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第160章 首播顺利(2 / 2)

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写完文章开始录视频,说实话录视频最令人感觉到恶心反胃的,有一些东西完全颠覆自己的投资认知。

尤其是那种一开头就是:“北京的一个老教授,在股市当中采用一个最笨的方法,能够让他轻松赚取两千万......”

录完视频,差点给自己录吐了。

但当下自媒体平台的推送机制就是如此,你认真分享的知识经验没人看,更没有人关注你。

只有这样像一个跳梁小丑一样,用一些吸引人博人眼球的话题才能有流量。

恶心,反胃,但想要快速起号,还真只能这样做,给自己做了很足的心理工作,勉强录完。

晚上群里聊天时,一个认识好几年的股民朋友问道:“知不知道因子计算?”

冯铭:“不知道。”

因为是自己直播时的榜一大姐,咱们就称呼她为榜一大姐。

榜一大姐:“我家儿子最近在华泰实习,在交易部门,带他的人让他用因子计算选股”

“一个盯七八个显示屏,都是电脑下单一天一个人要下单两三千单子。”

有一个眼科的朋友也在群里,咱们称呼他为眼镜哥。

“这么高大尚?跟GPT有关系吗?”

冯铭:“现在的量化交易,主要还是利用高频和抢帽子玩法,我给你打个比方。比如机构一次建仓500支股票,然后反复在这500支股票上做差价,来回买卖,进行抢帽子的玩法,频繁不断地捋韭菜,这就是量化交易。

本小章还未完,请点击下一页继续阅读后面精彩内容!那么量化交易对于股市的冲击有多大?主要还是有助涨杀跌的作用,因为这玩意的本质就是追涨杀跌,只不过人家追涨杀跌的速度比你快多了。但是,基本上不会对于股市趋势产生任何影响,也改变不了趋势。

对付量化交易,你只要不频繁交易或者追涨杀跌,对多数人的影响不大。但是如果你喜欢玩短线,那么可能就比较麻烦了,容易成为量化交易的韭菜。”

榜一大姐:“他说券商就是坐庄的,拿了交易所的钱还要赚散户钱。”

“两头吃。”

眼镜哥:“因子选股是一种投资策略,通过使用特定的财务和市场数据指标(即因子),来选择最具投资价值的股票。这些因子可以包括公司盈利能力、估值比率、股价动量、市场影响力等等。通过分析这些因子,投资者可以识别出表现良好的股票,并相应地进行投资配置。

因子选股的核心理念是基于对市场数据的定量分析与解读,以期找到能够预测股票未来表现的因子。例如,一些常用的因子包括市盈率、市净率、股息收益率等。通过使用这些因子,投资者可以根据股票在这些因子上的表现,评估其投资潜力和风险。

因子选股策略通常与主动投资管理方法相结合,投资者根据自己的投资目标和风险偏好,选择适合自己的因子组合,以实现长期的投资回报。尽管因子选股可以提供更有针对性的投资决策,但也需要投资者具备相应的研究能力和市场理解,以正确使用和解读因子数据。”

榜一大姐:“他们是帮交易所维护市场。”

眼镜哥:“GPT回答的。”

帮一大姐:“他们这个属于自营部门。”

眼镜哥:“就是变一套程序,根据用户需要和喜好设置参数。”

榜一大姐:“我让他给我做个建模,他说需要数据我也不知道需要啥数据唉啊。”

冯铭:“让你宝贝儿子给你整一个。”

榜一大姐:“他的专业就是量化,需要券商提供数据。”

继续道:“他说咱们的市场不规范没有什么衍生品。”

眼镜哥:“如果规范了,就没小散什么事了就像美股,小散能够赚钱吗?我们跟老师经历过一次,美国小散团结起来抗衡机构,一个晚上白银上涨了近1000点,老师告诉我们这种行情我们把握不了,不要做,结果第二天起来,听说华尔街拔网线了。”

榜一大姐:“国外才是真正的资本市场。”

眼镜哥:“这就是小散跟机构的区别,机构掌握主动权,小散只能顺应机构的思路,而机构拥有话语权和主动权,小散团结起来就算资金够大,也玩不过机构,毕竟网线在人家手上。所以老师一直强调摸索机构的思维,顺势而为。”

榜一大姐:“是的。”

眼镜哥:“资本市场远远比你想象的残酷,并不是个人奋斗或则一两个励志故事那么简单。比尔盖茨、巴菲特等等,他们的背景并不是我们想象的那么简单,也不是励志故事讲的那么热血,当你真的进入美股,你才能理解美国中产阶级为什么都把钱放到机构手里,机构赚大钱,而投资者只能拿三瓜两枣了。”

榜一大姐:“散户就是不服输。”

眼镜哥:“很多人抱怨前二十年,美股涨了多少?大A二十年才涨了多少?但是如果美国股民真的赚了这么多钱吗?钱去哪了?大A没有涨,钱去哪了?股市就是个零和游戏,大资金赚小资金的钱,机构赚小散的钱。没有道理可讲。”

榜一大姐:“是的。”

眼镜哥:“注册制改革后,以前打新就赚钱的时代过去了,企业基本面不扎实的不要顺便碰,别看人家十连败、二十连班,小散赚得到吗?等你买进去就是无尽的深渊,什么时候退市都不知道。羡慕别人赚钱不如学点东西,赚自己能力范围内的钱,跟冯老师这么多年,我没吃过亏,因为冯老师一直跟我说只赚自己能力范围内的钱,不要羡慕别人,要不断的学习,冯老师自己都闭关一年多,为了学习机构的思维模式。”

“.......”

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