Dual—Thrust策略在股票量化交易中的实现与应用
dufil解析
dufil解析"DUFIL"是一种金融技术指标，它是由股票交易员和分析师David Ullrich发明的。
"DUFIL"指标旨在帮助识别并分析股票交易中的趋势和转折点。
"DUFIL"指标的全称是"Dual-Fractal Indicator and Lag"，它结合了两个分形指标和滞后指标。
具体来说，该指标使用了两个不同时间周期的分形指标，并添加了滞后指标来提供更准确的信号。
"DUFIL"指标的计算步骤如下：计算短期分形指标（Short-term Fractal Indicator）：根据短期时间周期（通常为几天或几周），找到价格图表中的局部高点和低点。
这些高点和低点被认为是市场趋势的转折点。
通过计算这些转折点之间的距离和角度，可以获得短期分形指标。
计算长期分形指标（Long-term Fractal Indicator）：类似地，根据较长时间周期（通常为几个月或几年），计算价格图表中的高点和低点，并计算它们之间的距离和角度，得到长期分形指标。
添加滞后指标（Lag Indicator）：为了提供更准确的信号，"DUFIL"指标还会添加一个滞后指标。
滞后指标可以是移动平均线、指数平滑移动平均线或其他技术指标。
滞后指标可以帮助过滤掉市场噪音，并确认趋势的可靠性。
"DUFIL"指标的应用可以有多种方式，包括识别趋势的开始和结束点、判断市场的超买和超卖情况、确定进出场信号等。
具体的使用方法和参数设置可以根据个人的交易风格和市场条件进行调整。
需要注意的是，"DUFIL"指标是一种技术分析工具，它仅基于历史价格数据，不能保证未来股价的表现。
在实际应用中，建议结合其他技术指标和基本面分析，做出更全面的投资决策。
深度解析DualThrust策略
深度解析DualThrust策略深度解析Dual Thrust策略(2016-05-21 20:57:40)Dual Thrust简称DT,是 Michael Chalek 在80 年代开发的 Dual Thrust，是海外top10交易系统中的其⼀。
属于开盘区间突破类交易系统，以今⽇开盘价加\减⼀定⽐例的昨⽇振幅，确定上下轨。
⽇内突破上轨时平空做多，突破下轨时平多做空。
通过对⽐⼏个关键数据发现，对于多品种（螺纹、橡胶、铜、股指）此模型具有⼀定的普适性，模型中的参数也采⽤默认，并没有对个别产品进⾏优化。
DT的逻辑原型是较为常见的⽇内交易策略之⼀的开盘区间突破策略。
开盘区间突破策略基本原理1.在今天的收盘，计算两个值：最⾼价－收盘价，收盘价－最低价。
之后取这两个值较⼤的那个，乘以k值0.7。
把结果称为触发值。
2. 在明天的开盘，记录开盘价，然后在价格低于（开盘－触发值）时马上卖空，或在价格超过（开盘＋触发值）时马上买⼊。
3. 没有明确⽌损。
如果⼿头有⼀⼝空单，价格超过（开盘＋触发值）时，则买⼊两⼝。
同理，如果在价格低于（开盘－触发值）时⼿上有⼀⼝多单，则卖出两⼝，此系统是反转系统。
Dual Thrust在开盘区间突破策略上进⾏了相关改进：1.在范围的设置上，引⼊前N⽇的四个价位，使得⼀定时期内的范围相对稳定，可以适⽤于⽇间的趋势跟踪；2.DT对于空头和多头的触发条件，考虑了⾮对称的幅度，可以选择不同的周期数作为做多和做空时的参考范围，也可通过参数K1和K2来确定。
当K1时，相对容易触发多头,当K2＜K1时，相对容易触发空头。
所以在使⽤该策略时，既可以参考历史数据测试的最优参数，也可以从其他⼤周期的技术指标⼊⼿，或根据⾃⼰对后势的判断，阶段性地动态调整K1和K2的值。
其实，这就是⼀个典型的观望、等待信号、进场、套利、离场的套路，效果却有⽬共睹。
附上螺纹的量化效果图如下：以上测试时间段为2010年1⽉1⽇⾄2016年5⽉，采⽤15分钟周期，以1万资⾦做固定做1⼿螺纹，初始仓位在30%以内，从测试结果来看，其运⾏效率不管从胜率、利润率及最⼤回撤值都⽐传统指标优越不少！博友如在其中加⼊资⾦管理及⽌损代码，能得到不⼩的惊喜！。
量化交易(一文了解量化交易策略)
量化交易策略可以根据交易产品和盈利模式进行分类
按照交易产品分类：量化投资策略主要包括股票策略、CTA策略、期权策略、FOF策略等。
按照盈利模式分类：量化投资策略可以分为单边多空策略、套利策略、对冲策略等。
NO.1 交易产品分类
股票策略：可以进一步细分为Alpha策略和Beta策略。
Beta策略致力于获得绝对收益。
它又可以细分为主观策略和量化策略，包括基于财务和行业研究的主观投资和使用技术指标选股的量化策略。
另一方面，Alpha策略旨在获取超额收益，即跑赢指数，通常采用多因子策略，数据一般来源于基本面数据（如财务）和量价数据。
CTA策略：是交易股指期货、国债期货、大宗商品期货的量化策略，也是当前应用最广泛的策略之一。
FOF策略：则是将资金分散投资于不同的基金，在基金分散投资的基础上进一步分散风险的策略。
NO.2 盈利模式分类
单边多空策略：是指投资者在结合经济周期、宏观趋势、政治事件以及历史数据的基础上，对单个金融工具进行单边买入或单边卖出实现盈利的策略。
套利策略：是基于不同市场之间的价格差异，通过同时在两个或多个市场进行买卖操作以获得利润；而统计套利策略则是基于股票价格的历史波动情况和统计学原理，通过计算股票价格与其历史波动范围之间的差异来判断股票价格是否处于低估或高估状态，从而进行买卖操作。
对冲策略：是一种投资策略，旨在通过同时在股指期货市场和股票市场上进行数量相当、方向相反的交易，以实现盈亏相抵，从而降低甚至消除商业风险的影响。
这种策略可以帮助投资者锁定既得利润或成本，规避股票市场的系统性风险。
量化交易的基本原理和实战应用
量化交易的基本原理和实战应用量化交易是指利用数学、统计学、计算机科学和机器学习等技术来构建投资策略，从而利用市场波动赚取利润的交易方式。
由于量化交易使用了科学严谨的方法来进行交易，因此具有很高的稳定性和可重复性，可以在各种市场环境下进行有效的交易。
本文将从基本原理和实战应用两方面来介绍量化交易。
一、量化交易的基本原理1. 数据收集和处理量化交易的第一步是收集和处理金融市场的数据。
这些数据包括股票价格、交易量、财务数据等。
这一步需要使用各种软件和工具，例如Bloomberg、Thomson Reuters等金融数据服务公司提供的数据整合平台。
2. 模型构建和优化收集到数据之后，量化交易会使用算法来构建和优化交易模型。
这些模型可以是基于统计学模型（如线性回归模型、ARMA模型等）、机器学习模型（如神经网络模型、支持向量机模型等）或者专家系统模型。
这些模型需要经过反复的优化和测试，以确保在实际市场中能够产生预期的收益。
3. 交易执行和风险控制最后一步是交易执行和风险控制。
交易执行通常使用自动交易系统，如程序化交易系统或算法交易系统。
风险控制则是量化交易最为关键的一步，量化交易通常会使用多种方法来控制风险，例如止损、对冲等。
二、量化交易的实战应用1. 股票投资量化交易对于股票投资具有广泛的应用，优秀的量化投资策略可以利用市场波动赚取稳定的收益。
例如，基于动量策略的投资可以利用股票价格的波动来产生投资收益。
另外，基于价值策略的投资可以选择低估股票来实现长期的投资收益。
2. 期货交易量化交易在期货交易方面也具有广泛的应用。
例如，在商品期货市场中，基于基本面分析的交易策略可以利用供需关系、天气等因素来预测市场变化和价格趋势，以赚取稳定的收益。
同时，技术分析也是期货交易中的重要工具，基于技术分析的交易策略可以识别市场的趋势和价格震荡的变化，以实现稳定的投资收益。
3. 外汇交易外汇交易是全球最大的金融市场之一，量化交易在外汇交易中同样具有广泛的应用。
量化投资交易策略初探
量化投资交易策略初探作者：常绮帆来源：《经营者》2019年第09期摘要中国金融市场，这些年来发展迅猛，积极借鉴国外金融市场的量化投资经验，我国也出现了一批量化投资基金。
由于传统量化交易策略相对不适应国内股票市场的投资特点，本文基于对量化交易中的Dual-Thrust策略，研究分析了一个修改版本的股票策略，并基于中国股票市场最新的历史数据进行了回测验证，实验结果表明该策略具有一定的盈利能力。
交易策略的成功实现显示了量化交易策略的实用性，也表明了未来发展的趋势性，量化投资无疑将对中国未来金融交易有很大影响。
关键词量化交易股票交易策略一、量化投资交易简介与文献综述量化交易起源于20世纪70年代的股票市场，之后迅速发展和普及，尤其是在期货交易市场，程序化逐渐成为主流。
有数据显示，国外成熟市场期货程序化交易已占据总交易量的大部分，而国内却仍然处于刚起步状态。
量化交易是指借助数学与现代统计学方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。
量化交易从海量的历史数据中选择能带来超额收益的“大概率”事件，并以此来制定交易策略。
制定的交易策略还需要数量模型的多次验证、固化规律，之后才能严格执行已固化的量化交易策略。
这样的量化策略用来指导投资，以求得到持续稳定的超额回报。
相比手工交易中交易者情绪波动等带来的盈利障碍，程序化交易的精准性，执行率成为盈利的优势。
中国金融市场不断完善、发展，量化投资交易也慢慢发展起来，涌现出一些量化投资基金，甚至是全自动无人值守的机器交易型量化基金。
量化交易是通过对交易数据的统计分析，制定机械化的买卖规则，在条件触发后无条件地执行交易。
而主观交易者通常依据自己的经验，来决定何时买卖，购买什么类型的投资标的。
所以，量化交易可以有效避免主观交易者由于心理情绪等因素造成的错误交易。
与外国市场相比较，中国量化交易起步较晚，而且中国股票市场具有自身的特点，所以一些国外成熟的量化投资理念或者量化交易模型，不能直接适用于中国股票市场。
量化交易的基本原理和策略
量化交易的基本原理和策略近年来，随着计算机技术的不断发展和人工智能技术的普及，量化交易也成为了被广泛应用于全球金融市场的一种交易策略。
而什么是量化交易？它的基本原理和策略是什么呢？本文将针对这些问题进行探讨。
一、什么是量化交易？量化交易（Quantitative Trading）是指通过使用数学模型和计算机算法进行投资决策和风险控制的一种投资方式。
它的核心在于使用算法去对金融市场和特定证券进行分析和预测，通过识别市场的走势、买入点和卖出点来实现资产管理和投资收益最大化。
使用算法进行交易，可以减少人为干预的风险，并使投资决策更加精准和快速。
在过去的一段时间内，量化交易在互联网行业中的运用日益普及，至今已经成为了非常流行的交易策略之一，例如高频交易、程序化交易、统计套利等等。
量化交易的普及还得益于金融市场的数据的多元化、数据处理和计算机技术的快速发展。
二、量化交易的基本原理1、数据分析量化交易所关注的数据一般都是市场关键指标，比如股票价格、行情波动、利率言论等等。
其目的是通过算法建立数学模型，预测市场趋势、反转点和买卖时机。
2、投资模型的构建在拥有丰富的数据后，我们可以依照我们策略的需求构建投资模型。
基于市场分析结果，设计出适合的投资模型，并在后续运用中根据实际数据不断优化模型，来优化投资策略和减小风险。
3、自动化交易所谓量化交易，就是依照一系列指定算法和模型对数据进行分析和审核，并自动发出交易指令。
交易指令和交易单元通过程序和算法自动转化为交易并在金融市场上进行实时交易，比传统的人工交易大幅提高了交易的效率。
在交易指令和交易单元自动完成交易的过程中，策略执行过程中发生的实时状态和结构会自动影响后续决策的执行。
三、量化交易的策略1、均值回归策略均值回归策略是使用短期价格波动情况，来预测股票价格将向中心回归。
如果股票价格突然波动，那么价格越过了平均水平，投资者就会购买该股票，相信价格会回归到平均水平以上，从而获得收益。
dual-thrust策略
dual-thrust策略
Dual-thrust 策略是一种技术分析工具，旨在更好地预测市场价格变化和未来市场趋势。
这种策略的基础是价格波动率，该策略在价格向上或向下突破某个价位时建立头寸。
因此，该策略通常被指定为突破策略。
该策略的主要原则是基于最近一段时间内的最高价和最低价计算出两个价位：上限价位和下限价位。
一旦价格突破了上限价位，就建立一个多头头寸，而一旦价格突破了下限价位，就建立一个空头头寸。
这种策略的主要目标是在高波动性市场中获得利润，同时对风险进行适当的管理。
但需要注意的是，这种策略仍然存在不确定性和风险。
一些交易者可能发现这种策略不适用于更平稳的市场，而在低波动性市场中的表现并不好。
此外，由于交易决策是基于价格波动率计算的，因此需要对参数进行适当的调整，才能更好地适应不同的市场环境。
最后，像所有交易策略一样，Dual-thrust 策略的成功取决于市场趋势和交易者的技能和经验。
正确的交易方法和适当的风险管理是实现长期成功的最佳途径。
量化交易操作方法有哪些
量化交易操作方法有哪些
量化交易操作方法有很多种，以下是一些常见的方法：
1. 均值回复策略：基于股票价格的波动性，当价格偏离其长期平均水平时，认为价格会回归平均值，因此进行买入或卖出操作。
2. 动量策略：基于股票价格的趋势性，通过追逐或逆势交易来捕捉市场的动向。
3. 套利策略：通过利用不同市场之间的价格差异来进行买卖操作，从中获取利润。
4. 统计套利策略：基于统计学和概率论的方法，通过发现股票价格走势中的规律性模式来进行交易操作。
5. 技术指标策略：通过分析股票的技术指标，如移动平均线、相对强弱指标等来判断买入或卖出的时机。
6. 事件驱动策略：基于对市场事件的分析，如财报公布、重要政策变化等，来进行交易操作。
7. 量化择时策略：通过对市场的成交量、资金流入流出等因素进行分析，来判断市场的买入或卖出信号。
8. 基本面策略：基于对公司基本面的分析，如财务报表、行业竞争力等因素来进行投资操作。
需要注意的是，量化交易操作方法的选择应根据个人的投资偏好、风险承受能力和市场环境等因素来确定，没有一种方法适用于所有情况。
同时，量化交易也需要借助于数学建模、计算机程序等技术手段来实现。
量化交易策略分享
量化交易策略分享一、前言量化交易策略（Quantitative Trading Strategies）近年来受到许多投资者的热议，其以数据分析和算法建模为基础，以最大化回报为目标，通过系统化交易的方式，对股票、期货、外汇等市场进行分析和交易。
本文旨在分享一些量化交易策略方面的经验和知识。
二、量化交易策略的基本框架量化交易策略的基本思路是运用数学统计的方法来构建交易模型，在这个模型的支持下，制定交易规则，从而进行专业化、系统化、自动化交易。
其基本框架可以划分为三个基本步骤：数据处理、模型设计和交易策略的执行。
数据处理：数据在量化交易策略中扮演着重要的角色，需要从多方面获取线上和线下的数据信息后，对其进行筛选、清洗、加工和分析，制定出合适的量化分析模型。
模型设计：通过对数据分析的基础上，进行模型建立和参数优化，包括特征工程、机器学习、深度学习、Bayesian Network等方法。
交易策略的执行：模拟交易、风险控制、止损止盈和资金管理等一系列步骤，保证交易策略的系统稳定性和高效执行。
三、量化交易策略的主要类型量化交易策略根据实际交易情况，可以分为多种不同类型，如趋势跟踪，统计套利，均值回归，高频交易等。
1、趋势跟踪：趋势跟踪策略是一种基于趋势进行交易的方法。
该策略的基本思路是利用价格的趋势，通过技术分析和基本面分析，确定当前的趋势，建立相应的交易策略。
趋势跟踪策略可以包括一定程度的风险管理和资金管理，通过严格的止损和止盈机制来控制风险，以获得较高的收益。
2、统计套利：统计套利策略是一种利用金融市场中存在的统计上的不平衡性获利，从而获取收益的交易策略。
目前主要应用于股票期货市场。
该策略基于统计学原理，通过对交易数据进行分析，找出价格与价差之间的相关性，然后根据这种相关性来制定交易策略，从而获得回报。
统计套利策略通常采用的是高频交易的方式，需要对交易速度、技术分析等方面进行深入的研究和分析。
3、均值回归：均值回归策略是基于股票波动性的变化，以及股票价格呈现固定波动范围的特点来建立的一种交易策略。
深度解析程序化交易Dual Thrust策略
深度解析程序化交易Dual Thrust策略DualThrust简称DT,是Michael Chalek 在80 年代开发的Dual Thrust，是海外top10交易系统中的其一。
属于开盘区间突破类交易系统，以今日开盘价加\减一定比例的昨日振幅，确定上下轨。
日内突破上轨时平空做多，突破下轨时平多做空。
下表是我自己按5分钟周期跑回测的结果，效果非常好：这是上表成绩最好的沪铜指数的成绩走势图：通过对比几个关键数据发现，对于多品种此模型具有一定的普适性，模型中的参数也采用默认，并没有对个别产品进行优化，选出的四个产品由于品种的差异性，区别还是很大的，虽然都达到了正收益。
我们来看下它的源代码，并不复杂：Inputs: K1(.5),K2(.5),Mday(1),Nday(1);Vars: BuyRange(0), SellRange(0);Vars: BuyTrig(0),SellTrig(0);Vars: HH(0),LL(0),HC(0),LC(0);If CurrentBar > 1 Then BeginHH = Highest(High,Mday);HC = Highest(Close,Mday);LL = Lowest(Low,Mday);LC = Lowest(Close,Mday);If (HH - LC) >= (HC - LL) Then Begin SellRange = HH - LC;End Else BeginSellRange = HC - LL;End;HH = Highest(High,Nday);HC = Highest(Close,Nday);LL = Lowest(Low,Nday);LC = Lowest(Close,Nday);If (HH - LC) >= (HC - LL) Then Begin BuyRange = HH - LC;End Else BeginBuyRange = HC - LL;End;BuyTrig = K1*BuyRange;SellTrig = K2*SellRange;If MarketPosition = 0 Then BeginBuy at Open of next bar + BuyTrig Stop;Sell at Open of next bar - SellTrig Stop;End;If MarketPosition = -1 Then BeginBuy at Open of next bar + Buytrig Stop;End;If MarketPosition = 1 Then BeginSell at Open of next bar - SellTrig Stop;End;End;DT的逻辑原型是较为常见的日内交易策略之一的开盘区间突破策略。
量化交易策略的详细使用教程
量化交易策略的详细使用教程量化交易是一种基于数学和统计学原理的自动化交易方法，它利用计算机程序进行交易决策，以提高交易的效率和稳定性。
本篇文章将介绍量化交易策略的详细使用教程，帮助读者了解如何有效地应用量化交易策略进行投资。
第一步：了解量化交易策略的基本原理在开始使用量化交易策略之前，首先需要了解其基本原理。
量化交易策略的核心在于建立一个数学模型，通过分析历史数据，发现价格模式和趋势，然后根据这些模式和趋势制定交易规则。
常见的量化交易策略包括均值回归、趋势跟踪和动量策略等。
第二步：选择合适的量化交易平台在选择量化交易平台时，需要考虑平台的功能、稳定性、数据源质量和交易成本等因素。
一些知名的量化交易平台包括Quantopian、Zipline和QuantConnect等。
第三步：收集历史数据并进行数据分析在量化交易中，准确的历史数据是非常重要的。
可以通过购买或免费获取历史数据，以及使用数据供应商的API获取数据。
拥有了历史数据后，需要进行数据的清洗和整理，并利用统计学方法分析数据，找出价格模式和趋势。
第四步：构建量化交易模型在构建量化交易模型时，需要根据数据分析的结果选择合适的模型。
常见的量化交易模型包括移动平均线、布林带和MACD等。
可以使用编程语言如Python或Matlab来编写代码，并利用量化交易平台进行回测和优化。
第五步：回测和优化交易策略回测是量化交易策略的重要步骤，它可以验证策略的稳定性和盈利能力。
回测时，需要选择合适的回测周期和数据，设置交易规则和风控措施，并模拟真实的交易环境。
回测的结果可以帮助优化交易策略，提高其盈利能力。
第六步：实盘交易和风险管理在将交易策略应用到实盘交易前，需要进行实盘测试，并认真进行风险管理。
风险管理包括设置止损线和止盈线，控制仓位规模和调整交易参数等。
在交易过程中，要严格执行交易策略，避免情绪和外界因素对决策的影响。
第七步：监控和评估交易策略的表现在实盘交易后，需要持续监控和评估交易策略的表现。
十大经典交易策略（三）——DualThrust交易策略
十大经典交易策略（三）——DualThrust交易策略1.1Dual Thrust策略介绍Dual Thrust是一个趋势跟踪系统，由Michael Chalek在20世纪80年代开发，曾被Future Thruth杂志评为最赚钱的策略之一。
Dual Thrust系统具有简单易用、适用度广的特点，其思路简单、参数很少，配合不同的参数、止盈止损和仓位管理，可以为投资者带来长期稳定的收益，被投资者广泛应用于股票、货币、贵金属、债券、能源及股指期货市场等。
在Dual Thrust交易系统中，对于震荡区间的定义非常关键，这也是该交易系统的核心和精髓。
Dual Thrust系统使用Range = Max(HH-LC,HC-LL)来描述震荡区间的大小。
其中HH是N日High的最高价，LC是N日Close的最低价，HC是N日Close 的最高价，LL是N日Low的最低价。
1.2具体原理公式：1、首先计算:(1)N日High的最高价HH, N日Close的最低价LC;(2)N日Close的最高价HC，N日Low的最低价LL;(3)Range = Max(HH-LC,HC-LL)(4)BuyLine = Open + K1×Range(5)SellLine = Open + K2×Range2.构造系统(1)当价格向上突破上轨时，如果当时持有空仓，则先平仓，再开多仓；如果没有仓位，则直接开多仓；(2)当价格向下突破下轨时，如果当时持有多仓，泽县平川，再开空仓；如果没有仓位，则直接开空仓；2.本策略思路：1.当突破上界（Buyline），做多，并加均线过滤条件与交易量突变。
2.当突破下界（Sellline），做空，并加均线过滤条件与交易量突变。
3.出场使用滚动平均价止盈止损3.策略代码分享3.1策略文件3.2执行文件4.回测表现随机挑选十支交易量活跃不同品种的期货自2010年1月至2016年11月进行日频回测。
基于人工智能和可视化技术的股票量化交易策略分析
财经智库智库时代基于人工智能和可视化技术的股票量化交易策略分析于彤彤（浙江财经大学，浙江杭州 310018）摘要：随着全球经济发展与科学技术的革新，金融市场的智能化程度越来越高，量化投资已经有了更多的用武之地。
本文针对我国股票交易现状，开展基于人工智能与可视化技术的股票量化交易策略分析研究。
通过科学的方式确定投资方案，形成投资组合，在过程中最大程度地减少人工干预，使得最终结果更科学，能够为用户带来更大的利益。
关键词：人工智能；可视化；量化交易中图分类号：F830.91 文献标识码：A 文章编号：2096-4609（2020）09-0049-002一、引言中国股票市场发展至今不到30年，却几近走完西方发达国家股票市场两百多年的历程，这是一个辉煌的成果。
目前，中国股票市场主要还是以人工交易为主，量化交易占有很少的比例。
在国际市场上，股票量化交易已经占全部交易活动的70%左右，并且其精确度高于人工交易。
因此，量化投资在国内还是一种新兴的投资方式，相较于传统投资，有着更高的收益和更低的风险，其发展前景十分广阔。
人工智能具有认知系统，并具备强大的机器学习能力和复杂算法。
大数据可视化技术基于积累的大量真实股价数据，揭示已知情况、预测未知结果，通过可视化的方式清晰地展现给股民。
两者结合，可以有效摆脱人为情绪等因素，使得投资者的投资更加理性。
因此，本文面向我国股票交易现状，开展基于人工智能与可视化技术的股票量化交易策略分析研究，具体的研究内容包括：（1）基于历史交易大数据的量化因子识别；（2）构建量化因子库与模拟交易可视化；（3）量化因子选股模型构建，参数自适应优化，动态生成交易策略，为股票交易用户提供决策支持。
二、相关工作潘磊[1]等人提出Dual-Thrust策略运用到量化交易中,并基于中国股票市场历史数据进行了回测验证；陈思含[2]根据东证期货中的部分数据，分别采用熵模型和随机模拟法的方法筛选股票并求得投资权重；戴书吉[3]等人提出了一种用于量化交易系统的大数据框架,并详细讨论了数据源和量化交易层的结构；Franco-Pedroso J[4]等人提出了一种新颖的方法来生成任意长度和资产组成的多元财务数据的虚拟方案。
金融领域中的量化交易策略分析方法
金融领域中的量化交易策略分析方法量化交易是利用数学模型和统计分析来设计交易策略的一种方法。
在金融领域中，量化交易策略的分析方法主要包括市场研究、策略开发、回测和优化等步骤。
首先，市场研究是量化交易策略的第一步。
通过对市场的基本面、技术面以及其他相关因素的分析，可以确定潜在的交易机会。
市场研究可以采用定性分析和定量分析相结合的方法，例如分析经济数据、公司财报、行业趋势等。
其次，策略开发是根据市场研究的结果设计具体的交易策略。
策略开发要考虑的因素包括交易周期、交易品种、交易信号以及风险控制等。
常用的策略包括均值回复策略、趋势跟踪策略、统计套利策略等。
策略开发可以通过数学模型、回测等手段进行。
第三，回测是评估交易策略可行性的重要环节。
通过历史数据，将策略应用于过去的市场环境中，以评估其表现和盈亏情况。
回测需要考虑的指标包括收益率、最大回撤、胜率、夏普比率等。
通过回测，可以对策略的稳定性和风险控制能力进行检验，并做出相应的调整和优化。
最后，优化是不断改进和提升量化交易策略的过程。
通过回测结果的分析，识别策略存在的问题和不足，并进行相应的优化调整。
优化可以包括参数调整、换仓时机的优化、风险控制的优化等。
优化需要考虑的目标包括收益风险比、平稳性、抗风险能力等。
除了以上四个主要的步骤外，量化交易策略的分析方法还可以包括一些高级技术手段，例如机器学习、人工智能等。
这些技术可以帮助分析更庞大的数据量和更复杂的市场情况，以产生更准确的交易策略。
总之，在金融领域中，量化交易策略的分析方法是一个综合并复杂的过程。
从市场研究到策略开发，再到回测和优化，每个环节都需要仔细的分析和思考。
只有通过科学的方法和严格的流程，才能设计出有效、稳定的量化交易策略，实现长期稳定的盈利。
量化的多空组合策略
量化的多空组合策略
量化的多空组合策略是一种基于数据和算法的投资策略，通过同时开设多头（买入）和空头（卖出）头寸来实现投资组合的收益。
这种策略利用股票、期货、期权等金融工具的价格波动，通过系统性分析和模型建立，以尽可能减少市场风险，提高投资回报。
多空组合策略的核心思想是在市场上寻找相关性较高的证券或资产，并根据统计学方法和机器学习算法来确定买入和卖出的时机和比例。
具体的策略可以包括以下几个步骤：
1. 数据收集和处理：收集相关的市场数据，如证券价格、成交量、财务指标等，并进行数据清洗和处理，确保数据的准确性和一致性。
2. 因子选择和模型构建：根据投资者的偏好和目标，选择适当的因子，如价格动量、相对强度指标、技术指标等，并使用统计学方法和机器学习算法构建预测模型。
3. 信号生成和执行策略：根据模型的输出结果，生成买入和卖出信号，并根据设定的风险控制和资金管理规则执行交易策略。
4. 风险管理和监控：对投资组合进行实时监控，控制风险暴露和仓位管理，及时调整头寸，避免大幅度的损失。
5. 绩效评估和优化：对策略进行回测和绩效评估，根据评估结果进行优化和改进，以提高投资组合的收益和风险调整后的
表现。
需要注意的是，量化多空组合策略需要充分考虑市场的流动性、交易成本、模型的稳定性和过度拟合等因素，同时也需要严格遵守相关的法律法规和道德规范。
此外，投资者在使用量化多空组合策略时应谨慎评估自身的风险承受能力，并适当分散投资以降低风险。
手把手教你写一个商品期货多品种DualThrust策略
⼿把⼿教你写⼀个商品期货多品种DualThrust策略摘要Dual Thrust 是⼀个经典的趋势策略，众所周知，趋势策略在震荡⾏情下表现很不好。
如果改造成⼀个多品种的策略，是否会有好的表现呢？策略架构策略原理很简单，我们仅仅是研究如何把⼀个单品种的策略改造成⼀个多品种策略，在发明者量化交易平台上，编写这样的策略也并不复杂。
⾸先，商品期货策略经典的架构是：我们⽆⾮是需要把 Dual Thrust 策略的逻辑迭代到每个设置的合约下去执⾏。
这样我们就要先构造策略要执⾏哪些合约，并且设置每个合约在执⾏Dual Thrust 策略逻辑时的参数。
不了解 Dual Thrust 策略的⼩伙伴可以先看下这个策略：策略地址：https:///strategy/13011策略参数设计可以看到原版的Dual Thrust 策略中，和交易逻辑相关的参数为：我们保留这些参数名称，但是我们要把它们封装起来：这样我们把策略的参数写在策略代码中，当然这样是为了⽅便理解策略参数在代码中的体现形式，在⾃⼰实际开发策略时也可以把策略参数配置成为策略界⾯上的参数，这⾥为了让策略和界⾯⽆关，索性直接把策略参数写⼊代码中。
可以看到我们将在策略代码中声明⼀个全局变量 _Symbols ⽤来储存策略参数，这个_Symbols变量是⼀个数组结构，其中每个元素都是⼀个对象，作为 Dual Thrust 交易逻辑即将执⾏的合约品种的参数。
可迭代的交易逻辑接下来重点的就是我们如何实现⼀个可迭代的 Dual Thrust 策略交易逻辑。
观察了原版的Dual Thrust 策略的全局变量，我们发现，策略下单是通过「商品期货交易类库」构造的交易控制对象下单。
我们的策略依然使⽤商品期货交易类库封装好的函数下单，所以声明⼀个全局变量 manager。
通过调⽤ manager 的成员函数manager.OpenShort : 开空仓manager.OpenLong : 开多仓manager.Cover : 平仓声明三种状态：然后，写⼀个初始化数值的函数：因为通过观察原版的Dual Thrust策略中，有⼀些需要参与交易逻辑计算、判断的数值，每个即将参与交易逻辑进⾏交易的合约都需要记录这些数值，例如：State ：持仓状态LastBarTime ： K线数据中，最后⼀个K线bar的时间戳UpTrack ：上轨数值DownTrack ：下轨数值最后，就剩下编写出迭代交易逻辑的部分。
r-breaker和dualthrust交易模型的策略组合分析
大家都知道分散投资的重要性。
然而，资产要分散，策略本身也需要多元化。
r-Breaker和dualthrust是两个经典的日内交易模型，其简单的逻辑和稳定的收益（尤其在指数期货上）使得它们一直被个人与机构，CTA推崇。
这两个模型的主要细节在此不多介绍，因为它们的细节在网上早已公开。
然而，这里我想和大家分享的是如何把两个模型综合起来，从而获得更平滑的资金曲线。
大多分析只是个人看法，其可行性还请大家探讨：）多策略组合要想成功需要至少两点要求：1. 其所有子策略均为正收益的稳定系统；这一点需要投资者对每个模型有较深入的理解。
2. 子策略的叠加起到对冲风险的作用。
这一点可以从模型收益的相关性来分析。
那么，为什么r-Breaker和dualthrust可以作为策略组合使用呢？第一，dualthrust和r-Breaker都是具有长期正收益期望的系统。
下面贴出的是其在SPX指数期货上的资金曲线。
在单独模拟的情况下，dualthrust和rbreaker可以分别获得1.31和1.40的夏普比例。
其回测区间累积收益都在150%左右，最大回撤在8%左右。
第二，他们的模型收益具有风险对冲的效果。
其实，正如有些人知道的，dualthrust和r-breaker都是典型的短线区间突破模型，其收益程度取决于短期的市场波动性。
在市场波动性比较小的年份，他们的收益很有限；然而，在波动性较大的年份，比如08年，该类模型的收益都会较理想。
通过对dualthrust 和r-Breaker的收益进行相关性计算，我们发现了0.42的正相关性。
我相信这0.4的相关性应该大多归咎于模型对波动性的共同依赖。
其实，在我个人看来，对于同一单资产的策略，0.4的相关性并不算高，因此通过策略的组合，我们可以进一步控制风险。
下图是双策略投资组合在SPX指数期货的资金曲线：此时，资金曲线变的更平滑了，双策略组合的组合夏普比例从之前的1.40升至了现在的1.81。
dualvol指标使用技巧
dualvol指标使用技巧
Dualvol指标是一种技术分析工具，用于衡量股票的交易量和波动性。
在使用该指标时，有一些技巧可以帮助你更好地理解市场趋势并做出更好的交易决策。
首先，了解Dualvol指标的基本原理是很重要的。
该指标的计算方式是将股票的交易量和波动性相乘，然后除以一个移动平均线。
如果Dualvol指标的值高于移动平均线，那么意味着该股票的交易量和波动性都很高，可能会出现更大的价格波动。
其次，需要注意Dualvol指标与其他指标的关系。
该指标可以与移动平均线、相对强弱指数和随机指数等其他技术指标一起使用，以进一步分析市场趋势。
例如，当Dualvol指标的值高于移动平均线并且相对强弱指数和随机指数均呈上升趋势时，可能会出现一个强劲的上升趋势。
最后，需要注意Dualvol指标的局限性。
该指标仅仅是一个辅助分析工具，不能单独作为投资决策的唯一依据。
在使用该指标时，应该将其与其他技术分析工具和基本面分析相结合，以得出更全面的市场分析和投资建议。
总之，Dualvol指标是一个有用的技术分析工具，可以帮助投资者更好地理解市场趋势和作出更好的投资决策。
但是，在使用该指标时，需要仔细研究其基本原理和与其他指标的关系，并将其与其他分析工具结合使用，才能得出更准确和全面的市场分析和投资建议。
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量化交易的策略研发方法
量化交易的策略研发方法量化交易是指利用数学模型和计算机算法进行交易决策和执行的一种交易方式。
其研发方法可以分为以下几个步骤：1.策略选择与思考：首先需要选择一个适合的交易策略。
在选择策略时，可以考虑市场情况、个人风险偏好、交易周期及目标等因素。
同时需要对市场进行深入的研究，分析市场的特点、历史数据以及相关因素对市场的影响等。
2.模型建立与回测：在策略选择完成后，需要建立交易模型。
交易模型是指通过收集市场数据、制定和实施量化算法，为交易提供决策支持的数学模型。
模型可以基于技术分析、基本面分析、统计学等方法构建。
建立好模型后，需要进行历史数据的回测，即通过模型对历史市场数据进行模拟交易，验证模型的可行性和有效性。
回测的结果将为后续策略改进提供依据。
3.参数优化与策略改进：在回测过程中，可以根据回测结果对策略的参数进行优化。
通过使用不同参数对模型进行回测，找到最佳的参数组合，提高交易策略的盈利能力。
同时，根据回测的结果还可以对策略进行改进，修正不合理的规则，添加合适的风险管理措施等。
4.实盘测试与风险控制：在完成策略改进后，需要进行实盘测试。
实盘测试是指将策略应用于实际交易中，观察实际交易情况与模拟交易情况的差异，并进行相应的调整。
同时需要进行有效的风险控制，设置合理的止损和止盈位，以及资金管理规则，确保交易的稳定性和可持续性。
5.监控与优化：在策略实施过程中，需要进行实时监控和优化。
通过监控交易策略的执行情况，及时发现问题并进行调整。
同时需要密切关注市场的变化和策略的效果，根据市场的变化对策略进行优化，使其适应不同的市场环境。
6.信号生成与执行：当策略需要执行交易时，需要根据交易信号进行交易指令的生成和执行。
信号可以基于交易模型的输出、市场行情、技术指标等因素产生。
交易指令的执行可以通过设定自动化交易系统来实现，也可以手动执行。
7.结果评估与反思：在交易完成后，需要对策略的执行结果进行评估和反思。
通过分析交易结果，检查策略的有效性和稳定性，并找出存在的问题和改进的空间，为下一次研发提供经验和教训。
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Dual—Thrust策略在股票量化交易中的实现与应用作者：潘磊王琦王丹华范大娟来源：《科技资讯》2018年第27期摘要：近年来中国的金融市场发展迅速，借助国外市场的量化投资发展经验，我国的量化投资基金也大量涌现，与其他一致但其中大部分主要投资于期货市场，主要由于传统的量化交易策略大多不适应国内股票市场的特点。
本文基于量化交易中的Dual-Thrust策略，实现了一个做多版本的改进策略，并基于中国股票市场历史数据进行了回测验证，实验结果表明该择时策略在中国A股交易中具有一定的盈利能力，对后续其他量化交易策略的开发具有一定的指导作用。
关键词：量化交易量化投资趋势跟踪股票策略择时交易中图分类号：F832.51 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2018）09（c）-0017-06Abstract：In recent years， China's financial market has developed rapidly. With the experience of quantitative investment development in foreign markets， China's quantitative investment funds have also emerged in large numbers， but most of them mainly invest in the futures market， mainly because traditional quantitative trading strategies are mostly unsuitable for the domestic stock market. Based on the Dual-Thrust strategy in quantitative trading， this paper implements an improved strategy and performs back-testing based on historical data of China's stock market. Experiment results show that this strategy has certain profit in China A-share trading， and there are also guidance for the development of other quantitative trading research.Key Words：Quantitative trading； Quantitative investment； Trend tracking； Stock strategy； Market-timing随着中国金融市场的快速发展，量化交易与量化投资，逐渐发展起来，出现了许多以量化投资为主的投资基金，甚至是全自动无人值守的机器交易型量化基金。
由于主观交易通常是交易者通过自己的经验来进行交易决策，决定何时买卖以及购买什么品种的投资标的。
而量化交易则是通过对交易的理解，制定机械化的买卖规则，在条件触发后无条件的执行交易信号。
因此量化交易可以解决主观交易者由于自身心理、情绪因素等缺陷造成的错误交易。
但中国量化交易起步较晚，且中国股票市场与外国市场相比较，具有自身的特点，一些国外成熟的量化交易模型和量化投资理念并不能直接适用于中国股票市场。
齐岳等研究者[1]采用深度强化学习中的深度确定性策略梯度，将深度强化学习技术应用于投资组合管理。
孙瑞奇采用神经网络、RNN和LSTM预测标普500指数的收盘价[2]。
蒋慧敏提出了一种基于Zigzag的K线趋势中的高点、低点和拐点的识别算法，来构造期货程序化交易系统中K线特征趋势算法[3]。
王淑燕等研究者使用基于八因子选股模型，利用随机森林算法实现了对股票涨跌的预测[4]。
王宣承利用LASSO方法选出有效的技术指标作为输入变量，然后通过神经网络方法来搜索最优的交易规则[5]。
另外，也有学者利用遗传算法等来优化SVM并应用于提高交易信号的准确性上[6]。
Dual-Thrust（以下简称DT）是由Michael Chalek在20世纪80年代开发，曾被FutureTrust杂志评为最赚钱的策略之一。
DT系统策略思路简明，适用于股票、期货、外汇等多类型市场，如果配合上良好的资金管理和策略择时，可以为投资者带来长期稳定的收益。
DT是典型的区间突破型策略，以当日开盘价加减一定比例的N周期内的价格振幅（Range），确定上下轨。
DT对于多头和空头的触发条件，考虑了非对称的幅度，做多和做空参考的Range可以选择不同的周期数，也可以通过参数来确定。
DT原主要应用在可以双向多空交易的市场中，但笔者认为在股票交易中亦有一定的参考作用。
本文实现了原版DT策略并在中国A股市场中进行了实证，实践证明了该交易系统在A 股的有效性，同时也证明了中国股票市场当前还不是有效市场，而是存在一种局部无效性的一个弱有效市场。
1 策略原理1.1 开盘区间突破策略DT系统是根据开盘区间突破策略改进而来的，而后者的主要实现原理如下。
（1）在前一天的收盘时，计算两个值，分别是：最高价-收盘价和收盘价-最低价。
然后取这两个值较大的那个，乘以参数k。
把结果称为触发值。
（2）在当天开盘时，记录当时的开盘价，然后在当日实时价格超过设定的阈值（开盘+触发值）时马上买入，或者当实时价格低于阈值（开盘-触发值）时马上卖空。
（3）不设定止损，因此这个系统是反转系统，即如果在价格超过阈值时有一手空头仓位，则买入两手。
同理，如果在价格低于阈值时手上有一手多单，则卖出两手。
1.2 DT策略DT策略在开盘区间突破策略上进行了相关改进，如图1所示。
（1）在区间阈值（Range）的设置上，引入前N日的4个价位，分别为N日最高价中的最高价、N日收盘价中的最高价、N日收盘价中的最低价、N日最低价中的最低价，使得一定时期内的范围相对稳定，可以适用于日间的趋势跟踪。
（2）DT策略对于多头和空头的触发条件，考虑了非对称的幅度，做多和做空参考的Range可以选择不同的周期数，同时可以通过参数Ks和Kx来确定。
当KsKx时，空头卖出条件相对容易被触发。
因此，通常在使用该策略时，一方面可以参考历史数据进行参数调优，另一方面，则可以根据投资者主观对后势的判断，或从结合其他的技术分析指标或数据模型，阶段性地动态调整参数的值。
由于DT策略原是用于多空交易，适合既可以做多又可以做空的市场，如期货、外汇等，但在中国A股目前做空手段有限的情况下，不太适用，因此我们将其中的做空信号改为空仓信号，当策略满足卖出条件后就一直空仓，直到下次再满足开仓条件，修改后的策略伪代码描述如表1所示。
其中high[1]、low[1]分别表示当前周期的前一根K线的最高价和最低价，HighD（1）表示前一天的最高价，CloseD（1）表示前一天的收盘价，LowD（1）表示前一天的最低价，OpenD（0）表示当天的开盘价。
Highest（x，N）和Lowest（x，N）分别是求N天最大值和最小值的函数，Buy和Sell分别是买入和卖出函数，MarketPosition表示当前股票仓位，0表示空仓，1表示持仓。
2 实验2.1 DT策略在通达信中的实现笔者将原版的Dual Thrust策略在通达信（一款股票行情与分析软件）中进行的实现，实现的代码如图2所示如图3所示，DT策略在通达信中的实现是以技术指标+交易系统形式完成，在技术指标中通过设置买卖点信号以及买卖点之间的连线，我们可以很清楚地看到，实线线段表示买入持股过程，而虚线线段则是卖出空仓的过程。
2.2 不同周期的应用DT策略可以应用在1min、5min、15min、60min等多个K线周期上，并且根据不同的交易周期可以结合不同的交易策略行程稳定的交易系统。
图4到图7为DT策略在通达信中不同K线周期的买卖信号情况，对于同一只股票，在不同周期加载改策略，实际的交易信号的时间点是不同的，因此交易效果也不尽相同。
2.3 回测分析通过程序化交易回测，可以将DT策略的历史交易情况进行回测分析，以验证策略在实际股票交易中的表现情况。
下面以5minK线周期中的DT策略为例，选取了2006年8月至2015年7月间的股票数据作为样本，数据包含5min周期的开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量的历史数据，分别对几只股票进行了历史回测，评估回测性能的指标的含义如表2所示，DT策略参数使用默认值（K1=0.5，K2=0.5，M=1，N=1），交易手续费设置为5%，回测结果如表3所示。
由实验结果可知，一个可以稳定盈利的趋势型股票交易策略，月胜率不一定要很高，甚至可以不超过50%，但是盈亏比一定要尽量高。
即盈利的时候尽量盈利的多，而亏损的时候尽量亏损的少，当符合这样统计规律的情况下，趋势策略是可以长期稳定从股市中盈利的，当然也要有足够的交易次数作为保证，并且回测中所用的股票数据的跨度都在3年以上，最长的达到10年，进而证明DT策略在A股的股票交易中具有一定的稳定盈利性能，但同时也值得注意的是，该策略的最大回撤也比较大，因而风险较大，在实际使用当中可以结合其他信息进行过滤，以减小交易时的风险。
3 结语本文将Dual-Thrust策略进行修改，实现了一个只做多版本的Dual-Thrust策略，并在中国A股10年的历史数据中进行了回测验证，实验结果证明了该策略在A股量化交易中的有效性，有一定的盈利能力，但回撤稍大，未来可结合其他的改进和过滤策略进一步改进。
参考文献[1] 齐岳，黄硕华.基于深度强化学习DDPG算法的投资组合管理[J].计算机与现代化，2018（5）：93-99.[2] 孙瑞奇.基于LSTM神经网络的美股股指价格趋势预测模型的研究[D].首都经济贸易大学，2016.[3] 蒋慧敏.基于Zigzag的K线趋势拐点识别算法设计与实现[J].计算技术与自动化，2017，36（4）：68-71.[4] 王淑燕，曹正凤，陈铭芷.随机森林在量化选股中的应用研究[J].运筹与管理，2016，25（3）：163-168，177.[5] 王宣承.基于LASSO和神经网络的量化交易智能系统构建——以沪深300股指期货为例[J].投资研究，2014，33（9）：23-39.[6] 黄宏运，吴礼斌，李诗争.GA优化的SVM在量化择时中的应用[J].南京师范大学学报：工程技术版，2017，17（1）：72-79.。