如果不能严格遵守纪律，你可能会犯下10000种错误；但是，如果你能够严格的遵守纪律，你就一个错误都犯不了。 本文为大家讲讲交易员进阶的四个阶段，希望大家能有所收获哦！ 1 第一阶段：学会看点位 当你最初进入一个市场的时候，第一个接触到的肯定会是各种各样的评论，或是建议，这当中有些会提到RSI，KDJ，MACD等等指标，也有一些会提到趋势线，切割线，波浪江恩理论，缠论等等。 如果你对市场有兴趣，一定会想办法去找资料来学习这些理论，这些理论会为你提供最简单的技术分析基础，同时，当你有一定的基础以后，你一定会掌握最简单的方法，也就是看点位。之后，随着慢慢的深入了解，你会理解这些支撑位与压力位的意义，

世界上最不尊重劳者成果的职业估计就属“交易”这个职业了，我这里说的是那些拿自有资金玩命在市场里搏杀的的自由交易者，不是坐在某些公司操盘，保收的基金经理。 一个程序员混了十年，那怕再差，也能混成个老程序员，就算公司要裁掉他，除了给他发了十年的工资之外，理论上公司还要赔给他几十万，不过这笔钱拿不拿的到，也得看人品。 一名小姐，虽然付出了数年的青春，但是多年的努力，肯定赚了不知道多少个万了吧，然后去个没熟人的城市，找个老实人一嫁，两人一合计，把钱凑一起做点小生意，生个孩子，就这样幸福的过一辈子了。 可是作为一个交易员，特别是一个刚刚被裁掉的老程序员，不小心转行做交易员，拿着几

作为一名前金融民工，我应该还是挺有发言权的。 说实话，做证券的人，离钱真的是非常非常近，尤其是一大笔钱。银行是针对个人业务，券商是主要针对于企业，所有来往的金钱数额都不会小。离钱越近的职业越是如履薄冰，因为一个不小心，你会掉进别人给你挖的坑，或者一不小心你就会触犯到法律的边缘，所以大部分的我们是选择稳定地赚钱和生活，不想冒险。 分析下我们为啥不能炒股吧： 我们有 信息优势 我们非常接近股市，从一线业务员，到操盘手、分析师，到大佬们，都能接触到丰富的的一手股市信息资源。股市是个高利润高风险的交易平台，对于没有信息资源和操作经验的普通投资者而言，是个充满未知的交易平台。而我们则相反，在具备丰富

量化交易靠不靠谱关键不在于是个人还是机构，更多的是要看实力和能力的强弱。 金融市场瞬息万变，看似是没有规律的随机现象，其实都是有迹可循的，想要抓住致富的尾巴，仅仅依靠人脑是不够的，需要量化交易的。 先科普下量化交易是什么 量化交易是指以科学的数学模型取代人为的主观判断，以数学统计学为基础，把每一个因素及随机事件现象用数字量化，通过对数据的分析，形成结果表达观点，从而找出金融市场中随机现象的规律。 通过机器给交易中的每一项赋值打分，根据数据化的结果客观理性的做分析，从海量数据中筛选能够带来收益的多种“大概率”事件，并制定策略，降低了投资者因情绪波动而对市场做出的过于乐观或消极的的非理智判断，在很

资金管理实在是一个大问题，也是一个好问题。 结合实战情况 说说我的管理方案 账户整体资金管理。这个很简单就能理解，账户到手上，整体的回撤是多少。这个似乎没有统一标准，但是多数人潜意识里都有一条线，这个线大体在30%左右。这个线其实是一个心里界限，在界限心态相对稳定且容易掌控。（因为我是做资管的回撤30% 基本是外汇资管的规则） 单笔交易的资金管理。单笔交易自己管理水平跟交易系统的频率和成功率有很大的关联。以我的交易系统为例，胜平负的概率大约就是各自百分之30.激进账户单笔亏损等于本金的百分之二，保守账户为百分之一。 复利的使用。我会在账户盈利达到百分之10开始，重新计算本金，使用复利。

资金管理实在是一个大问题，也是一个好问题。 结合实战情况 说说我的管理方案 账户整体资金管理。这个很简单就能理解，账户到手上，整体的回撤是多少。这个似乎没有统一标准，但是多数人潜意识里都有一条线，这个线大体在30%左右。这个线其实是一个心里界限，在界限心态相对稳定且容易掌控。（因为我是做资管的回撤30% 基本是外汇资管的规则） 单笔交易的资金管理。单笔交易自己管理水平跟交易系统的频率和成功率有很大的关联。以我的交易系统为例，胜平负的概率大约就是各自百分之30.激进账户单笔亏损等于本金的百分之二，保守账户为百分之一。 复利的使用。我会在账户盈利达到百分之10开始，重新计算本金，使用复利。

量化交易靠不靠谱关键不在于是个人还是机构，更多的是要看实力和能力的强弱。 金融市场瞬息万变，看似是没有规律的随机现象，其实都是有迹可循的，想要抓住致富的尾巴，仅仅依靠人脑是不够的，需要量化交易的。 先科普下量化交易是什么 量化交易是指以科学的数学模型取代人为的主观判断，以数学统计学为基础，把每一个因素及随机事件现象用数字量化，通过对数据的分析，形成结果表达观点，从而找出金融市场中随机现象的规律。 通过机器给交易中的每一项赋值打分，根据数据化的结果客观理性的做分析，从海量数据中筛选能够带来收益的多种“大概率”事件，并制定策略，降低了投资者因情绪波动而对市场做出的过于乐观或消极的的非理智判断，在很

作为一名前金融民工，我应该还是挺有发言权的。 说实话，做证券的人，离钱真的是非常非常近，尤其是一大笔钱。银行是针对个人业务，券商是主要针对于企业，所有来往的金钱数额都不会小。离钱越近的职业越是如履薄冰，因为一个不小心，你会掉进别人给你挖的坑，或者一不小心你就会触犯到法律的边缘，所以大部分的我们是选择稳定地赚钱和生活，不想冒险。 分析下我们为啥不能炒股吧： 我们有 信息优势 我们非常接近股市，从一线业务员，到操盘手、分析师，到大佬们，都能接触到丰富的的一手股市信息资源。股市是个高利润高风险的交易平台，对于没有信息资源和操作经验的普通投资者而言，是个充满未知的交易平台。而我们则相反，在具备丰富

赶超是不可能赶超的，只是印度大兄弟们的存在感是很强的，毕竟小国人口红利爆棚，竞争压力大的情况下，大家都会削尖脑袋往上冲，他们的公民肯定比欧美那些躺着吃福利金的要来得努力。为了能拥有自己的坑位，毕竟还是要拼一拼的不是？ 印度目前确实有很多地方不如我国，但其实人家也有自己的优势： 1. 人口红利 众所周知，印度和中国一样是人口大国。中国走入人口老龄化时代，而印度因为廉价劳动力多，很多外企看中了印度的廉价劳动力，对外资吸引力巨大，不少外企入驻印度，在印度国内建设工厂，企业。 曾经中国因为人口数量众多吸引了大量的外资前来中国建厂，如今印度在这方面的吸引力逐渐超越中国，毕竟他们的劳动力价格更为低廉。印

最近和朋友聊外汇交易，时间久的6.7年，时间短的1.2年，多数人对于外汇回报率都有超高的预期。希望一年账户翻几倍大有人在。一位朋友看了我的账户说：之前对外汇交易认知是错的，之前总是希望每个月都翻倍，现在每月只要求30%，一定可以做到。 我的心中五味杂陈，外市场不是取款机，外汇市场是散户的绞肉机。绝大多数散户交易者都会被市场绞得血肉模糊。 在外汇市场存在局部的暴利是不争的事实，但所有暴利都建立在高风险的基础之上。之前看到的新闻：广发证券百倍杠杆交易外汇，受到外汇市场剧烈波动影响亏损9.19亿。 先说说外汇市场的交易规则；保证金交易200倍的杠杆起，简单来说10000美金在外汇市场可以用作200万

据芝加哥商品交易所（CME）的突发报告称，外汇交易量和未平仓头寸正创下前所未有的纪录。多年来，我们外汇市场的波动率一直在逐步下降，部分原因是全球央行在货币和利率政策方面设置了限制。   芝加哥商品交易所的高管们试图将这些记录解释为更低的价格、更容易获取和更多使用其工具的迹象，但观察人士将其视为“暴风雨前的平静”。   在某些方面，市场追随者声称，对投资者来说，圣诞节来得早了。全球股市也创下新高。Brexit紧张局势的缓解，一场潜在的解决美国和中国之间的贸易谈判带来一定程度的确定性，但是全球经济不明朗化正呈现加剧事态。   虽然近来有关这一迫在眉睫的厄运的现象已经停止，但经济学家们正迅速更新他们

“基业常青”的秘诀何在？   很多时候，所谓的商业秘籍或者管理之道，其实早已暗藏在古人的智慧当中了。   就像《孙子兵法·始计篇》中的名句：“夫未战而庙算胜者，得多算也；夫未战而庙算不胜者，得算少也。多算胜，少算不胜，而况于无算乎！”   描述的道理很简单，指的是要想取得竞争的胜利，达到第一竞争力的目标，需要“多算”，也就是要提前谋划。   而谋划的关键就是顺势而为，要根据环境的变化而变化，不断调整战略方向，以取得最终的胜利，虽然讲的是兵法，但放到经营企业上同样适用。   我们说真理总是共通的，在西方管理学大师柯林斯的口中，你也会听到类似的观点：   “事实上，如果说一个经久不衰的伟大公司有什

猪肉终于降价了！据国家统计局网站消息，国家统计局今天发布了2019年12月份全国CPI（居民消费价格指数）和PPI（工业生产者出厂价格指数）数据。其中，全国CPI涨幅稳定，略低于市场预期，连续第2个月处于“4时代”。猪肉价格由上月上涨3.8%转为下降5.6%。PPI降幅收窄。 　　CPI连续第2个月处于“4时代” 　　中国国家统计局周四公布，继11月上涨4.5%之后，上个月CPI未提速上行，同比涨幅持稳于4.5%，低于此前上涨4.7%的预估中值。其中，12月猪肉价格环比下降5.6%，11月为环比上涨3.8%。   　　一、各类商品及服务价格同比变动情况 　　12月份，食品烟酒类价格同比上涨1

01 均值回归      英国生物学家高尔顿年轻时候一度对“龙生龙，凤生凤，老鼠的儿子会打洞”问题产生严重的兴趣，然后花大量的时间研究这个问题，最后竟然有了突出贡献。   他研究了两个问题：   第一个问题是，父母如果身高较高，或者比较矮，下一代也这样吗？   另一个问题是如果父母是高成就，他们的孩子能维持这种高成就吗？   其实这个问题东西方都有疑惑，但是近代科学精神崛起后，大家面对这类问题不再是仅仅满足于前人说的一个结论，然后大家产生分歧的时候互相举反例，而是开始从统计学层面分析是不是真的，或者像伽利略一样抱着俩铁球爬到比萨斜塔上扔下去，看看前人说的对不对。我经常看不少