大数据交易员

⑴ 期货大数据反向跟单，反向交易对于散户来说有哪些好处

所谓反向跟单，指的是与自主交易、主观交易相对立的交易方法，即反着方向来做单。

目前国内的投资者，特别是小散户，只是依靠薄弱的行情分析技术，以及不对称的信息来进行股票和期货交易。基于交易市场的“二八定律”，即“二盈八亏”或“一盈二平七亏”，大部分散户亏损的结果是大概率的，那么反过来，反向做单盈利就是大概率。跟单，是跟进复制其他交易者的单子，既可以正向、反向跟单，也可以倍数、手数跟单。因期货等交易品种具备双向交易机制，既能做多，又能做空，能够实时进行反向交易，通过计算机软件获取交易者进行多空交易的实时数据，利用跟单软件，实现跟单账户与样本账户的实时相反方向交易，这个就是反向跟单。

抛弃个人交易的观点，让数据自然完整的产出一个周期。反向跟单项目的原理就是把市场二八定律拿出来，筛选稳定亏损的数据进行反向跟单交易，做的是一个大概率的项目，那么一旦干预就成了普遍的散户投机心理了，又把自己变回了二八定律里面亏损的那群人了。可能偶尔一两次的干预能够正确，但是对于项目的长期运营来说人为性的干涉有悖于项目的原则，对于反向跟单来说一定是坏事！

以上是一些样本帐户交易盈亏情况，他们的亏损=你的盈利！

反向跟单的样本账户一般会有多个，也就是一个账户反跟多个样本账户，这就相当于做投资，把鸡蛋放到了多个篮子里，天然地分散了投资风险。在一跟多的情况下，多个账户的决策会比较分散，又会最终趋于亏损，这样就不会出现单边的交易结果，在风险把控下的稳定收益就是大概率事件！现在不止是可以一跟多，因为有些跟单者的资金量比较少，也有其他的策略方式适用于这些人。

如果你觉得这种交易模式你有受益，不妨关注我的大风号，可以在底下评论区留言或私信与我交流

⑵ 大数据学什么语言

1、Python语言

十多年来，Python在学术界当中一直很流行，尤其是在自然语言处理（NLP）等领域。因而，如果你有一个需要NLP处理的项目，就会面临数量多得让人眼花缭乱的选择，包括经典的NTLK、使用GenSim的主题建模，或者超快、准确的spaCy。同样，说到神经网络，Python同样游刃有余，有Theano和Tensorflow；随后还有面向机器学习的scikit-learn，以及面向数据分析的NumPy和Pandas。

还有Juypter/iPython――这种基于Web的笔记本服务器框架让你可以使用一种可共享的日志格式，将代码、图形以及几乎任何对象混合起来。这一直是Python的杀手级功能之一，不过这年头，这个概念证明大有用途，以至于出现在了奉行读取－读取－输出－循环（REPL）概念的几乎所有语言上，包括Scala和R。

Python往往在大数据处理框架中得到支持，但与此同时，它往往又不是“一等公民”。比如说，Spark中的新功能几乎总是出现在Scala/Java绑定的首位，可能需要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本（对Spark Streaming/MLLib方面的开发工具而言尤为如此）。

与R相反，Python是一种传统的面向对象语言，所以大多数开发人员用起来会相当得心应手，而初次接触R或Scala会让人心生畏惧。一个小问题就是你的代码中需要留出正确的空白处。这将人员分成两大阵营，一派觉得“这非常有助于确保可读性”，另一派则认为，我们应该不需要就因为一行代码有个字符不在适当的位置，就要迫使解释器让程序运行起来。

2、R语言

在过去的几年时间中，R语言已经成为了数据科学的宠儿——数据科学现在不仅仅在书呆子一样的统计学家中人尽皆知，而且也为华尔街交易员，生物学家，和硅谷开发者所家喻户晓。各种行业的公司，例如Google，Facebook，美国银行，以及纽约时报都使用R语言，R语言正在商业用途上持续蔓延和扩散。

R语言有着简单而明显的吸引力。使用R语言，只需要短短的几行代码，你就可以在复杂的数据集中筛选，通过先进的建模函数处理数据，以及创建平整的图形来代表数字。它被比喻为是Excel的一个极度活跃版本。

R语言最伟大的资本是已围绕它开发的充满活力的生态系统：R语言社区总是在不断地添加新的软件包和功能到它已经相当丰富的功能集中。据估计，超过200万的人使用R语言，并且最近的一次投票表明，R语言是迄今为止在科学数据中最流行的语言，被61%的受访者使用(其次是Python，39%)。

3、JAVA

Java，以及基于Java的框架，被发现俨然成为了硅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，那么你会发现，Java是它们所有数据工程基础设施的基础语言，”Driscoll说。

Java不能提供R和Python同样质量的可视化，并且它并非统计建模的最佳选择。但是，如果你移动到过去的原型制作并需要建立大型系统，那么Java往往是你的最佳选择。

⑶ 吴鸣霄大数据分析的准确么

大数据准不准这个问题要看情况。具体来讲，之所以成为大数据就是因为数据量巨大，数据量大了之后很多偶然因素才会具有趋势性，才会有规律，才能有价值有结论。但是，这并不意味着得出的结论一定是正确的，很多结论的得出要有严格的先验条件，否则都是错误的结论。所以，单独说大数据准不准确可能不好说。

⑷ 什么事操盘手待遇很好吗

操盘手每天的主要工作当然是进行买卖交易，当然包括股票，期货，现货等等产品。如果成功地进行买卖，就需要对其产品进行新闻信息分析，产品情况，以及国家政策等等，得出大概走势，个人再经过分析，最终进行买卖交易。获取赢利。
待遇各个公司不同，但培养一个合格操盘手比较难，如果有机会进入行业，个人还是很推荐的。

⑸ 金融科技在大数据和人工智能方面有哪些应用

近年来，人工智能有一系列的突破，在金融领域的应用也发展很快。我们做FDT的时候心目中有一个偶像，就是美国的文艺复兴科技公司，它旗下基金的平均回报率，在1989年到2009年间达到35%，比索罗斯和巴菲特高出10个百分点。2015年9月花旗做了一个预测，未来10年智能理财管理会增加5万亿美元的收入。高盛预测2025年AI为金融行业带来的增值每年达到430亿美元。2017年3月摩根大通发布了一款金金融合同解析软件，只需几秒就能完成以前律师们36万小时的工作。这说明人工智能很可能大规模的在商业，特别是在金融领域应用。而且，在金融领域应用大数据也有一些先天的优势条件和基础。刚才黄院士讲了，人工智能的前提是必须有海量的大数据，数据越多越能说明问题，而金融公司天生就是数据公司，银行也好，交易也好，每天和数据打交道，而且这个数据的质量和数量也能达到一定的要求，这是人工智能得以应用的一个非常重要的数字基础。另外，银行金融的业务相当多的是预测和决策类的，正是人工智能模型最擅长的领域。还有一点，金融作为全社会资源的配置工具，用AI对其加以优化，无疑有很大的社会意义和商业意义。
下面讲讲智能教育。FDT最初的宗旨就是为了培养交易员，是一种公益教育。FDT有自己的教育理念，有智能的训练软件作为教育工具，还有一套完整的教育准则和评价体系。这套教育准则和评价体系就是FDT财商指数，这不仅是我们评价交易员的标准，也是个性化教育的工具。这个财商指数本质上是通过大数据给用户画像，我们的用户就是交易员和散户，以加深对他们交易行为和交易心理的理解。我们根据海量的模拟交易数据发明了FDT财商指数。大家看这张图，这张图的横坐标是风险控制能力，纵坐标是盈利能力，用这个可以分清不同的交易员的情况，然后对他进行个性化教育。我们把交易员分为四类。第一类是优秀的模拟交易员。他们相对于庞大的FDT用户是很少的，占比不足1%，这部分交易员收益风险俱佳，可以重点培养，甚至可以给他实盘操作。第二类就是高级模拟交易员，占比约9%，他们交易的意愿比较强，可以通过个性化的智能教育和培训帮助他提高。第三类就是中极模拟交易员，占比超过40%，他们风险意识较强，可以考虑被动投资。第四类是初级模拟交易员，FDT财商指数值比较低，但人数最多，占比超过50%，需要继续帮助他们上金融教育课。
FDT财商指数的创新，在于它结合了人工智能+大数据+行为经济学。传统的金融方法都是靠问卷，基于人工设定的权限规则，对设定之外的行为特征就无能为力了，而FDT的财商指数是基于人工智能，通过非线性的机器学习模型，将上百个交易特征结合在一起，自动地抽取大量的判定规则，最终形成了财商指数的分数排序。传统的金融是基于结算后的“天”级别的数据，数据量少，非常简单，而且是单机计算，无法发现隐藏的风险和行为特征，而FDT的财商指数是对大数据按照毫秒级的行情识别，进行实时的分步式并发处理，可以深刻地了解交易员的心理和行为，数据越多，对交易员的个性化描绘越清楚，从而可以更有针对性的做个性化的教育和训练。在特征方面，传统金融方法都是基于盈利或者回撤数据，而FDT财商指数是基于行为金融学来刻画用户的心理特征和行为偏差，这背后需要大数据架构的技术支持。综合来看，FDT财商指数的交易行为特征，是基于行为金融学和对冲交易的专家经验的紧密结合。这是我们对每个交易员提供的FDT财商指数的报告，这是一个大报告，四个象限，包括盈利、风险、一致性、活跃度等，每一个后面都有一些具体的分析。其他的都好理解，只解释一下“一致性”，简单来说就是“穿越牛熊”的能力，能够在变化的市场中灵活调整策略来实现稳定的盈利输出。下面是我们根据财商指数，对参与交易的这些学校做的一些排行。
下面讲智能交易。交易的核心，一个是止损，一个是预测，一个是配比。我们传统的交易都要设止损线，不管谁不管什么情况，到了止损线一律清仓，以免出现无法承受的交易损失，这种情况实际上是忽视了个性差异。有了人工智能以后，在大量历史数据情况下，利用机器学习的模型，可以给每个交易员设定不同的止损线，比如可以根据交易员的历史盈利情况设定不同的止损线，也可以根据交易员的不同风格来设定，有些交易员喜欢也善于在大起大落中把握机会，你就给他设定个性化的止损线。FDT可以根据财商指数来设定精确细致的止损线。再就是对波动的预测。搞交易的人都知道，资产的波动性很重要，因为它既代表风险也代表盈利，所以好的交易员是在风险波动中赚钱。怎么样预测和判断这个波动？现在有了大数据和AI，就可以通过机器学习的方法，对A股、期货做出一个波动的预测。还有就是资源的分配。对优秀的交易员，可以给他特定的交易机会。就像婚姻介绍所一样，我们用这个评价指数对交易员做一个评价，对股票做一个评价，不同的交易员做不同情况的市场，这样可以发挥每一个交易员的才干，这也是我们利用人工智能对交易的一种应用。
最后讲一下智能投资。中国的资产管理市场在迅速增长，到2020年，估计有180万亿人民币需要财富管理，年复合增长率达到14%。但是目前大部分用户投资不理性，买卖的时机不当，导致大部分基金产品盈利，但是大部分用户还是亏损。所以我们用人工智能的办法尝试解决。首先，是智能的用户理解，我们借助模拟交易平台和大量的数据，用FDT 财商指数，从金融行为学的角度评价用户的风险偏好。二是跟哥伦比亚大学的FDT智能资产管理中心合作，研究了一套智能资产组合优化的顶级算法。三是智能投资的风险管理，对每一个投资组合做未来盈利的亏损的概率估计。四是智能个性化的资金分配，对不同的客户，不同的风险偏好，给他不同的产品，这也是智能化和个性化的基金推荐，把合适的基金推销给最合适的客户。当然，由于中国的资本市场仍不成熟，市场运行还不完全是市场规律的反映，所以智能投顾的市场环境不稳定，所以我们还要创造一些条件。
总而言之，我们的金融交易市场结构不合理，要去散户化，美国用了70年，我们不要用那么多年。我们要培养优秀的交易员，通过FDT创新工厂探索有效的办法。我们通过培养交易员掌握大量的模拟交易的数据，再与科研机构合作来挖掘这些数据的价值，用以研发智能教育，智能交易和智能投顾，应该说在人工智能在金融市场应用方面作了初步的探索。相信在这方面我们还有非常大的空间，这件事不仅具有社会价值，而且具有商业价值。谢谢。

⑹ 大数据专业需要学习什么语言

这个我觉得英语应该是必须要学习的一个的，就是大数据的话，你肯定是需要懂得电脑的，懂电脑的话，必须要会英语的，所以这个大数据必须要会英语的。下面是关于数据的(6)大数据交易员扩展阅读。

数据
数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。
它不仅指狭义上的数字，还可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等，也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。例如，“0、1、2…”、“阴、雨、下降、气温”、“学生的档案记录、货物的运输情况”等都是数据。数据经过加工后就成为信息。
在计算机科学中，数据是指所有能输入计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。计算机存储和处理的对象十分广泛，表示这些对象的数据也随之变得越来越复杂。
[1]
信息
信息与数据既有联系，又有区别。数据是信息的表现形式和载体，可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。而信息是数据的内涵，信息是加载于数据之上，对数据作具有含义的解释。数据和信息是不可分离的，信息依赖数据来表达，数据则生动具体表达出信息。数据是符号，是物理性的，信息是对数据进行加工处理之后所得到的并对决策产生影响的数据，是逻辑性和观念性的；数据是信息的表现形式，信息是数据有意义的表示。数据是信息的表达、载体，信息是数据的内涵，是形与质的关系。数据本身没有意义，数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。[2]

⑺ 在中国，做量化交易一天的工作是怎样的

做量化交易一天的工作：

8:00~9:00： 打开交易策略，设置一些运营参数

9:00~9:30： 观察策略运转，确保没有问题

9:30~15:30: 解决已有策略的问题并研究新策略，测试新想法

15:30~17:00: 分析交易记录， 确定第二天的交易计划

17:00~18:00: 运动

岗位职责：
分析金融市场（期货、股票等）数据，寻找可利用的机会；开发与维护量化交易策略；提供机器学习/数据挖掘相应的技术支持；

岗位要求：
1.熟练计算机编程能力，熟练掌握至少一门编程语言，python优先；

理工科背景，具有良好的数理统计、数据挖掘等相关知识储备，熟悉机器学习方法（分析科学问题和相应数据，建立模型和方法，验证模型和方法，应用模型和方法并分析结果，改进模型和方法）；

有处理分析大量数据的经验，并能熟练选择和应用数据挖掘和机器学习方法解决科研和工作中的实际问题；良好的自我学习和快速 学习能力，有工作激情，喜欢金融行业；两年及以上实验室研究经验或研发类工作经验优先；

(7)大数据交易员扩展阅读

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，

极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

⑻ 机器人投资的模型研发，会不会减少交易员的岗位

肯定会的，现在机器人代替人力的时代，不久的将来应该在生活的各个方面都有所体现，是个必然趋势

⑼ 华尔街的交易员为什么都要换成机器人

在当今社会，人工智能（AI）越来越频繁地出现在人们的视野中，相当比例的劳动力正在被机器所取代。过去几十年里，华尔街的交易员是万众羡慕的高薪“金饭碗”，而如今，华尔街交易员正在面临着前所未有的裁员危机。在高盛集团中，这样的事情正在上演：受到人工智能的冲击，高盛集团纽约总部的股票做市交易员由500人缩减至2人。

事实上，这样的事情也不仅仅发生在高盛，人工智能取代劳动力已经成为一种趋势，越来越脱离人力资本的“无人经济”已经成为未来商业的发展趋势。在自动化、大数据、人工智能等技术手段的冲击下，无人餐厅、无人零售店、无人加油站、无人KTV……等无人经济应运而生。
无人经济于2013年兴起，得益于科学技术的进步，至今迎来了爆发式的发展。无人经济相对于传统经济来说，是一种消费流程的创新。消费者体验的是一种全自助模式，即从进店选择商品，到支付完成离开这样一个全流程的购物体验，其背后的基础设施都是运用技术来进行支撑的。无人经济发展的背后体现的是消费者更快速便捷、品质多元的消费需求，“多元化、科技化、时尚化”是未来服务业的发展趋势。无人经济不仅能满足消费者个性化需求，而且还能提升经营效率，降低销售成本，有着十分广阔的发展前景。
“无人零售”的核心是无人化，这既是优势，也是其劣势所在。虽然无人经济异常火爆，但是无人经济的商业模式也有其自身的脆弱性。我国无人经济是建立在传统产业链条的基础上的，它只是将传统的产业链条中的某个环节独立出来，通过技术的配备，进行无人化。

⑽ 交易员一般在交易结束的复盘中主要看些什么总结什么

我做外汇交易，在这方面还是有一点点了解的，下面可以做一下分享。

可以先看一下你手上这一周的图标，认真看一下我们再来做仔细的分析。先来分析一下基本面，

最后是技术方面。另一方面，欧元的下行趋势现在较弱，有回调。如果你继续看空，当价格上升到仓库的位置;如果你打算做更多的事情，那么最初的空白列表将会开始逐渐放松吗?入口的止损点在哪里?这些也应该在头脑中完成。

通过对波动率、提取率等数据的观察，预测了研究基金的趋势、市场心理，预测了当前趋势的强度，进而分析了市场的真实走向。在这里讨论太复杂了，还是需要很多的实战经验。