所謂的機器人炒股，在篩選股票品種上會有一定的用處，但是在實際操作上無非就是一種機械式的自動買進賣出，雖然克服了人性的某些缺點，但是也遺漏了人的大腦是可以靈活運用的，有利有弊，根據以往歷史統計，作用不大！

機器人的好處是執行力超強！沒有心態的概念，不會患得患失。假如有一個完美的交易策略讓機器人去執行，應該能賺錢，但是機器人的每一次買賣也是會對走勢產生影響的。那麼所謂完美的策略是否還存在，就未知了。

另外一個思路，利用機器人的自我學習。就像阿爾法狗下圍棋一樣，設定一個盈利目標，不設定規則，只喂資料，不知道這樣出來的機器人是不是可以！

現在市面上已經有不少機器人選股交易的，具體沒去試過，不知道好用與否！題主要是有興趣可以去試試，就我個人而言，還是比較相信自己！

機器人炒股，也就是智慧化EA交易，我在北京見過，電腦上下載的一個軟體，標準的短線行為。採納的人不是很多，有一個非常致命的短板，機械性太強，不會抓住大行情，只是短線博弈。

一般情況下，新手比較容易相信，因為他們信奉的就是短線理念，掙不了多少，倒是給交易所交了不少手續費。

我們可以這樣想，如果我有一套非常完美的交易系統，把它進行程式設計，然後用於交易，自然會賺它幾個億，何必拿出來賣呢？誰會把致勝的法寶拿出來賣幾千塊錢?這種出發點就讓人懷疑。

至於在交易中，這種機器人交易過程令人氣憤，本來趨勢所在，但是一個回撥機器人就會平倉，因此常常失去了很多機會而無可奈何。

這種機器人交易系統，希望大家不要相信，很大程度上都是騙人的。

隨著人工智慧的發展，越來越多的國際機構與投資者更加重視人工智慧與金融投資的結合，這已經是不可阻擋的未來發展趨勢。

雖然人工智慧在交易上擺脫了人類情緒的波動因素，但是智慧機器人的程式是人為設定的，人為設定就會在交易策略、邏輯、建模等方面存在漏洞，再加上當前的人工智慧還處在初期發展階段，自我深度學習能力還遠遠不足，所以機器人炒股還有很長的路要走。尤其是在風險管理方面，AI若出現盲區時也會造成嚴重的損失。所以目前很多國外國內的投資機構還不敢完全依靠機器人管理，大部分都處於半人工半機器管理狀態。

2017年10月，全球第一隻應用人工智慧進行投資的ETF基金——AI Powered Equity ETF在紐交所上市。AIEQ使用的是IBM的人工智慧系統的認知和大資料處理，分析投資美股。AIEQ全年日夜不間斷工作，同時分析6000多隻美國掛牌股票，每天分析上百萬條相關的公告檔案、財報、新聞及社群文章。利用量化擇時、量化選股、因子分析、事件驅動等N種量化模型選股，不斷地深度學習。

一年期滿之後，wind資料顯示，在美股1947只ETF中，AIEQ近一年表現排在第253位，戰勝了87%的同行。AIEQ近一年的漲幅大於5017只美股中的3359只，即戰勝了三分之二的個股，成績尚可。

據ETF.com網站統計，AIEQ當前的管理規模還比較小，目前為1.24億美元左右，還難以充分體現出大資金的管理能力。而在AIEQ的投資過程中還是發現了很多問題，就是其深度學習與分析能力還遠遠不足，譬如面臨特朗普的貿易問題影響、英國脫歐、美聯儲降息以及其他一些沒有先例的金融事件出現時，AIEQ的分析會出現一些明顯的缺點，而金融事件恰恰有非常複雜的不可重複性。

還有美國高盛公司打造的Wealthfront算是智慧投顧的“獨角獸”，利用大資料引擎技術、自然語言處理技術以及人工智慧和演算法模型，預測包括美國股市、外匯市場、貴金屬市場以及期貨等市場的行情走向。在國內，阿里巴巴、騰訊、百度、招商銀行、東方財富等公司也都在開發一些智慧投顧的產品。但是這些產品還都在完善之中，依然存在諸多不足之處。

從華爾街投行到國內的一些投資機構，目前很多都在加大人工智慧與金融投資的結合研究，它們依靠AI的綜合科技，包括神經網路、大資料統計、特殊演算法、交易量統計計算等等，綜合幾十種以上影響股票價格的因子構建全自動AI策略模型，但是在目前弱AI發展階段，受到AI自身科技能力的限制，所以還難以超越一些高水平的基金管理能力。不過隨著AI技術的快速提高，相信AI對證券投資以及金融業的改變是巨大的，不論是市場交易、基金經理、分析師、交易員、投顧等等都會遭受AI的挑戰，而現有的股票分析軟體也會被逐步淘汰。

無疑未來AI與投資的深度結合會為投資者帶來深刻的影響與更多的選擇，也會為基金與機構等的管理模式帶來衝擊，這是市場需要高度認知的問題，誰忽略AI誰就可能在未來投資中落伍。

利用海量資料資源，最大程度地提取與分析資料中的隱含資訊，並做出最最佳化的決策，這是AI金融投資的發展核心，所以人工智慧會給金融市場帶來深刻改變，會更尊重資料邏輯。AI的發展無疑會更讓市場變得更加透明，更向有效市場方向靠近，這就要求投資者更尊重市場的客觀性，也會越來越需要成熟AI的輔助。

但有的時候歷史發展就是一個悖論，當人工智慧高速發展時，如果很多投資工作逐漸被AI所取代，人類的投資活動變得就像一種傻瓜行為，這時AI能為全民創造共富嗎？會導致金字塔分配形式的瓦解嗎？如果不能，AI最終會為誰帶來投資利潤，誰將會虧損？這都是未來AI與金融投資結合後將產生的問題。

面對今天高速發展的科技，做為一個投資者不能拒絕任何一種可能，哪怕你只有搬著一張小板凳坐在門口仰望星空，你也不得不去張望站在你身後踢你屁股的AI，這就是時代的催促！

無論是機器人也好還是真人也好，有沒有用的關鍵還是看背後的交易思想、交易規則。機器人也是由人來設計的一套由計算機根據盤面的資料自動生成的買入以及賣出的訊號，從而進行自動化交易，但是這個背後系統的設計還是靠人，依靠人以前的可量化的交易方法用計算機代為執行，當然這需要交易者對計算機程式設計有一定了解，同時計算機執行的這一套系統必然無法100%的反映出來人交易時所考慮的所有因素，因為總有一定因素是無法被量化的；

機器人炒股好處是可以規避交易者因為情緒的波動而盲目下單或者不遵守交易規則的交易，同時可以節省大量的時間，不用始終盯盤；但是機器人能否賺錢主要是要看設計者的設計思想設計原則是否合理，簡單來說，如果一個人主觀交易都無法掙錢的話，自己設計出來的機器人系統更不可能掙錢；

如果說人掙錢是二八分化，那想要依靠機器人掙錢的比例可能會更低，市面上所出現的一些程式化機器人系統可能歷史回測資料你看的挺好，但是實際執行起來大部分都是虧損的，這裡面有模型過度擬合的原因也有滑點的原因也有行情和程式本身的原因，別人的系統畢竟不會給你原始碼，如果想要靠一個自己都不瞭解的東西去交易的話，賺錢很難。

總結：機器人也是由人設計的，牛人看盤不需要機器人、不懂的人用機器人也不會用。以上分析都是從交易的角度上來講的，如果是僅僅使用機器人重複做一些資料分析統計的工作的話，那另當別論。

機器人炒股，即所謂的量化交易。這已經是類似平安等巨型金融機構投資的一個重要工具。是否有用，不好評價。

至於機器人炒股，其本質就是一個“大資料”和“雲”交易模式。所謂的大資料，就是可以根據市場交易的資金流向，資金集中度，市場熱點，以及行業熱點和趨勢，做出資料化的選擇而非人類的主觀判斷和選擇。這個就是基於“市場永遠是正確的”和“市場總是有效的”這個基本的投資邏輯。

而所謂的“雲委託”是多數頂級交易者基本具備的一些軟體或者交易工具。所謂雲委託，就是你設定好波動條件，止盈和止損條件，一旦觸發即立即生效完成交易，無論這個“條件”是日內實現，還是“期限內生效”，並且，可以在“設定條件”中新增移動動態來逐步調整交易目標。

在華爾街，早就存在量化交易模式，其中，也因此多次引發了市場的大跌，其原理就是計算機系統自動設定好交易條件，一旦達到比如市場集中拋售和大幅下跌就會引發類似的委託自動和大批量出現，從而導致了市場的大幅波動或者下跌。

我覺得你說的應該是量化交易，這個事情華爾街十年前就在做了，現在已經很成熟了，在國內量化交易才剛剛起步。

這裡要認清一點什麼是量化交易，很多人認為，不就是個軟體代替你思考然後買賣嗎？實際上相差的很遠很遠……

幹這個事最有名的就是西蒙斯（不是席夢思...），他的事蹟我這裡就不科普了自行百度。為什麼要提到這個人呢？因為他幾乎可以說是量化交易的鼻祖，他利用的不是軟體而是人...你沒有看錯，而且是世界一流的數學家，據我所知西蒙斯本身也是數學家，他前期至少有20名數學家為他研究模型，然後利用超級計算機計算演算（不是i8i9什麼的自行百度超級計算機），每一筆交易計算上億次，一分鐘可以上千次進出場，這只是在十年以前，他成功的那時候的實力，現在自己腦補一下...

所以那個機器人還是別上當了……

機器人炒股，可以說就是量化交易！

大致需要三個條件來實現：第一，演算法，即模型；第二，資料；第三，硬體：資料處理能力強的高速計算機和高速穩定的網路。綜合來說就是計算機透過設定好模型快速處理大量資料，快速決策，快速交易。所以美國量化交易中心大多緊鄰交易所，以節約路由時間，執行交易指令.

機器人炒股優勢：

第一，高頻自動化交易，即便很低的收益率，在高頻和大資金情況下，也有很高的收益，這是人工無法實現的。

第二，機器人沒有情緒，所以它不受情緒影響，以此來彌補人工交易受情緒影響這個最大的弱點。

機器人炒股劣勢：

第一，演算法和模型畢竟不是現實，而是現實的簡單抽象，所以它無法完全模擬現實，存在錯誤的可能。

第二，難以處理“黑天鵝事件”，由於模型是長時間程式設計實現，當遇到突發事件時，無法即時調整程式，以適應當時的環境。美國長期資本管理公司，用那麼超豪華的團隊和硬體，照樣死在突發事件上。

所以，在現實當中如何發揮機器人的優勢，避免其劣勢，是每一個使用機器人炒股的人必須考慮的！

當前機器人炒股，無非是基於股票歷史資料進行指標分析和量化，再根據設定好的交易規則進行自動化買賣。關鍵就是這個“交易規則”，它是人為設定的，並不是機器人自學習的。自有股市以來，人類一直在探索各種交易指標，去預測股票漲跌，但是沒有一種指標是足夠有效的，影響股票漲跌因素實在太多了，甚至每次原因可能都不同，很難有一個“規則”保證只漲不跌。

炒股更多的是一門藝術，而不是一門可量化的技術。任何一次交易，都需要我們去用心思考才有保障，無法做到一勞永逸。如果機器人炒股能保證穩賺不賠，那麼我想，設計這個“機器人”的人，也沒必要靠銷售這個機器人來賺錢了，他只要悄悄地使用他的機器人自動化交易，就會很快成為世界首富了。另外我想說我們使用的各種炒股軟體，也可以算是一個初級機器人，每天會自動呈現各種交易指標，但是這些指標都是股票交易的參考，還無法作為自動化交易規則。

最後想說一點，就是機器人炒股也有一定優勢，可以嚴格執行交易規則。而人在炒股時，會受到自身情緒波動的影響。

國內目前不能實施機器人炒股——量化交易。第一，國內股票交易規則不適合量化交易，不能T+0，不能買空。第二，股票容易被控盤，流動性及體量有限。第三，交易時間太短，而且不連續。第四，2015年後已取消計算機自動下單埠。第五，谷歌研發的A股機器人已宣佈失敗！

目前最適合做量化交易的是外匯，外匯交易規則完善，體量巨大、流動性強、公平公正，一天交易量六萬億美金，幾天的交易就相當於A股全年的量，體量巨大導致沒有人可以控盤，24小時交易，所以非常適合用量化交易。

華爾街60%的交易都是做量化。量化交易比人工交易強太多了，人工很難做到知行合一，受非技術因數影響——心魔、慾望、恐懼、情緒等。成功的操盤手萬中無一，但量化交易可以高效地複製操盤手的交易策略！建立綜合數學模型，靠大資料大機率贏得市場！

所以對於投資，別人可能是運氣，但利用量化交易做的是科學！