新,不斷沉澱,四年時間專注合約代理,致力成為區塊鏈創業者們的引路孝謹豎人。網路也有很多巧大相關資料。

Ⅳ 炒幣機器人_炒幣機器人真的可以賺錢嗎

幣掌櫃的主要作用就是可以幫你自動去追蹤牛市,同時還可以智能化分析幣種,根據大數據AIDE各種模型幫你計算如何炒幣、如何買入賣出才能夠盈利。有了幣掌櫃之後,真正實現了解放雙手,躺贏賺錢的願望!幣掌櫃與國內外多個知名交易所達成合作,全部都可以自動交易,不需要人工干涉,輕松賺錢!

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炒幣機器人【提問】

您好能描述清楚一點嘛?【回答】

有什麼好的炒幣機器人推存嗎?我現在在用幣掌櫃怕是踩坑了【提問】

好的稍等【回答】

定製APP軟體開發,公司可開發區塊鏈量化交易軟體系統(幣掌櫃,BI掌櫃,馬特,TBA量化機器人等量化機器人)、以太坊,波場Dapp、分銷商城、拼團拼購APP,行業軟體、小程序等。【回答】

幣掌櫃靠譜嗎【提問】汪李

就怕踩坑了【提問】

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你也可以試試我上面發給你的【困鋒遲回答】

Ⅵ 量化交易一定賺錢嗎

我從另個方面理解你的這個問題,如果有什麼認識錯誤的我們在溝通。
1、量化交易能賺錢嗎?
能。從量化交易其中的三個特點談一談。系統性、套利思想、和概率取勝。目前A股有3000多支股票,必然是存在錯誤定價、錯誤估值。如果單純通過人力來索搜這個機會,當然也是能找出的,但其中的人力代價必然是高昂。相反,通過量化交易就能發現這個機會。問題就回到了套利可以賺錢嗎?不一定每一筆都能,但長期來看必然是能的(獲得超額收益)

2、量化交易相對其他方式能有什麼優勢?
紀律性。

目前,國內量化交易平台公司已經都發展不錯了,給人耳目一新的便是Ricequant,從編程體驗、數據、API來說,都能滿足用戶的研究、投資需求。現Ricequant量化已加入實時模擬 ( Paper Trading ) ,並在不久的將來加入實盤交易。國內的有一家平台,它的像素級的拷貝,圈內人也是人盡皆知的,不提也罷。

Ⅶ 九牛幣礦機真能賺錢嗎

能。九牛智能量化炒幣機器人是國內一款數字貨幣智能量化機器人,實現以先進數字模型替代人為的主觀判斷,利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略。根據查詢相關資料顯示想要在九牛幣礦機里賺錢要提前花費大量資金,能賺錢但收效甚微,想要賺回本錢需要大量時間。是由廣州市九牛人工智慧科技有限公司經過數月研發推出的新產品。

Ⅷ ZKJ22333博森科技量化CCR全自動機器人:散戶炒幣能賺錢,莊家怎麼活

呵呵,量化只能針對短線的操作碰配做出判斷,人工智慧再厲害,能預測未來麽?
短線的對錯只不過是運氣罷手伏了,碰到單邊行情,會抗單抗到崩潰畢吵攜的,未來函數永遠形成不了閉環。。

Ⅸ 全自動炒幣機器人的重要性

全自動炒幣機器人的重要性是賺錢。
我想大部分原因是為了賺錢,幣圈收益高,很多人想以小博大;當越來越多的機構專業人士入場,散戶如何自保的同時賺取客觀的收益。這個時候智能量化炒幣機器人出現了,智能量化有效解決的新用戶不懂如何炒幣的問題,同時解決的專業人士時刻盯盤的問題,解放雙手,克服人性的弱點。
人工炒幣:會受到外界信息和各種不確定因素影響,不能實時24小時交易,追漲殺跌,牛市也可能虧錢等,許多缺點。
機器人炒幣:不被情緒影響,智能量化,高頻交易,不會因為市場行情波動而帶來不理智行為;機器人還可以同時監控多個幣種,24小時實時交易,好處太多了,寫不完。

Ⅹ 量化炒幣機器人騙局

2021年炒幣機器人如雨後春筍往外冒,現在我們一起來盤點一下這機器人

1、本質上來說,量化機器人是個好東西,因為本金只要不坑的話,都是在火幣或者OKEx,幣安這種頭部交易所的,不違法,不是詐騙,不是非法集資。

2、本金在自己賬號上,這讓我們與自己手動炒幣一模一樣。只是把人工炒幣換成了,機器在人炒幣。

3、看完本金,再來看收益,機器人公司對自家機器人,都免不了一頓吹噓,吹如何抗跌,收益如何之高,這些看看就行,不要當真。

4、時間驗證,很多做量化的,剛剛把一個什麼都不完善的半成品搞出來,就在吹年化,年化,就是運行整年的數據記錄,不是一天下來再乘以365等於年化。是記錄,不是數據估算。

5、用戶體驗,沒有用戶真實體驗過,就不知道市場的反饋,自己幾個程序開發者,根本不叫體驗,最終能被所有人買單的機器人才能叫機器人。

6、機器人技術,也叫策略,最後遇到很多人,都給我說,唉呀,機器人都那麼回事,沒有什麼高深的技術,如果他能預測未來,那華爾街的人幹啥呢,我也相信沒有人能預測未來,但是根據機器人自己的數據模型,做出准確的買入和賣出,這不是預判,這是及時的根據市場數據做出的判斷。很多的新上的機器人就一個馬丁,一個網格,一到熊市就被套了。

7、上手程度,還有很多機器人,需要自己去設置網格,止盈止損,倉位大小,補倉機制,可以說非內行人士,完全玩不懂,最主要的是人家選的那個幣種,才是更看不懂。所以不要去看別人的收益,看看別人的收益哪裡來的,你能不能拿到那個收益。

8、模式,可以說很多機器人都是爛得不能再爛的技術,但是把傳銷模式用到機器人上,這樣模式來彌補技術,如果把初心都用到金字塔上了,還有什麼技術可言,所以個人是非常反感帶模式的機器人的,而找模式的機器人,也是想自己賺錢,下面的人能不能賺錢,別人根本沒管過。按他們的話來說,就是反正被套了會解套的,只是時間問題。

9、收費:分兩種,一種是帶模式的,去就交一筆,可以說叫開戶費或者說點卡,名目隨便列,反正就是交錢,然後按收益抽成,一直都需要你充值,還有一個機器人,可以欠,但是欠了你是要還的,不是不給!一部份上面的人吃了,一部份機器人公司吃了,很多人很喜歡這種模式,那是因為你的投入資金不多(3萬以下),如果你投入的資金多(3萬以上),那就有得算了。

另一種,就是一次性交一年,中間沒有其他費用了。市場推廣難度大,推不開市場,但是用戶受益。

10、最後就是初心了,希望機器人推廣者們能夠舍已為人,把用戶的利益放在首位,把自己的利益放在後面。

最後:願世上無坑,無騙!

如有疑問 請聯系筆者

免責聲明:文章內容僅供參考,不構成投資建議。投資者據此操作,風險自擔。

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