大數據交易員

⑴ 期貨大數據反向跟單，反向交易對於散戶來說有哪些好處

所謂反向跟單，指的是與自主交易、主觀交易相對立的交易方法，即反著方向來做單。

目前國內的投資者，特別是小散戶，只是依靠薄弱的行情分析技術，以及不對稱的信息來進行股票和期貨交易。基於交易市場的「二八定律」，即「二盈八虧」或「一盈二平七虧」，大部分散戶虧損的結果是大概率的，那麼反過來，反向做單盈利就是大概率。跟單，是跟進復制其他交易者的單子，既可以正向、反向跟單，也可以倍數、手數跟單。因期貨等交易品種具備雙向交易機制，既能做多，又能做空，能夠實時進行反向交易，通過計算機軟體獲取交易者進行多空交易的實時數據，利用跟單軟體，實現跟單賬戶與樣本賬戶的實時相反方向交易，這個就是反向跟單。

拋棄個人交易的觀點，讓數據自然完整的產出一個周期。反向跟單項目的原理就是把市場二八定律拿出來，篩選穩定虧損的數據進行反向跟單交易，做的是一個大概率的項目，那麼一旦干預就成了普遍的散戶投機心理了，又把自己變回了二八定律裡面虧損的那群人了。可能偶爾一兩次的干預能夠正確，但是對於項目的長期運營來說人為性的干涉有悖於項目的原則，對於反向跟單來說一定是壞事！

以上是一些樣本帳戶交易盈虧情況，他們的虧損=你的盈利！

反向跟單的樣本賬戶一般會有多個，也就是一個賬戶反跟多個樣本賬戶，這就相當於做投資，把雞蛋放到了多個籃子里，天然地分散了投資風險。在一跟多的情況下，多個賬戶的決策會比較分散，又會最終趨於虧損，這樣就不會出現單邊的交易結果，在風險把控下的穩定收益就是大概率事件！現在不止是可以一跟多，因為有些跟單者的資金量比較少，也有其他的策略方式適用於這些人。

如果你覺得這種交易模式你有受益，不妨關注我的大風號，可以在底下評論區留言或私信與我交流

⑵ 大數據學什麼語言

1、Python語言

十多年來，Python在學術界當中一直很流行，尤其是在自然語言處理（NLP）等領域。因而，如果你有一個需要NLP處理的項目，就會面臨數量多得讓人眼花繚亂的選擇，包括經典的NTLK、使用GenSim的主題建模，或者超快、准確的spaCy。同樣，說到神經網路，Python同樣游刃有餘，有Theano和Tensorflow；隨後還有面向機器學習的scikit-learn，以及面向數據分析的NumPy和Pandas。

還有Juypter/iPython――這種基於Web的筆記本伺服器框架讓你可以使用一種可共享的日誌格式，將代碼、圖形以及幾乎任何對象混合起來。這一直是Python的殺手級功能之一，不過這年頭，這個概念證明大有用途，以至於出現在了奉行讀取－讀取－輸出－循環（REPL）概念的幾乎所有語言上，包括Scala和R。

Python往往在大數據處理框架中得到支持，但與此同時，它往往又不是「一等公民」。比如說，Spark中的新功能幾乎總是出現在Scala/Java綁定的首位，可能需要用PySpark編寫面向那些更新版的幾個次要版本（對Spark Streaming/MLLib方面的開發工具而言尤為如此）。

與R相反，Python是一種傳統的面向對象語言，所以大多數開發人員用起來會相當得心應手，而初次接觸R或Scala會讓人心生畏懼。一個小問題就是你的代碼中需要留出正確的空白處。這將人員分成兩大陣營，一派覺得「這非常有助於確保可讀性」，另一派則認為，我們應該不需要就因為一行代碼有個字元不在適當的位置，就要迫使解釋器讓程序運行起來。

2、R語言

在過去的幾年時間中，R語言已經成為了數據科學的寵兒——數據科學現在不僅僅在書獃子一樣的統計學家中人盡皆知，而且也為華爾街交易員，生物學家，和矽谷開發者所家喻戶曉。各種行業的公司，例如Google，Facebook，美國銀行，以及紐約時報都使用R語言，R語言正在商業用途上持續蔓延和擴散。

R語言有著簡單而明顯的吸引力。使用R語言，只需要短短的幾行代碼，你就可以在復雜的數據集中篩選，通過先進的建模函數處理數據，以及創建平整的圖形來代表數字。它被比喻為是Excel的一個極度活躍版本。

R語言最偉大的資本是已圍繞它開發的充滿活力的生態系統：R語言社區總是在不斷地添加新的軟體包和功能到它已經相當豐富的功能集中。據估計，超過200萬的人使用R語言，並且最近的一次投票表明，R語言是迄今為止在科學數據中最流行的語言，被61%的受訪者使用(其次是Python，39%)。

3、JAVA

Java，以及基於Java的框架，被發現儼然成為了矽谷最大的那些高科技公司的骨骼支架。 「如果你去看Twitter，LinkedIn和Facebook，那麼你會發現，Java是它們所有數據工程基礎設施的基礎語言，」Driscoll說。

Java不能提供R和Python同樣質量的可視化，並且它並非統計建模的最佳選擇。但是，如果你移動到過去的原型製作並需要建立大型系統，那麼Java往往是你的最佳選擇。

⑶ 吳鳴霄大數據分析的准確么

大數據准不準這個問題要看情況。具體來講，之所以成為大數據就是因為數據量巨大，數據量大了之後很多偶然因素才會具有趨勢性，才會有規律，才能有價值有結論。但是，這並不意味著得出的結論一定是正確的，很多結論的得出要有嚴格的先驗條件，否則都是錯誤的結論。所以，單獨說大數據准不準確可能不好說。

⑷ 什麼事操盤手待遇很好嗎

操盤手每天的主要工作當然是進行買賣交易，當然包括股票，期貨，現貨等等產品。如果成功地進行買賣，就需要對其產品進行新聞信息分析，產品情況，以及國家政策等等，得出大概走勢，個人再經過分析，最終進行買賣交易。獲取贏利。
待遇各個公司不同，但培養一個合格操盤手比較難，如果有機會進入行業，個人還是很推薦的。

⑸ 金融科技在大數據和人工智慧方面有哪些應用

近年來，人工智慧有一系列的突破，在金融領域的應用也發展很快。我們做FDT的時候心目中有一個偶像，就是美國的文藝復興科技公司，它旗下基金的平均回報率，在1989年到2009年間達到35%，比索羅斯和巴菲特高出10個百分點。2015年9月花旗做了一個預測，未來10年智能理財管理會增加5萬億美元的收入。高盛預測2025年AI為金融行業帶來的增值每年達到430億美元。2017年3月摩根大通發布了一款金金融合同解析軟體，只需幾秒就能完成以前律師們36萬小時的工作。這說明人工智慧很可能大規模的在商業，特別是在金融領域應用。而且，在金融領域應用大數據也有一些先天的優勢條件和基礎。剛才黃院士講了，人工智慧的前提是必須有海量的大數據，數據越多越能說明問題，而金融公司天生就是數據公司，銀行也好，交易也好，每天和數據打交道，而且這個數據的質量和數量也能達到一定的要求，這是人工智慧得以應用的一個非常重要的數字基礎。另外，銀行金融的業務相當多的是預測和決策類的，正是人工智慧模型最擅長的領域。還有一點，金融作為全社會資源的配置工具，用AI對其加以優化，無疑有很大的社會意義和商業意義。
下面講講智能教育。FDT最初的宗旨就是為了培養交易員，是一種公益教育。FDT有自己的教育理念，有智能的訓練軟體作為教育工具，還有一套完整的教育准則和評價體系。這套教育准則和評價體系就是FDT財商指數，這不僅是我們評價交易員的標准，也是個性化教育的工具。這個財商指數本質上是通過大數據給用戶畫像，我們的用戶就是交易員和散戶，以加深對他們交易行為和交易心理的理解。我們根據海量的模擬交易數據發明了FDT財商指數。大家看這張圖，這張圖的橫坐標是風險控制能力，縱坐標是盈利能力，用這個可以分清不同的交易員的情況，然後對他進行個性化教育。我們把交易員分為四類。第一類是優秀的模擬交易員。他們相對於龐大的FDT用戶是很少的，佔比不足1%，這部分交易員收益風險俱佳，可以重點培養，甚至可以給他實盤操作。第二類就是高級模擬交易員，佔比約9%，他們交易的意願比較強，可以通過個性化的智能教育和培訓幫助他提高。第三類就是中極模擬交易員，佔比超過40%，他們風險意識較強，可以考慮被動投資。第四類是初級模擬交易員，FDT財商指數值比較低，但人數最多，佔比超過50%，需要繼續幫助他們上金融教育課。
FDT財商指數的創新，在於它結合了人工智慧+大數據+行為經濟學。傳統的金融方法都是靠問卷，基於人工設定的許可權規則，對設定之外的行為特徵就無能為力了，而FDT的財商指數是基於人工智慧，通過非線性的機器學習模型，將上百個交易特徵結合在一起，自動地抽取大量的判定規則，最終形成了財商指數的分數排序。傳統的金融是基於結算後的「天」級別的數據，數據量少，非常簡單，而且是單機計算，無法發現隱藏的風險和行為特徵，而FDT的財商指數是對大數據按照毫秒級的行情識別，進行實時的分步式並發處理，可以深刻地了解交易員的心理和行為，數據越多，對交易員的個性化描繪越清楚，從而可以更有針對性的做個性化的教育和訓練。在特徵方面，傳統金融方法都是基於盈利或者回撤數據，而FDT財商指數是基於行為金融學來刻畫用戶的心理特徵和行為偏差，這背後需要大數據架構的技術支持。綜合來看，FDT財商指數的交易行為特徵，是基於行為金融學和對沖交易的專家經驗的緊密結合。這是我們對每個交易員提供的FDT財商指數的報告，這是一個大報告，四個象限，包括盈利、風險、一致性、活躍度等，每一個後面都有一些具體的分析。其他的都好理解，只解釋一下「一致性」，簡單來說就是「穿越牛熊」的能力，能夠在變化的市場中靈活調整策略來實現穩定的盈利輸出。下面是我們根據財商指數，對參與交易的這些學校做的一些排行。
下面講智能交易。交易的核心，一個是止損，一個是預測，一個是配比。我們傳統的交易都要設止損線，不管誰不管什麼情況，到了止損線一律清倉，以免出現無法承受的交易損失，這種情況實際上是忽視了個性差異。有了人工智慧以後，在大量歷史數據情況下，利用機器學習的模型，可以給每個交易員設定不同的止損線，比如可以根據交易員的歷史盈利情況設定不同的止損線，也可以根據交易員的不同風格來設定，有些交易員喜歡也善於在大起大落中把握機會，你就給他設定個性化的止損線。FDT可以根據財商指數來設定精確細致的止損線。再就是對波動的預測。搞交易的人都知道，資產的波動性很重要，因為它既代表風險也代表盈利，所以好的交易員是在風險波動中賺錢。怎麼樣預測和判斷這個波動？現在有了大數據和AI，就可以通過機器學習的方法，對A股、期貨做出一個波動的預測。還有就是資源的分配。對優秀的交易員，可以給他特定的交易機會。就像婚姻介紹所一樣，我們用這個評價指數對交易員做一個評價，對股票做一個評價，不同的交易員做不同情況的市場，這樣可以發揮每一個交易員的才幹，這也是我們利用人工智慧對交易的一種應用。
最後講一下智能投資。中國的資產管理市場在迅速增長，到2020年，估計有180萬億人民幣需要財富管理，年復合增長率達到14%。但是目前大部分用戶投資不理性，買賣的時機不當，導致大部分基金產品盈利，但是大部分用戶還是虧損。所以我們用人工智慧的辦法嘗試解決。首先，是智能的用戶理解，我們藉助模擬交易平台和大量的數據，用FDT 財商指數，從金融行為學的角度評價用戶的風險偏好。二是跟哥倫比亞大學的FDT智能資產管理中心合作，研究了一套智能資產組合優化的頂級演算法。三是智能投資的風險管理，對每一個投資組合做未來盈利的虧損的概率估計。四是智能個性化的資金分配，對不同的客戶，不同的風險偏好，給他不同的產品，這也是智能化和個性化的基金推薦，把合適的基金推銷給最合適的客戶。當然，由於中國的資本市場仍不成熟，市場運行還不完全是市場規律的反映，所以智能投顧的市場環境不穩定，所以我們還要創造一些條件。
總而言之，我們的金融交易市場結構不合理，要去散戶化，美國用了70年，我們不要用那麼多年。我們要培養優秀的交易員，通過FDT創新工廠探索有效的辦法。我們通過培養交易員掌握大量的模擬交易的數據，再與科研機構合作來挖掘這些數據的價值，用以研發智能教育，智能交易和智能投顧，應該說在人工智慧在金融市場應用方面作了初步的探索。相信在這方面我們還有非常大的空間，這件事不僅具有社會價值，而且具有商業價值。謝謝。

⑹ 大數據專業需要學習什麼語言

這個我覺得英語應該是必須要學習的一個的，就是大數據的話，你肯定是需要懂得電腦的，懂電腦的話，必須要會英語的，所以這個大數據必須要會英語的。下面是關於數據的(6)大數據交易員擴展閱讀。

數據
數據是指對客觀事件進行記錄並可以鑒別的符號，是對客觀事物的性質、狀態以及相互關系等進行記載的物理符號或這些物理符號的組合。它是可識別的、抽象的符號。
它不僅指狹義上的數字，還可以是具有一定意義的文字、字母、數字元號的組合、圖形、圖像、視頻、音頻等，也是客觀事物的屬性、數量、位置及其相互關系的抽象表示。例如，「0、1、2…」、「陰、雨、下降、氣溫」、「學生的檔案記錄、貨物的運輸情況」等都是數據。數據經過加工後就成為信息。
在計算機科學中，數據是指所有能輸入計算機並被計算機程序處理的符號的介質的總稱，是用於輸入電子計算機進行處理，具有一定意義的數字、字母、符號和模擬量等的通稱。計算機存儲和處理的對象十分廣泛，表示這些對象的數據也隨之變得越來越復雜。
[1]
信息
信息與數據既有聯系，又有區別。數據是信息的表現形式和載體，可以是符號、文字、數字、語音、圖像、視頻等。而信息是數據的內涵，信息是載入於數據之上，對數據作具有含義的解釋。數據和信息是不可分離的，信息依賴數據來表達，數據則生動具體表達出信息。數據是符號，是物理性的，信息是對數據進行加工處理之後所得到的並對決策產生影響的數據，是邏輯性和觀念性的；數據是信息的表現形式，信息是數據有意義的表示。數據是信息的表達、載體，信息是數據的內涵，是形與質的關系。數據本身沒有意義，數據只有對實體行為產生影響時才成為信息。[2]

⑺ 在中國，做量化交易一天的工作是怎樣的

做量化交易一天的工作：

8:00~9:00： 打開交易策略，設置一些運營參數

9:00~9:30： 觀察策略運轉，確保沒有問題

9:30~15:30: 解決已有策略的問題並研究新策略，測試新想法

15:30~17:00: 分析交易記錄， 確定第二天的交易計劃

17:00~18:00: 運動

崗位職責：
分析金融市場（期貨、股票等）數據，尋找可利用的機會；開發與維護量化交易策略；提供機器學習/數據挖掘相應的技術支持；

崗位要求：
1.熟練計算機編程能力，熟練掌握至少一門編程語言，python優先；

理工科背景，具有良好的數理統計、數據挖掘等相關知識儲備，熟悉機器學習方法（分析科學問題和相應數據，建立模型和方法，驗證模型和方法，應用模型和方法並分析結果，改進模型和方法）；

有處理分析大量數據的經驗，並能熟練選擇和應用數據挖掘和機器學習方法解決科研和工作中的實際問題；良好的自我學習和快速 學習能力，有工作激情，喜歡金融行業；兩年及以上實驗室研究經驗或研發類工作經驗優先；

(7)大數據交易員擴展閱讀

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。

⑻ 機器人投資的模型研發，會不會減少交易員的崗位

肯定會的，現在機器人代替人力的時代，不久的將來應該在生活的各個方面都有所體現，是個必然趨勢

⑼ 華爾街的交易員為什麼都要換成機器人

在當今社會，人工智慧（AI）越來越頻繁地出現在人們的視野中，相當比例的勞動力正在被機器所取代。過去幾十年裡，華爾街的交易員是萬眾羨慕的高薪「金飯碗」，而如今，華爾街交易員正在面臨著前所未有的裁員危機。在高盛集團中，這樣的事情正在上演：受到人工智慧的沖擊，高盛集團紐約總部的股票做市交易員由500人縮減至2人。

事實上，這樣的事情也不僅僅發生在高盛，人工智慧取代勞動力已經成為一種趨勢，越來越脫離人力資本的「無人經濟」已經成為未來商業的發展趨勢。在自動化、大數據、人工智慧等技術手段的沖擊下，無人餐廳、無人零售店、無人加油站、無人KTV……等無人經濟應運而生。
無人經濟於2013年興起，得益於科學技術的進步，至今迎來了爆發式的發展。無人經濟相對於傳統經濟來說，是一種消費流程的創新。消費者體驗的是一種全自助模式，即從進店選擇商品，到支付完成離開這樣一個全流程的購物體驗，其背後的基礎設施都是運用技術來進行支撐的。無人經濟發展的背後體現的是消費者更快速便捷、品質多元的消費需求，「多元化、科技化、時尚化」是未來服務業的發展趨勢。無人經濟不僅能滿足消費者個性化需求，而且還能提升經營效率，降低銷售成本，有著十分廣闊的發展前景。
「無人零售」的核心是無人化，這既是優勢，也是其劣勢所在。雖然無人經濟異常火爆，但是無人經濟的商業模式也有其自身的脆弱性。我國無人經濟是建立在傳統產業鏈條的基礎上的，它只是將傳統的產業鏈條中的某個環節獨立出來，通過技術的配備，進行無人化。

⑽ 交易員一般在交易結束的復盤中主要看些什麼總結什麼

我做外匯交易，在這方面還是有一點點了解的，下面可以做一下分享。

可以先看一下你手上這一周的圖標，認真看一下我們再來做仔細的分析。先來分析一下基本面，

最後是技術方面。另一方面，歐元的下行趨勢現在較弱，有回調。如果你繼續看空，當價格上升到倉庫的位置;如果你打算做更多的事情，那麼最初的空白列表將會開始逐漸放鬆嗎?入口的止損點在哪裡?這些也應該在頭腦中完成。

通過對波動率、提取率等數據的觀察，預測了研究基金的趨勢、市場心理，預測了當前趨勢的強度，進而分析了市場的真實走向。在這里討論太復雜了，還是需要很多的實戰經驗。