“外汇交易员”骗局是怎么回事

2024-05-02 20:49

1. “外汇交易员”骗局是怎么回事

首先说到交易员  就要说到交易平台   因为平台是不正规的   
其次,交易员拉倒客户,起先就一直带客户做单,先小赚几笔,然后不停地让客户加大资金量  等到资金量足够大,平台直接给你一个虚假数据说赔钱了  或者说平台人卷钱跑路,你是没有办法拿回这笔钱  因为你进入平台是不受中国监管与保护的    
这里不得不提一句,国际上平台监管只有三四家。网上可以查到。
马尔科夫交易策略学院是新西兰旗下的,正规监管,MT4全球公认平台。可以考虑

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2. 马尔科夫外汇是真的吗

不是正规平台,建议谨慎一点。

3. 炒外汇怎么样,好做吗,能赚钱吗

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4. 大家觉得鼎鸿阳金融科技的马尔科夫系统及交易技术怎么样?

马尔科夫系统及交易技术挺不错的,而且这套系统是鼎鸿阳核心技术,使用这套系统可以很清晰的知道不同领域的交易支持,帮助投资者在决策上有了数据的支持

5. 星融外汇老师喊单指导需要多少资金

你好,如果你想进行资产配置的话,我不建议你去找喊单员   
你可以去百度一下喊单员骗局。黑平台黑商家无诚信可言。
如果你想赚钱,靠谁不如靠自己。
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6. 黄金价格连续下跌 中国经济何时好转

你在睁着眼说胡话吗?
大兄弟!!!!!
黄金从11月左右遭到几十亿的抛售,达到了1240附近,探底震荡探底之后,目前已经突破到1309的高点,达到了17年9月以来的最大值,目前估计还有上涨的趋势,怎么会连续下跌?
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7. 在中国,做量化交易一天的工作是怎样的

做量化交易一天的工作:
8:00~9:00: 打开交易策略,设置一些运营参数
9:00~9:30: 观察策略运转,确保没有问题
9:30~15:30: 解决已有策略的问题并研究新策略,测试新想法
15:30~17:00: 分析交易记录, 确定第二天的交易计划
17:00~18:00: 运动
岗位职责:分析金融市场(期货、股票等)数据,寻找可利用的机会;开发与维护量化交易策略;提供机器学习/数据挖掘相应的技术支持;
岗位要求:1.熟练计算机编程能力,熟练掌握至少一门编程语言,python优先;
理工科背景,具有良好的数理统计、数据挖掘等相关知识储备,熟悉机器学习方法(分析科学问题和相应数据,建立模型和方法,验证模型和方法,应用模型和方法并分析结果,改进模型和方法);
有处理分析大量数据的经验,并能熟练选择和应用数据挖掘和机器学习方法解决科研和工作中的实际问题;良好的自我学习和快速 学习能力,有工作激情,喜欢金融行业;两年及以上实验室研究经验或研发类工作经验优先;

扩展资料
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,
极大地减少了投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
参考资料:百度百科--量化交易介绍

在中国,做量化交易一天的工作是怎样的

8. 量化对冲领域有哪些经典的策略和传奇人物

阿斯内斯是法玛在芝加哥大学指导的金融博士,其博士毕业论文在三因子模型的基础上加入了动量因子,以四因子模型的形式完成了一系列的实证分析。博士毕业后阿斯内斯进入高盛,成为了一名量化交易分析员,随后在高盛组建了全球阿尔法基金,主要从事以量化为导向的交易工作,业绩不俗。1997年他离开高盛创办了自己的AQR资本管理公司,目前该公司是全球顶尖的对冲基金之一。虽然没有直接的证据证明阿斯内斯在工作中采用的是多因子模型基础上的股价预测技术,但是可以想见的是,市值、账面市值比、动量因子和因子模型应该与其量化交易策略存在一定的关联。阿斯内斯在一些访谈和学术论文中也时常谈到价值、动量/趋势、低风险、套息等相关概念,是为佐证。

由学术研究进入量化交易实业领域的一个更为极端的例子,应该是文艺复兴科技公司的西蒙斯,这也是中国读者较为熟悉的一个量化交易从业者。西蒙斯于1961年在加州大学伯克利分校取得数学博士学位,年仅23岁,并在30岁时就任纽约州立大学石溪分校数学学院院长。他在1978年离开学校创立了文艺复兴科技公司,该公司因为旗下的量化旗舰基金——大奖章基金傲人的业绩而闻名。关于西蒙斯所使用的量化交易策略,坊间一直有诸多猜测。许多人认为其所使用的应该是基于隐马尔科夫模型的量化交易策略,原因在于西蒙斯的早期合伙人鲍姆是隐马尔科夫模型估计算法的创始人之一,同时文艺复兴科技公司招聘了大量的语音识别专家,隐马尔科夫模型正是语音识别领域的一个重要技术工具。作者对这一说法持怀疑态度,不过不管怎样,从文艺复兴科技公司比较另类的人员构成来看,这应该是一个比较纯正的使用量化交易策略进行运作的对冲基金公司。

虽然大部分的量化对冲基金正在使用的交易策略都或多或少的进行保密,但是仍然有一些量化交易策略在多年的使用后开始慢慢为外界所熟知,统计套利就是其中之一。这个策略的概念最早产生于摩根斯坦利,当时的做法也被称为配对交易,实际上就是使用统计的方法选取一对历史价格走势相似的股票,当两支股票之间的价格差距变大、超出一定阈值之后,就分别做多和做空这两支股票,依靠该价格差在随后的时间里回归到正常水平来获取收益。由于这种量化交易策略既源自于统计分析、又存在等待价差回归的套利特性,因此被称之为统计套利。而随着对这类交易策略的进一步深入研究,统计套利策略目前已经远远超出了配对交易的范畴,变得更加的复杂和多样化。

肖曾经是摩根斯坦利这个统计套利交易组的成员之一,他于1980年在斯坦福大学获得计算机博士学位,随后留校进行学术研究。肖在1986年加入摩根斯坦利后负责该组的技术部门,但是在两年之后、如同统计套利的首创者班伯格(注)一样、由于政治斗争等原因从公司离职,并创立了自己的德劭基金公司。结合了肖的大规模并行计算研究背景和在摩根斯坦利接触到的统计量化策略,德劭基金公司利用计算机量化模型作为主要的策略进行交易并取得了巨大的成功。值得一提的时,肖在对冲基金领域扎根之后,仍然不忘科学研究,其成立的德劭研究公司致力于通过强大的计算机硬、软件能力在分子动力学模拟等生化科研领域取得前沿性进展。这与阿斯内斯一直在金融杂志上发表学术论文的行为,相映成趣,当然肖的学术研究相对而言可能更为极客一些。

相比起统计套利,传统意义上的套利策略是一个更为人熟知、更经典的量化交易策略。实际上现代金融框架的一部分都是基于“无套利”这样一个假设原则建立起来的,可见套利策略的深入人心与重要性。如果说统计套利的重点在于刻画和预测多个资产间的统计关系,那么传统套利可能就更重注于各个资产的价值计算,以及策略执行时的交易成本估计和优化。只不过量化交易策略进化到现在,统计套利和传统的套利策略已经是互相渗透、互相融合的了。以计算机能力见长的德劭基金公司,对这两种套利策略应该都是有所涉及的。

说起套利,不得不提到长期资本管理公司。这家公司的阵容十分豪华,包括债券套利的先驱梅里韦瑟、两位诺贝尔奖获得者莫顿和斯科尔斯、美联储副主席穆林斯等诸多顶级从业者,主要从事的正是债券的量化套利交易,当然其中也会包含一些其他形式策略的成分。公司成立的前三年间表现非常出色,但是在1998年俄罗斯国债违约之后,相关的连锁反应使得公司产生巨大亏损,在美联储的干预下被华尔街几家公司出资接管,形同倒闭。实际上,长期资本管理公司在俄罗斯债券上的损失本身并不大,但是许多大金融机构在亏损环境下必须保证足够的资本量,因此通过出售流动性较好的七大工业国债券等资产来减低风险、增加资本,全球主要债券价格在卖出压力下大幅下跌,波动巨大,这才导致了杠杆极大的长期资本管理公司在债券套利上产生巨额亏损。
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