李明辉

自动化高频交易专家,专精于机器学习领域,目前在交易之余,持续深入研究机器学习算法。

自2015年起涉足量化期货交易领域,并于次年正式进入市场实盘操作。自此之后,每年都能保持正向收益。


独特见解

专注于个人专业领域是成功的关键。一生只做一件事,就要做到极致。

回顾近年来的市场数据可以发现,新上市的交易品种往往会有较大的波动空间,这表明了新品种的时间特性对于构建加权投资组合的重要性。

谈及机器学习时,关键不在于直接套用现有模型,而是要理解并灵活运用其核心理念来解决实际问题。

在量化交易中,客观性至关重要,因为这是一种基于数据和逻辑分析的投资方式。

尽管机器学习提供了强大的工具,但它有时会过于复杂而难以控制。因此,我们需要细致地拆解交易流程,在适当的地方引入机器学习技术,确保透明度与可控性。

对于不同资产类别的特征考量,需要人工介入定义,比如它们的波动率等属性。

当一个策略与现有策略集合高度相关时,应当相应降低该策略的权重以分散风险。

选择交易品种实际上是策略权重分配的一部分。我们将其整合进一个统一框架内,这样每种不同的交易策略都被视为独立个体,共同作用于一个综合的权重系统之中,而非为每个品种单独建立模型。

我对自然语言处理(NLP)保持着浓厚兴趣,尤其是当前流行的大型多模态语言模型如GPT-4,我一直在追踪这方面的发展趋势。

随着市场流动性的减弱,交易量减少意味着可用于投机的资金变少,从而限制了策略的应用范围,这种情况通常会使模型执行变得更为困难。

市场的趋势发展具有一定的周期性:从初始反转到逐步加速,期间会经历一段相对平稳的增长阶段。然而,一旦观察到增长速度突然显著加快,则可能预示着即将发生逆转。在这种情况下,我们会考虑减少新开仓位或停止增加现有头寸。

人工智能领域正处于快速发展阶段,虽然现有的大模型已经展现出惊人的能力,但仍有诸多未被充分探索的空间等待着研究人员去发掘。未来的人工智能有望更加紧密地模仿人类智慧,但仍有许多挑战待克服。

作者 admin

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