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猜你感兴趣有没有人给我解释一下京东钢蹦的用途？_京东金融吧_百度贴吧
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有没有人给我解释一下京东钢蹦的用途？
手头兑换了一批钢蹦，想知道怎么用？因为我从来没有在京东商场买过东西，是不是我可以用50钢蹦买50元话费不需要额外再付钱？谢谢
不是说了购物时可以当现金花吗
在线支付时抵现
京东商城购物很方便啊，有自提点还可以自提免运费。
只能是买京东自营吧
和京豆一样，就是不像京豆有1000个的限制。京豆100等于1元，钢镚合到120等于1元。这样算清楚吗
只能在PC端用。
翼龙贷是联想控股成员企业,已成立9年,短期投资100元起,注册送888元,每日结息,
当优惠券用
是的电脑上支付时候有的选
现在是活动100还钱1
上次也是这活动全换完了
京东钢镚要在电脑端使用，购物选择支付时点钢镚支付就可以了。
我也换了一些，还没用呢。
好像没啥特别
不能充话费 但是可以用来买自营商品
在电脑端用，而且订单不能有第三方产品，必须全部自营的，所以千万不要拿金豆换钢蹦，我觉得还是金豆好用
十几个 没啥用 唉
贴吧热议榜
使用签名档&&
保存至快速回贴不做高频的话，量化交易获利的概率真的能战胜抛钢蹦吗？
整个团队，三年多，十几个人研发，数学硕士，物理硕士，还有一些市场上的稳定获利的交易者，原来其他公司的quant，交易标的期货证券、策略类型套利对冲和CAT，宏观策略和期货的趋势策略，和其他数学模型、基础数据来自wind，无论是交易逻辑，还是市场上的各种方法，各种量化软件，选股模型，数学模型，无数篇硕博论文学习，改进优化，无数次失败，发现量化交易，期货股票甚至外汇，如果不做高频（很多时候我们尽量规避一些高频策略），概率都打不败钢镚概率，更打不败我们自己手动基本面技术面分析，怀疑量化亦或者交易本身就是一场仍钢镚的游戏，不管是中长期测试，几年，还是短期实践，原来手动，在过去六七年的时间里，年30到60左右利润，回撤20以内。后来去调查一些量化对冲基金，发现很多也是挂着羊头卖狗肉，名义上量化，其实就是手动。所以抛砖引玉，一起讨论一下这个问题。
按时间排序
可以考虑换个懂行的领导
其实我本来上来就是想骂你装逼的，后来想想算了，因为你这个问题本身还是值得认真回答的。—————————————————一百块还是给你的——————————————————题主一定是个富二代，或者就是暴发户，不然不可能已经玩遍了大部分的PY交易居然还不知道程序化交易和量化分析和手工交易之间的区别。量化分析，自然只是一种分析手段，目前没有任何东西能证明量化分析是最牛叉的分析方法或者最好用的或者收益最高的，没有，他和技术分析基本面分析无二至，只是切入点不同。程序化，程序化就是个工具，帮你下单的罢了，没什么特异功能，唯一的优点是，下单速度可以超越手工的速度，执行力100%。手工交易，整个流程都自己来，自己分析，自己判断，自己下单，自己止损，输了吃面，赢了保健。———————————————————————————————————————————我看到有回答提到了文艺复兴科技，是的，他们做高频，但不仅仅只限于高频。其次西蒙斯本人在早年并没有现在这么辉煌，他刚开始从事交易的时候，是从基本面入手的，成功的在努力学习基本面姿势后连续爆仓了3次，之后公司破产，事业衰败，人生陷入思考中。是在他年纪很大的时候碰到了一位朋友，两人一起往量化程序化这方面发展，才刚刚开始逐步有起色，一直到现在的优秀成绩。交易的本质是和仍冈本没区别，蛋屎，你永远都不可能打赢钢镚，蛋屎，你可以打赢其他的人！你朝着天空仍一百次冈本，冈本还是那个冈本，你也还是那个你，你们两者之间的互动不会有任何的长进和变化，这是一个恒定的概率。但是在实际市场里，你的交易水平和理解是会有变化的，市场整体的水平也是有变化的。随着你运用套路的技巧越来越丰富，你的交易水平也在悄悄的超越别人，超越60%的人可以盈利，超越80%能大赢，90%就通吃了。你打不赢冈本，但你可以打赢其他的人。你只需要比其他人更克制，比其他人速度更快，或者比他们更持久（老司机专属），你就可以赢钱了。必须要清楚两点，第一，每个人都有自己专属的姿势。索罗斯能买黄金赌脱欧赚钱，但他不懂量化，他也不玩高频，难道他的理论就无敌了吗？程序化在他面前就一无是处了吗？西蒙斯用基本面一直亏钱，用量化就赚钱，难道是基本面就没有用，而量化就牛叉了吗？每个人都有适合自己的方法，恕我直言，不要误会，我不是针对某一个人，我的意思是在市场里的大部分人都基本不知道自己适合什么套路。当你找到适合自己的那个套路的时候，你就已经超越了大部分人。适合你自己的套路本身就是一种优势，你能用，其他人用不来，这个套路用的人就少，在市场里赚钱的效果就好。这和套路本身复杂简单与否无关，只是一个匹配程度。你见其他人用缠论，你也学了自己用，你见其他人用量化，你也学了自己用，如果成功可以复制，人人生来平等，我们何必还要创造新的方法？正因为每个人的天赋脾气不一样，才需要你自己去摸索一套适合自己的策略。量化本身就是一种方法，你用低频赢不过别人，并不代表量化这种方法有问题，仅仅是你自己本身有问题，你不适合或者你没有摸索到适合自己的方法。第二，赢钱本身并不是代表你的方法或者策略更牛逼，仅仅只是用的人少，以及你有其他人没有的优势。为什么大部分的程序化都是量化分析加高频？这很简单，充分的运用自己本身的优势罢了。程序化的最大优势是速度，执行力这方面并不比人工占太大优势，一个沉稳老练的交易员执行力没有99%也有95%左右了。怎么把速度的优势运用到极致，那自然是做高频交易了。为什么大部分程序化下单都用量化分析的方法来判断？因为量化分析能最大程度的运用电脑的运算速度和分析广度，电脑可以同一时间分析上百品种和监控上百品种的走势，而人脑不行。并且，西蒙斯为了保持他的策略的隐密性和独特性，特意收购一家经纪公司，拥有自己的报单通道，不惜花费重金从交易所附近的地下接入网线和服务器，仅仅只是为了提升那么可能的几纳秒速度。你不需要战胜市场，你只需要比其他人有无法逾越的优势，就可以赢钱了，这种优势的来源可以各种各样，但必须是独一无二的。——————————————————————————————————————————低频能不能战胜人工？当然是能的，只要你的策略足够好，足够合适自然能战胜，赢不了只是你自己的策略问题及运用问题和量化分析，程序化本身无关。当然程序化和量化分析去做低频交易并不能体现他们本来的最大优势，起码并不比人脑有太多优势，在起步上是吃亏的。我觉的约翰.墨菲有句话讲的很好：“程序可以帮你分析和下单，但是程序不能帮你换一副头脑和心肠。”换言之，如果是块石头，走到哪里都不会发光。——————————————————————————————————————————整个团队，三年多，十几个人研发，数学硕士，物理硕士，还有一些市场上的稳定获利的交易者，原来其他公司的quant，交易规模2亿左右资金、交易标的期货证券、策略类型套利对冲和CAT，宏观策略和期货的趋势策略，和其他数学模型、基础数据来自wind，无论是交易逻辑，还是市场上的各种方法，各种量化软件，选股模型，数学模型，无数篇硕博论文学习，改进优化，无数次失败至于上面这些东西，你可以参照下面这条报道：索罗斯的儿子罗伯特透露，影响他父亲交易的因素不只是反射性。他说：“你知道，他改变对市场的态度或者其他任何改变都是因为背痛在折磨他。和别的什么理由都没关系。如果他感觉背部痉挛，那就是提前警告的信号。”索罗斯承认很依赖这种“动物直觉”，说突然疼痛往往是自己的投资组合出了问题的信号。所以，他的决策其实是理论和直觉共同的产物。各种各样的光环并不能证明你有独特的优势，“背痛”才是。
看市场。前段时间我就在 Poloniex 上扔钢蹦，本金 2 DASH，赚了 2 DASH（翻了一番，但是并没有什么卵用）（逃
哇，黄金团队，什么都有了！唯独缺乏独特的idear！没有自己的交易策略技术再好也帮不了你们。你们还没有走通量化这条路，不等于此路不通。
还在学习中，感觉能做高频还是高频吧，市面上的很多私募都是非专业人员搞的吧，有朋友就在做这个，听说招人要求很宽泛，量化还是国外做的6些，不过我也还没怎么投入过实践，不好多说。。。
有点惊讶，一个已经做了三年管理了几亿资金的量化团队，还会纠结这类的问题。勿拍，我只是说出我的真实感受。只能如
说的那样，你们可能没入门。几个观点：第一，不同的交易策略有不同的属性，对应相应的盈亏分布。第二，手工和非手工，不是区别量化与非量化的标准。第三，获利与否，和选择什么样的交易方式无关，和交易者有关。因此，纠结量化交易获利的概率真的能战胜抛钢蹦这类的问题没什么意义。
，题主看看这个与你们相比怎么样？
胜率并不是最重要指标，我的胜率只有40%，但我赚钱就会比亏的金额多很多。所以最后期望依然是正的。
我来回答一下。纯粹看胜率。抛钢镚的胜率为50%。逆势策略胜率(一般60%以上）》套利策略胜率（一般50%多点，60%不到）》抛钢镚胜率（50%）》趋势跟踪策略（一般30%-40%）。纯粹看胜率的话，抛钢镚仅高于趋势策略。看盈利的数学期望的话，我想可能是这样的。趋势跟踪策略》套利策略》逆势策略》抛钢镚
基于归纳法的交易策略99.9%都是注定要扑街的，不因种族性别年龄排名先后左右上下忠奸主观量化的不同而不同。如果可以跳出归纳法，相信会看到更多。====== 分割线 ======每次看到量化交易的题目，如鲠在喉，不吐不快，今次请让我一次说个够。前方高能。在下研究量化的时间一段时间，研报、论文、模型，看过很多。老实说，我现在很烦某些人老是在金融领域尤其是炒股炒期货的时候跟我说“科学”二字。量化投资里面的所谓科学，大部分就是归纳法搞出来的东西。迷信科学（归纳法）是不是另一种迷信？尤其是，你根本不知道科学（归纳法）在这个领域是否适用的情况下。我以前关注知乎的交易板块，很多人一上来就很niubility的，说什么“没回测过的东西就是bullshit”。搞笑，你试试拿着九十四年来广州每天的天气状况去回测，你会得出广州一直不会下雪的结论。然而，2015年12月，广州就下了历史上的第一场雪。如果有这么一个关于广州下雪的天气期权，很多人已经亏到扑街了好不好。自然现象尚且不能归纳出来，何况每天都上上演尔虞我诈的金融市场？很多人以为交易就是数学啊，物理啊，天天在那里捣鼓模型模型，为小数点后4位到底是进一还是退一纠结半天。价格以数字表现出来 = 金融就是数学？价格是怎么来的？世上本无价格，有供需，才有价格，人傻逼了，自然就追涨杀跌了。价格的重点，从来不是数字。而是数字后面的人心。你们只是不舍得放弃自己苦心经营的模型而已，因为这堆模型（而不是pnl）让你们觉得自己niubility。呵呵。大部分所谓的量化投资，只不过是披着（看似）高大上外衣的追涨杀跌而已。一赢二平七亏适用于任何市场任何群体。再来，量化交易就等于不主观了？你程序是怎么来的？石头缝里蹦出来的？不还是程序员写的？程序员不是人？程序员写的程序不也是靠主观判断？哪怕是完全教科书式的delta对冲，对冲频率是多少？一天一次，一分钟一次，还是静态对冲买了就装死？是不是delta一变就得对冲？还是得设定一个范围？遇到小数点怎么处理？进一还是退一？是进一好还是不管好？所有这些问题难道不是经交易员的主观判断后才写成程序的？那量化化何来的客观了？那要怎么才算客观？抛硬币吗？抛硬币就客观了？抛什么样的硬币？一元？一分？一角？港币？人民币？抛多少次？……别自欺欺人了，从你踏入市场的那一瞬间开始，你就不可能客观。至于不搞归纳法，有什么可以搞的？我目前在金融里接触到的、不依赖于归纳法的理论只有三个：缠论、期权定价、套利（非统计）。很多人看到我说缠论，心里肯定想：你个民科SB。得了吧，这个世界上，无法用科学解释的东西多了去了。而大部分人对于科学解释以外的东西一直抱以嘲笑的态度。我真的懒得说。就这样。
无意间看见这个问题我也来抛个砖吧。首先就题主的疑问逐个回答。量化交易的获胜概率肯定是可以战胜抛硬币的，但在这种win
rate下能否盈利是个问题。量化交易能盈利也是肯定的，毕竟市场上太多成功的例子，但是策略受制于你的capital size。如果capital size不大，找到短期盈利的策略并不难，保持长期盈利才是关键。从题主的描述里来看，题主很努力，可是方向上不太对。不了解题主对于量化交易策略的看法，我认为量化交易策略的核心是在于平衡自然规律和数学模型。如果不思考数据背后的逻辑，一味套用别人的策略，尝试各种各样的模型，到头来即便赚钱也不知道是为什么赚，市场转向了也没有办法很好的调校模型和参数，最后还是会亏损。所以想法很重要，知识结构很重要。因此题主招什么样的人不应该看学历，学历不过是个可以浮动的门槛而已，很多拿着高学历的人只会机械的做事没有创造力。真正需要的人是有想法肯动脑的人，不是那些了解一些机器学习算法或是时间序列分析就去生搬硬套的人。这样才能规避过度解读数据里的信息，保留下来那些能够真正反映市场的有价值的东西。另一方面从交易层面来说，如果你可以把自己手动交易的方法规则化，构建一套体系，你完全可以做一套和你自己手动行为一样的量化系统。量化系统不是你做好了就可以不管它，而是你也要有自己的判断去不断调整，相信如果你能结合量化系统和手动交易，会有更好的市场表现。看到回答里很多人讨论各种策略，我想简单说一句，无论什么策略，永远要知道自己的edge在哪里。交易里有很多环节，风控，资金配置，alpha model，execution等，每个环节都很关键。但你只要其中一个环节做到极致，你都有很大的空间。所以大家都在讨论alpha
model，有点局限了。Ps 为了防止大家说我只会说，还是要用策略讲话。我做了一个简单的交易系统，后来为了帮朋友拉点钱才放在了某公开网站上。现在上线了两个多月，win rate在90%左右，但是毕竟时间很短，没什么统计上意义。我在这里挖个坑上个现在截图先，再过个一年半载的我会陆续把新的截图传上来。这个一条线拉上来主要是前几天脱欧我手动下的short
GBP和short JPY的单，当然中间程序也有下单，手动贡献了大概4-5%的return吧。drawdown则是因为开始的时候调试，刚开了两个仓策略出了点问题我又忘了朋友账户的密码所以一直在loss。修改了策略和平台的bridge以后就好了。我就不放网址了，有交易记录，知乎大神太多我策略又太简单也很怕被backtrack。希望有更多牛人过来贡献自己的经验吧。Pss 希望楼主不要灰心，成功前的路总是特别难走，但是要知道在量化交易这条路上，你不是一个人在前行，还有很多我们这样与你怀揣同样梦想的人也在努力。____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________8月27更新 周五Jackson Hole会议刚结束 上个策略最新的performance 再过几个月再更新。。。再过几个月再更新。。。
关键是你们都没有理论基础而且更可悲的是现在没有这样的理论基础：所有你们看的论文都是扯淡，没有一篇论文能够保证你赚钱；另外越难越复杂的论文可行性越差。
占坑，下班写
看得见的2个账户，一个2000W，国外团队。一个100W, 国内团队。都是高频CTA策略，年化至少是100%以上。*这是一个拼智商的行业
我记得大学课本里说，基本面分析是战略手段，技术面分析是战术手段，战术手段只能作为辅助手段来使用，是不是可以理解为，没有趋势的情况下，任何技术面的分析都不能转变颓势。
量化并非仅止数量化分析，标的大量化，资本巨量化，是必要前提。但数量化也可以去伪存真，无视假动作，找出真正的交易行为所指目标。
博士硕士？现在博士硕士有多少，质量怎么样大家都懂的。真正赚钱的还是对行业了解深的，理解内部逻辑的，而不是纯粹从外部分析。
什么鬼，就是一般的低频量化策略成功率小于50巴，收益率也完胜50巴的扔钢蹦游戏。什么......扔钢蹦盈亏比大于1？！一般不同作弊者游戏。什么不是作弊？！什么都不说了，快找我
谢邀，先回答标题：能。下面进行赘述。首先，感觉题主对问题本身并不明确，开篇提到了“三年多，十几个人研发，数学硕士，物理硕士”，然而提及这些有特别的卵用吗？对交易规模、交易标的、策略类型、基础数据类型等非常重要的信息却没提到，感觉略显主次不分，建议修改下。其次，“获利的概率”是指胜率吗？跟“抛钢蹦”相比，是指胜率能否超过50%吗？既然题主提到了高频，根据国内情况我假定题主是问期货上的量化策略，非高频就是指基于bar数据，也就是k线级策略。然而中低频的量化策略以趋势策略追求盈亏比为主，且最终拼的是期望收益与最大回撤控制，并不是以追求胜率为主，所以感觉题主的问法很怪。假设把每次交易看成是古典概型，盈赚2、输赔1、胜率0.5，则期望收益=2×0.5-1×0.5=0.5，极端情况是多次连亏，比如10次连亏的概率是2^-10，10次及以上连亏概率约为2^-9。当然，真实情况并非古典概型，胜率与盈亏都是时变的，最大回撤容易被低估，同时黑天鹅也未被考虑。需要提醒题主，抛硬币的胜率并非50%，抛硬币是以状态转移来思考问题的，而真实交易中是路径依赖的。但凡策略一定会包含止盈止损与仓位管理系统（一定涉及平仓问题），而且一般为保盈亏比足够高，止损还要比止盈严格。那么，就算是以抛硬币开仓，平仓胜率一定是低于50%的，因为过滤掉的“先亏后赚”情况比“先赚后亏”情况要多。因此拿抛硬币做比较不是不可以，但心里一定要清楚这一比较基准的胜率其实显著低于50%，而且跟止盈止损的设计有关。比如一个胜率40%但盈亏比大于2是趋势策略的常见情况，当然，胜率略大于50%而盈亏比依旧大于2.5的策略也是存在的。这便已经回答了本题，确实存在比抛硬币更具胜率优势的量化型趋势策略，何况这只是广义上量化策略的冰山一角，量化可针对的标的类型与策略种类可是极多的。再补充点其他的：首先为何期货投机以趋势策略为主？这个有人在知乎上解释过（而且还是手工交易者），答案就是趋势开仓更容易产生高盈亏比。其次胜率不能光看历史回测，从哲学角度讲长期而言的高胜率是不存在的，毕竟市场是在进步，高频策略看似高胜率但其实未必稳定。最后是交易频率问题，就算是抛硬币也得考虑以什么频率去抛、期望持仓多久吧？一般而言频率越低，参数优化后的胜率越高，但也越不可信。其实量化的软肋正在于此，量化策略一定是基于历史行情的某种统计性规律来建立交易优势的，而统计就对样本的数量、分布情况有要求，因此一般低频策略与长线策略量化只做辅助，决策主体还是人。真正想吞吐巨大规模的资金，终究还是逃不过人工的。最后想说点高频与中低频策略的视角不同，很多高频策略追求的是短期高胜率预测，并不直接关心盈亏比，尤其是不会刻意通过止盈止损来塑造盈亏比。所谓止盈止损其实针对的是你个人账户的盈亏，然而除非你是市场的主要参与者，否则个人账户盈亏只是市场行情之果，而非行情之因。因此，高频交易者对止盈止损颇有微词，当然了，他们也会考虑账户极端风险的控制。
谢邀。我也是手动。不看基本面技术面，根据相邻K线显示出来的四个价经过简单的加减乘除得到我的开仓价和止损价。再手动挂条件单交易。我也不知道这算不算量化，不过理论上也是可以编程实现的。至于胜率，16年3月1日至今，和讯上显示的是60.15%——我自己没统计，和讯期货大赛是从3.1开始的。至于收益率，没图。至于收益率，没图。近一年的累计净利润如下图——也是网站上的，我自己统计的没做图。这图只显示近一年的，我前年的自动刷没了。。还有，我一直觉得量化和手动结合一下会更好
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