做交易不想太折腾和承受太大压力，想越简单越好！

那么这个极简交易系统一定要知道！

大家好！我是 『交易系统投资笔记』撰稿人大道至简

文末为做交易一直亏损和希望提高交易水品的朋友提供了成熟的解决方案

对于一个炒股小白来说，想要学习并了解股市的知识和技巧是非常重要的。而阅读相关的书籍可以帮助你建立起对于股市的基本认识和理解。那么，炒股小白应该看什么书呢？

首先，一些入门级的股市书籍是非常适合炒股小白的。这些书籍通常会介绍股市的基本概念、交易规则以及常用的投资策略。通过阅读这些书籍，你可以快速了解股市的基本知识，并且建立起对于股票市场运作的基本认识。例如《股市基础知识》、《股票投资入门与实战》等。

其次，财务分析和投资理论类的书籍也是非常有价值的。这些书籍将帮助你了解如何通过财务指标和数据来评估一家上市公司的健康状况和投资价值。它们可以帮助你了解企业财务报表的内容和意义，以及如何利用财务分析工具进行投资决策。推荐的书籍包括《证券投资分析》、《价值投资——从格雷厄姆到巴菲特》等。

此外，了解市场心理和行为金融学的书籍也对于炒股小白来说是有益的。这些书籍将介绍人们在投资决策中常见的认知偏差和错误，并探讨市场参与者的情绪和行为对于股票价格的影响。通过学习市场心理学，你可以更好地理解市场的波动和投资者的行为，并且更好地掌握投资时机。推荐的书籍包括《行为金融学实战》、《市场心理学》等。

最后，不要忽视实战经验和案例分享类的书籍。这些书籍通常由成功的投资者或股市专家撰写，他们会分享自己的经验教训以及投资思路和策略。通过阅读这些书籍，你可以学习到一些实用的技巧和方法，并且从他们的成功和失败中汲取经验。推荐的书籍包括《聪明的投资者》、《巴菲特致股东的信》等。

我所使用的极简交易系统由三套交易系统组成，适合长线，波段短线，超短线三种不同风险等级的交易者，还有仓位管理的极简标准，里面讲解了什么样的日线上穿更容易盈利，怎样卖在最高点，仓位管理的最高境界是怎样的。如果学习后能熟练运用，将使你的交易变得非常简单，并稳定盈利！希望系统了解极简系统的朋友可以找我沟通交流！

风险提示：市场有风险，投资需谨慎。

写在文末的话，本人所有文章仅代表个人观点，不做任何推荐，每位投资者都应该能独立思考并自行判断！

希望每个交易者都有自己的交易系统，稳定盈利！

昨天两市交易量继续放大，AI倒了，芯片半导体却疯狂补涨。其实半导体的逻辑一直很清晰，特子从过完年开始，基本有朋友问买什么，都只推半导体。

多说一句，新能源跌成这样，我一点都不害怕，只觉得反而是低点入场机会。最近因为人民币结算的事，和石油国亲密些，涨油气，还是”老能源是新赛道，新能源是老赛道“这个逻辑。当马斯克开始唱多狗狗币的时候，特斯拉处在什么位置，懂的都懂。

昨天和ChatGPT聊到怎么选股，根据我梳理的问题，问出来的答案，还是比较全面和清晰的，感兴趣的朋友可以一起复习一下——ChatGPT教我炒股 | 量化选股篇

顺着这个思路往下走，其实股票交易，最头疼的就两件事——选股、择时。昨天说了选股，今天当然要和ChatGPT聊一下择时了。

”择时“在量化交易中，有另一个名字，叫做”找交易信号“，这当然也是ChatGPT教我的，你问它”量化策略如何择时“，它给你答的都是如何找交易信号，答案重要，问题亦然重要~

吃过昨天的亏，今天问问题的第一原则就是：更加具体，这样ChatGPT才能答得更具体。第一个问题——

1.量化交易信号的生成方法

这个问题，ChatGPT给出的答案没什么疑问，还挺一目了然：

1.基于技术分析法：这种方法通过对价格和交易量等市场资讯进行技术分析和统计，来推导出市场的趋势、支撑和压力位等关键数据，并以此为基础，生成相应的交易信号。

2.基于基本面分析法：这种方法通过对经济因素、公司财务数据等基本面信息进行分析和预测，来推测未来市场的走势，同时结合技术分析法中的交易信号，生成相应的交易信号。

3.基于机器学习方法：机器学习是一种基于数据模型的方法，在量化交易中也有广泛应用。通过对历史市场数据进行大数据分析和统计，从中挖掘出规律、总结经验，并以此针对未来市场的变化生成适合的交易信号。

4.基于市场内部信息：这种方法主要是利用市场内部的信息和结构发生的变化，来生成相应的交易信号。比如，通过收益率曲线、股息率曲线和波动率曲线等观察市场演变，并利用曲线信号产生交易信号。

5.基于协整分析法：协整是指在两个或多个时间序列中存在长期关系，其变化趋势相似或相关。该方法通常用于统计套利，并且将生成的配对交易策略转化为交易信号进行操作。

需要注意的是，每种方法都有其特点和适用范围，同时市场存在的噪音、风险等都会对策略的有效性产生影响，所以量化交易中只有结合不同的方法和因素，才能更加准确和有效地生成交易信号。

尽管它都告诉我了，但是这也太理论了，该怎么应用这些方法呢？

继续问~

2.这4中方法哪种在实战中准确性最高

在实战中，哪种方法的准确性更高可以视情况而定，不同的市场环境和个人投资者的风险偏好也会对所选方法的准确性起到很大的影响。

在三种方法中，技术分析和基本面分析是目前应用最为广泛，其准确性也比较高。技术分析通过对市场价格和成交量等信息进行分析，预测市场的走势，而基本面分析则关注经济因素、公司财务数据、政策法规等基本面信息，通过研究市场供求关系、经济发展趋势等，预测市场走势。这两种方法的优缺点也比较明显，技术分析法相对更加简单易行，但局限性较大，难以预测宏观经济发展趋势；基本面分析法则需要对众多的基本面因素进行综合考虑，对研究人员专业能力要求较高。通常情况下，这两种方法可以结合使用以提高准确性和有效性。

机器学习是一种近年来在量化交易中应用越来越广泛的方法，可以对大量的交易数据进行分析，通过学习算法生成交易信号，具有一定的优势。但是，机器学习需要大量的数据和模型调试，同时模型可能存在过度拟合等问题，因此在使用机器学习生成交易信号时需要慎重。

协整分析是一种利用时间序列分析来研究时间序列间相关性和协整关系的方法，在品种很少或其它方法失效情况下可能会有较好的效果。但是，数据处理和模型选择会对协整分析的效果有较大的影响，同时在实际操作时需要对模型和数据进行验证和监控。

因此，在实践中，通常需要结合多种方法进行综合分析并进行适量权重的调配，以达到最优的交易信号生成效果。

这个回答可以说是答得极为准确，提炼成一句话：在实战中，应该用技术面分析法结合基本面分析法。

虽然对很多老股民来说，这是句废话，但随着技术的发展，这是会发生改变的。如果哪天金融行业数据开源（很不现实），或者由于数据爆炸，不得不进行一些老数据开源，那么机器学习应该能够跑出一些标准盈利模型。

目前还是得听他的，技术面结合基本面，哈哈。

下一个问题应声而出：

3.基于技术分析和基本面分析生成交易信号，具体步骤是什么？

(有点长直接贴图了)

不得不说，这个问题有点废，它答的不是很好，当然我问的可能也不是很好。都已经问到具体步骤了，当然应该举例说明——

3.1找一个基于技术分析和基本面分析生成交易信号的操作实例或教程，我需要知道详细步骤

讲得非常清晰！

ABC公司，价格是多少，技术面应该关注哪些指标，基本面看哪些方面，策略及其执行……

可是总觉得哪里还不太够......

毕竟昨天我们是要到了选股代码的，今天怎么着也得再来个择时代码吧？

3.2找一个基于技术分析和基本面分析生成交易信号的量化策略操作实例或教程，我需要知道详细步骤，需要包含代码

这问题是有点长了，希望答案能不负所托！

我知道ChatGPT不会让我失望...会令人失望的，永远只有人类！

好了，我要去跑今天的代码了，毕竟硅基生物一天，碳基生物十年。

真的不能再浪费时间了。

理想的一天，又从被AI惊艳开始，后来我又跟ChatGPT要了很多各个步骤的代码，有感兴趣的朋友，可以关注公众号，回复：代码，我会将完整内容+代码发给你，可以注册个聚宽，自己跑一下试试。

还有就是，ChatGPT大量封号，身边很多朋友都被封了，而且OpenAI刚发布消息说，暂停Plus付费，我的账号不知道能不能坚持到这个系列内容结束，且行且珍惜。顺嘴说一句，还需要用ChatGPT的朋友，可以在公众号首页联系我。

写在最后

想一起继续学习的，关注公众号巴菲特产，首页加入我的股票小圈子，更新不走丢~

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