一、趋势交易原理？
1. 是一种投资策略，通过分析市场趋势来进行交易。2. 这种原理的基础是认为市场会出现明显的趋势，即价格会朝着某个方向持续变化一段时间。投资者可以通过技术分析和基本面分析等方法来判断市场趋势，并根据趋势的方向进行交易操作。3. 的包括了趋势的判断方法、趋势的持续时间、趋势的转折点等。投资者可以通过学习和实践来提高对的理解和应用能力，从而在投资中获得更好的收益。
二、互联网投融资趋势有什么？
融资业务本质是价值跨期交换。融资业务对应了三大传统金融业务“存、贷、汇”中的“贷”，业务本质是，出借方让渡资金（对应资源）的使用权给借款方，并由此获得资金的时间价值（即利息）。因此，融资实现了资源和价值的跨期交换和跨期配置。
互联网融资业务泛指借助互联网开展的资金出借业务。传统的融资业务，主要是商业银行依托线下渠道和线下流程进行的贷款审核、资金放款和贷后管理全流程。互联网融资业务，则是依托互联网和移动通信技术，通过线上完成贷款申请、授信审批、合同签订、贷款支付、贷后管理的融资业务。
根据持牌方式的不同，互联网融资机构可以划分为两类：
（1）直接持牌机构，包括三类牌照：
互联网银行。银保监会发牌，主要是部分民营企业所牵头联合发起设立的民营银行（监管要求民营银行单一股东持股上限为 30%），民营银行通过银行牌照开展线上贷款业务。代表性机构为新网银行、亿联银行等。
消费金融公司。银保监会发牌，由于设立条件中要求“主要出资人须为境内外金融机构或主营业务为提供适合消费贷款业务产品的境内非金融企业”，目前发起申设机构多为商业银行或大型企业。截至 2020 年 9 月末，全市场共有 30 家获批开业的消费金融公司，代表性机构为招联、捷信和马上消费金融等。
互联网小贷。地方金融监管部门发牌，审批收紧后，目前部分互联网企业、电商企业通过跨业收购牌照，来介入互联网融资领域。根据网贷之家数据，截至 2019年 11 月全国共批设 262 家网络小贷公司，代表性机构包括乐信、趣店等。
补充说明的是，过往网贷平台（P2P）的撮合模式亦是互联网融资业务的形式之一。但在金融监管收紧背景下，该类机构过去由备案制设立而涉及到非持牌问题，目前该类机构正逐步向互联网小贷公司等方向清退转型。
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（2）间接持牌机构：主要是涉及互联网融资业态的公司，包括持有上述融资业务牌照的互联网平台等，比如腾讯系和阿里系等。该类机构，既通过持牌开展表内融资业务，亦开展表外非持牌业务。
互联网融资，按照业务逻辑，主要分为：
1、 融资利息收入。重资产负债表业务，收取利息收入，承担风险成本。目前消费金融公司主要以融资利息收入为主。
2、 融资服务收入。利润表业务，收取贷款服务手续费，不承担风险成本。资本占用、风险暴露及监管不确定性下，金融科技平台和互联网小贷正沿此方向加速转型。
利息收入模式：重资产负债表。此种模式的核心是扩表，资本金是关键，承担利息收入和风险成本，最主要代表是消费金融公司。商业逻辑：“盈利=融资规模×利差-风险”。
从盈利驱动要素看：1）规模，头部消费金融公司多在百亿规模，2019 年 Top 10 平均资产增速 24%，仍处快速发展期；2）定价，资产端产品定价多在年化利率 12%-24%区间，负债端头部机构债务融资成本目前降至 5%以内，预计利差水平或在 10%左右；3）风控，2019 年头部四家消费金融公司的不良水平分布在 2%-4%左右，且近年呈现稳中有降趋势。头部机构净利润率多在 10%-20%区间，而 ROA 水平基本在 1%-2%范围。
融资利息模式，可以理解为经营资产负债表的模式，核心是依托资本+吸收负债+导入客户，开展自营借款业务。该类模式主要以消费金融公司为代表，其驱动要素与传统商业银行的存贷模式相一致（盈利=规模×价差-风险减值），具体而言：
量：即借款规模，体现客户与场景能力；
价：即利差，受资产端定价能力与资金端议价能力驱动；
风险：即问题资产带来的损失，反映风控水平。
服务收入模式：经营利润表。此种模式的核心是不占表，不需要资金，不承担信用风险，收取服务费，最主要代表是头部金融科技平台及部分互联网小贷公司。
商业逻辑：“盈利=引流规模×服务费率”。从盈利驱动要素看：1）规模分层，金融科技平台促成贷款余额均在千亿以上规模（部分机构达到万亿量级），头部互联网小贷在贷规模在百亿量级；2）费率较高，平台费（或交易推介费）在金融机构利息收入中的分润占比多在 30%左右，以360 金融为例，测算 2019 年绝对费率水平为 4.43%；3）盈利指标乐观，轻资本模式持续推进，大型金融科技平台出表信贷规模多在 95%以上，部分互联网小贷公司轻资本模式收入占比已达 50%以上，目前以互联网小贷为主的上市公司 ROA 基本在 10%以上。
两类机构虽盈利模式方向趋同，但转型路径、竞争优势和业务实质有较大差异：
1）金融科技平台：以腾讯系、京东系等为代表，体内客户和场景基础扎实，同时自身具备技术优势，近年逐步探索面向金融机构的“技术输出”和“对外赋能”模式，主要产品是助贷和联合贷款1业务。
2）互联网小贷公司：以乐信、趣店等美股上市公司为代表（部分由过往 P2P 转型发展而来）。注册资本相对偏低，监管强化最高杠杆倍数要求，对自有资本提出更高要求。因此，该类机构尝试通过轻资本、表外化转型，来应对监管不确定性和经营风险。相对而言，该类机构客户和场景竞争力不及平台企业，且推测实际经营中仍部分承担信用风险。
融资服务模式的核心是，依托场景资源对外导流、依托技术优势对外赋能。主要产品采用助贷或联合贷款形式，核心在于“盈利=引流规模×服务费率”，驱动要素为：
1）引流规模：取决于机构自身所拥有的场景和客户资源多寡；
2）风控水平：本质是输出带有风控的流量，故风控水平是业务可持续的关键。
商业模式：对外输出带有风控的流量。依托自有场景获客，并将优质借款人资源向资金合作方输出。在此过程中，同时借助自身风险识别、风险控制技术，对借款人质量进行初步审核和把关。
该模式下，互联网融资机构不承担信用风险，而是获取资金合作方支付的平台费（或交易推介费）。目前代表性机构主要是微众银行（腾讯系）、京东数科等大型金融科技平台，以及部分上市的头部互联网小贷机构。
（1）金融科技平台千亿以上规模，上市互联网小贷百亿规模。从近期拟上市的金融科技平台数据看，促成贷款余额均在千亿规模。从美股上市的四家互联网小贷情况看，2019年在贷余额在 200 亿-800 亿不等。上述机构均在加速轻资本转型，其中金融科技平台进度较快（金融机构合作伙伴放款或通过 ABS 的信贷比例均在 95%以上），而以趣店为代表的互联网小贷，虽表外贷款交易规模虽不及金融科技平台，但近年占比在快速提升。
（2）费率：平台费（或交易推介费）在利息收入中的分润占比或在 30%左右。过去的助贷模式下，一般根据 CPA（按注册用户收费）和 CPS（按交易额或收入金额收费）两种方式进行收费。而目前行业通行做法偏向于后者，主要是按照固定比例对助贷利息收入进行分润。调研情况看，目前市场助贷机构的分润比例在 30%左右。通过“平台服务收入/在贷平均余额”来测算绝对费率水平（Take rate），选择两类机构代表进行比较：测算 2020 年某两家大型金融科技集团的绝对费率水平均在 2.5%-3%左右，互联网小贷中360 金融 2019 年的费率水平为 4.43%，费率差异反映了两类机构客群定位与定价策略的差异，此外业务结构亦有影响（消费分期占比较高的机构 Tate rate 偏低，主要是免息期业务不产生利息收入）。
（3）风险：客群定位与商业模式决定风险状况。
金融科技平台：风控更为稳健。尽管上半年存在疫情影响，但三家金融科技平台的逾期 90 天+比例仍控制在 2%左右，反映了该类机构在客群质量方面的优势和风控策略方面的审慎度。
上市互联网小贷：转型期让然存在表内信用风险暴露。代表性机构上半年逾期率基本分布在 2%-12%区间，高于互联网金融平台。转型过程中，表内仍然承担一定信用风险，各家机构 2019 年资产减值损失/总资产比重在 15%以内（不排除部分机构隐性承担信用风险的可能）。
（4）盈利：轻资本模式有助盈利稳定，目前上市互联网小贷的 ROA 基本在 10%以上。由于金融科技平台在融资业务外还涉及支付、财富管理等多项业务，且缺乏分部报告信息披露，聚焦 6 家上市的互联网小额贷款公司经营情况。其中，四家公司的 ROA分布在 10%-20%区间。通过杜邦分析可以看出，部分公司轻资本收入贡献已经超过传统的重资本收入，而以上轻资本收入占比高、减值损失拖累低的公司，最终表现出更强的盈利能力。
互联网融资机构估值方法：引流能力（融资规模）和变现能力（盈利）。我们对已上市的互联网小贷公司进行重点分析：1）融资规模角度：可采用“市值/发放贷款规模”或“市值/贷款余额”估值。5 家美股上市的互联网小贷机构（部分由网贷平台转型而来），当前“市值/发放贷款规模”分布在 0.03X-0.08X 区间，“市值/贷款余额”基本分布在0.1X-0.2X 区间。2）盈利规模角度：可采用 P/E 或 P/S 估值。上述五家机构，当前 P/E估值 1X-15X，P/S 估值在 0.3X-1.5X 区间。规模可持续增长、费率定价稳定、信用风险承担少的公司，盈利增长更具稳定性，估值溢价更加显著。
互联网融资机构和互联网企业的估值逻辑本质相一致，即由引流能力和变现模式所决定。具体对于融资业务而言，不同质量的“流量”和不同模式的“变现路径”，决定了估值的最终差异。
目前消费金融公司和金融科技平台均未上市。已经上市的互联网融资企业，主要是在美股和港股上市的互联网小贷公司，以下估值主要以该类机构为样本展开。
“用户流量→贷款发放→盈利”的盈利模式，决定了互联网融资机构的估值既可以使用传统的市盈率估值，也可以使用中间指标“发放贷款规模”进行相对估值：
规模视角：可采用“市值/发放贷款规模”或“市值/贷款余额”估值。5 家美股上市的互联网小贷公司（部分由网贷平台转型而来），当前“市值/发放贷款规模”分布在 0.03X-0.08X 区间，“市值/贷款余额”基本分布在 0.1X-0.2X 区间；
盈利视角：可采用 P/E 或 P/S 估值。上述五家机构，当前 P/E 估值分布在 1X-15X区间，P/S 估值分布在 0.3X-1.5X 区间。
横向比较看，规模可持续增长、费率定价稳定、信用风险承担少的公司，盈利增长更具稳定性，估值溢价更加显著。关注两项经营指标：
（1）发放贷款规模增速：反映引流效果。2016 年 7 月成立的 360 金融，近两年发放/撮合贷款规模保持了 100%以上的增速，较好成长性使其 PE 和市值/发放贷款规模估值均明显高于同业（新业科技和乐信亦有所表现）；
（2）减值损失/总资产：反映商业模式。更多从事轻资产模式的互联网融资企业，信用风险敞口更小、拨备计提更低（亦反映资产质量情况），同时盈利稳定性和确定性更高。从“减值损失/总资产”即能反映，相对而言估值更高的 360 金融、乐信计提比重更低。
1）生态平台的估值溢价。由场景、客户和数据打造的生态体系，才是互联网平台型企业融资业务的高估值之基
2）新兴模式的估值溢价。科技运用带来模式创新、成长属性与效率提升，零售行业或为参考，目前传统零售企业估值中枢在 10X~20X PE 区间，而互联网巨头估值多在30X~40X PE 水平。
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三、什么是趋势交易，期货交易如何做趋势交易？
期货趋势分析就是市场何去何从的方向。
趋势具有三种方向。
我们所说的上升、下降、横向延伸三种趋势都是有充分的依据的。许多人习惯上认为市场只有两种趋势方向，要么上升要么下降。但是事实上，市场具有三个运动方向一上升、下降以及横向延伸。
成功的趋势交易因其扑捉大的行情而获利丰厚，它的优点包括有更多的时间来决定什么时机进出，不用整天盯住电脑看盘，以及在扑捉到主要行情时的满足感；它的缺点是止损点设置的离现价比较远，一旦触发，损失比较大，同时还要忍受主要趋势大幅回撤时的痛苦，其次还要忍耐长时间的行情停滞或是盘整。
四、什么是波段交易和趋势交易？
1.波段交易是指在股票和期货市场中在预期行情中截取走势的某一部分进行交易，常见于短线交易，操作频繁！
2.趋势交易是指在股票和期货市场中，对于未来行情走势方向有明确的判断，不在频繁的，操作短线交易！而是有耐心的去操作一个大方向进而达到获利目的！
3.不管波段交易还是趋势交易，总体还是要看投资者的具体情况和行情而定！
五、AI人工智能未来趋势？
未来人工智能的发展趋势可能包括以下方面：
1. 深度学习和神经网络的进一步发展，以更强大、更复杂的算法来实现更好的性能。
2. 云计算和分布式计算的进一步发展，使得人工智能应用可以更好地处理大规模数据和实现更高的可扩展性。
3. 面向自然语言的人工智能技术的进一步发展，以支持更自然、更智能的人机交互和文本分析。
4. 机器视觉和机器听觉的进一步发展，以更好地实现物体识别、场景理解和语音识别等任务。
5. 混合智能技术的发展，如人工智能和物联网、区块链、机器人、虚拟现实等技术的结合，将推动新兴领域的开发和应用。
6. 实用性和普及性的进一步提高，更多重要行业和商业应用领域将会使用人工智能技术。
六、ai人工智能的趋势？
根据《2021中国人工智能大趋势及大事件洞察报告》，人工智能产业链可分为基础层、技术层和应用层。基础层方面，主要是AI芯片市场、大数据服务市场提高。以自主为中心的云生态建设，制定标准实现大数据交流共享，大数据产业信息安全。
技术层方面，智能人脸识别行业、智能语音识别行业提升，自然语言处理技术、语音处理技术、图像处理技术等人工智能技术将相互融合。应用层方面，中国智能制造、智能安防、智能电网、智能医疗、智能客服、智能农业市场规模均将迎来持续的增长。汽车/组装、金融服务、电信等高科技领域，其次是物流、零售、媒体等行业也在应用。
七、人工智能发展趋势？
人工智能是未来科技发展的重要趋势之一，在未来几年内，人工智能技术有望呈现以下几个发展趋势：
1. 深度学习和神经网络：基于深度学习和神经网络的人工智能模型将继续得到改进和应用。
2. 自动化：自动化进程将持续加快。由AI提供支持的自动化软件和系统可以自动执行许多常规任务，从而加快生产流程，并提高效率和精度。
3. 语音识别和自然语言处理：将会出现更精确和自然的语音识别和自然语言处理技术，使得人机交互更加容易和普及。
4. 边缘计算：越来越多的设备将拥有处理数据的能力，并通过边缘计算实现更加实时和高效的决策和操作。
5. 数据隐私保护：对于如何保护用户数据和隐私，将会引领新的技术研究和解决方案。个人数据隐私的保护也将成为维护市场信任和可持续性的一项挑战。
八、人工智能未来就业趋势？
随着人工智能技术的发展，未来的就业趋势将发生巨大变化。一方面，一些传统的劳动密集型岗位可能会受到影响，因为许多重复性、低技能的工作可以被自动化取代，比如生产线上的装配工人、银行柜员等职业。另一方面，人工智能的发展也将创造出许多新的就业机会，比如数据分析师、机器学习工程师、人工智能伦理师等新兴职业将会迎来更多的需求。
跨领域复合型人才在人工智能时代更具竞争力，他们不仅能够适应不断变化的工作环境和任务需求，还能在团队中发挥更大的作用，推动创新和发展。然而，人工智能的广泛应用也带来了一些挑战，比如技术更新换代速度快，部分劳动者可能难以跟上技术的发展，导致就业困难；人工智能的广泛应用也可能加剧劳动力市场的竞争，使得求职者面临更大的压力。
为了适应未来的就业趋势，求职者需要不断学习和提升自己的能力，掌握跨学科知识和技能，培养创新能力和团队合作精神。同时，政府和企业也需要加强对劳动力市场的关注，制定合理的政策和策略，以应对人工智能带来的就业挑战。
九、人工智能的前景和趋势？
人工智能（AI）的前景和趋势非常广阔和多样化。以下是几个主要的前景和趋势：
1. 智能助手和机器人：AI技术在智能助手和机器人领域的应用越来越广泛，包括智能家居助手（如亚马逊的Alexa和苹果的Siri）、社交媒体机器人和自动驾驶汽车等。
2. 机器学习和深度学习：机器学习和深度学习是AI的核心技术，通过大量的数据和算法训练模型来识别模式和进行预测。这些技术已经在许多领域取得了突破，包括图像识别、自然语言处理和语音识别等。
3. 自然语言处理：AI技术在自然语言处理领域的应用正在迅速发展，包括机器翻译、语音识别和智能客服等。随着语言处理模型的不断改进和数据训练的增加，其准确性和实用性也在不断提高。
4. 数据分析和决策支持：AI技术在数据分析和决策支持方面具有很大的潜力。通过对大数据的分析和处理，AI可以帮助企业和组织做出更准确和智能的决策，提高工作效率和竞争力。
5. 行业应用：AI在各行各业的应用也越来越广泛，包括金融、医疗、零售和制造等。例如，AI可以用于金融风险评估、医疗诊断和预测销售趋势等。随着技术的不断发展和应用案例的不断增加，更多行业将会采用AI技术来改进业务流程和提供更好的产品和服务。
总体而言，AI技术的前景非常广阔，随着技术的进步和应用领域的扩展，我们可以预见AI将在未来的各个方面发挥更重要的作用。然而，同时也需要注意AI技术在伦理、安全和隐私等方面带来的挑战和风险，需要制定相应的法律和道德规范来确保AI的良性发展和应用。
十、趋势跟踪交易系统原理？
趋势跟踪交易系统的原理是股票价格多围绕某一价格上下波动。当股价远离基准价格超过一定幅度则可能形成长期趋势，而短期股价偏离基准价格过多则可能因过度偏离均值而形成大幅回撤甚至趋势终止。
由此以观察期内均线作为基准价格，以观察期内标准差的一定倍数作为开仓价或止盈价，采用移动止损方式进行止损构建此策略。