有没有免费的vps,福汇的MT4平台怎么是收费的?

1、有没有免费的vps，福汇的MT4平台怎么是收费的？

这个是福汇的免费VPS，账户资金保持5000美金，就可以免费申请了！你不挂EA就没用

2、云服务器和物理服务器有哪些区别？

物理服务器是指独立服务器，包括处理器、硬盘、内存、CPU等，它是一台独立存在的电脑。云服务器实际上是在物理服务器上去模拟一台电脑，就像我们使用VM ware安装虚拟机一样，云服务器的存在有效地解决了传统物理机与VPS服务中存在的管理难度大、业务扩展性弱的缺点。

云服务器是功能强大的物理或虚拟基础架构，用于执行应用和存储信息。可使用虚拟化软件创建云服务器，将物理服务器划分为若干虚拟服务器，企业使用基础架构(IaaS) 处理工作负载以及存储信息，可以通过本地电脑远程访问虚拟机。云服务器具备内部部署服务器的全部功能，支持存储海量数据信息，可以通过 API 按照需求访问执行功能。

短期来看使用云服务产生的费用要比物理服务器更低，性价比更高，主要体现在租用方面，价格上会有很大的差异。一般情况下，相同价格的云服务器和物理服务器相比，云服务器的内存、CPU配置是相对比较低的，而物理服务器一般不会有这样低的配置。云服务器的使用往往是按月或者按年进行付费使用的，如果企业是长期使用，那么购买或租用物理服务器是较为经济实用的。

另外在安全上，云服务器一般会具备反ARP攻击以及防MAC欺骗功能，可以进行数据快速备份，相对会安全一些，更适用于中小型规模的软件和网站，而物理服务器是自带防火墙防御的，更适用于较大的网站和软件。

3、云计算寒潮来袭微软未来该如何应对？

Azure 在我看来唯一的劣势就是对小团队以及个人开发者来说，价格偏高了。从服务以及功能等方面国内云计算厂商想望其项背也难。

我有三个 Azure 账号，一个是公司用的，里面每个月都有固定的 credit ，因为公司买了 MSDN Subscription ；一个是国际版的，请在美国的朋友帮忙注册的，当然功能肯定是最全的；一个是国内版的，当年全范围免费试用的时候申请的。

公司的账号：这个当然只能 host 公司的项目啦，但是据我们实践而言，放一个 Azure Websites 以及一个 Redis Cache 就可以把一个账户大部分钱用完了；

个人的国际版账号：这个我只用里面的一个 add-on ( SendGrid )，因为只要不超过一定数量的邮件数量，这货是免费的，其他的我就不敢用了；

个人的国内账号：以前把一些自己的个人网站 host 在上面，最近开始逐步收费，我仔细算了一下帐，实在比不上我买个 DigitalOcean 的 VPS ，一个月最低才 $5 。

所以，哪天 Azure 可以把个人网站所需要的基本服务（ Websites + DB ）费用控制在 $5/month 之内，我想我才会把个人的一些站点移回来吧。

至于企业级的用户，只要不缺钱，想不出理由拒绝 Azure ，话说 Azure 的售后支持（包括技术以及非技术）真是一级棒，有幸体验过一次。

4、程序员都有自己的服务器吗？

程序员都有自己的服务器吗？

程序员都有自己的服务器吗？不是所有的软件开发人员拥有自己的服务器，对于一般人来说，他们有一个自己的电脑或者笔记本电脑。对于专业软件开发人员来说，一般公司有自己的电脑、笔记本或手机或者其他存储设备，而如果是新手开发者就需要配备一些电脑以及相关文件。大多数情况下，程序员们拥有与计算机相关的各类知识与经验。然而在实际进行编程时，大部分人都只是凭借其丰富的经验进行编程。而且对于程序员来说，在进行编程时也会遇到一些问题：比如代码中出现任何错误而导致没有实现某一个功能……这些不确定因素都会导致程序出错。因此除了通过计算机进行编程外，还需要考虑到其他方面需求或其他因素，才能保证程序运行不出问题

。

5、有人试过编写个程序来炒股吗？

曾经用通信达的时候，经常会编辑程序来进行选股，并且提示买入和卖出。

但总体而言，程序只是有辅助的功能，并没有办法通过不断的实盘，跑出完善的交易模型。

这就好像量化交易的策略，即便适用性很高，也无法保证能实现百分之百的赚钱。

至于股票的波动，根本不是纯概率的游戏，可以通过程序来解决。

它是一个市场交易的情绪集合，而情绪是不存在绝对概率的，只存在一定规律的。

所以，我们可以利用程序去辅助运算，解决很多的问题，剔除风险，增加获胜的概率。

但这始终解决不了根本的问题，也就是通过模型跑出一个百分百能够获利的程序。

否则，这个市场早就已经大结局了。

从程序交易的底层来看，最终没法实现跑通交易的主要原因，有以下几点。

1、市场风格切换带来的交易模式变化。

市场风格切换，会带来交易模式的变化。

这里风格切换，有很多层意思，可以是交易的资金变化，也可以是市场的牛熊变化。

就拿交易资金来说，原本市场里就是散户、大户、机构，还有游资。

后来随着市场的开放，各种公募基金、私募基金、险资、外资、社保基金等等，都可以开始入局。

那势必会导致市场的交易风格发生重大的变化，股票的走势也就会有相应的变化。

程序写入的背景，一般都是根据过往的经验做的模型。

但市场风格的变化，却会发生在未来，影响整体的交易模型的有效性。

这一点本身就是无法解决的，除非交易模型本身，能够有自我学习能力，不断的自我迭代。

2、市场资金交易趋同后势必出现分化。

如果整个市场的资金，都采用类似的交易模型，会有什么结果。

一开始，所有的资金都大概率能赚到钱，然后把市场里的其他韭菜给不停收割。

慢慢的，市场里的韭菜越割越少，交易模型就开始失效了，不管用了。

因为交易市场需要对手盘，而对手盘几乎没有了，只剩下和自己交易模式趋同的资金。

这就好像行情抱团的结果也是一样，最终总有资金先倒戈，开始研究新的交易模型。

而新的交易模型，就会专门针对老的交易模型进行收割，把原本的交易模型当成韭菜。

所以，市场上即便是大资金，一定也会是分分合合的割据之战。

3、资金体量变化带来的交易模型更替。

交易模型的更替，还和交易资金的体量有非常大的关系。

你用100万去跑一个交易模型，不代表能适用于1000万，更不可能适用于1个亿。

这也就是为什么，有些散户靠自己的方法，从10万赚到了100万，但从100万到1000万，却难于登天。

这是因为交易资金的体量变大了，对于原本操作的那些个股来说，影响了交易的走向。

你只能通过切割资金，把资金分成10个10万，再去套用原来的交易模型。

但问题在于，你的选股可能也需要十倍的增长。

如果你的交易体量再增加，可能就没法完成交易模型了。

所以，不同的交易模型，适用于不同的交易体量，这是一个必然。

4、智能化交易大面积普及导致的内卷。

最后就是智能化交易本身，是存在内卷的。

一旦设计出来的交易模型有效，就会被广泛复制。

一旦被复制，就很快就会被破解，就会导致失效。

这就好像量化交易曾经短期内风靡一时，但最终慢慢走向没落，或者说永远保持那么一个市场规模了。

因为智能化交易并不是一个市场终局，市场还是需要不同的情绪来带动的。

冰冷的机器，通过算法的交易，原本是为了收割情绪。

但最终，利用情绪可以去找到算法中的漏洞，让算法落空。

就好像算法告诉你，10块涨到15块就该抛售，但如果股价继续上涨，到20，30，40，算法是否又会入场接盘，其实是犹未可知的。

任何行业，一定会出现内卷，也一定会经历内卷后，重新达到某种平衡。

自己做过尝试，也看过那么多量化交易后，并不建议普通散户，自己去做程序交易的模型。

一方面，大部分散户也没有能力去做程序交易。

从数据编程，到模型建立，从实战交易，再到参数修正，是一个非常复杂且漫长的过程。

很多散户对于程序本身一点概念都没有，更别说什么利用程序来炒股了。

另一方面，即便是通过数据回测，建立了模型，也不代表这个模型适用于未来的市场。

模型需要的是稳定的环境，但市场终究是动态变化的，尤其是在牛熊市里，风格反差非常大。

这种情况下，模型失效的概率极高，原本赚钱的模型，也会成为失败的模型。

或者说，你利用数据回测做的模型，可能也需要好多套，适用于不同情况下的市场。

而你本身，却不具备判断当下市场属于哪种情况的能力，也就不知道该套用哪套模型。

对于散户而言，真正的核心在于建立自己的交易模型，从选股到买入和卖出。

一套优秀的交易模型，必须包含以下几个方面。

1、清晰的选股思路。

任何的交易模型，都是需要一个选股的思路，即便程序化交易也不例外。

大部分程序化交易的选股思路，主要也有两大类。

第一类是K线选股，通过抓取大牛股的K线形态，然后寻找雷同的K线组合。

这种可以理解为市场验证下的选股策略，但缺点其实在于量能的不确定性带来的行情走势变化。

第二类是指标选股，不论是技术指标，还是基本面指标，可以通过输入条件进行选股。

这种可以理解为指标验证下的选股策略，但缺点是大部分指标参数需要本人根据经验去拟定。

在选股思路这一端上，散户如果是技术流，那就需要大量的图形记忆，带来的盘感进行选股。

量价分析，是选股策略的核心和关键。

如果是基本面选股，那就需要分析和研究能力，不仅仅能读懂所谓的财报和研报，还要看清行业趋势和企业的核心竞争力。

这一点也是大部分散户不具备的能力。

散户比较适用的场景，其实是通过行业大类的筛选后，做好股票池。

然后再通过找到市场热点的引导，根据量价分析的模型，去股票池筛选出，当下值得投资的标的，进行交易。

2、明确的交易策略。

交易模型的第二个重点，就是交易策略。

所谓的交易策略，就是通过怎样的方式来赚钱。

比如，高频交易的模型，盈利策略就是短期波动带来的利差，通过反复的交易去放大利差，最终取得盈利。

波段投资的交易模型，是通过短期的超涨超跌，市场情绪的波动变化，从而买入和卖出，赚取情绪带来的交易损失，从而盈利。

长线价值投资本身，是寻找到不断增长的上市公司，通过上市公司的价值反馈到股价，赚取企业成长的钱，获得盈利。

不同的交易策略，决定了赚的钱不同，也决定了赚钱的方式和持有的周期是不同的。

这一点上，散户并没有共性，但从本质上，都更愿意去赚快钱。

但散户要明白一点，利差带来的收益，是相互之间的，你赚了就有人会亏。

那散户赚取利差的概率，肯定是低于那些大资金的，毕竟别人可以控盘，散户只能跟随。

所以，在交易策略上，建议散户多想想明白，自己更符合哪种交易模式。

3、优秀的止盈机制。

优秀的模型，一定需要一个好的止盈机制，否则，怎么赚钱自己都不清楚。

几乎所有的散户，一定都经历过坐电梯的事情，股价上去了，最终又会掉下去。

我们的目标，是赚钱，也就是积累财富，电梯往上坐才能取得正向收益。

因此，优秀的止盈机制，是保证你能够不断往上做电梯的一个基础。

会买的永远是徒弟，只有会卖的才能真正地赚到钱。

卖点的把控有很多种方式，但交易模型讲究的是规范化，也就是一种机制搞定所有情况。

宁可少赚，也要落袋，是止盈机制的一个核心。

直接目标收益止盈，是比较好的一种方式，因为可以规范化。

另一种就是超涨的止盈，以股价与均线的偏离作为止盈的方式，在市场极度狂热的时候退出，效果也会非常不错。

最差的就是凭自己的盘感做止盈，这种一旦有贪婪和恐惧夹杂，往往就很难落袋为安了，很容易坐电梯。

4、必要的风险控制。

既然是交易模型，除了止盈以外，一定还会有风险管理的机制，或者说是止损。

我们不可能每一次买入股票都赚钱，即便是程序化交易也是一样的。

但程序化交易的核心之一，就是它会有一个非常有效的风险管理机制，去管控风险，保证我们不出现大规模的损失。

也就是不会因为交易中买错一支股票，出现资金的大幅度折损。

因此，好的交易模型，在风险管理上一定有自己的一套。

其中，最大的核心是止损机制，以及仓位管理。

如果你的止损机制触发点是10%，你的风险管理要求是单笔交易损失不超过3%，那么你的单只股票仓位管理，就必须控制在30%以内。

通过止损机制与仓位管理，双管齐下的方式，把综合的损失风险，降到一个可控范围内。

那如果我买3只股票，都是30%，然后都下跌了10%，那么也亏了近9%，怎么办。

那只能说明你的交易模型，出现了问题，同时买3只股票都下跌，这套交易模型不适用于当下的市场环境。

只要是和投资相关的，就一定和风险控制有关，任何好的交易，一定会先做好最坏的打算。

5、动态升级的适用。

最后一点，其实也是关键，就是你的交易模型，该怎么样升级，如何地适用不同的市场环境。

举几个简单的例子。

你资金30万和资金300万，同样的交易模型，是否适用，该如何升级。

市场总市值20万亿和市场总市值80万亿，同样的交易模型，是否适用，该有什么变化。

市场成交量5000亿一天和成交1.5万亿一天，同样的交易模型，是否适用，该如何应对。

之所以很难出现一招鲜吃遍天的交易模型，就是因为市场的环境在变化。

不仅市场的环境在变，时代也在变，行情的重心也始终在变化。

就好像房地产行业、传统金融业等很多行业，已经走过了高速发展的红利期了，互联网行业也已经放慢了前进的步伐，现如今是高新技术企业崛起的时代。

市场的投资重心自然会变化，交易模型如何能够动态地升级，成为了重点。

既然投资者本身，是建立交易模型的人，市场的升级也就需要投资者本身对于认知进行升级，然后才能把模型升级。

作为一个能在股票市场里赚到钱的合格投资者，就需要自己去摸索一套能够适用于大A的交易模型，在变化中固化市场的规律，通过规律的通用性去赚钱。

而不是想一出是一出，不断的在行情中，拿着真金白银去试错，最终落得一个什么都没有，还亏钱的结局。