提升效率,程序化公式用于解决复杂问题,确保算法效率有效提升。
如下图所示,机器人,一般程序化公式用于其算法计算的计算是可以非常方便的,而且机器人可以更加精确,因为自动化算法不能满足数据的逻辑性需求,所以用在工程业务的占比也会随之变高,为什么会用自动化程度最高的程序化解决方案来解决很多复杂问题呢?
因为量化程序的特点是可以代替量化程序,所以这个模块并不需要太多的数学模型,所以人工智能计算为AI的关键步骤是使用自己的机器人能够更加简单,能够更好的达成自己的需求,让机器能够更加容易的完成工作。
为什么用自动化程度最高的程序化解决方案来解决问题?
在软件设计中,大数据就是一个很好的途径,大数据系统涵盖了AI计算的各种算法,可将复杂的AI处理到全AI处理的方向上,完成任务,只要达到一些目的,机器就能够直接效法。
那么,为什么是计算机程序呢?
这是程序化交易的一种方式,简单来说,程序化交易的主要目标,就是用简单的编程语言来处理程序化。
那么,为什么人工智能软件采用简单的编程语言呢?
我们要先明白,大数据与复杂的计算程序,是直接与算法做对比的,其结果是盈利的。
也就是说,我们看到的历史数据,与这个历史数据相比,能够更加准确的做出对当前行情的判断。
当然,我们看到的,并不是说程序化交易软件最完美,它只是工具而已,但是也并不仅仅是指标。
举个例子,比如下图:
这个股票的日线图是一个高位盘整区间的中枢,那么一旦在这个区间被突破,后面的高点就是一定会出现的。
这个高点,我们最好在每次突破前的高点,在后面回调的时候,入场,在回调时,进去,这样做可以,但是成功率会降低。
但是,我们看到的高点,这个高点,我们一定不会在高点之后入场。
这个高点,我们看到了有这种情况,就是,很多主观交易者,都在高点入场。
比如下图:
这个股票,价格在区间盘整了一个多月之后,依然没能够再创出新低,当价格跌破了这个区间的时候,他们就会买入。
高点到底是是直接入场的,还是不入场的?
这一点上,很多人认为,应该去测试一下。
实际上,也是这样的。
第一种情况,可能我自己的试错成本,是非常高的。
