产品特色

内容简介

作者集20余年国际国内金融市场的交易经验，从仓位、形态、斜率、乖离、试单、止损、撑压七个方面，阐述股票交易的核心逻辑，并围绕股价波动，构建了以斜率和速度为主线的逻辑化操作模式，形成了运用价值理念、量化策略、调仓技术三者合一的智能交易系统。

作者简介

黄怡中，资本市场资深投资人，现居成都，拥有20余年国内外股票、期货、期权交易经验。曾在台湾数家期货、基金、证券公司就职，分别担任投资总监、对冲基金经理人、自营部主管等职务，资产管理规模逾20亿人民币，并参与台湾投资银行衍生性商品连动债产品设计。曾为台湾期货公会CTA、CPO与教育等委员会委员，现为台湾操盘手协会常务理事，台湾金融研训院、期货公会特约讲师，成都华西期货投资顾问，华期创一成都投资公司董事。曾受邀欧洲期货交易所开办特约讲座，2017年接受CCTV2《投资者说》采访。在台湾出版投资类图书10部，其中，《交易，选择权》是台湾第一部期权实务著作，《交易，简单很好》是台湾第一部关于程序交易的著作，《一目均衡表》是台湾第一部讲解一目均衡表的著作。

目录

导 读

第一篇 智能交易心法篇

第一章 为何非要逻辑化操作

一、人工智能与逻辑化交易

二、逻辑化操作的基本架构

三、输家都有明确特征

四、交易，已是一种企业经营

第二章 为何逻辑化智能交易可以解决人工智能威胁

一、人工智能威胁论会因人而异

二、创造财富由思维与行为匹配而成

三、离开纽约，才能看清楚纽约

四、斜率来自什么原理或是逻辑

五、斜率呈现方向与速度（强弱度）

六、核心逻辑：正确认识、程序思考、完全驾驭

七、操作上的反向机会

第三章 逻辑化交易的核心技巧

一、逻辑化交易的期权配搭模式

二、持股，如同投资人持有一部车子

三、形态，就像一条高速公路

四、斜率，如同大通道内的单向车道

五、乖离大小，代表市场情绪失控程度

六、要先试单——乖离扩大时

七、顺势操作、逆势调整

八、支撑与压力

第二篇 逻辑化操作核心篇

第一章 形态确认——价格趋势的有效辨认模式

一、收敛形态的思考模式

二、矩形形态的操作

三、圆形形态的操作

四、钻石形态的操作

五、三重底、三重顶形态的操作

六、V形形态的操作

七、M形形态与W形形态的操作

八、浅谈形态学的重要性

第二章　趋势追踪——价格形态中的趋势确认

一、交易策略与如何不当“小白鼠”的思考模式

二、技术工具追求的是斜率

三、斜率进阶用法：斜率应用+期权策略

四、追踪明显趋势的模式与操作

五、上涨三绝与下跌三绝

六、盘整行情确认

第三章 乖离——趋势确认后的极端情景

一、乖离是市场情绪的表征

二、乖离与智能的作用

三、正乖离与负乖离

四、新高价与新低价

五、乖离扩大后，乖离开始收敛

六、判断趋势转折点的方法

七、试单情景——操作方法

八、另类养成赢家习惯

第四章 趋势盘与震荡盘——仓位（持股）的攻防策略

一、操盘攻防策略：稳定的思维与心理素质学习

二、交易员的矩阵思考能力培养

三、德州扑克，交易员本质的显微镜

四、加减码：仓位调整时机和原则

五、人，常常不愿面对自己的缺憾

六、浅谈如何处理震荡格局

七、选股模式

八、核心逻辑：结合交易员智慧的智能交易模式

九、资金管理与仓位建构方式

十、专业操盘人的资金管理

第三篇 全球交易中心篇

第一章 从交易员、操盘人到基金经理人的自我训练

一、练习！纵千万次也不足

二、核心逻辑智能操作练习题

三、练习题参考解答

四、量化因子与逻辑思考

五、交易上的智者与愚者

六、交易的思维与原则

七、交易个性测验（交易员、操盘人与基金经理）

八、交易员特质筛选调查表

九、私募基金（对冲基金）的尽职调查

第二章 全球交易中心的理念

一、资产管理：浅谈股票定量因子

二、全球交易中心建设

结 语

附录A：交易心理状态要点

附录B：期权交易策略选集

附录C：法人机构如何利用期权

附录D：选择权策略应用表

附录E：期权操作建立起始仓位建议表

附录F：买进（卖出）买权（卖权）的后续策略表

附录G：选择权双向与多重组合策略

附录H：衍生性商品市场格局分析（股票、期货与选择权皆适用）

后 记

精彩书摘

第一篇 智能交易心法篇

第一章 为何非要逻辑化操作

一、人工智能与逻辑化交易

在2016年初看过一个报道，据称全球最大对冲基金美国桥水联合基金在筹备一支人工智能团队。这个团队的目标是，创造一个基于历史资料和统计概率交易算法，让人工智能系统学习和适应市场变化，以区别于传统投资只接受静态指令的交易模式。

从文章中知道美国桥水联合基金试图让机器人取代股票分析师，在资本市场中寻求最佳的投资组合，以提升公司的投资效益。这个议题在2016年很有营销效果，也吸引许多媒体的注意。于是很多欧美投资机构都在运用人工智能进行股票投资，这些人工智能系统建构机器学习机制和数据库，被认为具备学习、推理以及决策能力，但真的如此吗？如果是，那么人工智能也该学习投资艺术，而不是只用投资科学来交易，或是进行资产配置，笔者期待投资人能深入思考。

例如，投资人都知道也认为，想要选对一只持续上涨的股票有多么的难，到最后大家就喜欢内线交易，但却要付出牢狱之灾。也有人认为，华尔街股票分析师从来不知道如何从自己所犯的错误中吸取教训，或许程序交易能有一些不一样的结果？在这种疑问与期待下，或有越来越多的投资人，希望人工智能科学能帮助他们进行投资决策。但是真正的人工智能，由现在的弱人工智能到强人工智能，再到超人工智能，其实现时间会耗费多久，无人可以下定论。在还没出现强人工智能之前，超人工智能还需要更多时间发展并由政府制定相关的规范，所以至少目前为止并没有机器完全替代人类智慧交易的情况，这是肯定的，笔者认为未来50年，甚至是100年，人工智能都是人类的好帮手。而要完全取代人类那是没有意义的，因为人工智能没有食欲饱满、休息睡觉、休憩取乐等人类特有的需要。这样，人工智能在金融市场上的意义就大打折扣了。

同时，我们想要直接把一个无机物，赋予一堆连人类自己都觉得还不成熟的人工智慧，逻辑何在？就像文章也提到的，一只蚂蚁可以趋利避害，独立在自然界生存，而现阶段的人工智能是否做得到？笔者态度是保留的，当然也不能完全否认它的功能。

另外，笔者也相当认同的部分是，由于人工智能行为完全可以自主执行交易，或大量交易，如同高频交易，因此如何监管可能产生的违法违规行为？目前看来，监管机构的新课题还没有得到解决，尤其如何让机器人进行交易这个环节。

投资人想想看，因为大量投资人使用同一个表现优异的人工智能系统，并且管理他们的不同账户，这代表账户虽然法律上是各自独立、无关联的，但实际操作结果，可能变成一个具备影响市场的力量，而这个力量势必不被主管机关认同，或者如何确定对与错？这是个大议题。这个议题已经发酵到经济、政治、文化、科学、哲学等领域，都在讨论人工智能。这几乎到了，如果你不懂如何利用人工智能，就极有可能找不到足以维持生计的工作，更别想要有事业发展的窘地。这样的极端现象令人胆战心惊，人工智能威胁论也就经常被提出来讨论一番了。

然而，阿里巴巴的马云说得好，人工智能打败围棋手，只是一时的侮辱人类。笔者也认为人工智能应该是造福人类的工具，而不是奴役人类的新发明。如何应用好人工智能，能够与人工智能一起创造更好、更优的生活环境？对交易员来说，对我们进行资产管理来说，人工智能都应该是协助我们前进，迈向更为有效益的交易结果才是。

1. 人工智能是交易员的威胁？

人工智能在过去10年中，的确在很多媒体上占据大部分版面、时间，但这还不够表明人们对人工智能的期待与忧虑。但是做资产管理的、做投资银行的、做股票期货的、做一般银行业务的、做政府工作的、做会计师与律师的许多人都在讨论人工智能。

凯文·凯利，《连线》（Wired）杂志创始主编，对互联网的发展有独到见解，从他的看法便可以知道地球上的精英们对人工智能有多么关注。人工智能到底会把我们带到哪里去？以下是他演讲的主要内容，笔者试着从资产管理的角度来解读他的见解：

第一个趋势：形成（Becoming）。从层级化结构到网络化结构，这是一个变化趋势。从资产管理来说，市场价格变化不曾停止过，在“形成”这点上，人工智能已经开始影响这个世界，也影响着金融市场的每一个人，但投资人与笔者并没有因为人工智能而改变低买高卖的模式。

第二个趋势：认知（Cognitive）。对人工智能有正确认知，实际上就是我们应该如何变得更聪明。利用人工智能是未来的交易趋势，这个是在帮助投资人做出更加正确的决策，而不是替代投资人做出决策，这种不可替代性，就是投资人以本书所提的逻辑化操作、高度理性化的执行能力，完成科学与艺术统合的操盘需要。

第三个趋势：互动（Interacting）。未来创造的人工智能将会和人类进行互动。在交易上，我们与价格、市场、其他投资人、人工智能等相关人和事物都有互动，这种互动关系只会让人们更加怀念人与人之间的温暖。在交易上，人类与机器的互动更加频繁与具有更高的及时性。

第四个趋势：使用（Accessing）。拥有物品的性质将会转变，使用者不是拥有它，而是拥有这个物品的使用权利。在交易上我们使用的是工具，获得的是报酬，因此谁能好好地利用人工智能，那么他便可以得到更大的报酬。

第五个趋势：分享（Sharing）。分享的趋势是硬件软件化。通过人工智能的加入，它可以与你交流，知道你的日程表，知道你什么时候会到家，然后提前开启空调。当你到家的时候，气温就非常适宜。在做不同事情的时候，它也能帮我们做预测，进而给我们提供帮助。在交易上，人工智能的意义在于让我们可以更加容易分享理财机会与资源，在实盘交易上，需要的是人工智能大量数据处理后的决策建议。如果有效，表示人工智能分析是有用的；如果无效，表示人工智能与设计者同样聪明。

第六个趋势：屏读（Screening）。在过去，我们通常通过屏幕来读取信息。但屏幕的问题在于，它们是一个固化的、精确的形式，不会变化。从过去固化、精确、权威的屏幕，朝着一种更加流动的形式变化。未来进行交易时，投资人可以在最短时间内，从屏幕上得到更多、更准确的信息。如果想象力再丰富一些，未来投资人可否以意志力或意识力进行操盘或下单动作？

第七个趋势：流动（Flowing）。物体会从本身固有的状态变成流动的状态，甚至变成流动的数据。不管处于什么行业，都和数据相关。由于人工智能具有较高的依附性，在任何行情变化时可以及时提供信息，让投资人进行决策。当然，投资人当时的判断、决策速度也很重要。

第八个趋势：重混（Remixing）。把现有的东西重新解开，再混合起来。我们可以看到，过去创造的大部分财富，有一部分得益于将有价值的东西重组，把不同的新想法混合重组起来。在交易上，这个概念指的是投资人的判断材料是多维度的，投资人只用需要的信息进行交易。

第九个趋势：跟踪（Tracking）。跟踪一个关键要素形成的数据。跟踪我们自己的各种行为，记录每天的事情和思想，这些技术变得越来越便宜。在原本的交易、理财过程中，投资人原本就在追踪价格变化，这个追踪技术是否能够帮助投资人在市场上赚钱，会因人而异。

第十个趋势：过滤（Filtering）。我们可以从中选择我们喜好的，放弃厌恶的。这会影响到我们经济运行的方式，因为拥有丰富资源的世界，会极大地影响经济领域。过滤就像一个原本被认为是模糊的趋势，在几层过滤后，趋势会更加清晰起来。

第十一个趋势：提问（Questioning）。“答案”是免费的，而“问题”更有价值。当你提出一个问题的时候，你得到一个答案，这是科学。在科学当中你有一个问题，但是从这个问题，我们又会引发出很多新的问题。随着未知领域的扩展，我们会发现，我们会面临越来越多的问题。问题解答是人工智能的最大用处，那么，我们如何与之相处？这也成为一个课题。

第十二个趋势：开始（Beginning）。“开始”是一个过程。我们现在所创造的新东西，实质上只是处于开始的阶段。初始阶段不一定能有什么明显变化，反而是在投资人不知不觉中，有许多的投资行为已经在改变了。例如，在浩瀚的股票池中，如何选择未来会上涨的股票是投资人梦寐以求的，但是，有没有可能？事实上，投资人是不需要选股的，在不选股的情况下如何操盘获利？这是一个可能的开始。

目前在金融界，很多人受困于人工智能的威胁论中，但事实如此吗？笔者不会认为这是假的，但投资人也不必过于担心。投资科学化是人工智能的长项，但投资艺术化是投资人的长项。因此，没有威胁问题，只有如何强强结合的问题。

前言/序言

前言

笔者一直认为投资人（读者）是极其聪明的、有智慧的，所以，从来没有掉以轻心地思考与撰写有关金融投资类的书籍。但是，不能离开赌桌的赌徒是最失败的赌徒，同理，没有止损能力的交易员是最失败的交易员。更遑论在市场价格不确定性变动中，把赚到的钱放到自己口袋是多么困难的一件事情。

本书便是在如此的态度下，期待与投资人交流。笔者在台北出版了《逻辑化操作+选择权策略》之后，再次把相同的思维与策略，转换为A股市场投资人可以接受的内容，才有这本书的出版。在思考本书期间，知道了有人总想把别人的技术完全学会，然后可以依此在市场上赚到大钱，笔者认为这是不合理的。因为没有一个人可以完全复制另一个人的交易能力，我们只能不断去学习别人有效的交易策略，并且纳入自己的交易系统之中，提升自己交易系统的完整性，达到稳定获利的目的。当然这个过程是辛苦的，也很少人能够不断做这样的努力。

本书是为在金融交易上还没有足够经验，或者是曾经失败的投资人，更是为准备进入资产管理市场的人所设计的交易工具。笔者寄望，投资人不再只是投资人，而是其交易的能力，在有一天能提升到操盘人实力，再有一天能进阶到投资经理的管理能力，不管读者您是管理自己的资金还是管理别人的资产。当此，经过培训也好，自我训练也好，投资人也可以发挥智能交易的优势。而我们做智能交易的，最大成功是具备失败的能力与自由。

如何在智能化模式下执行股票、期货与期权的交易？笔者一直以来利用逻辑化思维，也是智能交易模式，努力让自己更有智慧地进行操作。这不是跟人工智能（电脑、计算机）打对台，而是强调用正确有效的交易策略，并不断地练习再练习。在高强度自我训练之后，笔者相信投资人可以在智慧化、逻辑化交易的经历中，加上利用电脑计算能力，找到自己的获利答案，而笔者在此把自己的答案与投资人分享。

某天，笔者在思考本书是从何时开始构思的。好好地回想了一下，才发现没有17年也至少有15年了。大概是笔者从日本读完大学回到台北工作之后、2000年研究交易模型开始的，在这中间经历过许多事情，笔者在交易的过程中最值得纪念的，大概就是这一段时间。这段时间笔者陆续完成了九本书的撰写，积累到2008年正式接触避险基金工作，才完完全全确认什么是交易的根本——趋势形态与斜率陡峭度。从解决这个根本问题出发，把逻辑化操作（智能应用）作为自己交易模型的主轴。

曾听到有人说，每个交易员都认为自己的交易模式是最好的，不觉莞尔一笑。当这句话是表肯定时，那是正确认知；而当表否定时，那是一种对交易系统的不认识、不尊重的态度。因此，投资人也好，交易员也好，操盘人也好，投资经理也好，散户也好，法人机构也好，每个交易人都应有专属自己的交易系统。没有这一层底气，那么，重仓之后，财富就是浮云，或者变成投资人的人生灾难。

如何建构一个专属自己的“圣杯”呢？在2003年拙作《交易，简单最好》一书中，已经提到交易系统、模型要越简单越好！那么，什么程度的简单化才是最好的呢？有人把大道至简称为简单化，但笔者不认为极端的简化是一种交易模式，而应该是把交易过程中所有需要环节精致化，才是真正有效益的交易系统。那么，只要具备了所谓赔小赚大、高盈亏比的获利模式（日内交易者需要考虑胜率），这种模式的交易系统都应该被高举起来，在交易的世界中游刃有余。这样的交易系统可以让交易者品尝快乐交易、交易快乐的喜悦。笔者在台湾经历20年以上的国际交易经验，交易范围遍及亚洲和欧美市场，交易品种涉及股票、期货与期权。个人认为，资产管理不是虚拟经济，没有资产管理能力，实体经济不是真正的实体经济。试想一下，一家公司的资产管理能力不好，能不能做好财务管理与资金调度？资金链断裂，对实体经济的生产力影响是可想而知的。强调资产管理就是这个道理。

再从人工智能方面思考，资产管理工作最需要的是科学与艺术，科学部分是人工智能的天下，但艺术部分投资人是不可取代的。对人工智能有相当经验的人曾经表示，人工智能技术发展到如今，对部分简单工作、底层工作是有影响的，但也因此而催生出其他更多不同形式的、更需要人类判断力与创造力的工作类型。如设计师、架构师、建筑师、流程设计和管理者、艺术家、文学家等的工作，非但不会被取代，反而会成为未来市场的稀缺资源，会吸引更多在社会转型中喜欢尝试新事物、新领域的人从事这类工作。

笔者认为这个说法比较靠谱，因为人类如果设计对自己有害的发明，那必然是属于短暂性的，透过政府的监管手段可以改善过来。就长期来说，人类还是会为了生存而制造适合于人类需求的东西。退一万步想，真有毁灭人类的机器人出现，那也是人类自找的，没有讨价还价的空间。投资人在思考这些问题时，是否也想到在资产管理中如何让自己站在有利位置，得到有效益的操作结果？

再从现实面来说，近几年资产管理市场发生很大变化，2017年有许多事件发生，深深影响A股市场往后的发展。其中之一就是2017年6月21日笔者正撰写此书当头，获悉MSCI把中国A股纳入新兴市场指数。这是一个很重要的转折点，表示A股市场将会展开迈向法人市场的起点。这或许还有很久、很长的路要走，但是这个趋势一旦启动，笔者相信这趟列车将不会停止下来，更会不断地优化A股市场的品质，让原本以博弈为主的市场环境，变成以上市公司业绩表现为依归的价值投资。公司业绩好即可享有高股价，公司业绩不好股价就要受到投资人的唾弃，这才是市场经济的真谛。从基本面出发，有着非常深度与广度的研究，才是投资的根本，这种有凭有据、有底气的操作才是资产管理中重要的基因成分。

因此，本书提到核心问题是趋势与斜率的应用。投资人应该记得，在2017年7月底时，中国银行业协会首席经济学家、香港交易所首席中国经济学家巴曙松表示：杠杆率水平和风险（金融风暴）的触发并无直接关系，更重要的是正在上升的斜率（意指负面经济数据不断升高、变大），政府能够稳住杠杆率的上升斜率，是更为现实的政策取向。

那时候，央行旗下的《金融时报》刊发巴曙松的文章称，杠杆率斜率陡峭是美国金融危机前显著的预警信号，2000年至2007年的年均增速达到6%；危机后，事实上，美国的总体杠杆率也没有真正去化，只是通过内部杠杆腾挪基本稳定在248%附近。对于中国而言，短期更为现实的目标就是将年均15%左右的杠杆率攀升速度降至10%以下，长期要推进实质的杠杆去化则需要进行主动的结构性改革。

从以上的新闻评论，投资人可以清楚知道在金融市场中，价格的波动率是重要的因子，而波动率的变动速度，就是斜率的陡峭程度，才是重中之重。本书所提的斜率操作法就是在这个逻辑下衍生出来的，从逻辑化操作到驾驭这个斜率概念，进而能够做到智能操盘模式 逻辑化智能交易：趋势追踪与攻防策略 电子书 下载 mobi epub pdf txt

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