本篇文章给大家谈谈炒股论坛，以及炒股吧论坛的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
之前的连载里，我们写过一期互联网中相关的股票信息可以对股票市场中投资者的情绪进行刻画（）的文章。在那篇讨论里，我们主要介绍了现代统计方法用互联网信息分析股票市场的方法分别进行了介绍，那么这些方法刻画出来的情绪，到底对股票市场有没有影响，或者是怎样影响股票市场的呢？
通常来说，我们最早运用的主要信息来自于股票的相关新闻，然后用建立词库等方式来判断主要舆论对相关股票的态度。但是舆论信息一方面可能较少能反映普通投资者的态度，另一方面在许多市场中，存在人为操纵舆论的情况，这有可能使我们的股票信息对市场真实情绪的反映存在偏差。后来随着股票论坛的不断涌现，研究者们发现这些论坛对股票市场情绪的反映可能更为全面和直接。
大多数股票论坛对于市场中的每一只股票，都有单独的板块进行讨论，因此研究者们通常用这些板块的帖子数量表示投资者对这只股票的关注度（越多说明大家越关注这只股票），再根据每个帖子的内容来分析投资者对这只股票的态度。较早的类似研究主要由国外研究者推动，他们往往选择Yahoo论坛留言板下的留言来构建情绪指数，并且许多研究都发现，论坛中的热门股票存在拉高-出货的模式，比如热门股票往往达到热度峰值的时候就立刻开始下跌，并且跌势会持续很久，而股票当日帖子情绪与当日收益率则呈现显著正相关的态势。
那么对于国内的股票论坛而言，这样的情绪影响是否也真的存在呢？段江娇、刘红忠和曾剑平就在2017年第10期的《金融研究》杂志上，对东方财富网股吧的信息含量进行了分析。因为从使用者来看，东方财富网股吧的用户数和浏览量都是在中文同类型网站中最大的，那么基于这个网站的信息来分析，可能有较好的代表性。
在研究中，他们通过检测词汇前后的否定词个数，进一步对带有情绪特征的词汇进行必要的转换，把一个中文文本串转换为一个特征词汇序列，然后依据事先预设的词库和语法规则，对帖子进行情绪分类，按照1到5的次序给帖子打分，越高表示买入，越低表示卖出。然后他们设计了一个看涨情绪指数（BSI）
这实际上计算了看涨帖子数所占总帖数比例与看跌帖子数所占总帖数比例的差距，这个值越大显然说明人们越看好这只股票，反过来则说明人们越看衰。然后我们利用下面这个公式，还可以计算看涨情绪是否一致：
随后，他们使用看涨情绪指数、一致性指数和相应股票的帖子数对同期股票的收益率（当然还有一些控制变量，详见论文）进行回归。他们发现当日情绪指数股票当日收益率受当日论坛情绪影响，为显著正相关，而当日的帖子数也显著正向影响当日股票价格波动，这表明论坛的信息量的确存在一定的信息量。但从对未来收益的影响来看，本日情绪指数对股票未来两日收益率没有影响，而帖子数却有显著负向影响，而且帖子数对未来两日的股价波动的影响仍显著为正。情绪一致性指数对未来两日交易量的影响由当日显著为正转变为显著为负，说明这种正向影响具有短期效应。此外，股票当日交易量受当日情绪一致性的影响，情绪越一致，交易量越大，但是这种趋势在未来一日将反转，当日情绪分歧度越大，未来两日的交易量反而越大。
上述效应在排除了企业基本面变动（利用分析师评级反映）、公司公告、周一效应等异象之后，依然显著成立。这意味着，网络情绪对于股票市场的影响在股票市场中是独立存在并且不容忽视的。作为一个投资者的聚集地，我们恐怕不能傲慢地认为网络帖子是一种简单的股民的情绪发泄，大量的信息样本能够比较贴切地刻画投资者的主流观点，并且论坛本身的开放性，会导致情绪更快地在投资者之间进行传播，这样的蔓延最后导致了市场出现了大量行为一致的从众现象，因为对于一些普通投资者而言，这类论坛可能是最快捷的信息来源渠道，因此股票论坛的观点很可能最终演变为一种“舆情”，并最终反映为股票价格的变动。而这也是以东方财富网论坛的网络在今天这个信息时代所承载的功能的一种，因为在这里，整个市场变得更加扁平，个体的观点不再像过去那样微不足道，一滴雨激起的涟漪，可能最终演化为资本市场里的一场滔天巨浪。
【参考文献】
段江娇,刘红忠,曾剑平. 中国股票网络论坛的信息含量分析[J]. 金融研究,2017,(10):178-192.
风险管理工具 / 量化投资知识 / 金融大讲堂——"有金有险"
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记忆中，疯狂哥第一次接触到量化的概念，大概是刚开始炒股的那几年。一个朋友拿着电脑展示他收集的数百个指标，每个都可以绘制出精美的图案，要么是红/绿箭头，要么是笑/哭脸，亦或是逢低买入/逢高卖出的文字提示，让人产生一种“炒股竟也能如此简单”的感觉。
那时候还不懂回测评估的概念，调出自己关注的票，分析一通曾经错过的买卖点，如果有提示则认为是好指标，否则就研究下一个。乐此不疲。
至今，炒股论坛上仍然能看到求助编写指标，或者热心网友分享指标的帖子。
虽然，技术指标一直处于量化鄙视链中的最底端，经常被嗤之以鼻。但是，不可否认，分析家、飞狐、通达信、大智慧等传统炒股软件的技术指标是量化的萌芽状态。姑且称之为量化分析时代吧。
再后来就是2015年股灾的时候，期货量化交易作为大面行情之后的“元凶巨恶”，进入了普罗大众的视野。
然而，真正的趋势并不会因为一些扰动而轻易改变，量化交易并没有因为股灾的影响而停止发展，反而是在2016年AlphaGo一鸣惊人的催化作用下，继续如火如荼。
另一方面，也得益于互联网放大了知识的传播效率，随着各种编程学习资料、量化经验等内容的传播，降低了新手进入的门槛。
跟随着期货市场的脚步，秉承着“copy from future”的理念，股票市场也开始出现量化交易的星星之火。
相较于期货市场的量化技术由四大交易所主导，股票市场则呈现券商、软件公司各自为战的局面。大券商相对保守，但是在技术创新方面的投入更具实力。中小券商则表现出了更大的积极性，业务创新的力度也更大。在传统赛道被大券商把持的情况下，开辟新赛道是业务上进行弯道超车的一支奇兵。姑且称之为股票量化交易的春秋时代吧。
但是，像疯狂哥这样一个处在食物链最低端的散户，对量化交易只能，望其项背、望尘莫及、望洋兴叹。
直到去年，沟通了自己的理念之后，疯狂哥和小A一拍即合，决定探一探股票量化交易的水深。
经过考察，目前券商提供的量化交易解决方案主要有两种：一种是，量化交易终端程序。另一种是，柜台api接口。
两者各有优劣，相较于后者，前者门槛更低，提供可视化的界面方便操作，提供历史数据方便设计算法，提供回测系统方便评估策略，让使用者专注于策略研究。后者的自由度更高，可以进行高度定制化开发，可以追求更高的运行效率、更低的时延，但也意味着更多的开发工作量。
经过与小A的讨论，我们决定采用第二种方案，即便这是一条更艰难的道路。我们找了一家提供api接口的券商。无意做广告，只是记录自己的量化交易历程，就不提名字了。
由于股票量化交易仍然属于一种稀缺资源，这样的稀缺资源会被当作拓展业务的筹码。稀缺资源向能够创造更多价值的客户倾斜，这是无可厚非的。虽然疯狂哥的资金量有限，但是沟通之后，对方放宽了对资金量的限制。
即便如此，必要的流程还是要走。使用前需要通过主体资质的审核，包括提供各种材料，例如设计方案、使用说明书等。小A编写了几十页的文档，最终才通过审核。
开发阶段，券商提供了正常仿真环境和24小时仿真环境，方便我们没日没夜的卷自己。毕竟只是测试环境嘛，互联网上可以直接访问。在熟悉api接口业务细节，以及测试策略逻辑等方面，仿真环境发挥了很大的作用。
由于股票的量化交易仍处于戴着脚镣跳舞的阶段，券商要求实盘的报单程序必须部署在内网服务器上。券商提供的服务器是多人共用的，操作系统是无界面的Linux。当然，疯狂哥也可以自己采购一台服务器，然后托管到机房，但是，目前实力还不允许，等疯狂哥赚钱了，高低要整一台独享。
交易程序的设计必须考虑这些实际情况。内网报单决定了我们的程序必须采用前后端分离的方案：后端部署在券商内网服务器上，负责接收行情、计算策略、处理订单；前端运行在个人电脑上，在开通vpn的情况下通过tcp连接到内网服务端，负责管理策略参数、展示策略状态。
思路很简单，但是其中涉及的技术并没有那么简单。包括，券商的行情/交易api、网络通信、前端界面等。如果开发环境是windows，还需要考虑linux系统运行的跨平台问题。
当然，如果是全自动化策略交易，经过严格的测试后，可以不设计前端界面，也就不需要前后端的网络通信。通过券商提供的看盘工具了解实时报单情况，通过日志了解策略运行情况，也是可行的。
我们对程序的定位是交易执行的辅助工具，所以前端界面以及网络通信，就是必不可少的了。
我们的交易执行策略并不复杂，不需要历史数据，也不需要进行回测评估。暂时就没有必要在历史数据和回测系统上下功夫。如果做长远考虑，数据存储、数据处理、算法、回测评估等，都是不可缺少的。
优化设计方案、采用合理的数据结构、优化代码逻辑，最终提高运行效率、降低内部时延，则是更高的追求。
正所谓，“路漫漫其修远兮”。
然而，“以有涯随无涯，殆已”。个人的精力是有限的，你在程序开发方面花费的精力多，在策略研究方面自然就会少。反之，亦然。
这是一道选择题。让我想起了对木桶理论的“短板效应”和“长板效应”的讨论。选择弥补短板，还是加强长板？处在不同的环境，不同的阶段，会有不同的答案。当然，在现代社会的分工体系中，合作是永不过时的话题。
量化交易道阻且长，纵使每一步都走的踉跄，也要勇敢的迈出求索的下一步。期待成功的那一天。
扯了这么多有的没的，这周就酱！
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