人工智能期货怎么赚钱

❶ 哪些期货交易方法看似简单，其实能持续盈利

很多人和书上说期货交易很简单，关键是执行，真的是这样吗？

❷ 期货程序化交易真能挣钱吗

程序化交易可以赚钱，但有三个关键因素。
市场上做量化的人很多，但能长期下来稳定盈利的策略也不是菜市场的白菜，遍地都是。量化策略可以简单分成三类，趋势跟踪策略，波段策略，高频策略。
第一，取决于策略模型的适应性。真正优秀的高频策略，目前很难在市场上面找到，加上研发成本巨大，基本都被各大基金公司垄断。换句话，现在市场上能找到的高频策略，要么有缺陷，要么是市场上的一些有心人设计的圈套，目的肯定是盯着你的手续费。至于波段策略，开发起来相对简单，策略针对的是某一类行情，适应性有限。能否盈利，和盈利多少和行情关系巨大，真正能够长期下来稳定盈利的也是极少，多数人不舍得分享，市场中能够找到的波段策略，多数属于适应部分行情的。最后一类是趋势跟踪策略，起源道氏理论，经过多代人的验证，是一种简单有效性的策略。长期跟踪下来能够赚钱的趋势策略不再少数，但收益率有限，遇到震荡行情盈利会有一定回撤。
第二，取决于交易员的心态，分析水平。成熟的交易员不会迷恋量化策略，知道量化只是一个工具，只是一个支持下单的交易软件。会去仔细了解策略的优势和缺点，分析策略适合的行情，找出策略不适合行情。分析出因为不可控因素出现的正常回撤是多少，分析出行情适合的时候能有多少盈利。最后通盘布局，制定出策略使用的具体方法细节等。交易员的心态能够影响交易员的干涉策略的频率，能不能执行好量化策略的具体使用方案。例如，启动策略的时间，关闭时间，什么情况下手动干预，添加止盈止损，或者会不会把该出局的单子提前手动出局，该要止损的单子，没有让量化程序自动止损等等。
第三，取决于风险控制。量化程序化交易虽然可以减轻情绪对交易的影响，但并不能降低投资的风险。一个优秀的交易会制定合理风控措施，比如调整账号资金，调整下单手数，以及定下终止使用策略的红线，盈利后何时推出策略等

❸ 余岳桐做期货怎么样

实际上我没有听过这个人。感觉他也不是期货行业的大流。
于是我也去了解了一下。
余岳桐，1996年开始涉足股市，期间历尽沧桑，深谙许多机构操盘的手法和习惯。由于多年实战的磨练，本人对道氏理论、波浪理论、江恩理论有较深的研究，于2000年初总结并创立了一套极具实战价值的交易方法，后经不断完善与实践验证发现，无论牛市还是熊市，该方法均能取得极佳的波段利润。2007年，将该方法正式命名为“大道趋势理论”，并创造性提出了“大道七线”。
2018年9月19日，会卓金融研究所成立暨研究产品体系上线发布会于上海成功召开。研究所所长余岳桐、首席策略分析师柯友浪、周代运、聂浩等核心成员出席了本次会议，成立仪式也吸引了金融领域研究专家、主流财经媒体人等与会，共同见证了会卓金融研究所历史性的时刻。
也就是说这是余岳桐的团队。
会卓金融研究所重拳打造研究产品体系正式上线——集会卓研究体系协同之精华，为广大投资者提供“全时段、全方位、全覆盖”的研究服务支持。
1、会卓资讯
注重重要信息的高度整合，以分析当日市场信息为主，侧重短线市场研判、热点机会提示，对行情异动的及时点评等。
2、研究报告
全面覆盖、体系完整、专业前瞻的研究报告，强调理论与实践相结合，对宏观经济、行业、市场走势及投资策略的全面把握。
3、投资报告会
根据市场变化情况适时组织客户开展宏观、行业等专题及热点研讨，通过线上直播、VIP视频沙龙等形式，客户可与分析师进行深度交流。
4、决策工具
通过探索大数据、人工智能等前沿技术及应用，适时发布具有创新性的决策辅助工具，如超时空智能交易导航“黄金阶梯”，以及即将发布的期货行情预言家“未来K线”等最新产品。
个人认为不要相信任何人能带你挣钱。还是自己直接找期货公司开户吧。这种第三方公司让你多花手续费，还不让你挣钱。

❹ 期货AI量化交易与传统量化交易相比有以下突出的优势

而具体来看， 期货 AI量化交易 与传统 量化交易 相比，有以下几个突出的优势：

更多更广的数据

基本上可以认为，越高层次的 量化交易 ，背后需要处理越多数据。支撑顶级量化策略背后的往往正是海量的数据。

目前一些公司不仅利用传统的金融数据，还会用到卫星拍摄到的港口集装箱图像等图片信息，或者从新闻报道、博客、名人讲话中获得经济发展的线索。在图像识别和自然语言处理的技术支持下，很多非结构化的数据也能成为分析对象。而大数据、非结构化数据以及训练模型，都需要人工智能技术介入其中。FRM对冲基金在伦敦的负责人Patric对此有很好的解释：在这个互联网时代，我们获得的数据远远超过了人类可能的处理能力。要在这个巨大的信息海洋中分析和识别模式，唯一的办法就是使用机器学习工具和技术。这是一条发展更优的投资策略路径。”

不断自我进化和迭代的交易策略

在对数据的处理上，人工智能技术拓宽了数据来源，使得有更多数据能够被纳入分析。而在算法上，人工智能技术也让金融工具能自动进化和迭代交易策略。AI量化交易的先驱Rebellion首席投资官Alexander介绍自己的产品说：

“我们给了系统20年的全球经济和市场数据，以及让它学习现代金融的历史，让它找出不同因素是如何影响各资产类别、行业和地区的价格。它不是按照程序遵循任何特定的交易策略，因为我们没有告诉它去寻找这些。系统会自动识别概念，并在特定市场状况下，将概念通性能绩效联系起来。”

相比之下，传统的量化投资方法往往严格应用事先设定好的策略，它的基本假设是现在的相关性会无限持续下去。但这往往会造成很大问题，因为市场瞬息万变。所以人工智能系统的优势在于，它能够随着旧关系的衰减以及新关系的出现，不断进化自己的投资策略。

以Rebellion的例子看，它在分析了金融和贸易数据后，发现在过去的18个月里，大宗商品和外汇市场周期变短了。所以它会自动重新校准，计算周期变短的影响，以新的策略进行交易。