日本Monex集团：对中国“虎视眈眈”的网络券商
日 01:24来源：第一财经日报 作者：郑爽
尽管中国网络券商还未兴起，但Monex首席执行官松本大(Oki Matsumoto)对开拓中国市场早已未雨绸缪。作为一家主要针对个人投资者的在线金融服务集团，相比较只有一亿人的日本市场，近邻的人口大国怎能不让其“虎视眈眈”。
随着互联网迅速渗透到世界的各个角落，网络券商是否是大势所趋并替代传统证券经纪商？答案看起来已经非常明显。在日本，无需店面和营业员的网上证券公司手续费低、交易快，吸引了很大一部分个人投资者由传统证券公司转向网络券商，而松本大认为“流失还会继续”。
大举吸引个人投资者
上世纪90年代初，美国最早开展网上交易，1995年客户首次通过互联网完成交易委托。日本金融厅于1998年也开始允许网上交易，在1999年10月日本完全撤销了对经纪佣金的管制，正是这一“自由化”让敏锐的松本大预见到网络券商在散户市场的巨大机会。
彼时松本大正担任的一般合伙人，他向高盛建议这种新的商业模式，但高盛对证券零售并不感兴趣。于是松本大决定离开高盛，自己在日本创立了在线证券公司这种全新的商业模式。
尽管有着先行者的优势，但风险与困难也与之相随。“当时因为产业处于早期，日本还没有任何相关的知识或技术可供我们学习，我们的风险和难题在于系统的开发以及网络环境的稳定和性能。”松本大回忆起创业时谈道，“所以我们只能自己开发必要的技术，换个角度来看，这也是在树立行业地位。”
因为网上经纪公司提供的佣金费率较传统证券公司低廉，而且能及时快速进行交易，日本的网上经纪公司及网上账户迅速增加。2000年松本大实现了Monex证券株式会社在日本的上市计划。
股票网上交易自2002年在日本全面普及并迅速发展。松本大的预见也得到了现实的佐证：到2009年，日本网上证券公司在个人交易总额中占比逾70%。
网络券商从传统证券公司带走了大量的客户和资产，在松本大看来，虽然传统证券公司也开始进军网上经纪，并通过佣金打折来阻止客户和资金的进一步流失，但“客户转向在线经纪商还在继续，资产结构的相继变化会加速这一变动”。
不断发展的Monex证券株式会社在2005年与Nikko Beans证券合并，成立了现在的Monex集团公司。集团截至2005年3月和截至2006年3月的财年中运营收益分别同比增长44%和80.6%。而包括SBI、乐天、Monex等在内的五大网络券商在日本零售经纪证券业中一直占据领先的市场地位。
危机下的“灾害”
但很快日本互联网泡沫的崩溃使得网络券商们大受冲击。
2006年1月，由于涉嫌做假账和披露虚假信息，日本互联网明星企业活力门(Liverdoor)一夜间资产从1万亿缩水到4000亿日元。危机迅速震荡东京证券市场，高科技股遭遇抛售狂潮，东京股市巨幅下挫。
Monex自那年开始收益持续下降。一波未平一波又起，接踵而来的便是2008年的金融危机。公司运营收益一度从2006财年的3922亿日元减少到2010财年的2250亿日元。松本大表示：“互联网泡沫的破裂，监管当局的保守行为以及美国催生的金融危机使得投资者的风险偏好大大减小，个人投资者的交易量减少，最终公司来自股票经纪的收益明显下降。”
在松本大看来，种种危机带给他们最大的“灾害”就是：“个人投资者的风险偏好减少以及由储蓄到投资的转变消退。”在全球金融动荡下，日本证券市场每日平均成交额由2007年的32714亿日元减少至2009年的16046亿日元。
为了度过危机，松本大推出“多样化”策略，“给客户提供多种投资产品使得业务组合能够多样化，同样也使得客户的投资组合能够多样化”。
但显然仅有如此是不够的。在低迷的市场情况下，更为严峻的是，为吸引客户整个行业陷入了恶性价格战，这对当时包括Monex在内的一些手续费较高的网络券商无疑是雪上加霜。
瞄准中国市场
为显示逆转困境的决心，松本大重拳出击，2009年10月宣布买下欧力士(Orix)旗下的欧力士证券，当时作价约为2.6亿，而这亦被业界认为是日本网络证券行业成立10年以来的整合大幕开启。
“我们试图扩大活跃客户的基础”，松本大的这一愿景很快得到实现。合并后的Monex网络券商拥有超过130万的证券账户，客户资产总额超过2.1兆(万亿)日元，使其一跃成为日本第二大网络券商，直逼排名第一的SBI。
松本大认为：“与欧力士的成功整合能产生协同效应，缩减系统等方面的成本并强化产品及服务内容。”得益于这一整合的收益，Monex在截至2011年3月的财年中运营收益从2240亿日元增长至2523亿日元，打破了公司自2006财年以来收益持续下降的局面。
尽管已迈出转折性的一步，但松本大意识到只在日本发展是远远不够的，日本人口总量有限而且人口在不断减少，当下产业环境也不甚理想。
“我们必须找到更大的市场，要突破当前的环境，我们计划到美国和中国寻觅发展。”松本大这样谋划。虽然目前中国还没有专业的网络证券公司，而发展该模式眼下依旧面临许可、政策、监管等难题，但松本大认为在不久的将来这种模式必定会进入中国市场。
事实上“深谋远虑”的松本大早已开始布局中国市场。2008年Monex就在北京设立了代表处，主要对中国国内金融业务发展和网络证券交易进行研究。2010年Monex又收购了香港的经纪公司Boom Group，帮助其将在线服务业务扩展至亚太地区的散户投资者。就连今年对此前在纳斯达克上市的在线代理公司Trade Station的收购也暗藏布局中国的雄心。
松本大坦言：“在之前那些基础上，我们会寻找机会运用Trade Station一流的技术来开发中国的交易平台业务。”
免责声明：本文仅代表作者个人观点，与凤凰网无关。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺，请读者仅作参考，并请自行核实相关内容。
[责任编辑：liuqiang]
标签：&&&&
用手机随时随地看新闻
凤凰网个人中心
请先登录再进行操作
记住登录状态
社会娱乐生活探索
04/21 07:02
04/21 07:02
04/21 07:02
04/21 06:49
04/21 11:28
03/09 16:46
02/24 09:56
03/09 16:45
03/09 16:45
02/27 16:10
03/13 08:17
03/12 08:43
03/12 07:22
03/12 07:57
03/20 09:48
09/07 09:38
09/07 09:38
09/07 09:39
09/07 09:39
09/07 09:39
单日流入资金最多个股
明星分析师荐股
27653.83万元
26713.37万元
25653.16万元
24378.31万元
24014.09万元
21478.77万元
21340.78万元
17036.48万元
48小时点击排行
财经 · 房产
娱乐 · 时尚
汽车 · 旅游
科技 · 健康51TradeStation | 全球最好的Tradestation中文学习平台
正确的金融衍生品交易学习从这里开始
站长的一封信
51tradestation的一封信：- - 亲爱的朋友，你好，我是张鹏，51TradeStation的创始人，欢迎来到51tradeStation，欢迎各位的到来- - 来到51tradestation，我相信你对程序化交易、机器学习这个词一定已经不陌生，或许尽管你还没有掌握和学会运用它，但我依然相信你有能力清晰的认识到计算机相比人在交易方面上的许多优势，比如机器没有贪婪和恐惧，比如机器总能够准确无误的按照交易规则一丝不苟的执行，比如机器不会因为日常的生活而停止交易，一旦设定规则，它总能够严格正确的按照规则执行。你可能知道关于它的更多的优势。即便如此，但你依然有可能对于TradeStation能够为你做什么，能够在程序化交易方面为你带来什么样的益处，没有一个十分清晰的认识。或者具体的说：TradeStation是如何快速帮助你发现你交易方法上的不足，职业投资者又是如何运用TradeStation找到更佳的买卖点，TradeStation如何具体的代替你进行交易...有关于类似这些的内容，你知道TradeStation可以做到，但你并不知道具体的操作。尽管网络上也有了一些关于TradeStation的资料也有很多。但大部分都要求读者已经具备了一定的研究和使用TradeStation经验和能力，这对想研究又没有太多基础积累的你来讲显然并不合适。然而过于基础的入门资料，过多乏味的软件功能介绍。又不能让你快速认识TradeStation对你交易上的帮助。因此本文旨在用简练的语言，结合多年真实的实践案例来自于、以易于理解的方式向你展示它，帮助你快速的认识和学习TradeStation。文中的内容均来自于多年实践经验的分享。通读本文，你也将知道99%投资者投资亏损的重要原因。你也将知道正确的投资方式是什么。TradeStation是什么？07年，我第一次接触外汇交易市场，接触自动化交易平台TradeStation之前，我也没有接触过程序化交易.所以在当时，对于TradeStation程序化交易这个词和很多刚接触这个词的人一样的陌生、一样的朦胧，朦胧的认识里：程序化交易，大概就是软件可以代替我买和卖，这样一项技术吧。直到07年开始使用TradeStation我才欣然的发现，自动化交易是TradeStation可以实现的功能，但这并不是TradeStation 最大的价值，TradeStation最大的价值叫Backtesting测试。07年到2017年，十年来，TradeStation BackTesting是对我最大的帮助。BackTesting测试重要的事情写在前面：我需要在此强调，对于投资者而言，BackTesting非常的重要。BackTesting可以帮助你快速的将你的交易方法的可行性在历史上进行检验BackTesting非常的重要，直到现在仍然有许多投资者并没有意识到这一点，包括最初进入市场的我在内，在使用TradeStation之前，我也没有想到TradeStation的BackTesting对我帮助如此的大，实盘之前读了大量的技术书籍，其中有一本书叫《技术分析》，我印象很深刻，因为这本书用了四百页，来详解讲了移动均线、布林带、MACD、动能指标MOC、KDJ随机指标，内容丰富且非常的系统，书中大量的关于技术指标的运用方法与成功案例，凭借我很好的学习能力，很快的我就领悟了一套可以盈利的方法。很多书中都有提到了一个交易方法，移动均线金叉做多死叉做空，这可能是每一个学习技术分析的人都会第一时间学习接触的技术指标，并且也是绝大多数交易软件K线图上默认配置还好的技术分析指标，书中给了移动均线的用法，MACD的用法都是金叉做多死叉做空，并且书中给了很多的例子证明了信号的有效性，进场时机都十分完美，按照书中给出的方法在15分钟周期的欧元兑美元的历史行情上复盘验证，在很多位置，都显得很奏效，这个交易方法，和很多刚刚学习金融，学习技术指标的人反映一样，让我感觉棒极了!并且这个系统在第二周就将帐号翻了倍。但实践下来，并没有想象的好，第三周就亏损了。明明验证有效的交易方法策略，明明赚钱的策略，为什么实盘却没有得到盈利的结果。几乎所有的投资者都遇到过这个问题。这个问题困扰了我很久，直到借助了TradeStation的BackTesting，我才找到了答案。选择性视觉，99%投资失败的终极杀手可以这样讲，99%的市场里面的失败者根源都是没有认识到这个重要问题。TradeStation提供了macd的进出场策略，通过简单的配置，就能在数十年的历史行情上快速运算，并在图表中标出所有的买卖点，从图表上看上去也是不错的，盈利的交易很多。查看了backTesting的分析报表，才发现，这个交易存在的问题很多。如果横轴可以代表交易次数，纵轴可以代表盈利，那么金叉做多、死叉做空想象中的结果：实际通过软件分析的到的结果：--单均线策略效果这个结果和预想的有天壤之别。借助了TradeStation的Backtesting才找到了问题的答案。TradeStation可以根据我们的规则快速的标出符合条件的所有买卖点，并生成一个叫做Performance Report包含了上百个分析参数的专业投资报表。借助这两项功能，首先就是这才发现很多大量亏损的交易信号被选择性视觉忽略了。图表上有很多看上去无关紧要的亏损，累计起来却远远超过了盈利。许多系统都存在这样的问题。作为初学者，很容犯的一个错误是：当看到交易信号，经过一段时间的观察，实践赚钱，然后想当然的认为这是一个赚钱的系统。对于许多投资者来说，这是一个容易被忽视又后果非常严重的错误。为了加深读者的印象，对于这个问题，再进一步阐述。基于历史成功的判断，再把得到的结论在未来进行检验。从科学发现的逻辑，这种得出结论的方法叫做推广。人们通过观察到昨天太阳从东方升起，西方落下。今天观察到太阳从东方升起西方落下，那么明天太阳应该还会从东方升起，西方落下。人类把这个结论进行推广和检验得到了太阳从东方升起，西方落下。牛顿通过苹果掉到了自己的脑袋上，于是认为地球和苹果之间应该存在一种互相吸引的力。并把这种情况进行推广进而发现万有引力。科学发现的过程，推广一直是非常重要的手段，公理的发现上尤为重要。公理和定理的根本区别就在于定理可以通过推理而得出，通过推广得出而公理无法被证明。但即便如此推广的方法并不是对所有的论证都奏效，例如，假如你上周三成功的约会了一名女孩子，本周三成功的约会了同一名女孩，如果运用推广的方法，你应该得到的结论是周三可以成功的约会这名女孩。但这个推理得出的结论显然不合理，这个规律实践起来并不稳定。单靠人的统计能力很有限，在金融市场使用推广的结果往往更像是后者。基于前面几周、几个月的盈利，就认为自己的方法可以持续盈利下去，绝大多数情况下并不成立。可能现在这样讲，你还不能深刻的认识到这个问题，那么，让我们来一个实际案例的版本，随着后面的阅读，你就会明白。这是一份来自于TradeStation生成BackTesting的报告中，包含了上百个评价参数:总收益，毛收益，毛亏损，盈亏比，选择性净利润，调整性净利润，最大资金回撤....数十张图表：年化收益图，月化收益图，最大有害分析，最大有益分析，对于每个参数、每一个分析图像，由于篇幅有限，不会展开的解释。对于职业投资者与机构来说，每一项都非常有参考价值。在过去，TradeStation以前，这样一份报告，专业分析团队是花上十天半个月才有可能把内容做的如此详尽。而借助TradeStation只需要短短的几秒钟的运算，你就对你系统的情况全面透彻的了解。这也是为什么国际版的TradeStation即便是上百美金每月，购买更多的数据服务、分析服务比如portalfolio,option pro甚至会达到上千美金。即便如此，依然有大量的职业投资者机构购买TradeStation产品、服务的原因，如果不是使用TradeStation，职业投资者会费更多的钱在人力上，花费更多的时间在分析上，选择使用TradeStation是优秀的方案。-上图是MACD金叉做多死叉做空在欧元兑美元15分钟周期上进行交易5年的结果。在上图中横轴是交易次数，纵轴是收益。9000笔交易，每次交易标准手，5年累计亏损6万美金。这个结果出乎了很多投资者的意料，包括我在内。并且在外汇市场上，不只是MACD，几乎所有技术分析的书籍都会讲的技术指标，表现都不怎么样。我是研究计算机出身的，13岁我自学了编程，和雷军、乔布斯有着不平凡经历的人一样，我们除了有过人的技术，都会对设计优秀的产品有一种情怀。2010年，我创建了01trader目标是成为世界一流的量化金融服务软件。在产品研发期间，进行了一些尝试性的业务开展。投资者教育是其中的板块之一，这段时期我开设了策略班，策略班的学员，有来自高盛的、平安基金的、私募基金、职业投资人等等，学员来自五湖四海甚至还有海外的学员报名参加我的课程。策略班不只教TradeStation和Easyluange的编程，更重要的是培养投资者把专业策略思想编写成模型的能力。Easylanguage只是语言基础，掌握TradeStation的更重要的是解决问题的思路和算法，如果你有读过海归交易法则，你就会知道，专业的策略不仅仅是找到进出场的问题，头寸管理、风险控制、信号管理，也都是策略的重要组成部分，有关于这些问题，应该如何借助easylanguage语言去描述去设计解决，这才是学习真正的难题。学会使用TradeStation后。回头再次感谢我的学员很多曾经有这样一位期货投资者，因为在学习程序化交易之前，他是房子抵押，车子抵押进入到了期货市场，在期货市场中，交易了一年赚了钱，参加了我的课程，系统的学习了TradeStation，并检验了那个帮助它赚钱的策略，他之前一直以为是自己的交易方法牛，学完课程认真测试才发现，去年的成功，曾经深信不疑可以赚钱的策略，原因仅仅是自己运气好。这难以置信，却又千真万确。实际上按照他的交易方法，策略是巨亏的，只是亏损的时候他都因为各种原因不在，没有交易，赚的几笔都赶上了。如果不是学习了TradeStation，他的损失将非常的惨重，因为是车房抵押，如果不是及早的通过Backtesting认识到了策略存在问题，再实盘交易下去，未来生活家庭都会受到影响。通过不断的分析研究，他也找到一些好的运用在期货市场的交易策略，在南京的一家私募基金负责管理了一只中等规模的资金。还有一位学员，他是在实盘前就参加策略班，对于为什么实盘前就学习TradeStation，他提了一个很有意思的想法：金融投资对他来说就像打游戏一样，就像打魂斗罗，交易的策略就相当于寻找游戏通关的方法，刚刚接触市场，如同刚上手游戏，而他是一个新手，游戏只有3条命很残酷，3条命对一个新手，肯定是死在通关的路上的，实际上，他连一关也打不过去。金融市场更残酷了，只有一条命。不想死在路上，所以先加入这个班级学习。这是一个有意思的类比。不过非常的贴切。实际上，我是在使用tradestation的backtesting一段时间，通过软件进行了大量的统计分析，才认识到了这一点，很多最初想到的想法都存在着问题。并不会像最初自己想象的那样好。也正是如此，不光是MACD，包括移动均线，布林带，KDJ，RSI，都得不到预想的表现。单均线策略效果-KDJ多空组合交易的结果-布林带多空组合交易后的结果如果你正在使用这些指标的单一信号进行交易，这些指标的实际收益能力肯定是出乎你的意料，就像当我也对此倍感惊讶一样。后来我也有了很多新的想法，比如用移动均线长周期判断趋势，短周期MACD交易、多个周期组合，想象和直观的观察图表结果很好，实际测试结果都怎么样，好一点的是赚一段亏一段，不好的直接就像均线系统那样，很快就亏的一塌糊涂，然而为什么实际不好的策略，很多亏损的信号，当时却没有看见？在当时却感觉这些都是不错的主意。研究发现，这里问题的根源来自于人的一种普遍的心理现象，视觉在外界诸多刺激中仅仅注意到某些刺激或刺激的某些方面，而忽略了其他刺激。-人的感官每时每刻都可能接受大量的刺激，而知觉并不是对所有的刺激都作出反应。知觉的选择性保留保证了人们能够把注意力集中到重要的刺激或刺激的重要方面，排除次要的刺激的干扰，更有效的感知和适应外界环境。这种现象被称为选择性视觉。选择性视觉，让我们看到他们更关注着自己想看到的结果，而对于不想看到的结果会忽略。&无意识的欺诈性&图书许多图书里面所述说的优秀的交易方法，往往无法达到预期的效果，甚至有时候连实现盈利都很难。非常多的图书都存在这个问题，这些带有&欺诈&内容的图书，有时候也并非作者故意欺诈读者，出现这样的情况：一方面，有些书中所提到的方法在某个历史时期，确实是有效的，比如金叉做多，死叉做空，无论是外汇、期货，现货，在早期市场，都有很好的表现，但是今天市场变得复杂了许多。过时不适用。而非作者有意编造。二来：有些书籍只讲进场，却没有告诉该何时出场，每次进场，头寸又应该如何配置？三来：最普遍的是，作者也并没有实际的能力对所提出的交易方法在数十年的行情上进行分析统计。作者认为的有效，很多都是在某一段时间上有效，并对这个方法在历史行情上进行推广，认为其他许多地方能够有效，进而产生利润。事实上就投资而言，这非常的盲目的行为，并且99%的投资者也基本上都是因为这个原因死亡的，如果你有阅读并理解前面的内容，你就会知道，选择性视觉往往让这些作者高估了信号的质量。而忽略了那些看上去好像微不足道的亏损信号。这一点点差别对交易确实致命的。很多书中的有效方法，但是这些方法至今已经并不奏效！不过不提前做好分析，盲目入市，很容易亏损而终！这不是骇人听闻，而是出于多年研究对你负责任的警告。哪怕你之前所用的方法曾经赚到过钱。如果你足够的聪明，通过上面图形的收益曲线，你会不难发现，按照某一种交易方法进行交易，市场的确会出现某一段时间帮助你赚到钱，可以一旦，你因为这段盈利的经历而相信它是一个盈利的系统，后果却是不堪设想的。没有TradeStation的backtesting，靠人工计算很难发觉这其中的问题，只有大的基金、私募机构分析团队才可能发现其中的问题。然后这个问题相当的严重。99%的投资者都是失败告终的。因为他们没有能力发现自己所相信的策略不可行。也因此，对于那些还不了解市场，但是企图通过不断的在市场实盘练习，以为这样就可以找到一只好的策略好的交易方法的人。越到这一类人，我们都严厉的提醒他，这种行为无异于不会游泳，但却妄想当跳进深海，能够抢几口水就学会了游泳，理论上当然存在一种学会的可能，但是99.999%的人的结局是淹死在海里，而不是学会了游泳，这是一个很现实的问题。这就像凭感觉开飞机，想象中是可行的，但实践上并不可取。99%都死在了摸索的路上，你如果接触过这些失败的投资者，你会发现这些人几乎都有同一个特征，就是这些人都曾经赚过钱，并且都非常的自信自己的方法能够帮助自己赚更多的钱，但最终都是以失败结局。太多人是这样的经历。文章讲解许多投资者亏损的根本原因，这些内容可能并不是你一开始想看到的内容，金融投资充满了无数的赚钱机会，但是对于大部分人来说，还是一个高风险的行业，如果你能够接触到外汇运营商、期货运营商的内部运营数据。你就会知道期货外汇市场活1个月的投资者非常多，但是能活两年就寥寥无几，如果你获得在投资上的成功，你首先应该先知道这些人是如何失败的，然后自己避免走同样错误的路。所以尽管关于如何亏损可能并不是你一开始关心的，我还是决定把这些内容写在了最前面，让你清楚投资者亏损非常重要的原因。金融市场是一个零和的市场，你知道了别人如何亏钱，你也就知道了如何赚钱，如果你明白前面我所说的，你就认识到，在开始交易前，做好客观的统计分析是何等重要的事，这也就是Tradestion backtesting所做的重要工作,因为受到选择性视觉的影响，肉眼很难真正的发现策略中的所有问题，而规避这一问题，这正是计算机所擅长的。让每一笔交易都赚钱，巴菲特也做不到。但是投资者能做到的是虽然有亏钱的时候，但是大部分是赚钱的。假如平均3次交易，1次亏损，2次赚钱，每次亏赚都是100快，那么随着交易次数的增多。你获得的收益也会越多。因为虽然你亏过钱，但是后面的盈利可以弥补前面的亏损。对于亏损，我们叫做风险，对于赚到的钱，我们叫做收益。Stocastic发生信号，在未来1分钟到10按分钟上涨的20个点的概率远高于亏损20个点的概率。这个概率优势在过去13年都是存在的。Stocastic在国内有另外一个名字就是著名的KDJ。所有的技术指标都是以统计学为前提。移动均线是求数学期望，EMA是指数加权平均,MACD求不同在周期的指数平均的偏离程度。作为投资者，你并不需要保证每笔交易都盈利的。巴菲特也做不到，索罗斯也做不到。但是我们可以做到大部分都是赚钱的。而这一切都是以概率统计为基础。Collective2全球最佳外汇市场08年我们上线了第一个交易系统，全自动交易第一笔管理资金100万，这个系统在历史回测，以及实盘表现都很好，并且以一年82%的收益，最大回撤低于15%先被评为collective2最佳外汇交易系统，又被评为全球最佳交易系统。-07年C2网站快照Colective2（以下简称C2）是世界上最严格的系统交易信号真实性监督与评选组织。全球2万多名来自世界各地的程序化交易职业投资者、机构向C2实时发送交易指令。由C2负责监督与评选。快照时系统的状态总共经历了57周，394个交易日，平均1.5天交易一次，胜率59.6%，盈亏比1.7，平均盈利489美金，收益72%。这个系统在过去五年的回测当中都表现优异。2010年，系统管理的资金规模达到了2亿。TradeStation作为程序化交易软件的国际王牌。是一款优秀的交易软件。可以代替人分析，和进行自动化交易。但是毕竟这是一个90年代设计的交易软件。有其极限。在使用了5年的时间里面，从TradeStation受益很多，但它也存在着一些缺陷，影响我们着模型的设计与执行。很多策略的想法无法在TradeStation下进行设计。并且在复用性上也存在着许多缺陷。2010年我们开发了自己的系统。并且可以在赢透、LMAX等多个ECN市场下进行自动交易。在设计这套系统前，我也听到一些外行人提出这样的观点，别人做了量化交易软件、我们又做量化交易软件，认为这是一件重复造轮子的事情。实际上，我们恰恰解决的是重复造轮子的事情。这款平台可以积木式的进行策略设计，这大大简化了策略设计与测试的速度。许多复杂信号组成的业务逻辑也都可以游刃有余的解决。他继承了TradeStation可以快速进行模型开发的优点，同时又具备如同MT4一样强大的开放性。同时可以支持深度学习。对人深度学习、很多人并没有了解，深度学习是目前人工智能最前沿的技术，深度学习值得在此一提的技术。深度学习是一项什么技术？如果你有听说过谷歌程序阿尔法狗4比1击败世界围棋冠军李世石、或者有听说过IBM的waston，你就对&深度学习&一定不陌生。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习相比于单层感知机一个巨大进步在于能够发现复杂数据当中的隐含特征。深度学习进几年才被广为人知，但在科学领域并不是新技术，早在1960年，就有了现在被广泛运用在图像识别，语音识别的卷积神经网络。只是过去一直是受到硬件的计算能力的限制。训练的速度（你可以理解为机器学习的速度）受到限制。因为近些年GPU并行计算技术开始兴盛。计算机的在处理大数据的运算效率上大幅度上升。深度学习的才能得以发挥，就有了今天的成绩、百度图像识别、语音识别、阿尔法狗、IBM的waston无一运用的深度学习技术，深度学习解决了过去许多模式存在然后通过&if-else规则&难以描述的逻辑，当然这也包括你期望研究的金融市场借助CNN挖掘金融市场中的隐含特征和大脑一样，深度学习也有许多的网络结构。限制玻尔兹曼机、深度置信网络、CNN卷积神经网络等。卷积神经网络卷积神经网络是在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性进而提出了一种神经网络模型。那么卷积神经网络是否可以运用于金融时间序列分析？我相信这是做金融的朋友又了解过人工智能的都十分关心的问题。由于TradeStation并不能进行并行计算。简单的做了3个卷积核的模型并运行在欧元兑美元上。在TradeStation上得到了下面的结果。在上图中横轴代表交易次数，纵轴代表收益。总共进行了5万次交易，10年账户翻3倍，这个系统没有加入任何的头寸管理、风险管理方案，每次只进行一标准手，只使用的最简单的信号组合。卷积神经网络是目前人工智能、大数据分析的重要方法。背后涉及到很多概率论与统计与线性规划的数理方法，关于背后的技术原理，在日后与大家分享，这里作为抛砖引玉的方法，暂时完结，日后会继续更新给大家如果你想继续交流，研究更深入的内容，可以加入我创所创建的51社群与我和来自世界各地的有正确价值评价能力、智慧的投资者成为朋友，一起交流。有别于普通的交流群在这个社群中你很快就可以了解到成功的策略的思想是怎样的你也可以了解到世界最前沿的程序化交易技术，接触世界新技术、新资讯申请加入条件：身份要求：企业法人代表、企业管理层股东、阳光基金经理、私募基金经理、职业投资人、投资总监及以上级别会费：1280RMB/年关于付款第一步搜索或扫描二维码添加微信号-第二步扫描二维码并支付--第三步微信与我联系并确认经确认后，我将把你加入到最新一期的51社群中（为保证社群的交流质量、每个社群上线200人）加入51社群，我还将超值赠送三份大礼第一份大礼：送《海龟交易法则》海归交易法则是理查德.丹尼斯所著，有别于一般的金融分析的书籍。通读海归交易法则，你就会清晰的认识到思考严谨的交易系统该如何构建，完整的交易系统应该包括哪些重要部分，这本书将帮助你在系统思维上快速的提升。第二份大礼：送基于CNN卷积神经网络思想设计的交易系统源代码Deeplearning的应用目前发展比较早期的技术，但是理论基础却可以追溯到20世纪初，只是当时的科学家没有现代的电脑的计算性能，只能停留在了理论阶段，无法实践，2002年以后，才有公司慢慢的开始使用这一技术解决世界的问题，苹果的siri所用使用了RNN，百度大脑的图像识别使用了CNN，只是去年因为谷歌程序的阿尔法狗才被媒体曝光公众。虽然应有处于早期阶段，因为更加&接近&于大脑，对人工智能却有着重大的意义，在过去，图像识别智能的正确率只能做到80%，90%，使用了CNN，图像识别正确率可以达到99.9%以上，孙正义说30年内人工智能将超越人类，未来5年，奇点就会爆发，人工智能是时代新风口。Deeplearning是目前人工智能最前沿的技术。51TradeStation创办于2008年，最早提供TDATA、以及飞狐、MT4、TradeStation的WEBSERVICE的数据转换服务，08年并没有多少组织在研究程序化交易，也缺乏很多工具平台，51TradeStation目的是帮助国内的投资者更好的进行研究。51TradeStation发展了许多年，这个根本始终没有变。所以我们开放世界最顶尖的人工智能技术，以及在金融市场的研究思路，供会员研究、交流。第三份大礼：送熊猫微课终生会员熊猫微课是我和我的好朋友联合创办的网络微课堂，收录我与世界各类名流、顶尖培训内容。目标是通过网络普及世界最优质对个人成长至关重要、学校里又不曾系统学过的内容。课程内容从商业、到两性、到亲子教育、到学习力提升，每一项都对个人发展起着至关重要的作用。每一堂课程都来自于世界顶尖专家的分享。熊猫微课有我所提供学习方法，这套学习方法帮助了13岁自学了编程、帮助我用了一年的时间考入重点高中，帮助我快速学习微积分、物理、英语、各类世界顶尖的互联网技术、深度学习。并且我也将我的学习方法传授给了我大学的学弟学妹，所有受教者均在百度、阿里、360、滴滴任职。看到学生的成长，我常常会内心感到喜悦，教育是我一直有兴趣从事的事情。我也看到有很多的孩子，非常的努力的学习，但是学习成绩却不好。根本原因：努力可以让人变更好，但更好不等于出色。如同篮球运动员，如果天天在球场上努力打球并不会让运动员比别人更出色。所以运动员要想出色除了比赛练习还需要做各类专项训练，在学习上除了努力，一个人的耐心、兴趣、记忆力、预习、复习周期、自我评价都对学习的结果起着至关重要的作用。这堂课是如何在这些方面有效改善进而提升学习力。除此之外，我还将额外提名两名专家：第一位专家是罗杰道森先生，罗杰道森是前美国总统克林顿的高阁内参，同时是世界畅销书《优势谈判》的作者。《优势谈判》是很多企业商务内训的第一门必修课，是十分重要的谈判学习内容。也是耶鲁大学、哈佛大学最受欢迎的谈判课程。第二位专家是约翰格雷先生，国际知名的人际关系和情感的经典，所著书籍《男人来自火星女人来自金星》90年代就已经风靡全球。被翻译成40多种语言，影响持续至今已达18年。熊猫微课中的内容不一定是你之前想到过学习的内容，但一定是你十分值得学习的内容、正确的内容。对于该赠品，每周只送出前三十份。
51Tradestation精品呈现