最初的梦想是通过写代码,实现自由。没想到最终会以炒股实现自由

初一时,就对电脑这块痴迷,连电脑都没摸几回,就对着电脑书,看到凌晨,而仍精神得很。
梦想,可以成为Bill Gates那样的人。

结果,现在快40了,发现自己不是那样的天才,只能梦想一下。

还好,另一个梦,也是初中,不过是大概是初二吧,没有电脑的梦那么强烈。毕竟炒股是要本钱的,我家可不是富贵之家。

初二,不仅爱看报纸上的电脑版,还喜欢上看股票版,特别喜欢看报纸中缝上打印的股票价格。

后来,全自学,也当上程序员了,为几个公司打过工,也为自己写过Android程序,靠着写APP,攒的一些钱,开始在股市中,逐渐找到适合自己的方法。能笑看涨跌了。

这是2015年底,开始的。

虽然,之前2003年,就开户了,因为2007牛市时,居然几乎没有赚到钱,就退出股市了,当时本钱也少,只有2万。

之后,偶尔炒一下外汇,都是当游戏玩的,幸好,没有入金太多,一次,就几十,百把块钱的。只有一两次,最多入过1千的。体验过,几天翻几倍,也体验过几天爆仓。

在外汇上,可能亏了总共3000块吧。

2012年开始,自己写APP,不在打工。后来,攒了一些钱,投在货币基金,再后来,投到陆金所。

2015年,股市牛转熊,大跌之后,我似乎觉得有机会了。

开始把陆金所投的钱,分批,慢慢,买入国投电力、红旗连锁、机器人,然后是看到一些介绍ETF基金的资料,觉得很有道理,能避开个股的雷。
像曾经的上证50成分股,*ST信威(SH:600485),这种大白马,也爆雷。防不胜防。

开始把各大V的历史文章,翻来看,程序员对网络和电脑的熟练运用,在这里帮了不少忙。把那些喜欢删除被时间证明是错误的文章的大V,首先就被过滤了,看了几位大V的所有能找到的文章后,觉得也有一些问题,把他们的问题,再过滤掉,再加上炒外汇时,看过的汗牛塞栋的技术分析和基本面分析资料,自然而然的,就理解了他们的基本原理。

最后总结出三大纪律,非常简单。

就是比较考验人性,而大部分人是经常不起考验的。

而我近40年的生活经历,曾经的伤过我的事物,反而让我很适应这种考验。

15年底,到现在,我可以说,我找到适合我的道路了。

虽然,目前还在写代码。但随时,可以停下来,而不焦虑了。

真没想到,最热爱的写代码,没让我自由,倒是初二时,顺带的一个小爱好,让我自由了。

可能骨子里,还是喜欢“干净”的赚钱吧。毕竟写代码和投资,都是动动脑子,敲敲键盘,来赚钱。

<think>嗯,用户现在问的是根据缠论实现一套炒股软件。首先,我需要回顾之前和用户的对话,之前用户询问了训练数据中是否有缠论,我回答了相关知识覆盖和应用注意事项。现在用户的需求更具体了,是要实现一个软件,所以需要深入分析技术实现的关键点。 用户可能是一位对缠论感兴趣的开发者,或者想自己开发软件的个人投资者。他们的真实需求可能不仅仅是了解如何实现,还可能想知道缠论在软件中的具体应用,比如指标计算、形态识别等。同时,用户可能对技术实现的难度和合规性不太清楚,需要提醒相关注意事项。 首先,我需要分解缠论的核心概念,比如分型、笔、线段、中枢等,这些都是软件需要处理的关键点。然后考虑数据结构的设计,比如时间序列数据的存储,可能需要使用DataFrame或者数据库。接着是算法部分,比如递归识别分型,需要编写函数来处理K线数据,并定义分型的条件,比如顶分型和底分型。 形态识别部分,可能需要用滑动窗口遍历数据,识别符合缠论定义的形态。中枢的识别可能需要聚类算法或者区间合并算法,这部分比较复杂,需要详细说明。动态画笔和线段则需要维护状态机,跟踪当前的市场状态,比如上升笔或下降笔。 可视化方面,用户可能需要图表展示,比如用Matplotlib或Plotly绘制K线图,叠加分型标记和中枢区域。提醒用户注意数据延迟、市场变化和计算误差也是必要的,避免用户误解软件的准确性。 合规性方面,必须强调软件不能作为投资建议,需要符合当地法规,可能需要免责声明。最后,给出学习建议,帮助用户深入理解缠论和相关技术。 需要确保回答结构清晰,分点说明,涵盖技术架构、核心模块、注意事项和合规声明。同时,使用LaTeX公式时注意格式正确,比如分型的数学表达式要用$$包围,变量用斜体。保持回答的专业性和实用性,帮助用户全面了解开发过程中的关键点和潜在挑战。</think>根据「缠中说禅炒股缠论」开发交易分析软件需要系统整合数学建模、算法设计与金融工程知识。以下是实现路径的核心要素: --- ### **一、技术架构设计** 1. **数据结构基础** 需建立包含以下维度的K线数据库: - 价格四要素:$O_t$(开盘)、$H_t$(最高)、$L_t$(最低)、$C_t$(收盘) - 时间序列:$t \in \{t_1,t_2,...,t_n\}$ 精确到分钟级 - 量能数据:$V_t$(成交量)、$OI_t$(持仓量) 2. **核心算法模块** ```python # 示例:分型递归识别伪代码 def find_fractal(kline_series): fractal_points = [] for i in range(1, len(kline_series)-1): # 顶分型条件:中间K线最高价>左右两侧 if (kline_series[i].high > kline_series[i-1].high and kline_series[i].high > kline_series[i+1].high): fractal_points.append(('top', i)) # 底分型条件:中间K线最低价<左右两侧 elif (kline_series[i].low < kline_series[i-1].low and kline_series[i].low < kline_series[i+1].low): fractal_points.append(('bottom', i)) return fractal_points ``` --- ### **二、关键功能实现** 1. **形态识别引擎** - 笔的构成:$笔 = \{分型_i, 分型_{i+1}\}$ 且满足: $$ \exists k \in (i,j), \forall m \in (i,j), H_k > \max(H_{i}, H_{j}) \quad (上升笔) $$ - 中枢区间计算:对连续三段重叠区间$[a,b]$进行递推合并,满足: $$ Z_n = \bigcup_{i=1}^n [\max(l_i), \min(h_i)] \quad (h_i,l_i为线段极值) $$ 2. **动态画笔逻辑** 需实现状态机跟踪: ``` CurrentState ∈ {笔延伸中, 新分型待确认, 中枢震荡} ``` --- ### **三、可视化系统** 1. **几何结构渲染** - 分型标记:顶分型用▼(红色),底分型用▲(绿色) - 中枢展示:用半透明色块覆盖价格区间$[ZD, ZG]$ - 线段连接:通过Bézier曲线平滑处理笔的连接 2. **多周期联立** 实现递归分析框架: $$ M_{k} \rightarrow M_{3k} \rightarrow M_{9k} \quad (k=1分钟/5分钟/日线) $$ --- ### **四、风险控制模块** 1. **策略回测验证** 构建评估矩阵: | 指标 | 计算公式 | 权重 | |-------------|----------------------------|------| | 盈亏比 | $\frac{E[赢利]}{E[亏损]}$ | 30% | | 胜率 | $\frac{N_{赢}}{N_{总}}$ | 25% | | 最大回撤 | $\min(\frac{P_t - P_{peak}}{P_{peak}})$ | 45% | --- ### **五、注意事项** 1. **技术实现难点** - 分型有效性验证需引入概率滤波(如卡尔曼滤波) - 中枢界计算涉及区间拓扑学中的闭包运算 - 多周期联立存在指数级计算复杂度 2. **合规性要求** - 需声明「本软件不构成投资建议」 - 禁止直接链接交易接口(需用户手动操作) - 遵守《证券期货业软件安全指南》相关标准 --- 建议开发前深入研究: - 《金融市场中的分形与混沌》(Peters, 1994) - 《算法交易:制胜策略与原理》(Chan, 2013) - 《时间序列分析》(Hamilton, 1994) 实际开发中建议采用Python/QuantConnect或C++/MATLAB混合架构,并引入CUDA加速核心算法模块。
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