用阿尔法狗炒股能成功吗？
阿尔法狗炒股也是用软件。现在的股市软件不是很多吗？
一个股市能用软件左右。那这个股市就不会存在了。
阿尔法狗如果炒短线，它必定设止损点。庄家上午一个洗盘跌幅超过设定值。这个阿尔法狗刚把股票割了。庄家下午又拉起来。明显就亏了。这种案例股市每天发生。
炒股很大程度上是“斗心眼”。机器是读不懂人心的。
我觉得成功几率不高
为什么这么说呢！股票价格涨跌只是事物的表象，背后的事实是人为的作用的结果。
而且人的行为是变化无常的，不是按照定式来运行的，阿尔法狗是提前编辑好程序去运行，达到什么参数条件才能决策买卖。
如果阿尔法狗能稳定盈利的话，那不就是摇钱树永动机吗？不符合自然规律。
有人试过编写个程序来炒股吗？
文/大良儿讲产品
首先股票的波动不是纯概率的，所以在这个前提下交易，有大概率会赔的底裤都当到。
其次，确实有通过编程来炒股这个事情，目前称之为量化投资。
这方面国外做的很早，美国60年代就有人通过自动化的方式，来用可转债套利。时至今日，后续又发现多种套利模型，所以在美国这个行业已经非常成熟了。不过在国内的发展相对初阶，还不到10年，是09年才开始真正的引进这个概念。也有一批做的还不错的公司或者个人。
当然量化投资是有其独特的优势，比如不会受到情绪的干扰，进行交易买卖；可以实时针对全市场的股票进行监控投资，寻找低估值的个股；如果交易成本划算的话，还可以高频次交易等等。
但问题同样很多，比如说，多方同策略模型博弈可能导致大崩盘—87年10月19日的黑色星期一，多方用类似的做空模型博弈，导致连环下跌，单日股指跌幅23%；建模人水平不够，不能感知环境的变化，导致模型有效性不足，不能带来盈利；难防黑天鹅事件，08年次贷危机，尽管有几家量化基金封神，但有更多的量化公司被击穿。
所以量化投资不必神话，个人/公司确认可以通过自动化编程来简化投资过程中的环节，提高效率，但真正核心的还是投资策略的制定。所以若有人说自己能够通过编程100%的**，而且还特别想交你怎么**，那99.9%都是骗子。
补充一个，去年年初的最牛的量化基金，你看，下半年不也跌成了狗？
国内散户如何玩量化投资?具体是什么步骤呢？
量化交易是指投资者将交易策略的逻辑与参数经过电脑程序运算后，将交易策略系统化，然后通过电脑自动下单来完成交易。
在量化交易过程中，散户可以这样做：
1、根据个股的历史数据，进行多因子选股，比如，把市盈率、市净率、市销率等作为选股标准，选出一些价值被低估，或者处于合理区域的个股。
2、顺势交易，即在上涨的趋势中买入，在下跌的趋势中卖出。
3、进行合理的仓位管理，即采取漏斗型仓位管理法、矩形仓位管理法、金字塔形仓位管理法等，好应对个股后期的风险。
4、再根据个股的历史走势，寻找个股的支撑位和压力位，把它们作为止损、止盈点，即在压力位置，且获得收益的时候及时卖出；在跌破支撑位时，且股票亏损的时候及时卖出股票，避免更大的损失。
量化投资的最终目标
是让投资者做到知行合一，克制人性的贪念，让自己成为理性的投资者。优柔寡断，是投资者面临损失最常见的问题。量化投资的模型，将所有的数据模型化，不再给出多个方案选择，只给自己定下唯一的参考标准。
量化投资的问题在于，当模型被市场打破后，在没有找出根本的原因，是否能够做到静观其变。即使错过了机遇，也不为此而叹息，以原则坚守为主。简单的理解，将炒股的各种参数量化，像机器人一样简单，消除各种幻觉。不以亏损而恐慌，不以**而自大，盈亏有道。
如果想在股市中长期生存，请给自己设置一个模型！
股票量化是什么意思
所谓量化交易，是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，同时利用计算机技术从庞大的历史数据中海选出能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
量化选股就是利用数量化的方法选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为，研究表明，板块、行业轮动在机构投资者的交易中最为获利的盈利模式是基于行业层面进行周期性和防御性的轮动配置，这也是机构投资者最普遍采用的策略。此外，周期性股票在扩张性货币政策时期表现较好，而在紧缩环境下则支持非周期性行业。行业收益差在扩张性政策和紧缩性政策下具有显著的差异。
拓展资料:
一、量化交易特点
1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。
2、系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。
3、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。
4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。
二、量化交易潜在风险
1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。行情数据自身风格转换，也可能导致模型失败，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等，而这一点是量化交易难以克服的。
2、模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。
3、网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。
4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。
5、单一投资品种导致的不可预测风险。