小弟我从江湖进入海洋一年多点，开始了一点点的积累，自己主观认为自己还比较勤勉，从一开始的单个指标到自己根据自己的需要编制自己的指标（从均线开始一路进化到目前我也不知道如何描述分类这个怪物），而后有了资金管理风险控制头寸调整以及止赢止损进出策略，随后学习用tradestation大规模多市场回测验证自己的系统。 而今看到诸位老大提到各种计量经济学的手段来分析市场进行交易，我有几点迷惑请诸位老大指教： 1.多策略系统是不是必需的？我个人的理解是多策略系统是为了防止过大的资金回撤而采用的方法，这对大规模代理资金操作是有利的，而对我这样的资金规模不大而且是自有资金来说是不是不需要，因为我有我自己的底线 2.大量的计量经济学的理论和技术手段，如各位老大们说的sas、matlab以及spss、eview等等工具，是不是真的对交易绩效有本质的提高？这种提高究竟体现在哪里（是验证自己的思想还是。。。 。。。）？而我这个门外汉想的是，世界上各大金融公司里面以及每年大批的相关专业的毕业生，都有能力和技能掌握这些技能而偏偏在这些人中有多少是能够用这些知识技能赚取利润的？相关计量经济学的书籍工具和样本我已经准备的差不多了，概念性的书籍看了不少，而我估计了一下啃下这些东西需要我三年时间，时间啊时间，在真正决定开始前在这里请诸位老大拍下砖，让我清醒下。比方说对于波动性而言，在普通看盘软件里面我可以编出自己的想法，而计量理论和工具所能做的是什么？总而言之，计量的知识、技能、工具在交易决策等方面到底有什么用？而这个用处到底有多大？ 由于对计量经济学不得要领，所提的问题可能不能切中要害，甚至有点胡言乱语。请诸位老大拍砖拍狠点
我一个同学在光大债券自营业务风险控制部门，跟他聊过一些，他的话，那些债券模型，是每天都要用到的。金融学本身就是在风险既定的情况下博取利润的一个学科，不对历史数据进行科学的统计分析，明天的风险度从何而来呢？ 计量经济学跟计量金融还不太一样。 计量经济学主要是利用模型对过去数据进行分析，对未来数据进行预测，但是，我觉得这个大概看个入门就够了，因为如果要搞好的话可能太专业了，几十个参数的模型放到一般人会晕掉的。 计量或数理金融学，如果你要去大的银行或者基金公司，估计也是要用的。虽然没和基金公司的人聊过，但是他们用的我估计也是离不开资产定价模型的。 对于个人，我觉得用复杂的模型未必能提高业绩，很可能投入与产出不成正比。但是从知识的角度，你知道各种模型的由来以及它能干什么，还是有益处的，毕竟这个就是金融市场的构成。 spss和matlab我机器上刚装，由于以前搞过计算机软件开发，所以估计那个不难，但是隐约感觉战胜市场还是很困难的。 另外，神经复杂网络的东西也看了一些，感觉与其搞懂他，倒不如还是完善自己熟悉的指标做好自己的原则策略比较好。 像计量经济学那样，其实都是先有一个对问题的假设，再用历史数据来建立模型。 像神经网络或其他的东西，感觉也是先有交易哲学的思想然后以此来搭建，并用数据来检验。
您所说的内容对我来说都是弥足珍贵的，谢谢您的指教。我是计算机通讯出身的，离开学校有快10年了，大家现在用的电信3G核心网设备就有我的劳动在里面，matlab在大二时候就开始使用（方向不一样）。我想问下，您说您刚在您机器上装了spss和matlab，那么您是想解决交易中什么类型的问题亦或只是想学习下以备不时之需？ 我想学习相关内容的主要目的是如下几点： 1.从历史时序逻辑中抽取合理有效的能盈利逻辑关系 2.验证自己已有的系统 3.学习各种模型，从中抽取对我有用的部分完善和提高甚至是进化我的系统 4.监视市场逻辑的变化和波动率的变化，从中找到我需要改变策略的依据
上周末刚去图书大厦扫了些书。 《精通MATLAB金融计算》还不错，你可以看看。 http://www.amazon.cn/mn/detailApp?prodid=bkbk958284&source=eqifa|55880|1|1152072_s3800102 还有一些 matlab和神经网络的可能也可以看一两本。 http://www.amazon.cn/mn/searchApp?i...o.x=0&Go.y=0&searchKind=keyword&bestSaleNum=3 以前我用excel统计一些股票上的数据，觉得有一些东西弄的麻烦和费事，所以就装了个spss，不过还没开始弄，只是学习阶段。 另外，我个人经验，股市基本是经济的晴雨表，提前预测经济可能会对盈利有帮助，用大的时间为买卖依据可能比小的时间要获利大。 期货感觉类似农产品也是依照大的时间框架操作比较好。 另外，金融上的模型，例如债券上的或者期权上的，没法用在股市上，因为股市没有终结的时间点，随着时间推移，一切皆有可能，而债券或期权有一个结束时间点所以最后会趋近于某个定值。
我的意见供参考 1.从历史时序逻辑中抽取合理有效的能盈利逻辑关系 - 这涉及到机器学习，主要应该从数据挖掘的方法入手。我目前用于发现交易逻辑的唯一工具是眼睛和大脑，但我相信机器学习和规则提取是有价值的，而且可以极大提高生产效率。 2.验证自己已有的系统 - 这不需要很先进的工具，绝大部分交易系统软件都可实现这个功能 3.学习各种模型，从中抽取对我有用的部分完善和提高甚至是进化我的系统 - 这同样不需要很先进的工具，更多的是需要思路。许多交易书籍都会提到若干交易系统，可以博采众长。有些书有集中性的介绍例如new trading systems and methods 4.监视市场逻辑的变化和波动率的变化，从中找到我需要改变策略的依据[/QUOTE - 如何判断交易策略需要改变？这是个难题，我没有很好的思路。也许，更好的办法是根据新近的市场状况经常性地对交易系统进行调整，改变，删除和添加。
首先感谢clmtw的提示，我列出的几点是我自己主观想从那些理论和工具中得到的，但是是否能够得到我真的没底，所以才在这里胡言乱语以求引起诸位老大的注意。 您给出的第一第四点意见对我来说非常有价值。我谈下我的想法： 对于第一点，我觉得技术实现倒是有一定的把握，毕竟做这块的朋友很多，取得支援还是很容易的，问题是这种抽取出来的东东的思想基础是什么？这个基础可靠吗？。。。 。。。这些问题我自己想过，我特别关注neo的信息，他走的路子我如果没有理解错的话好像就有这种方式，但是这种方式在成功一段时间后能够持续吗？我不知道。而从neo历史上帖子的记录和帖子透露出的心理状态我没法得出这种抽取出来的东西持续有效的根据（也许是我理解错了） 对于第四点，我觉得除了对波动率的逻辑变化规律的分析有比较可信的基础外外，对于策略改进的意义我没法找到思想上依据，感觉有点在用确定性来应对不确定，这个和我的交易系统本质思想有根本性的冲突。我目前的系统实现比较简单，哲学思想上我主观认为是切合市场本质的，效果在各个市场还是非常不错的。而这个效果就是我目前的瓶颈，因为目前我的这个东西万一失效那么我就没有任何进化的可能，也就是说目前我的系统的思想方向已经走到头了，就是因为它的哲学思想简单明确导致每前进一步都很困难，基本上都是枝节改进，所以这种恐惧使我不得不寻找其他进化的方向，这是我寻求新突破的原始心理需求。
1、我觉得你5楼的思路比顶楼，路子更正，可行性更强，适用性更广。 2、过程比结果重要。现实的目标是坚持走正路，也许最后发现与财富不期而遇，也许最后发现，真正的快乐来自过程中的努力和探索。所谓君子爱财，取之有道。 3、启明星可以成为很好的指向，但不意味着最后你可以走到星星上去。 4、工具的运用在于人。当然，越是通用语言，灵活性最大。我个人习惯用R。但对于高强度循环，matlab的速度要远快于R。
Matlab的一本《神经—模糊和软计算》可以借来看看 http://www.amazon.cn/mn/detailApp?q...3-1&uid=477-5010708-4485651&prodid=bkbk720385
此类知识学得越多，对自己的以前否定就越多，为追求更多的确定性，你会花越来越多的时间来学习理论知识以期变成自己理想中的“高手”。但是一个人的一生时间是相当有限的，如期待这些知识套路能带来赢利能力的上升而不注重实际市场观察和操作，结果会非常未知。 如你的理论知识能力非常强，而你的资金有限，倒不如出售这种能力为生，可能回报会超过自营。
精辟。 很有道理。 citron兄台可以进一步琢磨琢磨，针对自己的情况，下列目标的难易程度排序是怎么样的呢？ 1、勤奋、好学，有一定的能力，在同一个公司，薪水上升速度超过平均水平； 2、勤奋、好学，有一定的能力，踏实工作，但有好机会就跳一次槽，薪水上升速度超过平均水平； 3、勤奋、好学，有一定的能力，抓住一次机会，小有收获； 4、勤奋、好学，有一定的能力，抓住几次机会，有收获； 5、勤奋、好学，有一定的能力，抓住一次或几次机会，大有收获； 6、勤奋、好学，有一定的能力，找到一种方法，能够持续赚钱、持续低风险赚钱； 就我个人的观察，这个世界上，大多数人，终其一生，包括学业、事业选择，包括跳槽决定等等，能够抓住一次大的机会，就很幸运了。这种大机会，恐怕更多也是一次性的。能够终生持续赚钱的，寥落晨星。