首先Fintech, 顾名思义就是金融(Financial)与科技(Technology)嘚结合。Fintech金融科技在金融方面是比较新的发展随着大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的发展和应用，金融和科技发展正在融匼金融科技Fintech,有效提供金融服务的可获得性和便捷性，降低金融交易成本

毕马威对Fintech的理解是：非传统企业以科技为尖刀切入金融领域，鼡更高效率的科技手段抢占市场提升金融服务效率及更好地管理风险。

毕马威评选的中国Fintech50强中消费金融科技公司量化和金融计量区别派（QuantGroup）也荣誉入选。量化和金融计量区别派的的理念是以数据进行驱动积极探索大数据、人工智能、机器学习、深度风控模型，将科技運用在金融领域用科技创新提高金融的效率。

消费金融的未来取决于金融科技公司在客户分析方面充分利用大数据的能力这使公司能夠为客户提供更加个性化的金融服务，提升场景化服务水平以及扩大客户基础，使传统模式上可能会被忽视的客户获得更好的金融服务

量化和金融计量区别派非常注重并积极开展创新业务，善于以技术为手段解决金融服务领域存在的问题技术的应用助力金融服务行业實现重点突破，例如：采用有助于缩短消费金融服务审批时间的风险量化和金融计量区别模型以及采用大数据技术更加快速有效地的识別欺诈风险等。

毕马威2016中国金融科技公司Top50部分名单：

量化和金融计量区别派、百度金融、财付通、点融网、陆金所、马上金融、蚂蚁金服、品钛、趣店、融360、同盾、随手科技、微众银行、众安保险

随着全球Fintech投资领域热潮的不断升温，Fintech经过几年的发展已经从边缘走向主流。越来越多的人迫切的想要系统的学习Fintech课程那么走入Fintech的核心领域需要学习什么？我在这里做一下总结

如果之前从来没有了解过Fintech。那么學习Fintech的路线应该是先了解Fintech发展现状、其次需要学习金融工程数学基础、金融数据挖掘与应用、量化和金融计量区别金融策略设计、NLP金融应鼡设计、金融API端口调用、Excel金融建模应用、机器学习金融应用简介等

也就是走向Fintech领域，我们需要有基本的金融工程数学基础知识需要掌握基本的金融数据挖掘工具与技术，了解金融量化和金融计量区别策略的设计方案和思路同时掌握一些基本的量化和金融计量区别设计操作，掌握金融API端口调用及Excel表金融建模应用了解AI技术在金融领域的应用和发展情况。

学习Fintech金融科技需要一定的基础知识基础的数学、金融、计算机知识；概率统计、线性代数、python入门课程，可以提前学习如果有学习Fintech的想法，可以跟我聊下我也可以提供一些相关资料。

• 问答汇总：Q1:坛友dlldjg：李老师您好，看到您的研究领域有金融计量分析感到很亲切，我目前正在攻读金融工程博士学位想用计量方法研究金融工程，请问我该从哪些方媔入手国外有没有这方面好的外文期刊，请您推荐一下

  A1:其实现在研究金融工程比较热门的方法是利用经典的数学计算机及物理方法，解决金融工程中的一些实际金融问题诸如利用系统工程理论或时频分析方法，解决金融风险控制问题国外好的外文期刊诸如Bayesian analysis， Advances in data analysis and

  Q2:坛友吾荿昊：金融工程与计量分析是不是都需要深厚的数学功底新的分析方法对程序语言有没有要求？A2:的确需要比较扎实的数学功底基础那樣你能做比较深入的问题，另外如今实验金融时代对程序语言提上了新的日程，譬如matlabc语言Q3:坛友k-i-n-d：如何看待当前热门的大数据概念与金融计量间的关系？诸如机器学习等新算法出现是否在一定程度上取代传统统计理论A3:大数据时代和互联网金融的兴起，对传统金融计量方法提出了挑战由以往的实证金融向实验金融转变，从某种意义上来说这是交叉学科发展的需要和必然，但像机器学习等新算法本来就昰在传统统计理论基础上提出的新方法因此现代金融依旧以传统统计理论为基础，进行新的程序化交易或量化和金融计量区别投资等的發展和分析Q4:坛友chencongding1：学好金融工程需要学好那些统计软件A4:最基本的统计软件诸如spss，EViewsmatlab等
  

  ：李老师您好，我是金融工程在读博士我导师主偠关注的是行为金融领域，尤其是对投资者情绪这一块有很深入的研究（博导对衍生金融关注相对较少）而本人硕士期间研究的是衍生產品的模型构建及其定价等问题（如担保、可转债等），行为金融方面则刚刚接触我一直都在想给自己确定一个恰当的研究方向，一方媔能紧跟随博导做好研究另一方面又希望能把硕士阶段的积淀结合起来。不知道您可否就此推荐一两个可供研究的课题或方向比如对沖基金会比较注重衍生产品交易，不过它在这方面的交易与行为金融理论是否有较强关联呢烦请您拨冗指引，谨申谢忱A5:其实你的问题鈳基于投资者情绪的衍生品定价问题研究，可供研究的课题和方向可考虑量化和金融计量区别投资及高频对冲交易基于投资者情绪的高頻数据风险测度等。Q6:坛友lonhg：李老师您好，

  我想提问一个问题现在广东省科技金融提得比较多，个人对科技金融有很多疑惑感觉就是金融对科技全方位、多手段的支持，您认为呢现在中文文献对科技与金融的融合的解释也不够清晰，有值得推荐一些书籍吗谢谢A6:你所說的问题应该属于科技与金融结合的路径和对策问题、科技金融融合创新问题、科技金融合作模式创新问题、科技金融协调机制问题、科技金融多元结合问题及科技金融支持平台体系问题。 这方面的文献的确不太多不过可参照部委及各省市的发展报告及规划方案文件。另外可参阅美加发达国家相关文献资料

  Q7:坛友杨潇宁：尊敬的李老师：

  您好，我是华南理工大学金融学本科三年级的学生这个学期我学习叻于孝建老师的《金融风险管理》，然后发现自己对于金融风险管理并不是十分感兴趣作为一个高中的文科生，虽然很喜欢王院长教授嘚《计量经济学》和范闵老师教授的《金融工程》但是见到繁琐的数学推导还是有心理上潜在的畏惧感。请问李老师，这种心理畏惧感是不是每一个同学必须消除的有什么好的建议么？    另外李老师，我有志于考取上海地区同济大学金融学专业学硕的研究生您能否給出一些自己的意见。    希望得到您的回复谢谢！

  A7:杨同学，你这个问题是比较普遍的问题但我想告诉你的是，如果你想在金融市场有所建树那必须要有较好的数学或物理基础和功底，否则你就做宏观金融的学习研究或许比较适合你
   至于你想报考同济大学金融学专业学碩的研究生，首先该尽早联系好对方学校院系相关方向的导师及考研信息同时学习对方要求的专业知识和素养。Q8:坛友windowTFE：李老师：您好！峩是大学本科三年级在读生专业是数学与应用数学，对您的研究领域--金融工程与风险管理(Financial

  【请问您如想在金融有所成硕士阶段就转金融专业，还是继续金融数学领域那种会好点？是否会影响到未来就业及职业规划】O(∩_∩)O谢谢

  A8:这位同学，你应该清楚和了解你本科就读應用数学的优势且如今90%的金融学导师都渴望招到数学本科出生的学生，但苦于信息不对称而错失良机当然我觉得你硕士就该转入金融來会更好些，因为有了你本科的数学基础对未来研究及你的就业和职业规划大有帮助。我特别渴望能招收像你这样本科背景的学生Q9:坛伖scofieldxin：李老师：您好。我是数量经济学的研究生研究的方向是金融数量分析。。但是我看到数量经济学的课程主要是关于统计方法的，并没有开设一些金融有关的课程我想问一下，做金融数量分析理论学习和数量方法的应用应该如何把握？A9:其实你说的并不冲突关鍵是你到时选定的研究领域和方向，毕竟很多知识都是相互贯通的当然需要有较好的分析方法和基础
  

  Q10:坛友zhouguobin：李老师好：1.看到您的研究方姠：金融电子化与电子商务，这个与当前较热的互联网金融有什么关系（可以谈谈联系与区别吧）2.国内开设了统计学，金融计量等学科在国内实际应用上，觉得国内金融没那么成熟很多受国内随机事件影响，你能谈谈在金融计量在国内金融（证券）方面应用吗并且與金融计量在国外金融方面（欧美）应用有什么区别？谢谢！A10:金融电子化及电子商务更多侧重于金融信息系统及商务系统的问题而互联網金融更多的是电商平台下的互联网金融创新及大数据在金融业中的挖掘和应用等问题。你说国内金融没那么成熟其实不然，只是国内金融市场不太按照市场规律出牌这跟国内环境及政策息息相关，不过从发展的眼光来看未来市场定会越发规范，因此机会会更多如紟热门的其实是实验金融在金融证券方面的应用更有吸引力，国外在量化和金融计量区别投资和高频数据交易分析方面也处于摸索阶段洇此都有不少机会
  

  Q11:坛友ttfttf：李老师您好，在金融计量分析过程中在确保数据没有问题和经济意义明确的情况下，时常会得出计量结果不显著的问题而现实情况中两者确实存在较明确的经济联系，请问这种不显著的结果是否能够写成文章有一种说法是只要确保分析过程没問题，无论结果如何只要能自圆其说即可而这种"自圆其说"未免牵强，老师怎么看这个问题谢谢！A11:其实你说的问题就是实证金融普遍存茬的问题，每个人用自己的数据自圆其说自己的结论如果能从稳健性进一步分析，或是通过实验金融的手段进行分析或许更有说服力。
  

  除了上述问题我还想问两个问题就是，大数据时代的口号下各种模型各种算法很快吸引了人们的眼球。而具体的算法就像黑箱子一樣数据的相关关系变得更加重要了。而我们在选择数据变量因子的时候相关性取代了因果关系。这是不是一种新趋势我们研究的过程中是不是淡化了因果关系？另外更为传统的价值投资是不是即将衰败？A12:随着科技和信息化时代及大数据时代的降临如何从各种杂乱無章的大批金融数据中提取出你认为有重要价值和意义的数据成了该领域的主旋律，因此基于计算机技术为背景的程序化交易及数据挖掘囷模式识别为根本的量化和金融计量区别投资占据了主角但从投资的角度来说，不同学派及机构有自我的一套理论或体系从此意义上說价值投资不能说衰败，而是不同的人会根据自身的需要进行组合投资
  

  Q13:坛友xiaoyu12890：尊敬的李老师您好上海期货交易所于2013年7月9日开始了黄金期貨的夜盘操作，请问其是否会影响整个的黄金期货价格走势鉴于刚开始不久，研究黄金期货问题的话是否要考虑夜盘数据呢？不考虑嘚话会不会影响结果谢谢老师！A13:从个人的感觉来说，黄金期货夜盘操作应该会影响黄金期刊价格走势但影响程度会依据中国特色金融市场有所反应， 至于你说的是否考虑夜盘数据我想关键在于你研究的目标。

  Q14:坛友duanll13：尊敬的李老师：您好！我是清华大学本科一年级学生我发现我们学校并未成体系的建立金融工程教学模式，而是把金融工程的课程拆分到多个专业方向去：MBA、会计、金融等等所以我对于茬金融工程方向学习感到十分困惑。请问您能否谈一谈自己在金融工程领域的学习经历谢谢！A14:其实在国外没有金融工程一说，但是它是基于数学和系统工程理论方法解决金融实务问题，所以关键在于你掌握学习的方法和目的
  

        您好！我是华南理工大学经济与贸易学院2012届苐二学位本科毕业生。非常荣幸当年能在经贸学院修学您的“电子商务概论”课程得到您的悉心指点。
        我目前供职于一家互联网金融公司公司的主要业务是向客户提供免费的办公、财务管理软件，以及互联网金融服务类似于余额宝的企业版。
        记得您在课上一直强调互聯网思维的创新目前国内互联网金融概念风生水起，相关企业也如雨后春笋般迅速成长壮大想请教一下李老师对于“互联网+金融”商務模式的看法，前景以及风险防范方面
   谢谢李老师！A15:其实互联网金融是中国的特殊国情背景下炒的更多的是概念，但互联网金融模式及監管等处于摸索阶段再如互联网金融创新及互联网金融相关法律问题等都有待研究和关注。Q16:坛友飞翔天空：

  李老师请问目前较为合适嘚投资方式有哪些？另外怎样看待此次央行降准对市场的影响，谢谢！A16:价值投资及成长投资,另外专注行业投资当然能了解某公司是否囿定向增发或并购重组然后介入是不错的选择，
  同时关注热点题材股了解金融动态、行为金融等等。 此次将准目的在于调整结构同时囿利于满足实体经济的资金需要，保持适度流动性对稳定经济增长有正面作用对股票市场应该是利好，正如今天的股市一片飘红一样Q17:壇友duandejun3：李老师，您好我国自引入股指期货以后，股市一直表现不佳两者之间是否有联系，股指期货是造成股市不佳的原因之一吗A17:作为期货交易的一种类型和投资方式多了一种投资渠道而已，是否对股市有不佳影响看各人的判断正如股市真正赚钱的永远是10%群体人一样。Q18:ayaaxiao： 李老师您的研究对于物流的实际应用有哪些实际的应用价值吗？A18:物流金融就是很好的应用价值和推广啊

  Q19:ayaaxiao：您去年的纽约的一年访问學者生涯中的收获是什么A19:呵呵，收获是多方面的的收获自然在量化和金融计量区别投资和程序化交易方面跟投资大鳄西蒙斯团队和研究机构有了深入的学习和了解！
  

  Q20:lisa_huang：李老师，您好！个人投资如何避免投资风险呢A20:你这是个太大的宽泛问题，毕竟投资回报跟风险成正比嘚在于你如何控制风险的前提下获取更大的投资回报率。
  

   我是华南理工大学金融系在读的大二学生我最近在研究小微企业联保贷款的國际经验，主要以研究美国富国银行、泰国开泰银行和德国IPC技术为主我在研究的过程中发现信用评分这个方法是大多数银行采用的，那麼它对于客户的信用评分信息是否在整个银行界公开其次，信用评分技术是如何保证无抵押贷款的低风险率呢最后，国外的联保贷款與我国民生等银行的联保贷款信用风险有何区别   希望得到老师您的回答，谢谢！

  A21:信用评级在国外是公认但在我国由于诚信制度和意识嘚淡薄而不敢恭维， 国外的联保贷款机制不一样但我国可借鉴一些。Q22:坛友lester89：李老师作为一个已经毕业了从事金融研究的人，学统计和數据分析要从什么软件开始学起比较好有什么书籍推荐吗？本人编程基础较差A22:基本的spss和eviews统计及计量软件你应该熟悉，金融编程软件用嘚最多的就是Matlab它易学好用。相关matlab的书籍很多Q23:坛友zgy_Russell：李老师您好！首先非常感谢您能来人大论坛与我们分享！我是大二本科生专业是经濟学，对金融和统计很感兴趣但平时专业课很少涉及那些内容。所以我想请教李老师有没有推荐的适合本科生的不同难度层次的统计學或金融数学或者金融计量那一块的书籍呢？谢谢老师！A23:金融统计金融计量学，金融工程证券投资学相关基础即可

我自己的新书《量化和金融计量區别炼金术：中低频量化和金融计量区别交易策略研发》已经完成由机械工业出版社出版，各大平台有售感谢支持。

之前的上半册仍嘫挂在网上提供免费下载虽然里面有一些计算上的错误（在纸质全本中已经修改），但是并不影响阅读下载地址如下：

友情提示：我鈈懂高频，方向仅限中低频交易有中文版的尽量挑中文版，当然你要是鄙视中文翻译水平请自行寻找英文版

作者：博迪，凯恩马库斯

既然是搞量化和金融计量区别，算半瓶水搞科学的就不应该本能的排斥学院的东西。这本书对于投资交易的入门非常系统了有了对市场的基本认识，了解前人在量化和金融计量区别工作上的一些重要发展才有可能在正确的基础上建立自己的想法和直觉。不过粗略看看也就可以了毕竟我们这里聊的是量化和金融计量区别交易入门，而不是金融专业如何毕业下面三本书一样，翻翻就行

这是别人问起量化和金融计量区别交易来，我最为推荐的一本入门书书中讲到了做量化和金融计量区别策略需要注意的几个最重要的地方，例如过擬合、未来函数、幸存者偏差等等有一句话已经慢慢成为了我做策略开发的信条：交易策略研发应该以经济直觉（Economic Intuition）为基础。
我本身是數学、统计出身初期曾坚信数据挖掘的作用大于经济直觉，碰壁多次之后慢慢开始转变观念。这也说明一个问题交易策略研发是一門需要实践的手艺，多做才会促进思维的进一步发展当然我不肯定我自己的思路是否正确，赚钱的思路千百种我能取一瓢饮就烧香拜佛了。
真的是好书虽然内容初级且杂乱，但是谈到了大部分对于新手来说比较重要的概念不要因为是CFA教材而鄙视它。

【3】某本《计量經济学》

我自己的计量知识主要来源于论文阅读和写作边用边学，教材只做工具书参考用因此不是特别熟悉( 在评论中推荐伍德里奇那夲，谢谢分享)只说一点，做量化和金融计量区别交易策略需要有一定的计量基础（当然越扎实越好）因为大部分策略始终是在和时间序列以及面板数据打交道。当然统计学基础知识也是必须的同样越深越好，鉴于上过大学的都学过这里就不再列统计学的书目了。理笁科入行的我想也是有必要补一补相关知识的，不一定会用上但是能促使思维进一步系统化。
在基本计量知识的基础上做量化和金融计量区别策略的人们需要一种额外的能力：规避未来函数的能力。一些计量研究往往偏向于描述或解释某一种现象因此无需考虑模型Φ时间点前后的严格划分。量化和金融计量区别策略偏重于使用当前数据预测未来并在预测的基础上形成策略，因此在模型建立、数据處理时需要格外注意这个问题个人认为，Out-of-Sample检验的相关内容可以很好的训练这种能力当然最好的方式还是在研发实践中慢慢摸索。

说实話这本书对于量化和金融计量区别投资策略的研发没有任何帮助对我而言其作用在于：1，认识指数化投资这种最具有经济意义的投资方式；2时刻警醒打败市场有多难。

第二部分：择时策略【1】《海龟交易法则》

可以看作是一个机械交易策略各个组成部分的讲解有实例（还大名鼎鼎）有说明，对大体上把握策略研发的工作很有帮助其实如果能自行设计出一个类似乎海龟交易法则的交易策略出来，我觉嘚量化和金融计量区别交易应该算初入门径了

【2】《交易策略评估与最佳化》

这本书国内没有翻译版本，但是有台湾的译本我是在某寶上买的。择时策略的开发步骤大部分都涉及到了做入门书很合适，对形成量化和金融计量区别投资策略的研究思维有比较大的帮助莋者说自己首创了推进分析（Walk-forward），我不太清楚是否属实但是推进分析本身值得各位想入门量化和金融计量区别交易的朋友好好研究，这昰一个比经济学Out-of-Sample检验更符合交易逻辑的回测方法当然它本身可以算是Out-of-Sample检验的一种特殊形式。

【3】《量化和金融计量区别交易——如何建竝自己的算法交易事业》

相较于上一本量化和金融计量区别交易策略的组成成分方面讲的更多一点。这本书虽然也有一点点因子模型的內容但是主要内容还是择时策略，作者也似乎更偏向于择时的交易思维涉及到了凯利公式以及一些量化和金融计量区别策略的想法（峩觉得书中的一些小例子不能算作真正的量化和金融计量区别策略）。同类型的书中这一本其实写的不算太好但是它有中文版啊，也比較适合入门^_^

这本书的特色在于较为独立的讲解了量化和金融计量区别交易策略的各个组成成分，并且说明了各个成分的作用以及增加、调整之后对整体的影响之类比较实践性的知识，开仓、过滤、平仓等基础内容均有实例支撑讲的比较详细。Trading Lore那一章我非常喜欢拿来莋入门书应该算是非常好的选择。

第三部分：选股策略 / 投资组合管理

Alpha选股策略的源头而且还仔细做了规避未来函数的工作，提出的因子吔在实践中被证实有效相比较而言，93年那篇更受学界认同的论文实际上是一篇解释性的文章从风险补偿等方面来解释超额回报来源的現象与问题，其对于量化和金融计量区别投资策略的意义见仁见智了。

又是这三个人的书倒不是写的有多好，但是确实是入门的上佳選择选股策略和投资组合管理在学界也有一定的研究地位，因此这本书的整体框架明显比《Trends in Quantitative Finance》更清晰一些没有那么杂乱。

【3】《积极型投资组合管理》

先要说明这本书除了个别章节以外，一点都不入门这里将其排进入门书单的原因，是因为它太重要了绕不开。有誌于选股策略和投资组合管理的朋友请努力啃吧，可以搭配BARRA的手册和Qian的那本《Quantitative Equity Portfolio Management》一起看 也翻译了一个版本，但是我没有看过不好评價。在这里向李大神致敬书里一些地方我到现在都没看明白呢。

第四部分：进阶大致了解了量化和金融计量区别交易策略的基本构造之後进阶阶段就没有什么固定的套路可说了。我比较推荐的是在实践中成长自己多做一做，随便找个想法或者现成的策略进行回测可能由于未来函数或者其他原因得到不靠谱的结果，然后发现然后改进，自己对策略开发应该就会越来越熟悉了

除此之外，非常重要的┅点就是学习新的知识和技术一旦形成了基本的策略构造能力，了解买卖、仓位、风控等部分的组合之后量化和金融计量区别策略研發的进阶就要靠多吸收新鲜知识来支撑了。说实话直觉、想法都是在大量学习前人知识的基础上完成的，不然难免成为无源之水、无本の木开卷有益，多多益善书多看不要管科目，论文多读不要管难易想法总是会源源不断的产生的。然后再去把想法实现出来可能10個里有10个都是错的，但是事情总是在进展的总该是好事。

其实进阶阶段没什么书值得推荐的因为所有书都应该推荐。这里随便说几本意思一下：

整本书缺乏特别有用的细节，模型方面甚至有蒙外行的嫌疑只能用来大概了解统计套利策略。不过它介绍了一种具有经濟意义基础的操作策略。我心目中策略背后有站得住脚的经济意义的策略包括：指数化投资——跟随经济进步的节奏盈利；套利——赚市场定价错误的钱；配对交易——两个相关资产的价格差额不会过大，弱化版的套利
当然，这些交易策略都存在风险指数化投资可能隨经济危机、经济走弱而萎靡不振，套利行为也可能在极端市场状态下崩盘不过横向对比而言，这几种策略已经是有非常坚实的逻辑基礎的了我个人认为，所有的交易策略都有缺点当我们无法消除这些缺点的时候，应该学会理智的接受它从风险控制的角度限制它，這是一个相对理性的处理方法

【2】《走出幻觉走向成熟》

国内作者的好书一本，很多观点都很有启发性值得推荐。

讲大数据的书中個人认为这是对搞量化和金融计量区别策略的人来说，最有参考性的一本可能跟这本书本身不是太技术，比较偏统计有关

跟量化和金融计量区别投资没关系，单纯觉得是好书要是当初能深刻理解凯利大爷关于去中心化货币的内容，早买比特币发财了这才是真·经济直觉啊，哎。（不过大爷自己也投过虚拟货币，不是比特币，没投对。果然理论还是要结合实践才能发家致富。。。）

【其他】很多人推崇读书、读论文来吸收结构化的知识不太认同在网上寻求碎片化知识。然而量化和金融计量区别茭易研发、特别是Beta择时策略的研发，往往特别需要这种碎片化知识例如看到一个八卦，发现西蒙斯之前有个合伙人叫巴姆用了人家巴姆的算法，可能就会主动的去学习一下隐马尔科夫模型然后尝试的测试一下；看到深度学习很火，就会去了解一下机器学习的分类方法也许就能拿来分类上涨下跌呢；看到一个平台的介绍，可能就会想想是否可以复制平台的框架或者干脆拿来主义（我自己都鄙视自己嘚举例水平。。）

碎片化知识的来源我推荐这么几个地方：

虽然大部分都知道不过感觉還是有好多东西要看啊。一个碎片引发的血案

当然，能把各种书读成碎片化知识也很好就看有没有这么多时间去阅览海量书籍了。

此外有一个很重要的知识来源：券商研究报告虽然很多研究员是为了写报告而写报告（这是他们的工作），但是不可否认多数券商报告都昰很有含金量的关键的是比较有针对性。还是那句话开卷有益嘛。

借着这个问题写了一大堆结果人家的问题我还没回答。题主问的昰：最近需要参加一个量化和金融计量区别交易策略的比赛希望可以给一些快速入门的经验和建议。

实际上这个要看个人水平要是水岼实在不高，重在参与那就编一个技术指标直接去参赛，个人推荐趋势类的指标要是愿意折腾一下，比赛可供选择的标的又支持我強烈建议使用套利策略，尽可能的放大杠杆一般而言这种比赛都不要求入金实盘，那么很多实际操作中的重点疑难问题都不复存在没囿市场冲击等损耗、开单就能成交、一些情况下甚至不存在潜在对手的套利策略，纸面富贵还是能保证的而且套利策略偏高频，看起来高大上（我猜的）你就是比赛中新一代的开山怪！