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文章详情介绍：
让ChatGPT教我炒股 _ 如何择时_
昨天两市交易量继续放大，AI倒了，芯片半导体却疯狂补涨。其实半导体的逻辑一直很清晰，特子从过完年开始，基本有朋友问买什么，都只推半导体。
多说一句，新能源跌成这样，我一点都不害怕，只觉得反而是低点入场机会。最近因为人民币结算的事，和石油国亲密些，涨油气，还是”老能源是新赛道，新能源是老赛道“这个逻辑。当马斯克开始唱多狗狗币的时候，特斯拉处在什么位置，懂的都懂。
昨天和ChatGPT聊到怎么选股，根据我梳理的问题，问出来的答案，还是比较全面和清晰的，感兴趣的朋友可以一起复习一下——ChatGPT教我炒股 | 量化选股篇
顺着这个思路往下走，其实股票交易，最头疼的就两件事——选股、择时。昨天说了选股，今天当然要和ChatGPT聊一下择时了。
”择时“在量化交易中，有另一个名字，叫做”找交易信号“，这当然也是ChatGPT教我的，你问它”量化策略如何择时“，它给你答的都是如何找交易信号，答案重要，问题亦然重要~
吃过昨天的亏，今天问问题的第一原则就是：更加具体，这样ChatGPT才能答得更具体。第一个问题——
1.量化交易信号的生成方法
这个问题，ChatGPT给出的答案没什么疑问，还挺一目了然：
1.基于技术分析法：这种方法通过对价格和交易量等市场资讯进行技术分析和统计，来推导出市场的趋势、支撑和压力位等关键数据，并以此为基础，生成相应的交易信号。
2.基于基本面分析法：这种方法通过对经济因素、公司财务数据等基本面信息进行分析和预测，来推测未来市场的走势，同时结合技术分析法中的交易信号，生成相应的交易信号。
3.基于机器学习方法：机器学习是一种基于数据模型的方法，在量化交易中也有广泛应用。通过对历史市场数据进行大数据分析和统计，从中挖掘出规律、总结经验，并以此针对未来市场的变化生成适合的交易信号。
4.基于市场内部信息：这种方法主要是利用市场内部的信息和结构发生的变化，来生成相应的交易信号。比如，通过收益率曲线、股息率曲线和波动率曲线等观察市场演变，并利用曲线信号产生交易信号。
5.基于协整分析法：协整是指在两个或多个时间序列中存在长期关系，其变化趋势相似或相关。该方法通常用于统计套利，并且将生成的配对交易策略转化为交易信号进行操作。
需要注意的是，每种方法都有其特点和适用范围，同时市场存在的噪音、风险等都会对策略的有效性产生影响，所以量化交易中只有结合不同的方法和因素，才能更加准确和有效地生成交易信号。
尽管它都告诉我了，但是这也太理论了，该怎么应用这些方法呢？
继续问~
2.这4中方法哪种在实战中准确性最高
在实战中，哪种方法的准确性更高可以视情况而定，不同的市场环境和个人投资者的风险偏好也会对所选方法的准确性起到很大的影响。
在三种方法中，技术分析和基本面分析是目前应用最为广泛，其准确性也比较高。技术分析通过对市场价格和成交量等信息进行分析，预测市场的走势，而基本面分析则关注经济因素、公司财务数据、政策法规等基本面信息，通过研究市场供求关系、经济发展趋势等，预测市场走势。这两种方法的优缺点也比较明显，技术分析法相对更加简单易行，但局限性较大，难以预测宏观经济发展趋势；基本面分析法则需要对众多的基本面因素进行综合考虑，对研究人员专业能力要求较高。通常情况下，这两种方法可以结合使用以提高准确性和有效性。
机器学习是一种近年来在量化交易中应用越来越广泛的方法，可以对大量的交易数据进行分析，通过学习算法生成交易信号，具有一定的优势。但是，机器学习需要大量的数据和模型调试，同时模型可能存在过度拟合等问题，因此在使用机器学习生成交易信号时需要慎重。
协整分析是一种利用时间序列分析来研究时间序列间相关性和协整关系的方法，在品种很少或其它方法失效情况下可能会有较好的效果。但是，数据处理和模型选择会对协整分析的效果有较大的影响，同时在实际操作时需要对模型和数据进行验证和监控。
因此，在实践中，通常需要结合多种方法进行综合分析并进行适量权重的调配，以达到最优的交易信号生成效果。
这个回答可以说是答得极为准确，提炼成一句话：在实战中，应该用技术面分析法结合基本面分析法。
虽然对很多老股民来说，这是句废话，但随着技术的发展，这是会发生改变的。如果哪天金融行业数据开源（很不现实），或者由于数据爆炸，不得不进行一些老数据开源，那么机器学习应该能够跑出一些标准盈利模型。
目前还是得听他的，技术面结合基本面，哈哈。
下一个问题应声而出：
3.基于技术分析和基本面分析生成交易信号，具体步骤是什么？
(有点长直接贴图了)
不得不说，这个问题有点废，它答的不是很好，当然我问的可能也不是很好。都已经问到具体步骤了，当然应该举例说明——
3.1找一个基于技术分析和基本面分析生成交易信号的操作实例或教程，我需要知道详细步骤
讲得非常清晰！
ABC公司，价格是多少，技术面应该关注哪些指标，基本面看哪些方面，策略及其执行……
可是总觉得哪里还不太够......
毕竟昨天我们是要到了选股代码的，今天怎么着也得再来个择时代码吧？
3.2找一个基于技术分析和基本面分析生成交易信号的量化策略操作实例或教程，我需要知道详细步骤，需要包含代码
这问题是有点长了，希望答案能不负所托！
我知道ChatGPT不会让我失望...会令人失望的，永远只有人类！
好了，我要去跑今天的代码了，毕竟硅基生物一天，碳基生物十年。
真的不能再浪费时间了。
理想的一天，又从被AI惊艳开始，后来我又跟ChatGPT要了很多各个步骤的代码，有感兴趣的朋友，可以关注公众号，回复：代码，我会将完整内容+代码发给你，可以注册个聚宽，自己跑一下试试。
还有就是，ChatGPT大量封号，身边很多朋友都被封了，而且OpenAI刚发布消息说，暂停Plus付费，我的账号不知道能不能坚持到这个系列内容结束，且行且珍惜。顺嘴说一句，还需要用ChatGPT的朋友，可以在公众号首页联系我。
写在最后
想一起继续学习的，关注公众号巴菲特产，首页加入我的股票小圈子，更新不走丢~
股民自我修炼之路-如何系统学习投资知识
1、首先明确证券投资是一门学科关于给新股民的建议，网上看到更多的是从控制仓位、控制风险、K线指标等方面给出的具体操作建议。
但少有给新股民严谨的学习成长之路的建议。
本文结合我自己的学习过程，分享一些新股民学习成长之路的建议，以期达到抛砖引玉、让新入市的朋友少走弯路的目的。
投资新人必须首先明确一个概念：证券投资和物理、工程学、教育学等学科一样，是一门学科，有其严密的理论基础和逻辑关系。
既然是一门学科，参与者就应该以严谨的态度学习其理论基础和逻辑关系。而不应该像买彩票一样，抱着“玩一玩”、“赌运气”的心态去参与。
2、修“正道”，远“邪术”大学开设的金融证券投资专业的专业课大概需要学习2.5-3年；而很多新股民选择的学习内容却是“7天学会MACD精准抄底逃顶”、“*年100倍”、“擒庄秘籍”之类的葵花宝典。
系统地学习证券投资学科知识不能一定保证你在市场中获得成功。
但如果修炼的是“葵花宝典”，那么走火入魔只是时间早晚的问题。
因此，修“正道”、远“邪术”是保证新入市投资者不会在错误方向越走越远的基础。
我自己的经历是买股票三年后才知道炒股是要有“证券投资”这门学科的，浪费了不少时间。
3、用考试逼自己系统学习人天性懒惰，下意识停留在认知的舒适区，而不愿意。 像一些“谈股色变”的人，炒股亏过一两次后， 不是对自己的亏损进行反思并深入研究学习，而是从此采用骂“股市是骗人的”的方式停留在原来的舒适区里。
即使被割韭菜后痛定思痛，想要潜心学习，对于没有学科基础的人，坚持下去系统地学完一门新学科也是比较艰难的。
我的建议是通过考试的方式去逼自己完成系统地学习。对于投资新人，建议参加SAC中国证券业协会、AMAC基金业协会组织的从业资格考试。
SAC、AMAC从业资格考试科目较全面地覆盖了金融学基础、证券发行与交易、公司财务基础、股票估值、基金基础、证券基金法律法规等知识领域，对于投资新人构建完整的证券知识能起到搭建整体框架的作用。
SAC、AMAC的考试主要是面向从业者的。我们虽然不一定从业，但通过这种方式可以明确我们的学习目标，督催我们的学习进度。
我已经至少说服了10余名投资新人，通过参加SAC中国证券业协会、AMAC基金业协会组织的从业资格考试的方式督催自己完成学科知识的系统学习。我自己目前也正在参加难度更大的CIIA注册国际投资分析师和CPA注册会计师的学习和考试。
和投资小白补充一句，学习CPA注册会计师课程主要是为了更深入地学习财务知识，对财务知识的掌握是分析公司价值、进行价值投资的基础。
4、读读证券投资领域的人物传记和历史类书籍如果说参加从业考试是逼自己搭建证券知识整体框架，那么读证券投资领域的人物传记和历史类书籍就是充盈“血肉”。阳光之下无新鲜的事，我们正在经历发生的都能在过往历史找到轨迹。一些具体的故事和人物，能让我们对证券市场有更加直观和深刻的理解。
关于南海泡沫、荷兰郁金香的故事，关于利弗莫尔，关于查理芒格，巴菲特，约翰伯格……段永平，林园，杨百万，管金生……影视剧也不少，《大空头》、《华尔街之狼》、《亿万》……
这些书籍和作品中展现的江湖风起云涌、人生跌宕起伏，人性的狂妄和克制、智慧和贪婪、成功与失败，即使不是为了锤炼我们的“投资绝技”，也会让我们对人生有更深刻的理解和感悟！
5、一定要学习的行为心理学传统的证券投资学是以假设投资者的行为都是理性的为基础的。通俗地讲，就是投资者评估公司的价值是理性的，买入公司股票的价格也是理性的。
但很明显，我们现实的股票市场不是这样，受到追捧的公司的价值被毫无理性地高估，并以更疯狂的价格追涨买入。
实际上，投资者并非绝对理性。投资者的心理和行为方式对投资决策产生了非常重要的作用。行为心理学对传统金融投资学的质疑，促成了现代金融投资学新的发展。近些年的诺贝尔经济学奖主要颁发给的都是在金融行为心理学方面作出成果的研究者。
推荐给投资新人几本行为心理学相关的书籍：斯坦诺维奇《超越智商-聪明人为什么做蠢事》、丹尼尔.卡尼曼《思考，快与慢》、塔勒布《黑天鹅》。
6、哲学与价值观前些天发文章有聊到科学哲学中的“不可知”论，有网友留言说我把炒股搞成“玄学”了我无意于故弄玄虚，任何学科的终极思考都会回归到哲学层面，我们的行事方式不过是我们认知事物价值观的外在体现罢了。
因此对一些例如矛盾论、不确定性、因果关系的哲学问题思考，有益于我们在投资中认识到我们行为方式的偏执和思维的局限性。
1）矛盾论
价值投资强调买的便宜或者价格合理，不能追涨杀跌；但趋势投资中认为强者恒强，应该止损下跌的股票，买入强势上涨的股票。
保守的投资策略强调估值不能太高，要买入低PE的股票；但市场的实际情况是，强势股票的PE越来越高，低PE的公司却也只横盘。
弄明白不同观点的适用性环境，让看似矛盾的观点能同时深入大脑还能正常行事需要我们的潜心地参悟。
2）不确定性
投资者都是希望在市场中找到确定的赚钱机会，但市场是对未来预期的交易，本质上决定了其不确定性。
塔勒布《黑天鹅》的观点：不是追求绝对的确定性，而是如何拥抱有利的不确定性。
3）因果关系
古代出现“天狗吃月亮”被认为是皇帝做了有逆天道的事情，在日食出现时，皇帝率文武百官进行各种跪拜仪式谢罪，而每次的跪拜仪式也都成功地驱走了“天狗”，于是人们更坚信：皇帝行逆天道之事是因，天狗吃月亮是果；皇帝跪拜谢罪是因，驱走天狗是果。
利用电脑对通过总结K线指标图的选股方式进行回测，结论是很多“因”也都不过是我们自己给自己找的“因”罢了。
关于因果关系，建议感兴趣的朋友读一读休谟。
7、发挥投资对生活的积极作用在和还在读大一的侄子聊天中我建议他无论从事什么工作，都应该学习证券投资知识并有所参与。
证券投资是一门理论与实践并存、各学科知识错综复杂的学科，最直接涉及到领域包括经济学、公司财务、数理统计、公司经营管理、行为心理学、上市公司的所在行业的专业学科，深入下去则会涉及到社会学、哲学等学多领域了。查理芒格的栅栏学习理论，就是在阐述关于证券投资的学习问题。功夫在诗外，掌握不同学科的“第一性原理”，构建自己的知识体系栅栏，而投资的收益不过是这个过程的“副产品”。
如果能以证券投资为契机，一头钻进学习的海洋，何尝不是件乐事呢？
投资实践中肯定会经历各种挫折和失败，而如何积极地面对挫折和失败，同样是对人生修炼的一次次历练。
8、具体的学习成长路径如前所述，给新投资者的学习成长之路的建议是：
1）参加并通过证券协会、基金协会的从业考试；成长值+40分。
2）掌握K线、均线等主要技术指标；成长值+5分。
3）学习、理解财务报表及杜邦分析、ROE、PE、PB等各主要财务指标；成长值+10分。
4）实操买入三只不同行业的基金，弄明白基金的持仓结构、持仓股票行业特点、十大持仓股及主要个股的公司基本资料（行业、产品、营收、利润、ROE），跟踪时间一年以上；成长值+10分。
5）学习行文心理学及投资领域的人物传记和历史类书籍，并总结和反思自己的实操过程；开始小资金量实盘操作。成长值+10分。
更漫长的精进之路就需要我们更深地思考总结和在投资领域之外寻求了！
新投资者可以参考这个学习过程，给自己的成长值估个数值看是否可以安全地“下海冲浪”了！
本文是应几个网友提议，恰又遇到这个话题，就斗胆以“过来人”的角色洋洋洒洒啰嗦了一气。出发点是抛砖引玉，帮助新投资者在进入市场之初就能树立健康的投资观，潜心学习，对市场抱有一颗敬畏之心。
不足处请指正！
