人工智慧期貨怎麼賺錢

❶ 哪些期貨交易方法看似簡單，其實能持續盈利

很多人和書上說期貨交易很簡單，關鍵是執行，真的是這樣嗎？

❷ 期貨程序化交易真能掙錢嗎

程序化交易可以賺錢，但有三個關鍵因素。
市場上做量化的人很多，但能長期下來穩定盈利的策略也不是菜市場的白菜，遍地都是。量化策略可以簡單分成三類，趨勢跟蹤策略，波段策略，高頻策略。
第一，取決於策略模型的適應性。真正優秀的高頻策略，目前很難在市場上面找到，加上研發成本巨大，基本都被各大基金公司壟斷。換句話，現在市場上能找到的高頻策略，要麼有缺陷，要麼是市場上的一些有心人設計的圈套，目的肯定是盯著你的手續費。至於波段策略，開發起來相對簡單，策略針對的是某一類行情，適應性有限。能否盈利，和盈利多少和行情關系巨大，真正能夠長期下來穩定盈利的也是極少，多數人不捨得分享，市場中能夠找到的波段策略，多數屬於適應部分行情的。最後一類是趨勢跟蹤策略，起源道氏理論，經過多代人的驗證，是一種簡單有效性的策略。長期跟蹤下來能夠賺錢的趨勢策略不再少數，但收益率有限，遇到震盪行情盈利會有一定回撤。
第二，取決於交易員的心態，分析水平。成熟的交易員不會迷戀量化策略，知道量化只是一個工具，只是一個支持下單的交易軟體。會去仔細了解策略的優勢和缺點，分析策略適合的行情，找出策略不適合行情。分析出因為不可控因素出現的正常回撤是多少，分析出行情適合的時候能有多少盈利。最後通盤布局，制定出策略使用的具體方法細節等。交易員的心態能夠影響交易員的干涉策略的頻率，能不能執行好量化策略的具體使用方案。例如，啟動策略的時間，關閉時間，什麼情況下手動干預，添加止盈止損，或者會不會把該出局的單子提前手動出局，該要止損的單子，沒有讓量化程序自動止損等等。
第三，取決於風險控制。量化程序化交易雖然可以減輕情緒對交易的影響，但並不能降低投資的風險。一個優秀的交易會制定合理風控措施，比如調整賬號資金，調整下單手數，以及定下終止使用策略的紅線，盈利後何時推出策略等

❸ 余岳桐做期貨怎麼樣

實際上我沒有聽過這個人。感覺他也不是期貨行業的大流。
於是我也去了解了一下。
余岳桐，1996年開始涉足股市，期間歷盡滄桑，深諳許多機構操盤的手法和習慣。由於多年實戰的磨練，本人對道氏理論、波浪理論、江恩理論有較深的研究，於2000年初總結並創立了一套極具實戰價值的交易方法，後經不斷完善與實踐驗證發現，無論牛市還是熊市，該方法均能取得極佳的波段利潤。2007年，將該方法正式命名為「大道趨勢理論」，並創造性提出了「大道七線」。
2018年9月19日，會卓金融研究所成立暨研究產品體繫上線發布會於上海成功召開。研究所所長余岳桐、首席策略分析師柯友浪、周代運、聶浩等核心成員出席了本次會議，成立儀式也吸引了金融領域研究專家、主流財經媒體人等與會，共同見證了會卓金融研究所歷史性的時刻。
也就是說這是余岳桐的團隊。
會卓金融研究所重拳打造研究產品體系正式上線——集會卓研究體系協同之精華，為廣大投資者提供「全時段、全方位、全覆蓋」的研究服務支持。
1、會卓資訊
注重重要信息的高度整合，以分析當日市場信息為主，側重短線市場研判、熱點機會提示，對行情異動的及時點評等。
2、研究報告
全面覆蓋、體系完整、專業前瞻的研究報告，強調理論與實踐相結合，對宏觀經濟、行業、市場走勢及投資策略的全面把握。
3、投資報告會
根據市場變化情況適時組織客戶開展宏觀、行業等專題及熱點研討，通過線上直播、VIP視頻沙龍等形式，客戶可與分析師進行深度交流。
4、決策工具
通過探索大數據、人工智慧等前沿技術及應用，適時發布具有創新性的決策輔助工具，如超時空智能交易導航「黃金階梯」，以及即將發布的期貨行情預言家「未來K線」等最新產品。
個人認為不要相信任何人能帶你掙錢。還是自己直接找期貨公司開戶吧。這種第三方公司讓你多花手續費，還不讓你掙錢。

❹ 期貨AI量化交易與傳統量化交易相比有以下突出的優勢

而具體來看， 期貨 AI量化交易 與傳統 量化交易 相比，有以下幾個突出的優勢：

更多更廣的數據

基本上可以認為，越高層次的 量化交易 ，背後需要處理越多數據。支撐頂級量化策略背後的往往正是海量的數據。

目前一些公司不僅利用傳統的金融數據，還會用到衛星拍攝到的港口集裝箱圖像等圖片信息，或者從新聞報道、博客、名人講話中獲得經濟發展的線索。在圖像識別和自然語言處理的技術支持下，很多非結構化的數據也能成為分析對象。而大數據、非結構化數據以及訓練模型，都需要人工智慧技術介入其中。FRM對沖基金在倫敦的負責人Patric對此有很好的解釋：在這個互聯網時代，我們獲得的數據遠遠超過了人類可能的處理能力。要在這個巨大的信息海洋中分析和識別模式，唯一的辦法就是使用機器學習工具和技術。這是一條發展更優的投資策略路徑。」

不斷自我進化和迭代的交易策略

在對數據的處理上，人工智慧技術拓寬了數據來源，使得有更多數據能夠被納入分析。而在演算法上，人工智慧技術也讓金融工具能自動進化和迭代交易策略。AI量化交易的先驅Rebellion首席投資官Alexander介紹自己的產品說：

「我們給了系統20年的全球經濟和市場數據，以及讓它學習現代金融的歷史，讓它找出不同因素是如何影響各資產類別、行業和地區的價格。它不是按照程序遵循任何特定的交易策略，因為我們沒有告訴它去尋找這些。系統會自動識別概念，並在特定市場狀況下，將概念通性能績效聯系起來。」

相比之下，傳統的量化投資方法往往嚴格應用事先設定好的策略，它的基本假設是現在的相關性會無限持續下去。但這往往會造成很大問題，因為市場瞬息萬變。所以人工智慧系統的優勢在於，它能夠隨著舊關系的衰減以及新關系的出現，不斷進化自己的投資策略。

以Rebellion的例子看，它在分析了金融和貿易數據後，發現在過去的18個月里，大宗商品和外匯市場周期變短了。所以它會自動重新校準，計算周期變短的影響，以新的策略進行交易。