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「期货自动化交易模型」哪儿能有好的期货自动

未知
admin

期货自动化交易模型:哪儿能有好的期货自动化交易软件啊?关键是好的自动化交易模型。如确实好用,愿高价求!

你的意思是拿资金去投程序化交易是吧,如果是这样可以私信我,我能帮你介绍。

期货自动化交易模型:程序化交易模型的简介

程序化交易能否成功,很大程度上取决于交易模型。因此,把交易模型称之为程序化交易的灵魂,一点都不为过。程序化交易系统的设计是一项复杂的系统工程,不是简单的几个指标的应用,理论上来说程序化交易系统就是一种赢利模式。所做的只是把行之有效的赢利模式程序化、自动化。程序化交易模型现在国内主要应用于期货行业,如今的期货程序化交易模型众多,投资者可通过电脑把自己的交易策略编写成程序化交易模型,通过电脑实现全自动交易。我国的期货程序化交易尚在完善发展阶段,通过程序化交易在我国期货市场的实际应用分析,可巩固期货投资交易理念,固化程序化交易势在必行。

期货自动化交易模型:请高手讲一下期货中程序化交易模型的作用,真得能达到所说得翻多少倍吗?

不同的期货品种波动规律是不一样的,掌握规律,做好几个品种就够了!想做好期货:要学会等待机会,不能频繁操作,手勤的人肯定亏钱!我喜欢用分时线,3分钟和15分钟的布林带,macd进行短线操作,等待机会再出手,一天稳定抓住10个点就够了,这样就可以收益4%了;止损点一定一定要在系统里设好:他可以克服人性的弱点,你舍不得止损,让系统来帮你!我们是个团队,同时也代客操盘,利润分成! 做久了才知道,期货大起大落,我们不求大赚,只求稳定赚钱

期货自动化交易模型:请高手写个交易策略很简单的期货自动化交易软件

我知道一个 可以给你介绍 他自己写的平台 目前正在为一位老板做

期货自动化交易模型:谁能给我一套期货程序化交易模型的源码?

随便哪个可以做期货程序化交易的软件里,比如文华、TB,都有演示用的交易源码的。你装个软件一看便知。

期货自动化交易模型:那位老师有一整套比较好的期货交易模型。国外那些交易大师的更好,谢

dual_thrust国外的模型,国外排名前10的,你不能完全拿着用,只是参考,做高频需要机器来做,程序只是为了克服下人性的弱点,但是行情也需要一些主观,像信心,资金管理。拿这模型学习下,慢慢就会自己写了,养成自己的分析体系,最后写出来的就是模型。你没财富值私信我,只是这模型翻译的,我单独给你发也行

期货自动化交易模型:如何实现股票或者期货的自动化交易?

程序化交易跟机械化交易本质没啥区别 只是自动化而已 跟高手能不能拼在于 首先如何定位高手? 比如,年收益100倍?10倍?1倍?0.3倍? 其实这些神话都有人实现过? 拉瑞就实现过年收益100倍,但我们为啥在富豪榜中能看到巴菲特,而没有拉瑞? 拉瑞的确是高手,但是他肯定不稳定,或者在高收益的要求下不稳定 手动交易的思路我觉得跟主观交易的思路是不同的 一般人想把主观的思路程序化,这也许可能(有句话叫:没有什么不可能嘛) 但对初学者,这样做会让你很累, 程序就走机械的路,主观就走灵活的路

期货自动化交易模型:期货的交易模型到底是什么?

就是自己的一套交易方法,每个人都有自己的赚钱方法,操作方式,交易理念等。这些需要多年的实战经验和积累

期货自动化交易模型:哪里有免费的期货程序化模型?可以免费用的?

我知道有个淘宝店里可以免费使用,在淘宝网上搜店铺 然后输入:股道期货 就可以搜到了,希望能帮到你

期货自动化交易模型:怎么辨别期货量化交易模型的好坏方法

程序化模型的选择与辨别如果有人告诉你他的程序化能在不长的时间内,让你的资金翻几番,那你要为他的言语或者他的程序打个折扣,但是如果对方又能拿出不错的图形或者非常漂亮的收盘测试结果放在你的面前,你又当如何说服自己是相信还是不相信?以下内容就是帮助你如何辨别好坏模型. 1、测试时间:一个好的程序化必须经得起时间周期的测试,如果一个程序化,结果很漂亮,周期却只有一两个月,不可信; 2、使用资金:很多人贴出来的漂亮测试结果,使用资金常常是80%或者其它百分比,但这些都是不合理的选择,因为金融市场资金管理很重要,在行情好时候,资金使用越高,收益越大,行情不好时,资金使用越高亏损越大,但我们无法去判断接下来的行情会如何,所以,历史测试的结果使用百分比的开仓方式是不合理,这也就是为什么,有时候会出现,资金使用率为80%是,测试结果是亏损的,而且使用率为40%时又是赢利的. 3、测试方式:开盘价和收盘价测试均有其不合理性,趋势模型一般以趋势逆转点为开仓信号,故较为准确的是:出现指令价位。 测试结果的分析: a. 指令总数:也就是信号数,过高,说明震荡行情过滤不好,过低,说明风险大;如何判断信号数合理呢?那就只有不同的模型在同样的周期下的一个对比了.还有一个最简单的方式就是将 指令总数/有效交易天数 以日内短线为例,一般一个有效交易日的平均信号数在2-5之间(此数据仅供参考); b. 利润率:总利润不用看,只看扣出最大利润的结果,必须为正,而且测试周期越长利润率应该越大,很多模型,测近期不错,测远期就不行,所以测试时应该尽量的去测能测到的最长周期.(当然因为行情关系也可能出现,长期比短期利润率低,但总体而言,周期越长利润率越高,才是好的模型的测试结果) c. 正确率:其它条件都完全一样的情况下,正确率越高自然越好,但也不用为了看到一个高正确率的模型而心动,也不用因为你自己模型的正确率低而担心,一般的正确率能在45%左右,就不错了,因为程序化的本来意义就是赚大亏小,在震荡的时候正确率自然会低; d. 最大亏损率:如果你是选择的固定手数,比如10手进行测试,你的最大亏损率最大应该不能超过10%,当然,如果你选择的测试手数多,最大亏损率可能有所提高.如果你选择的80%的资金使用率,可能亏损会更大,当然也会有亏损的不大的测试结果,这往往和你的测试周期中的行情的一定关系,所以不值得过于依赖; e. 空仓时间:以日短线为例,空仓时间不能太高,太高,必然会错过大行情,当然,这一项不是最重要的,如果你空仓时间长,利润也高,错过就错过吧,错过不是过错,没赚到也不存在亏损的风险;

期货自动化交易模型:期货交易应该进行什么训练?

期货交易要成功,需要去发现行情的规律,然后把开仓、止损、止盈、加减仓、平推等动作量化标准化,形成一致性的交易规则,结合资金管理,构建自己的期货交易系统,根据我个人的职业经验,一个完整的交易系统必须包含以下几个方面,希望对你有帮助。

一个完整的交易系统包括以下几点:

1、运作计划:运作周期、收益目标、单笔风险、风控线、清盘线

2、品种选择:我自己一般会选择流动性大、趋势流畅、毛刺少的品种

3、周期选择:单周期、多周期

4、方向判断

5、开仓策略

6、资金管理

7、开仓下单

8、止损策略

9、平推策略

10、加仓策略(有的交易系统可以不加仓)

11、减仓策略(有的交易系统可以不减仓)

12、止盈策略

13、把以上元素进行组合,然后进行历史数据回测

14、交易系统的效果评估,适当优化

15、交易系统成型

16、执行力:自律的人自己下单;自制力差的,自己决策,下单员下单;会编程的可以自动化交易

17、效果监测:胜率、盈亏比的跟踪,资金曲线绘制、回撤控制等

18、交易系统失效应对策略



以上就是一个完整的交易系统所包含的各个零件和要素,希望对你有所启发。


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期货自动化交易模型:期货模型交易法

本文2011年首次发表在MACD论坛上,由于当时论坛上无法发表完整的文章,不得不被分解成一个个段落。最近发现知乎里发表文章的功能不错,就把这篇文章移植过来了。做了一些修改。

这套期货模型交易方法不是本人的原创,只是我把它码成了文字。本人是2005年前后初次接触期货,幸遇北京的一位操盘手,也算是我在期货行业的启蒙老师吧,他讲课的内容妙趣横生,中间穿插了很多有趣的故事,可惜本文没有体现出来。

模型交易法的思想适合期货入门者参考,它的优点是比较系统化的表达了期货交易的内涵,是一个完整的交易系统,缺点是所提炼的模型需要交易者主观判断,主观性太强,不同的人应用起来,可能最终结果千差万别。更不适应期货量化交易的未来发展趋势。


【模型交易法概述】

模型交易法是一套完整的期货交易系统,指的是通过提炼期货价格K线形态模型,进行交易的方法。

完整的模型交易系统包括:交易模型,交易系统和资金管理方案。模型交易法的重点不是交易模型,而是以模型为核心的整个交易系统。(图1)




模型:指的是可以套用和复制的交易模式或K线形态,比如最基础的交易模型:矩形整理。

图例1矩形整理模型





模型说明:一段幅度的上涨之后,价格进行矩形整理阶段,据此我们判断,行情方向继续向上,上涨空间为矩形整理之前的那段上涨的空间幅度。此模型的成功概率大于60%。

上图就是一个最基础的交易模型,看上去有点类似技术分析中的K线形态分析,但是与形态分析是有区别的,模型交易法是完整的交易系统,模型只是这个交易系统的一个组成部分。如同机械制造中的模具一样,模型等同于模具,但是,只有模具是远远不够的,还需要与之配套的一系列机械设施。

交易系统:交易系统指的是交易的规则,策略和方法的集成,是一个完整的执行体系。完整的交易系统应该包括:市场选择,行情方向判断,入市时机点位,离市时机点位(止损,止赢),风险控制,仓位控制。

以矩形整理的模型为例,如果某品种出现以上模型形态,那么,交易系统的第一个要素,方向的判断就出来了,我们判断价格会继续上涨(理论在后面阐述)。

第二点,我们需要选择入市的时机和点位,,这里有几种选择:

1
在整理的过程中随机买入(随机)

2
在矩形整理向上发生突破时买入(顺势)

3
在矩形整理的矩形下沿买入(逆势)

不同的入市时机选择对于最终的交易结果有不同的影响,最主要是影响到风险控制。

入市之后,就要面对离市的问题了,如果行情按照预期的形势发展,我们会选择在价格到达目标价位后止赢出场;如果行情不完全按照预期发展,我们就会面对止损问题。

矩形整理的止损点位一般设置在行情相反方向上一倍于矩形宽度的位置上,当价格跌落到该位置后,止损出场。

此模型的止赢止损点位是可以提前预估的,那么我们也可以据此估算出这个交易机会的收益风险比:收益风险比=止赢空间/止损点位,当收益风险比大于3时,我们认为这是一个良好的交易机会。

由此交易系统的市场选择可以设置为:只进行收益风险比大于3的交易,当然,如果入市时机选择好的话,也可以交易那些收益风险比大于2的机会。

当我们确定这是一个良好的交易机会后,下一步就是确定头寸数量了,也就是仓位控制。模型的成功率高,并不意味着百分百的成功,从概率的角度看,模型交易法是一个成功率高的具有正的期望收益的交易系统,但是,如何顺利实现这个正的期望收益,是进行资金管理的重要内容。良好的资金管理可以让我们成功的实现系统的期望收益,不会导致系统崩溃,同时使收益最大化。

资金管理如同驾驶汽车时控制油门,进而控制车速,这是一门科学,更是一门艺术。再优异的汽车,如果驾驶者把握不好车速的话,也是很危险的。

交易的风险控制主要是通过资金管理来实现,而资金管理的基础元素是头寸控制,后面会具体论述资金管理的内容。完整的风险管理的就是找到一个具有正的期望收益的交易系统,并通过良好的资金管理来实现这个系统的期望收益。

综上所述,模型交易法是一个以交易模型为核心的完整的交易系统,模型交易法的重点不是模型,而是整个系统,模型如同印钞机中的模板,好的交易模型可以获取好的收益,但是只有模型是不够的,就如同只有模板是印不出钞票来的,学习模型交易法的重点应该放在学习这种系统交易的方法上。


模型交易法的理论基础



期货交易本质上是投机活动,属于零和博弈,也就是说期货交易活动本身并不能创造价值,市场中不存在剩出的价值,一部分参与者获得收益,一定会伴随着另一部分参与者的亏损,有人赚就一定有人赔。某种角度上,期货交易就是一个抢钱的游戏,参与者互相争抢,水平高的抢来了别人手里的钱,获得收益,水平低的被人掠夺,损失惨重。

所以我们要明白一个简单的道理,如果你参与期货交易亏损了,那是因为你的资金被别人赚走了,如果你赢利了,那么这些赢利一定是来自某些亏损者。

期货交易由人参与,属于博弈活动,我们可以从博弈的角度来研究期货交易的策略和技巧。

如何做才能赚取别人手中的资本而不被别人赚取呢?这是期货交易策略的问题。

任何行业的存在,都有其理论基础作为支持,如物理学,经典物理学的理论基础是牛顿力学三定律,而现在物理学的理论基础是爱因斯坦的相对论。而在期货投机这种博弈活动中,要想获取赢利,也必定存在这种理论的基础,也就是说必须在理论上能够解释自己为什么可以获得赢利。

大多数参与者是没有这种理论基础的,他们甚至不知道从事期货交易赚取的钱来自何方,而又去向何处,他们更没有办法解释自己有什么理由可以赚取别人手中的钱,他们参与期货交易只是源于一种盲目的自信,源于内心深处的某种感觉。这种感觉主要是指对于行情波动方向的判断力,但是这种感觉是不可靠的,只是一种错觉。

那么,期货投机中是否存在类似牛顿力学定律的经典理论呢?目前为止,只有一条论述被认为是正确的,可以作为投机定律,那就是少数人成功定律。

少数人成功定律:投机活动中,只有少数人能够获得成功。

在经济活动中,这个规律是很普遍的,获得成功的只是极少数人,而大多数人都以失败告终,取得巨大成功者,更是少之又少。金字塔式的结构普遍存在,无论是在经济活动还是其他社会活动中,站在金字塔顶尖位置的永远是少数人,这是一种自然规律。

在经济,金融领域,人们会观察到很多这样的现象,财富的聚集效应,金钱和财富会逐渐的向少数人手中集中,这种现象也称为马太效应,越是富有就越容易赚钱,越贫穷越贫穷。强者恒强,弱者恒弱。当然这种现象是普遍的,但不是绝对的。在大多数情况下,它是正确的。

我们把这种现象,归结为少数人成功定律。在期货交易中,少数人成功定律是正确的,期货市场中的资金会逐渐的流向少数人手中,而多数人都是失败者。

了解了少数人成功定律之后,我们发现,尽管这条定律是正确的,但是我们却无法应用,每个人都想成为那少数人,但是如何才能成为少数人呢?

我们可以从少数人成功定律中得出一条推论:不要和大多数人站在一起。既然只有少数人能够成功,那么大多数人就会失败,如果你的思想行为类同大多数人,那么你就会成为大多数人中的一份子,结局就是大多数人的共同命运——失败。如果少数人成功定律是正确的,那么这条推论也是正确的,大多人都是失败的,不要和大多数人站在一起。

这条推论是可以应用的,我们可以研究大多数人的思想和行为模式,避免与群众为伍,也就避免了失败者的命运。在判断行情时,有如下论断:行情总是朝着使大多数人输钱的方向行走。在止损原则中,有如下结论:众地莫企。

巴菲特的名言:当众人贪婪时,你要恐惧,当众人恐惧时,你要贪婪。这句话的潜在含义就是,不要和大多数人为伍,不要混入羊群。

下面从资金力量对比的角度来分析上面的结论:行情总是朝着大多数人输钱的方向行走。

我们知道,在某一个均衡价格位置,做多的资金和做空的资金是相同的。

图例:


空头持仓数量=多头持仓数量,那么空头持仓资金=多头持仓资金。但是,由于参与多头持仓的人数与参与空头持仓的人数并不一定相等,所以,空头持仓的资金和多头持仓的资金在集中度上是不一样的。

假设在某一均衡位置:100个人参与空头,总资金为100万,10个人参与多头,总资金也是100万,那么,多头的资金集中度就高于空头的资金集中度。

在静态上,多空双方处于均衡,但是在动态上,这个均衡价格会被打破,价格会更容易向有利于资金集中度高的方向发展,也就是朝着有利于少数人的方向发展。著名的投机客杰西-里默佛曾经指出,价格总是向阻力最小的方向发展。资金集中度差异越大
,这种动态变化的趋势越明显。

资金集中度越高,资金表现出来的力量越大,所持的方向和立场越坚定,而在资金分散的方向上,则更多的表现为灵活性和机动性,资金在方向上不坚定,容易叛离原来的立场。

很多社会想象有如此的表现:中国人多,但是在和日本的战争中,却总是被动,因为中国人虽然多,但是属于一盘散沙,人心不齐,没有凝聚力,叛徒众多,内讧严重,而日本人总是万众一心,方向明确,立场坚定。

又如:欧元和美元的竞争中,尽管欧元区和美国在经济总量上不相上下,但欧元区由众多的国家组成,内部容易产生分歧,消弱了整体的力量,使得欧元总也不能跟美元抗衡。

在军事战略战术中,也有“集中优势兵力,各个歼灭敌人”的论断。

那么这条结论:行情总是朝着大多数人输钱的方向行走,就成为我们判断行情方向的一个理论基础。只要我们能分析出哪个方向上是大多数人坚持的方向,我们就能确定行情会朝着哪种方向行走了。

我们再从股票行情分析的角度来解释这个结论:

某股票的行情中,我们把走势分成两个区域,主力主导区域,和散户参与区域。

我们把价格大幅度快速波动的区域称为主力主导区域,而把横盘整理阶段叫做散户参与区域。




散户资金是没有能力大幅度拉升行情的,一般情况下,大幅度的上涨行情都是由主力资金拉动造成的,尽管这中间也有部分散户资金参与,但是他们只是起了推波助澜的作用,属于辅助力量,而根本原因还是有主力或者称为庄家引起的,而在横盘整理阶段,主力资金暂时停止运作,等待时机,这时,在里面参与的,多是散户资金,他们买入卖出,由于观点分歧,所以不能对行情的发展产生大的推动作用,行情只是在一个很窄的幅度内波动。

主力此时在等待时机,等待交易对手的入市,如果主力仍然想拉动行情,他们会希望有更多的散户进入空头方向,等待获利的多头散户在此位置平仓卖出,以便于减轻拉升行情时的压力,降低自己拉升行情的成本。

当主力资金观察到已经聚集了众多散户对手之后,才会选择启动行情,使散户因为卖出而踏空行情,如果主力观察到众多散户选择做多的时候,是不会启动行情的。主力资金有两个基本原则:第一是站在散户的反面;第二是等待散户动作以后才开始动作。

少数人成功定律及其推论告诉了我们,不要跟随大多数人的行为,可以保证自己不会犯多数人的错误,使自己立于不败之地,但是该如何判断什么位置是多数人的位置呢,我们应该如何做,才能使自己成为少数人,战胜多数人呢,我们应该如何研究多数人的行为模式呢?

行为金融学理论可以告诉我们这一切。

行为金融学是研究人类在经济金融活动时的行为表现的,是最近一段时期兴起的一门学科,主要研究人们参与金融活动时的行为模式。

其中一些现象极为重要。

1
羊群行为
2心理会计
3
损失厌恶
4
处置效应等

期货交易属于人参与的一种金融行为,期货价格的波动一方面是反映了商品的供需关系的变化,另一方面也反映了参与者的心理波动,参与者的心理变化导致了交易行为的发生,而行情的波动间接的反映了这种心理变动的方式,所以研究参与者的心理变化对研究行情波动会起到重要的作用。

大多数人在金融活动中会犯下各种错误,而要成为少数人就要避免犯这样的错误,或者在犯错误后及时的更正自己。


交易模型

尽管我们在理论上可以推导出如何避免失败并战胜交易对手,但是理论上的东西并不能直接用于实际操作,要把理论运用到实践,还必须总结出一套完整的策略和方法。

交易模型就是其中一种,交易模型是直接从价格形态中提炼出来的价格波动模式,它符合投机交易的原理,具备高的成功概率,并有足够的可操作性。

1
交易模型符合投机定律的原理,保证交易者站在少数人位置上,

2
模型交易法属于趋势跟踪交易的一种模式.

成功的交易模式一般有两种:
引领趋势的模式(庄家模式)和跟踪趋势的模式(跟庄模式)

3
七个原始的交易模型:


4
七个交易模型的由来:顶和底都是尖的,不是尖的地方一定不是顶和底。

观察历史上的期货品种K线图(日线),我们会发现一个问题,绝大多数的品种,价格的底部和顶部形态上都是尖的,出现平顶或者平底的情况几乎没有。特别是在日线图的中期顶部和底部,几乎都是尖的,这种情况说明,很少有人能够在顶部和底部成交,只有极少数人能够卖在顶部,或者买在底部,能够抓住顶部和底部的人是很少的。

由此,我们可以得出结论:命题1——顶和底都是尖的。这样的一个结论对于我们参与期货交易并没有实战意义,因为只有在顶部和底部出现之后,我们才能判断出它是顶和底,在其出现之前,我们是不得而知的,那么这样的一个结论对我们还有什么实际意义呢?

我们可以把这个结论改变一下形式,在逻辑学上,一个正命题的逆反命题等同于原命题。

比如命题:顶和底都是尖的。它的逆反命题是:命题2——不是尖的地方一定不是顶和底。这两个命题是等价的,如果正命题是正确的,那么它的逆反命题也是正确的,也就是说“不是尖的地方一定不是顶和底”这句话是正确的。

从交易的角度出发,命题1是没有实际的指导意义的,但是命题2却有实战意义,如果我们发现了价格形态出现走平的现象时,我们可以就此判断,此位置并不是顶和底,也就是行情会继续向上或者向下发展。

关于命题与逆反命题,我们举例说明一下,如命题:杨利伟是中国第一个飞向太空的人。这个正命题是正确的,那么它的逆反命题应该是:不是中国第一个飞向太空的人,他一定不是杨利伟。这个逆反命题也是正确的。

从命题2,我们很容易得出我们的第一个交易模型:



当价格出现一段猛烈的上涨并出现横盘走势,价格走平时,我们判断,这个价格位置一定不是顶部,也就是说,顶部还应该在更高的位置,价格会继续上涨,同理,当出现一段猛烈的下跌后横盘,价格走平时,我们判断,此价格位置不是底部,价格会继续下跌。

这个模型是模型交易法中最基本最原始的模型,其他的模型都是以此推导出来的,或者是这个模型的变体,后面我们会围绕着这个模型进行讨论,得出的结论也适应其他的模型。

我们再次从理论的角度来解释这个模型的实质。

从投机少数人成功定律中我们知道,顶和底都是尖的,也就是说只有少数人才能够抓住顶部和底部,多数人是把握不住顶和底的。当大多数人发现可以在较高的价格卖出或者在较低的价格买入的时候,往往意味着这样的一个所谓的机会其实是一个陷阱。

例如模型1。当价格上涨到一定高度,如果真正的到达了顶部,应该是只有少数人能把我住这个机会的,多数人是卖不到这个价位的,而出现横盘时,恰恰是给了大多数人在这个位置卖出的机会,多数人可以从容的在这个位置卖出,这就明显的违背了少数人投机成功定律,但是能够真正违背定律的事情是没有的,因为这个位置根本不是顶部,行情在大多数人卖出之后继续上涨。

这种情况的实质是:行情上涨一段时间后,主力资金仍然有做多的愿望,但是,必须找到足够的交易对手才能够赢利,那么主力资金就会在这个位置等待散户资金的入市,散户资金判断此处为顶部,他们的动作就会卖出,而主力资金在此接盘,大批买入,当交易对手达到一定规模之后,主力资金发力,行情上涨,套牢在此位置卖出的散户,并最终迫使散户投降,主力获利。


5
围绕模型构建交易系统

模型交易法是围绕交易模型构建的交易系统,模型是交易系统的一部分,它提供了可操作性的交易模式和高概率事件。但是交易模型并不等同于交易系统,我们必须围绕模型构建一个完整的交易体系,才能应用于交易。

以模型1为例,来看一下模型交易系统是如何构建的。

一个完整的交易系统应该包括:市场选择,买入时机点位,卖出时机点位,头寸整理。

市场选择指的是判断一个市场机会是否值得介入。

买入时机点位包括方向判断,入市点位,入市时间。

卖出时机点位包括止赢点位时机和止损点位时机。头寸整理时期货交易系统风险控制的最关键因素,决定了整个交易最终的结果,

以模型1为例,当出现一段剧烈的上涨并横盘后,模型本身就告诉我们的交易方向,我们只需要处理其他的部分:

A
入市点位和时机判断:(进可攻退可守)

大致有三种入市时机:如图:




(1)当价格突破B位置时买入,也就是等待价格发生突破的时候买入入市。

(2)在横盘整理过程中随机买入入市,也就是在C位置。

(3)在价格到达横盘整理的箱体下沿位置时买入。

三种入市时机各有利弊,第一种买入方式,价格已经发生了突破,也就是多空双方的争夺已经出现了结果,多方胜出,空方溃败,此时入市,成功的概率更高一些,这是这种入市方式的优点,但是它的劣势也很明显,入市之后的获利空间不如后面两种大,更主要的是,当发生突破的时候,由于价格波动猛烈,可能出现跳空形态,由此产生的滑点损失很多,这种滑点损失大大的消弱了获利的空间。

滑点损失对于趋势跟踪系统的影响是很大的,第一种入市方式基本上属于跟随趋势入市的,所以必须考虑滑点造成的损失。

第二种入市方式就是为了避免出现大量的滑点损失而不等待突破就提前入市了,这种方式不会有滑点损失,但是,由于没有发生突破,价格可能随时下来,它的成功几率不如第一种高。

第三种入市方式是第二种方式的特例,它是等待价格反转到矩形的底部时入市,如果未来价格发生突破并上涨了,它产生的利润空间是最大的,但是它属于逆趋势入市,这样的机会也不容易把握,而且逆势入市容易被提前洗出,造成不必要的损失。

第二种和第三种入市方式比第一种入市方式的获利空间更大,但是止损的次数也多,所以三种入市方式各有利弊,交易时需要根据实际情况做好计划,选择其中一种方式入市。

B
止赢时机点位

(1)获利空间的估算

当我们择机入市之后,就面临着离市的问题,也就是何时了结头寸,获利出场。

我们无从得知何时到顶,也就是说向上的空间具体有多大我们是没法知道的,只有等行情走出来之后才能知道,但是我们在入市之前必须制定出离市的策略,包括离市点位和时机。

不过,我们可以对价格的上涨空间做一个简单的估量,K线形态分析方法指出,当出现横盘整理时,未来上涨的空间大致等于前期上涨的空间,如图:




A=a`,有大量的事实说明这种判断是正确的。

理论上,当主力资金在横盘整理之后,寻得了大量的交易对手,如何从交易对手中把钱掠夺过来呢?唯一的途径就是向上拉动行情,直到空头挺不住被迫平仓为止,空头不死,多头不止,而要让空头被迫离市,那么这个上涨必须有足够的幅度,这个幅度具体有多大,需要根据实际情况来定,但是如果空头始终不平仓退出,那么多头必须不断的向上拉升,理论上当价格到达a点时,即使在a`附近跟进的多头买入者,当他选择横盘位置做空时,到达a
点位置时也已经没有任何获利了,所以一般情况下a`=a
,我们在入市之前暂时把赢利空间定位a。

上面的分析只是在价格上方没有明显的压力的时候适用,当上方存在压力位时,需要考虑压力对获利空间的影响。

那么什么是压力位呢?

最明显的,就是前面的成交密集区,其余的还包括,整数价位,长期均线位置等,压力位实际上并不是真实存在的,而是某一个心理位置,前面的横盘整理区域就是一个压力位。

当前面存在压力位时,获利空间就需要按照最小的那个计算,也就是说达到这个获利空间就平仓出局。

实际交易时,如果价位果真如预料到达预期位置,我们可以选择平仓出局,也可以等待第二个横盘整理的出现,因为此时我的仓位存在浮盈,可以采取更为进取的交易策略。

切线止赢法:我们还可以采用另一种止赢方法,叫做切线止赢法。这种方法可以使我们不至于错过更大的行情,期货交易的一个原则是“让利润奔跑”,但是,如果我们在达到预期的利润之后就选择平仓的话,相当于截断了利润,提前平仓往往让我们错过一些历史性的大行情,所以,我们可以选择一种称之为“切线止赢法”的平仓策略,在价格横盘整理并突破后,我们连接两个日K线的最低价,得到一条向上的切线,当价格向下穿越此切线的时候,我们止赢平仓,这条切线是可以变化的,它的斜率可以根据K线的走势增大,如K线出现陡然上升的时候,我们可以调整切线位,使我们捕获历史性的大行情。

C
止损

止损也是离市策略的一部分,当我们入市后,行情朝着不利于头寸的方向发展时,止损就会出现,但是我们应该在入市之前就确定出止损方案,止损方案应该是交易计划的一部分,是在入市之前就确定好的。

止损策略也涉及止损点位和时机的选择。

在模型1中,存在两种止损方案,当我们以第一种入市方案买入后,价格跌至矩形下沿后止损,也就是说,如果价格发生了突破又重新返回,我们以矩形整理的下沿为止损点。而当以第二第三种入市方式入市后,价格并没有向上发生突破而是向下行走时,我们在矩形的下方至一倍于矩形宽度的位置作为止损价位。

止损的原则:

1
止损必须有,它是交易系统中不可或缺的一部分。止损是为了防止巨大损失的发生,是交易的成本之一,是交易者生存必须掌握的技能。

2
止损要合理,避免不必要的损失,一般的原则是“超出噪音”。幅度太小的止损容易导致止损频繁,影响正常交易,而幅度过大的止损可能使损失加大,所以设计合理的止损是止损策略的关键。

3
止损需要注意“众地莫企”,如整数关口的止损,所谓的“众地莫企”原则,就是如前面的投机原理一样,不要把止损位置设置在大多数人执行止损的位置,如整数关口,当行情向下跌破某一个整数关口时,多数多头交易者往往在价格一跌破此整数价位就立即执行止损指令,而某些多头有意使价格跌破此整数价位,让跟随趋势的多头就此平仓,当多数人平仓后,主力资金会立即拉升行情,使止损的多头踏空行情,所以,合理的止损位应该远离这个整数位置,在整数位向下一些位置设置止损,避免被诱骗平仓的结局。

D
收益风险比

当做完获利空间的估算和止损设置后,我们就可以估算出此次交易机会的收益风险比,来确定最终是否会参与此次交易。

收益风险比(估值)=获利空间预期/止损点数;因为获利空间的测量值是估算出来的,是某种预期,所以得出的收益风险比也是一个估算值,在模型1中,收益风险比如下图:

前面指出,模型1有三种不同的入市方式,三种入市时机所得到的获利空间跟止损点数都是不同的,最终得出的收益风险比也是不同的。

第一种入市方式:

第二种入市方式:

第三种入市方式:

可以看出,第三种入市方式的收益风险比最大。

市场选择就是根据估算出的收益风险比数值来决定是否介入此次机会,我们认为当收益风险比大于等于3时是比较好的介入机会。

也就是说,在三次交易中,只要有一次交易时完美的按照预期获利的,那么我们整体还是赢利的。

交易1

失利
亏损

-1

交易2

失利
亏损

-1


交易3

成功



赢利

+3


总体
成功
赢利

+1





对于收益风险比小于3的机会,激进的交易者也可以尝试参与,但是必须清醒的知道自己所冒的风险。


E
头寸整理

在决定介入某个市场机会以后,入市之前,最后一个关键的步骤就是确定交易的规模,即头寸水平,持仓数量,这也是交易系统中最重要的一个构成部分。多数期货交易者喜欢尝试高风险操作,仓位很高,他们充分利用杠杆,但是那样操作风险太大,即使他们的交易理念和系统有正的期望收益,也很难在概率上实现。

头寸数量的确定由交易者的风险承受和资金总量来决定。假如交易者每次交易的风险承受为总资金的5%,,也就是每一次交易失败后所造成的损失不超过总资金量的5%,那么我们可以得出交易者每次承受的亏损资金数量为总资金乘以5%。那么我们就可以确切的得出某一交易机会的入市头寸数量为:总资金量5%/止损点数;

假如:交易者的资金总量为100万,每次的风险承受为5%。也就是5万,某一次交易机会的止损点数为50点,止损后的亏损为50点乘以10等于500元。那么这次交易的头寸数量就为50000/500=100手。

对于风险承受的选择,我们需要更深入的说明。

在一种赌博游戏中,压大压小,游戏的规则为:压大或者压小,资金无限制,押对了,赢利一倍的赌注,押错了,输掉赌注。假如这个游戏中,庄家可以出千,即庄家总是让赌注更多的一方输掉,那么,跟庄者的策略就是:1
最后选择时机押注,2
把赌注押在筹码少的一方;

这样,跟庄者也就是获得了一种优势,即获胜的次数会多于输掉的次数,假如押一百次,跟庄者可以获得60:40的盈率,但是跟庄者必须注意一个问题,那就是资金管理,他需要有两个原则:
1
跟庄的筹码不能太多,以至于影响了庄家的选择;如同趋势跟踪者的资金不能影响到趋势一样。2
跟庄者要想获得概率上的优势,必须能够坚持下去,也就是所下的筹码能够保证自己把游戏始终玩下去,不能中途破产。因为尽管跟庄者的策略有概率上的优势,但是并不代表他最终能赢得这种优势,他必须对可能出现的对他不利的概率分布做出最坏的打算。

假设交易者的盈率为60:40,他一共交易100次,其中60次是赢利的,40次是亏损的。只是交易者无从知道输赢的概率分布,我们先分析两种极端的情况,1
前面40次都是亏损的,后面60次都是赢利的
2
前面60次是赢利的,后面40次是亏损的。

交易者最简单的下注方式就是每次定量下注,从保守到激进:最小单位下注——满仓下注(孤注一掷)。假如跟庄者的资本是100元,最小主码为1元,那么最保守的下注策略就是每次都下一元的注。100次下注后结果他赢利20元。即使遭遇到最极端的第一种情况,前面40次都是输钱的,输完40次以后,他手中还有60元的筹码来完成后面的60次投注。这种最保守的投注策略保证了赌博者无论遭遇何种概率分布也可以最终获利,他能够顺利的完成他的系统的期望收益。

进一步,假如赌博者采取比第一种较为激进的投注方式,每次下注2元,那么他投注100次以后能够获利40元,他所承受的风险增加了,但是最终的收益也增加了,当他遭遇第一种极端分布时,前面40次亏损80元,但是手中仍然有20元的筹码供其完成剩余的投注。

再进一步,当赌博者把筹码增加到每次3元,这时问题就出现了,也许他最终会获得60元的收益,但是如果他很不幸遭遇到第一种概率分布时,当他完成33次投注后,已经输掉了全部的资本,再也不能完成后面的赢利机会了,尽管我们承认,第一种概率分布出现的几率是很小的,我们只是用它来说明某些问题。但是在100次投注中,连续出现10几次亏损的情况的概率还是很高的。

赌博者最极端的一种投注方式就是孤注一掷,每次满仓,这种方式只需要一次失败就会破产。

所以,赌博中的资金管理就是在保守和最激进的两个极端中间寻找一个均衡点,在这个均衡点上,赌博者是在保证不破产的前提下,所获得收益最大。

如图:

前面讲的都是简单的资金管理策略,还有更复杂一些的策略,大致分为两种,等价鞅策略和反等价鞅策略。等价鞅策略指的是连续赢利后减少投注筹码,连续亏损后增加注码。反等价鞅策略与之相反。

曾经有人利用等价鞅策略在福利彩票的3D游戏中大获成功。但是后来福彩中心更新了游戏规则,这种策略也就失去了效用。

前面尽管我们得出均衡点这个概念,但是在实际操作中,因为我们得不到确切的概率分布,这个均衡点只是一个概念,不同的人根据自身情况酌情而定,只有一个原则是正确的,保守的策略总是最安全的,在保守的策略也不为过。

而在期货交易中,情况更加复杂,亏损时,并不是亏损所下筹码,赢利时也不是一定赢得双倍的注码,所有的一切都是变数,所以在制定资金管理策略时需要考虑更多的因素。

对于资金量比较少的投资者,他可能会选择少数几个品种的机会,只把资金集中在有限的几个品种当中,这样获得的交易机会就很少,资金量大的交易者,为了获得更多的交易机会,就必须把资金分散到更多的品种去,这时候会面临资金管理的另一个问题,如何控制整体的风险。他需要在整体和个体中寻找
平衡,例如在某一个品种承受的风险太大的话,就没有足够的风险承受分布在其他的品种里。

我们建议交易者每个品种每次交易机会所承受的风险不要超过总资金的3%。

资金管理是期货交易中最重要的一项技术,科学合理的资金管理能保证你的交易账户稳定赢利并避免破产风险。

F
滑点对于止损和头寸管理的影响

前面我们曾经提到交易时的滑点损失,实际交易时,滑点损失对于止损和头寸整理之间的关系中也存在着微妙的影响,我们举一个例子来说明。

假设某交易者,他设想每一次交易的亏损不超过100个点,那么,在设置止损和确定头寸数量时有多种选择,比较极端的例子:

1
他吧止损点设置为100个点,那么他的头寸量只能为1手;

2
他把止损点设置为10点,那么他可以交易10手;

3
他把止损点设置为1点,那么他可以交易100手;

理论上,三种策略的结果应该是一样的,但是实际上,由于存在着滑点损失,结果却大相径庭,我们假设交易的滑点损失为1个点,则:

止损点数
手数
实际损失(止损点数+滑点)*手数

100

1

(100


+ 1)*

1

=101

10

10

(10

+
1)*

10

=110

1

100

(1

+
1)*

100

=200

比较发现,两个极端情况的实际损失相差近一倍。很多喜欢满仓交易并且把止损点数设置的很小的交易者会发现,当他们实际止损出来后,造成的损失远远超出他们当初的预期。

在一个交易系统中,构成交易系统的各个元素之间都存在着这种微妙的关系,它们相互制衡相互影响。模型交易法的实践

对模型交易法的探讨最终要落实到实践操作中,实际操作时,会面临两个方面的问题:

1
模型的确认

2
交易计划的执行

模型的确认

前面给出的几个交易模型,都是从价格的K线形态上来设计的,而在确认这种K线形态时,由于主观因素的影响,不同的人对于同一个形态,可能会产生不同的观念,造成分歧。

比如第一个模型,一段上涨之后的横盘,顶部走平,这是一种形态描述,没有定量的分析,如何才算是顶部走平呢?

A部位中间的几条K线,如果没有特别明显的毛刺,即找出这几条K线的最高价,然后找出出现最数量最多的价位,以此价位画一条横线,按此横线作为矩形整理的上沿位置,被连接到的K线数量越多,我们就认为此模型越是符合模型标准。

对于模型的确认,需要交易者不断的学习和总结,但是可以按照两条原则来把握:

1
根据前面的分析方法,得出的收益风险比越高,越是好的交易机会

2
交易者在此位置时,是否存在卖空的心理冲动,是否有恐高的感觉,如果有的话,那么这个机会就是符合标准的模型的。

交易计划的制定

一旦确认了K线形态符合某个模型,那么一份对应的交易计划就应该被制定出来了。对于模型的确认是一个定性的过程,而交易计划的制定,则必须完成定量分析。每个关键点都要有明确的数值,不能模糊不清。

交易计划是整个交易的一部分,也是很重要的一部分,它应该是在交易被执行之前完成的,它详细的列出了交易过程中会面对的一切问题,不需要交易者在交易的过程中再做出临时的重要判断。



交易计划表



1
交易品种
合约代码

2
模型确认
符合哪种模型
时间


3
入市点位预估
实际入市点位
时间


4
止损点设置
实际止损点位
时间

5
止赢点设置
实际止赢点位
时间

6
获利空间预估
收益风险比预估


7
头寸数量

8
最终盈亏

9
风控人员确认

10
是否属于成功交易


11
备注





模型交易法的适用范围及优缺点

1
模型交易法中使用的模型,只是使用于价格形态的日K线图,对于更短周期的K线形态不宜使用,因为从他产生的原理上讲,只有日线形成的周期内,才能够产生足够的交易量,而在更短周期内,尽管从形态上符合模型,但是在原理上是讲不通的。

短周期的价格波动更容易受到偶然因素的影响。

2
模型交易法的优势是简单实用,对于交易者的保证金要求也不高,不需要太大的资金。

3
模型交易法的缺点是在确认模型时,主观因素影响较大,难以客观。

4
因为模型交易法只适用于日K线图,属于一种中长期的趋势跟踪系统,所以它的交易机会不是很多,每个品种一年内就几次交易机会,对于习惯短线交易的人不适用。

普及流程自动化逐步取代传统自动化,优势更大的RPA未来潜力无限

普及流程自动化逐步替代传统自动化,优势更大的RPA未来潜力无限

普及流程自动化时代来临,RPA将会替代传统通用自动化工具

传统自动化投入产出比不理想,普及流程自动化时代来临RPA受追捧

全文约4100字, 阅读时间约9分钟

文/王吉伟

IDC数据显示,截至2018年,50%以上的中国Top 1000大企业已把数字化转型作为公司的战略核心。到2022年,中国GDP的65%将与数据有关。IDC所定义的数字转型,是利用数字化技术能力来驱动组织商业模式创新和商业生态系统重构的途径或方法。

同时,IDC研究发现,2019年数字化转型呈现五大新维度,涉及领导力转型、全方位体验转型、信息与数据转型、运营模式转型、工作资源转型。

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王吉伟频道认为这五个维度都很重要,但相较信息与数据转型更为重要。信息化是企业进行数字化转型的基础,拥有相对完善的信息化系统,转型成功的可能性就会高很多。更多时候,转型意味着全新的模式探索与更多的资源投入,而“预算不足”是中国企业数字化转型所面临的最大挑战。

预算不足意味着有限的投入。有人可能会说中国企业太小家子气,舍不得投入又怎能有更大的收益。说到小气,如果你的企业年收入1000万,会投入500万搞定不住施工周期不知道效果如何的信息化建设吗?但凡有点头脑的企业高管,定是不会做这个决策 。

企业进行数字化转型,必须面对投入产出比这个事实。对于投入多收益小或者投资周期长的数字化项目,每个企业都会慎之又慎。所以,不能怪企业小气,这可是涉及到身家性命的大事。

因为投入产出比及多种原因的顾忌,中国企业在信息化建设和转型方面的速度也相对较慢。类比国外企业的信息化进展,人家的信息化因为普及较早多年前就已进入“通用流程自动化”时代。所谓通用流程自动化,即通过企业多年建立起的原有IT运维架构打通ERP等各种企服软件的运作流程并实现自动化。自动化与智能化,代表着企业信息化的未来发展方向。

看上去好像厉害的样子,但其实目前外企在自动化运维方面做的也不是很好。很多企业斥巨资购买自动化软件,在原有的IT架构上拼凑出并不好用的应用软件和系统,且很多施工周期与运行效果着实令企业高管难以忍受。

尤其是在RPA(机器人流程自动化)这样的普及流程自动化工具出现以后,大部分企业高管都把目光锁定到了RPA,企业高管竞相支持其所在职能部门制定RPA计划。

事实上,RPA短期内爆发的主要原因,也正是在于大量企业对普及流程自动化的需求,已远远超过传统的通用流程自动化的需求,并且RPA即将成为更通用的企业运营流程自动化方案。

信息化普及后,自动化替代低效岗位是企业强需求

王吉伟频道在之前的文章中说过,从企业经营角度而言,不管信息技术发展到何种程度,增效降本是企业在任何时代都会追求的永恒命题。作为能够最大化解放人类员工和降低生产成本的自动化与智能化,始终是企业重点探索的方向。也正是因此,才诞生了那么多的提供自动化以及集成解决方案的企业服务公司和BPO(商务流程外包)公司。

从企业信息自动化进程来看,过去二十年是企业信息化高速发展的过程,在这期间ERP、CRM、SCM、PDM等管理系统也在很多企业完成了从0到1的成长。经过多年的推广、建设与完善,一些企业的财务、人事、生产、销售、IT等各部门的信息化和自动化水平也达到很高的的程度。

当这些企业普及了ERP等信息化系统之后,随之而来的是一个新的应用局面:虽然企业的诸多运营流程越发规范,但员工却不得不在这些流程中进行大量简单重复的操作。

当员工都开始使用ERP系统和部门业务系统进行业务对接之后,如何让员工更有效地使用自动化系统来提高效率以为企业创造更大价值,如何消灭低效岗位也成了企业运营首要考虑的问题。

要解决这个问题,就需要分析哪些人和系统的交互是必要的、高价值的、有创造性的,哪些交互是机械的、低价值的、可能由机器来完成的。

尤其在当前的经济周期,经济下行的压力无限放大了这个需求。很多时候企业的生存并不是单纯的裁员就能解决问题,这让很多原本没有自动化需求的企业也开始尝试这个方法。

投入产出比不理想,通用自动化方案正在被企业嫌弃

历经多年发展,每个大、中型企业都有其信息化系统。在原有系统的基础上增加自动化设施,是企业的通常做法,理论上只要给技术部门足够的经费和时间,没有定制开发解决不了的问题。

于是,近些年来很多企业不惜血本购买昂贵的拼凑而成的应用软件和系统。鉴于当前商业环境迅猛发展的形势,企业高管发现越来越难以理解为什么需要等IT部门来整合现有的技术解决方案。

传统IT开发方案流程中的评估、开发、测试、上线的周期都比较长,它更适合于大型信息化系统建设。对许多终端用户而言,软件开发项目不透明,成本无法精确核算、周期不能明确制定,项目进度无法具体把控,一有需求变更设计方案就可能推倒重来,不可控性因素着实太多。

有些企业经过1-3年的项目开发,最后发现效果和预期不符而将项目砍掉或废弃不用。其实哪是效果不好,立项之初的技术与目标都是最领先的,只是在3年信息化快速变化的进程中,企业有了更多的需求和更高的目标,当初的设计已经过时了。

还有个问题是,投入太多产出太少或者需要太多的时间的项目,一般的企业哪能耗得起?一个年收入千万的公司,一般不会投入300万以上去做信息化改造,这些钱还不如用于开发客户或者研发产品。

除了投入产出比的考虑,企业还经常面临的一个问题是各部门业务系统之间的数据传递和集成。为此,计算机技术专家和流程专家提出了很多概念,试图从多个抽象层面包括接口、数据、流程等角度来解决这个问题。但在保证企业可接受的投入产出比的情况下基于原有管理系统去做集成业务改造,几乎是不可能完成的任务。

客户(业务部门)总是期望花小钱办大事。而从IT角度来看,要提升信息系统对业务的可扩展性就意味着设计复杂度的增加,也就意味着投资成本的增加。

本质上,软件项目的实施就是需求和成本之间的权衡,这是“实施成本”的问题。而同时在业务部门有需求变更时,最不想要得到的答复是IT需要排期,IT部门又面临着人员不足工期排不开的实际困难,这就是“实施速度”的问题。

问题的两个关键点“实施成本”和“实施速度”,与前文所提到的投入产出比息息相关。因为投入产出比不够理想,传统的通用自动化解决方案正在被企业们所嫌弃。

RPA受追捧,“普及流程自动化”风头盖过“通用自动化”

这种情况下,企业更需要周期短、投入小、易操作、有效果的自动化工具。最终结果是,因为在普及流程自动化和数据集成方面的巨大的需求,企业高管竞相支持直接归属其职能部门的新的RPA计划。

RPA可以用来取代那些机械的、低价值的、可能由机器来完成的人机交互,从而提高企业的自动化和数字化水平,并将员工从大量重复的机械的、低价值的工作中解放出来,更加集中精力于创造性的高价值(Value-add)工作上,以此增强企业核心竞争力。

对于很多CIO而言,这里所谓的“普及流程自动化”是相对于传统的“通用自动化”而言。RPA的主要特点在于,任何企业只要应用RPA产品,就能迅速实现自动化乃至智能化。这使得RPA相较于要集成ERP等第三方企业软件需要超长改造周期,同时需要更高技能才能操作的iBPMS(智能业务流程管理套件)等自动化系统而言,有着得天独厚的的优势。

RPA正是对应企业对于“普及流程自动化”需求而产生的。其快速部署、易于使用、价格更低的特性,加上企业工作流程都能挂载RPA实现自动化的广泛适用性,让很多企业开始直接忽略传统自动化产品。即便iBPMS等软件的市场更大,却已很难引起更多企业的关注。

同时,这两年开始的RPA购买及应用热潮,使得RPA供应商的估值水涨船高,促使更多新玩家涌入市场。形式更多样化、功能更复杂、应用更垂直的普及流程自动化工具RPA,在满足更多企业个性化与定制化需求的同时,已经与传统自动化工具形成了鲜明的对比:前者市场需求越来越大,后者越发无人问津。

普及流程自动化与通用自动化各有优势,且两者可以兼容并存。但从目前的趋势来看,普及流程自动化会在更多地方替代通用自动化。当然对企业而言,合理利用各种自动化工具,才是最佳的数字化转型方式。

后记:RPA是人机交互新接口,AI+RPA未来大放异彩

目前的企业信息化环境下,基于商业流程建立的IT系统,包括ERP以及基于ERP的定制功能、业务流程管理软件的更新,受制于IT项目的实施周期而不能快速迭代。多年来企业在不同阶段搭建的碎片化、孤岛化的信息化系统,已无法满足现阶段企业对于更新的自动化、智能化系统的应用需求。

长期的商业流程的快速变化与IT系统的更新周期之间的不匹配,促使企业在信息化应用软件系统和操作员之间增加一层了应用。这一层应用将人机交互整体集成,不只是限于软件系统,同时也包括人在内,属于人与软件的集成。

而人与软件系统之间正是靠RPA连接,RPA就是操作员与软件系统之间的应用。操作员通过RPA调用企业应用软件,通过RPA设置流程,提高流程、提升效率。

RPA在解决企业现有管理系统间的交互问题上,和人类员工处理的方式非常类似。虽然应用RPA机器人也是自动化的解决方案,但是它模仿人类的操作,就像人类员工平时操作ERP等软件一样,并不会对原有系统造成任何影响。

同时,RPA软件是一种外挂式的技术解决方案,并不改变现有业务系统的处理逻辑。在使用上,企业耗时耗力完成的原有传统自动化方案可以继续使用,RPA可以将不容易改造的企业运营流程部分进行自动化,能与原有自动化流程相辅相成。

重点在于,RPA解决方案相较于其他自动化技术方案的实施成本更低,实施速度更快,见效时间更短。这些特点能够有效缓解客户(业务部门)和IT部门之间的矛盾,从而实现Win-Win双赢的目的。

从人机交互而言,RPA处于操作员与应用系统交互接口的位置,属于人工智能应用率先落地的领域。譬如Computer Economics就认为,RPA是智能企业最容易开始方案。在这方面,多家机构的数个报告均认为,RPA是人工智能落地的重要工具。

当前,RPA正在向更高的4.0时代演变,几乎所有的RPA产品都会在不久的将来集成人工技术。同时更多的人工智能厂商,也正在基于AI技术推出智能化的RPA产品。

可以预见的是,作为企业业务流程的人机交互新接口,嵌入人工智能技术的RPA必定会在未来的期数数字化转型进程中大放异彩。

【王吉伟频道,关注TMT与IOT,专注数字化转型与流程自动化。】

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