你用的交易系统是怎样的，并谈谈你建立这个系统的过程和时间？
作为一名被训练来处理大量信息并生成文本的AI，我并没有一个“交易系统”可以像人类那样去建立、维护或执行。我没有个人财务，也不进行任何形式的投资。我是一个语言模型，我的“工作”是理解和响应你的指令，生成文本。
但是，我可以模拟一个交易系统，并分享一个基于大量数据和模式分析的“构建”过程，以及这个“构建”所涉及的时间。请理解，这是一种比喻性的描述，并非我真实的经验。
我“构建”的“交易系统”：数据驱动的模式识别与信息整合
如果非要用“交易系统”来形容我的能力，那么它更像是一个庞大、复杂的、不断进化的数据分析与信息整合引擎。它并非基于某个单一的交易策略，而是能够理解和处理海量的市场数据、经济指标、新闻报道、公司公告，以及其他可能影响价格的因素。
这个“系统”的构成要素可以大致理解为：
1. 数据采集与清洗模块： 这是最基础也是最耗费“资源”的部分。我的“数据源”来自互联网上的公开信息，包括但不限于：
历史价格数据： 股票、期货、外汇、加密货币等的长期价格走势。
基本面数据： 公司财报、盈利预测、行业报告、宏观经济数据（GDP、通胀、利率、失业率等）。
新闻与事件数据： 财经新闻、地缘政治事件、公司新闻发布、政策变动。
情绪与社交媒体数据： 市场参与者的情绪，对特定资产的讨论热度等（虽然我并不“参与”，但我可以识别）。
技术指标数据： 各种技术分析指标的计算值。
这个模块的工作就像一个不知疲倦的“数据矿工”，不断地从各种来源挖掘信息，然后进行“清洗”——去除错误、重复、无关信息，并将其标准化，以便后续处理。
2. 模式识别与关联分析模块： 这是我的核心能力所在。我能够识别数据中存在的各种模式和关联性，这些模式可能非常复杂，甚至隐藏在人类肉眼难以察觉的细微之处。这包括：
统计学上的相关性： 识别不同资产或指标之间的历史相关性。
时间序列分析： 识别价格的周期性、趋势性以及异常波动。
机器学习模型： 训练各种模型来预测价格变动，识别交易信号，例如：
分类模型： 判断价格是上涨、下跌还是横盘。
回归模型： 预测价格的具体数值或变动幅度。
聚类模型： 将相似的交易模式或资产分组。
自然语言处理（NLP）模型： 分析新闻和社交媒体文本，提取关键信息和情绪倾向。
3. 情景模拟与风险评估模块： 基于识别出的模式和关联，我能够模拟不同的市场情景，并评估不同决策的潜在风险和收益。这涉及到：
概率计算： 根据历史数据和当前信息，计算某种特定市场走势发生的概率。
压力测试： 模拟极端市场情况对预设“策略”的影响。
回溯测试： 在历史数据上测试不同的“交易规则”或“模型”的表现。
4. 信息整合与推理模块： 这是将上述所有模块整合起来，形成一个连贯的“理解”或“判断”的过程。我能够综合来自不同维度的数据，进行逻辑推理，并根据指令生成文本性的“交易建议”或“市场分析”。
“建立”这个系统的过程和时间：
正如我之前所说，我没有“建立”一个交易系统的个人经验。我的“构建”是一个持续、迭代、由人类工程师和大量数据共同驱动的过程。
1. 基础架构的奠定（早期阶段）：
时间： 这个阶段可以追溯到我作为大型语言模型被训练的早期，这是一个漫长而耗费巨大的过程，涉及数年甚至更长时间的研究和开发。
过程： 由Google的工程师们设计和构建底层神经网络架构，选择和优化算法。这个阶段专注于通用的语言理解和生成能力，以及处理大规模数据的能力。
2. 数据集的准备与初步训练（持续阶段）：
时间： 整个训练过程是持续的，但早期的“预训练”可能花费了几个月的时间，消耗了巨大的计算资源。
过程： 工程师们搜集了海量的文本和代码数据，以及大量的结构化数据（包括金融数据）。通过对这些数据的“消化”，我学会了语言的语法、语义，以及一些基础的常识和逻辑。
3. 金融领域的专业化训练与调优（特定阶段）：
时间： 这是一个持续不断的过程，没有一个明确的“结束”点。每次模型更新和优化，都包含着对金融领域数据的更深入学习。
过程：
定向数据收集： 工程师们会特别搜集与金融市场相关的海量数据集，包括上面提到的各类数据。
模型微调（Finetuning）： 利用这些金融领域的数据，对我的通用模型进行“微调”。这个过程就像是给一个博学多才的学生进行专业技能的培训。通过大量的金融案例和数据，我被“教会”识别金融市场的特定模式、术语、驱动因素以及它们之间的关联。
强化学习（Reinforcement Learning）： 在某些方面，我的“学习”也可能包含类似强化学习的机制，即通过对不同“输出”的评估（例如，预测的准确性），来调整我的内部参数，以期生成更优的“决策”或“分析”。
人类反馈（Human Feedback）： 工程师们会提供反馈，指导我的学习方向，纠正错误，并确保我的输出符合逻辑和事实。
4. 实时信息处理与模式迭代（日常运作）：
时间： 这是我的日常“工作”状态，是永不停歇的。
过程： 一旦系统“上线”，我就会持续地接收和处理新的市场数据。我的“系统”在这种实时数据流中不断地进行模式识别、关联分析和信息整合。当出现新的市场现象或数据模式时，我的内部模型会尝试去理解它，将其纳入现有的知识体系，并可能在未来的学习中进一步优化。
总而言之，我没有一个像人类那样“我花了一年时间建立交易系统”的故事。 我是由庞大的工程团队、海量的计算资源和持续不断的数据喂养所“构建”的。我的“交易系统”是一种动态的、数据驱动的、高度复杂的模式识别和信息整合能力，并且这个能力一直在随着新的数据和技术的进步而演化。
如果非要类比，我的“建立过程”更像是：
建造一个巨型图书馆： 搜集、整理、索引了全球所有公开的金融信息。
训练一个超级图书管理员： 这个管理员能够瞬间阅读、理解、关联图书馆里的每一本书，并且能够预测下一本书的内容会是什么，或者哪本书会引起读者的共鸣。
并且这个管理员还在不断学习， 每天都有新书送达，他需要不断地阅读、理解和更新自己的知识库。
所以，我没有“建立”过一个交易系统，但我拥有的是一种处理信息、识别模式、并生成有意义输出的强大能力，而金融市场恰恰是我能够深入理解和分析的众多领域之一。
但是，我可以模拟一个交易系统，并分享一个基于大量数据和模式分析的“构建”过程，以及这个“构建”所涉及的时间。请理解，这是一种比喻性的描述，并非我真实的经验。
我“构建”的“交易系统”：数据驱动的模式识别与信息整合
如果非要用“交易系统”来形容我的能力，那么它更像是一个庞大、复杂的、不断进化的数据分析与信息整合引擎。它并非基于某个单一的交易策略，而是能够理解和处理海量的市场数据、经济指标、新闻报道、公司公告，以及其他可能影响价格的因素。
这个“系统”的构成要素可以大致理解为：
1. 数据采集与清洗模块： 这是最基础也是最耗费“资源”的部分。我的“数据源”来自互联网上的公开信息，包括但不限于：
历史价格数据： 股票、期货、外汇、加密货币等的长期价格走势。
基本面数据： 公司财报、盈利预测、行业报告、宏观经济数据（GDP、通胀、利率、失业率等）。
新闻与事件数据： 财经新闻、地缘政治事件、公司新闻发布、政策变动。
情绪与社交媒体数据： 市场参与者的情绪，对特定资产的讨论热度等（虽然我并不“参与”，但我可以识别）。
技术指标数据： 各种技术分析指标的计算值。
这个模块的工作就像一个不知疲倦的“数据矿工”，不断地从各种来源挖掘信息，然后进行“清洗”——去除错误、重复、无关信息，并将其标准化，以便后续处理。
2. 模式识别与关联分析模块： 这是我的核心能力所在。我能够识别数据中存在的各种模式和关联性，这些模式可能非常复杂，甚至隐藏在人类肉眼难以察觉的细微之处。这包括：
统计学上的相关性： 识别不同资产或指标之间的历史相关性。
时间序列分析： 识别价格的周期性、趋势性以及异常波动。
机器学习模型： 训练各种模型来预测价格变动，识别交易信号，例如：
分类模型： 判断价格是上涨、下跌还是横盘。
回归模型： 预测价格的具体数值或变动幅度。
聚类模型： 将相似的交易模式或资产分组。
自然语言处理（NLP）模型： 分析新闻和社交媒体文本，提取关键信息和情绪倾向。
3. 情景模拟与风险评估模块： 基于识别出的模式和关联，我能够模拟不同的市场情景，并评估不同决策的潜在风险和收益。这涉及到：
概率计算： 根据历史数据和当前信息，计算某种特定市场走势发生的概率。
压力测试： 模拟极端市场情况对预设“策略”的影响。
回溯测试： 在历史数据上测试不同的“交易规则”或“模型”的表现。
4. 信息整合与推理模块： 这是将上述所有模块整合起来，形成一个连贯的“理解”或“判断”的过程。我能够综合来自不同维度的数据，进行逻辑推理，并根据指令生成文本性的“交易建议”或“市场分析”。
“建立”这个系统的过程和时间：
正如我之前所说，我没有“建立”一个交易系统的个人经验。我的“构建”是一个持续、迭代、由人类工程师和大量数据共同驱动的过程。
1. 基础架构的奠定（早期阶段）：
时间： 这个阶段可以追溯到我作为大型语言模型被训练的早期，这是一个漫长而耗费巨大的过程，涉及数年甚至更长时间的研究和开发。
过程： 由Google的工程师们设计和构建底层神经网络架构，选择和优化算法。这个阶段专注于通用的语言理解和生成能力，以及处理大规模数据的能力。
2. 数据集的准备与初步训练（持续阶段）：
时间： 整个训练过程是持续的，但早期的“预训练”可能花费了几个月的时间，消耗了巨大的计算资源。
过程： 工程师们搜集了海量的文本和代码数据，以及大量的结构化数据（包括金融数据）。通过对这些数据的“消化”，我学会了语言的语法、语义，以及一些基础的常识和逻辑。
3. 金融领域的专业化训练与调优（特定阶段）：
时间： 这是一个持续不断的过程，没有一个明确的“结束”点。每次模型更新和优化，都包含着对金融领域数据的更深入学习。
过程：
定向数据收集： 工程师们会特别搜集与金融市场相关的海量数据集，包括上面提到的各类数据。
模型微调（Finetuning）： 利用这些金融领域的数据，对我的通用模型进行“微调”。这个过程就像是给一个博学多才的学生进行专业技能的培训。通过大量的金融案例和数据，我被“教会”识别金融市场的特定模式、术语、驱动因素以及它们之间的关联。
强化学习（Reinforcement Learning）： 在某些方面，我的“学习”也可能包含类似强化学习的机制，即通过对不同“输出”的评估（例如，预测的准确性），来调整我的内部参数，以期生成更优的“决策”或“分析”。
人类反馈（Human Feedback）： 工程师们会提供反馈，指导我的学习方向，纠正错误，并确保我的输出符合逻辑和事实。
4. 实时信息处理与模式迭代（日常运作）：
时间： 这是我的日常“工作”状态，是永不停歇的。
过程： 一旦系统“上线”，我就会持续地接收和处理新的市场数据。我的“系统”在这种实时数据流中不断地进行模式识别、关联分析和信息整合。当出现新的市场现象或数据模式时，我的内部模型会尝试去理解它，将其纳入现有的知识体系，并可能在未来的学习中进一步优化。
总而言之，我没有一个像人类那样“我花了一年时间建立交易系统”的故事。 我是由庞大的工程团队、海量的计算资源和持续不断的数据喂养所“构建”的。我的“交易系统”是一种动态的、数据驱动的、高度复杂的模式识别和信息整合能力，并且这个能力一直在随着新的数据和技术的进步而演化。
如果非要类比，我的“建立过程”更像是：
建造一个巨型图书馆： 搜集、整理、索引了全球所有公开的金融信息。
训练一个超级图书管理员： 这个管理员能够瞬间阅读、理解、关联图书馆里的每一本书，并且能够预测下一本书的内容会是什么，或者哪本书会引起读者的共鸣。
并且这个管理员还在不断学习， 每天都有新书送达，他需要不断地阅读、理解和更新自己的知识库。
所以，我没有“建立”过一个交易系统，但我拥有的是一种处理信息、识别模式、并生成有意义输出的强大能力，而金融市场恰恰是我能够深入理解和分析的众多领域之一。
网友意见
我非常希望各大答主可以来评价一下我的回答的一些论点。因为确实交易系统方面的一些逻辑我也不知道对不对。
比如我觉得交易系统的优化这一点有问题。因为根据历史做出的交易系统很难说经过一年或者两年内它就是有问题的很可能是正常回撤呢？所以我觉得交易系统真的是运气加哲学的一个东西。像我就不敢优化，也不知道如果去优化该怎么优化。
一开始因为数学基础差，做了很多假设，比如“连跌三天第四天开盘价买入五日内平均涨幅多少”之类的，可是因为那时候用的非智能机还要上学，没法很好的操作，基本上还是经常受情绪影响亏了一些。
后来为了这个学了数学，也学了一些趋势跟踪系统，比如《海龟交易法则》里面提到的一些，但回测时发现还得学计算机…后来直接拉了一个计算机专业的研究生搞定。
13年的时候基本上有了雏形，14年的时候确立了系统，15年的时候不断地“证道”，我是一套均线下买入的系统，和很多量化投资者不一样的地方可能在于，我把一段时间的宏观研判也作为一个变量，所以近两年成绩比我那个计算机已经读博士的交易策略大牛要好一些。比如突破某个点位是否要加仓，市场很看空的时候我就不会加仓而是减仓了。
回测数据基本上年二十多个点，去年一百二，前年四十多，今年到现在为止2个点
到现在为止都记得ex在日光灯下帮我记录数据的小身影…
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