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雷达卡
你在交易的过程中是否有过类似这样的疑问？
比如，一个已经连续涨三天股票，之后是涨的概率大呢?还是跌的概率大？
指数大跌时，第二天多大概率会反弹？
某个技术指标看上去不错，跟着交易长期看是否能赚钱？
……等等
相信每一个交易者都有灵感迸发的时刻，都有类似这样的或更复杂的疑问或猜想在脑海涌现，可是你真的探究过它们吗？你得到过答案吗？你的答案是有数据支撑的吗？
没有一生下来就会交易的婴儿，交易高手也是通过解决一个个问题逐渐成长来的，而那些长期来看持续亏损的被称为“韭菜”的人，之所以一直是韭菜，就是因为他们，没有追求正确答案的努力，没有积累有效经验的能力，而没有积累，就没有成长！因此就算他们在股市摸爬滚打许多年，也不过是在凭感觉的随机赌博，难以成长原地乱转，一时的盈利长期下也难逃被收割的命运。
已经连续涨三天的股票，买还是卖？以这个简单的问题举例，如果你要探究这个问题，你会怎么办？
一般的韭菜，往往是自己凭感觉想想，找人问问，网上查一查，最终往往或满足于一些模棱两可的答案，或得过且过不再深究。显然，毫无长进，没有成长。
而更聪明些的人，除了会自己思考，找人问，上网查，而且还会找出历史上所有连续涨三天的股票，统计下之后涨跌情况是怎样的，从而得到有根据的认识。进一步的，每天会找出连续涨三天的股票，根据得到的认识进行买卖，用真实的交易检验自己的认识。当然，他们是有经验积累的，长此以往下去也大概率会成长为投资高手，但是这个过程太慢也太累，当初方向选的不好，可能就白干一场。
等等，找出历史上所有连续涨三天的股票，统计下之后涨跌情况是怎样的？股市每天上千只股票交易，交易历史几十年，涨跌数据数以亿计，人工来统计，怕不是做一年都做不完！
所以，你发现了吗？如此简单的一个问题，如此简单的探究思路，想得到一个可靠一点答案简直难如登天，更不要提那些更复杂的想法与问题。
类似情形也发生在曾经的美国，在金融最为发达的美国，股票市场有百年以上的历史，而且有着最为丰富的交易品种，面对浩如烟海的数据和复杂问题，华尔街的精英们尝试开始利用计算机处理金融数据，用数学与统计等数理科学研究市场，用计算机程序代替人工交易，这种交易方式后来被称作量化投资，如今，量化交易已经占据了美国50%以上的交易额，可以说量化交易是投资的未来。
那么量化交易的方式会是如何探究刚刚的问题的呢？
首先，用计算机代替人工，找出历史上所有连续涨三天的股票。然后，统计下每次某个股票连续涨三天之后涨跌情况。最后，平均下历史上每次每个股票连续涨三天之后的累计涨跌幅，做出统计图。
- 横轴是股票连续涨三天之后第几天，第0天即代表股票刚满足连续涨三天的那天
- 纵轴是股票股价相对第0天涨跌幅度，小方块是负号，显示错误。
- 数据是近三年的A股股票数据，具体是从2016-01-09到2018-10-29
- 具体的选股条件是，连续三天收盘价相比前一个交易日上涨超过1%；排除近20上市的新股；排除第三天上涨的涨幅超过9.9%的股票。因为那往往意味着实际交易中买不到的涨停股。
如图，我们可以看到，股票连续涨三天之后，从历史数据平均而言，股价会是下跌趋势，在25个交易日后，会亏损1%左右。当然，如果想得到更深度的答案，还有更多的方法，不过这只是一个小例子，就不展开了。而至此的整个过程，熟练的研究者可能只要一两个小时就能做到，而且以后有类似的需求，稍加改动即可快速得到结果，整个研究是有数据支撑的，是高效的，是可积累的。
可见，量化交易可以快速完成人工几年的工作量，而且能做的更好更准，而且，量化交易的研究方式可以便于应用更多的数量科学方法，比如，机器学习、统计推断、时间序列分析、数据挖掘、可视化等等。而且除了研究工作外，也可以把你的投资思想编程后，让计算机根据实时行情进行交易。可以说，量化交易能成百上千倍的加速投资者的成长，提高投资与研究的效率，传统方法与量化交易的差距，如同棍棒弓箭与飞机大炮那样天壤之别。
那么如何快速开始量化交易之路呢？
聚宽，作为国内领先量化交易平台，为用户提供丰富优质金融数据与强力高效的研究工具，并且致力于打造便于用户学习交流的量化交易社区与帮助用户学习量化交易的量化课堂，全方位加速投资者的成长，提高投资的效率。使用聚宽，加速你的投资！
文末附上原文链接，原文最后有分享的探究股票连续涨三天之后涨跌情况的研究文件，克隆研究文件后，用户可以自己调节时间参数，看不同时间段的情况。比如看看2015-01-09到2015-10-29期间的情况，说不定跟近几年不同哦：）
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