一个交易系统样本
文华期货自动化交易模型编写教程
一、程序化交易的编写㈠、交易模型编写规范和一般原则1、编辑平台支持的操作符：= 只定义一个局部变量(这个变量在画图时是不画的) TMP1:=(OPEN+CLOSE)/2;:MA(TMP1,10);上面的公式的第一个语句定义了一个局部变量TMP1，在下面一行中引用了这个局部变量，但是要注意的是这个公式在画图的时候只画了第二条语句MA10所求出的结果。
相反下面这个公式则需要画出两条线，第一条是自己定义的均价线，同时显示了均价的名称为A VP,第二条线是均价的简单移动平均线。
A VP:(OPEN+CLOSE)/2;MA(A VP,10);：声明了一个变量，在画图时画出它并且按这个名字显示。
2、编辑平台支持的函数⑴引用数据A VPRICE 引用均价(在盘后对于国内三个期货交易所指结算价)SETTLE 引用结算价(只有在日线周期盘后才能引用当日的结算价)CLOSE 引用收盘价(在盘中指最新价)，也可简写为 CHIGH 引用最高价，也可简写为H 。
LOW 引用最低价，也可简写为L 。
OPEN 引用开盘价，也可简写为O 。
OPI 引用持仓量REF(X,N) 引用X在N个周期前的值例:REF(CLOSE,5);表示引用当前周期前第5个周期的收盘价REFX(X,N) 引用N个周期后的数据。
（N为大于等于1的整数）『未来函数』例：REFX(CLOSE,5);表示引用自当前周期后第5个周期的收盘价VOL 引用成交量，也可简写为V 。
GETPRICE(N) 根据文华码取出某一品种的最新价。
例：GETPRICE(1209);返回文华码为1209的合约品种的最新价。
PARAM [参数名称，最小值，最大值，缺省值] 在源码中定义参数。
例：PARAM[N,1,100,12]MAN:MA(CLOSE,N);表示参数为N ，最小值为1，最大值为100，缺省值为12.#IMPORT [CODE,PERIOD,FORMULA] AS V AR （Mytrader2009和Myadvisor （赢智）支持） #IMPORT[CODE,PERIOD,FORMULA]ASV AR;CODE 文华码PERIOD 周期FORMULA引用模型名V AR 定义变量名例子：#IMPORT [1205,MIN5,TEST] AS M1005意思是引用[豆粕1005] 五分钟图上指标[TEST.FML] 的数据使用的方法：如当前存在一个指标TEST.FML//TEST.FMLCL:=CLOSE;OP:=OPEN;我想在新建的指标 TEST1中引用[豆粕1005] 五分钟周期上指标[TEST.FML] 的数据可以如下编写TEST1指标//TEST1.FML#IMPORT [1205,MIN5,TEST] ASV ARTESTDD:V ARTEST.CL;DF:V ARTEST.OP;引用的约束1.只能引用 .FML 文件2.只能引用如下周期 MIN1 MIN3 MIN5MIN10 MIN15 MIN30 HOUR1 HOUR3HOUR8 DAY WEEK MONTH3.只能短周期引用长周期比如不能日线周期上加载引用了分钟数据的指标。
完整的交易系统设计方案
一个做了10年股票的交易者问我：“为什么赢家总说交易中要拒绝暴利？”我笑着问他：是不是遇见真正的赢家了。
他说：遇见一个交易赢家比十年寒窗还难呀。
是这样的，在当下股票交易的赢家是＜1%的，当然，我说的是持续10-20年以上盈利的交易者，持续三五年、七八年赚钱的不在其列。
虚盘交易和实盘比就是多了杠杆，不要小瞧这个杠杆，他像给空间增加了一个维度一样，使虚盘的世界变得丰富多彩、奇幻无比。
赢家的座右铭：拒绝暴利凡是赢家都有这样的座右铭就是拒绝暴利。
其实辩证的看这句话，赢家不是拒绝暴利，而是拒绝贪婪；拒绝重仓、全仓的交易。
赢家在交易中首当其冲的，奉为玉律天条的是资金管理，只有其一，没有其二。
我们来看，赢家的操作一般都是做主要趋势，也可以理解为长期趋势，或者说是底部买入、顶部沽出长期持有，而你无论做什么趋势，行情的基本构成就是价格的随机波动，也可以理解为杂波和毛刺，更宽泛的理解为短期趋势。
我们来看下面一张图：红线代表着短期趋势，也可以理解为主要趋势的杂波和毛刺。
在一轮主要趋势中，涨跌一个轮回，上涨过程中有四次（不必然是四次，见绿色箭头）剧烈的回调，你如果重仓、全仓必是爆仓无疑；下跌过程有四次（不必然是四次，见红色箭头）反弹，每一次都是重仓、全仓交易者的葬身之地。
这短期趋势构成的回调、反弹有时异常凌厉，三五天就是10%以上的幅度，这样的调整在趋势行情中屡见不鲜，非常难于防范。
武汉的豆油大姐为什么声名远播，因为四万赚到一千万是历经劫难的，是出神入化，她能做到真是逆天了。
我们把绿色箭头称之为回调中的爆仓点，把红色箭头称之为反弹中的爆仓点。
交易是血雨腥风的世界，赢家之所以能屹立不倒在于从灵魂中知行合一的贯彻了资金管理；在于他们自身就是一个严格遵守资金管理的交易系统；他们是一个系统化的交易者。
输家总是变着方的想重仓,在交易中，90%以上的输家是一直抱有重仓、全仓的想法的。
其实重仓、全仓从来不是他们的目的，他们的目的是对暴利的不要命的追逐，他们时时刻刻不忘一年千倍、雪球效应。
机械交易系统
作者简介理查德．L．威斯曼有着17年的交易和开发交易系统的经验。
他曾经担任过洛易德公司的主席，在那里他致力于开发和应用适用于所有交易品种的机械交易系统。
威斯曼先生在商业期刊中发表过大量关于技术分析和机械交易系统开发的文章，并且担任过很多会议的讲师。
他得到了许多交易专家和金融媒体的认可，并被公认为这个方向的权威。
目前，他为交易者和风险管理专家提供技术分析、机械交易开发、风险管理和交易心理方面的咨询和培训服务。
编辑推荐“威斯曼先生的著作是关于交易方法的哲学层面的思考。
我们只要读一读本书的前言就可以了解市场交易的真谛，后面的内容则是关于交易纪律和市场数学的清晰的向导……本书绝对是汗牛充栋的技术专著中的佼佼者。
”——托莫西凯利，创始人兼CEO，FOREX电视“《机械交易系统》一书中含有关于机械交易各方面的最全面、精确和完整的分析，从具体的示例学习一直延伸到交易心理的分析。
阅读本书将是一个实际的、系统的学习机械交易的途径，它将对你交易生涯的所有阶段都有所裨益。
”——福雷德里克贝顿，商业开发经理，蒙特利尔金融集团“这是一本严肃且精辟的针对资深技术交易者的著作。
威斯曼先生强调了设计和使用交易系统的最重要的一面——实用的交易系统必须和你的性格相匹配。
”——巴巴拉洛克菲勒，《全球交易者和技术分析入门》作者“这是一个思想家的伟大奉献……威斯曼先生给出了很多关于交易过程的极富创意的见解。
他针对机械交易过程中心理变化的分析对所有想从事投资管理的人来说都是值得一读的，我相信机构投资者可以从这本著作得到很多收获。
”——柯泰奥根克，博士，MBA，经营合伙人和CIO，阿尔法集团“威斯曼先生综合了大量关于人类行为和机械交易系统使用的观察和研究。
没有其他著作能够如此深入地展示系统的创建、架构和测试。
本书中提到的诸多系统开发的方法可以帮助我们规避交易中错误的行为。
我向所有想在当今金融市场中使用系统交易的人推荐本书。
”——杰西范卢文，经营合伙人，安倍德基金，CEO，南授策略投资公司本书简介本书阐述了机械交易系统的开发过程，希望能让交易者有所提高。
波涛《系统交易方法》读后感
波涛《系统交易方法》读后感波涛先生绝对是值得尊敬的一位投资界导师。
他在99年之前出的三本书绝对值得每一个投资者要看的书。
他曾写了三本书，《系统交易方法》；《证券期货投资计算机化技术分析原理》；《证券投资理论与证券投资战略适用性分析》。
中国目前关于股市操作层面的出版物中，以波涛的《系统交易方法》一书为最高。
现在市面上公布的自动交易系统有三种：黑箱，灰箱和白箱三类。
所谓的黑箱，指的是隐藏交易原理，但提供明确的进出场点位，甚至资金管理状况的电子系统；所谓的灰箱，指的是说明部分交易交易原理，但对核心交易原理进行隐藏，以保证自己的核心竞争力。
同样，这种交易系统也提供明确的交易信号给公众。
白箱就有些光明正大的味道了，把自己的交易原理向公众发布，并且提供交易信号。
有一点要注意的是，交易系统必然嵌有“交易个性”，比如说有的交易系统设计者，采用了区间交易原理，喜欢在交易区间的上下边缘进行逆向操作；而有的设计者，则是坚定的趋势交易思路，有时候可能数月不做交易。
我们的交易性格，能不能适应这种交易系统，是个问题。
另外，实踐是检验真理的唯一标准，现在自动交易系统的营销人员通常会提供试用，申请个试用帐号，尝试下，自己得出的结论最放心波涛博士写的这本书，可能是目前国内唯一一本详尽论述系统交易方法的书籍，从交易系统的建立、基本结构到检验方法、再到优化与噪声控制，最后又谈了交易系统的后期维护。
科学专业、不愧为博士之作。
唯一的遗憾是作者未能披露其实战交易系统的具体内容。
但书中有一段话给了我很大的启发。
“依作者本人的长期观察，80%的系统使用者不能把系统交易信号连续执行10次以上，90%的系统使用者不能把系统信号连续执行20次以上。
能把系统信号连续执行超过100次以上的系统操作者决不会超过1%。
”“依作者的体会，一个投资人如果能够坚定不移地把一个交易系统的交易指令连续不间断地执行100次以上，即使这个交易系统事后证明是一个设计有缺陷的亏损系统，这个投资人也已经取得了巨大的成功，并且无愧于一个优秀的职业投资家的称号。
个人手写收据样本 -回复
个人手写收据样本-回复"个人手写收据样本"，是指一种个人完成的、以手写形式呈现的收据样本。
这样的样本通常用于个人或小型商家之间的交易，尤其是在缺乏专业打印设备或电子支付系统的情况下。
接下来，我将为您详细介绍关于个人手写收据样本的一些细节和步骤。
首先，个人手写收据样本的主要目的是记录双方之间的交易细节，包括购买的商品或服务的类型、数量、金额以及交易日期等。
这样的手写收据可以作为一种证据，证明购买者已付款并接受了相应的商品或服务。
因此，在编写个人手写收据样本时，以下是您可以遵循的步骤：1. 标题和日期：在收据的顶部，您应该写下"收据"字样，并在其下方注明交易发生的日期。
日期的格式应为月/日/年。
2. 收据编号：在标题和日期的下方，您可以选择添加一个收据编号。
这是为了确保每个交易都有唯一的标识符，并能方便追溯和核对。
3. 收款人信息：接下来，您需要提供付款人的信息，例如姓名、地址和联系方式。
这样能帮助区分不同的客户，并方便与他们进行进一步的联系或回访。
4. 商品细节：在收款人信息下方，您应列出购买的商品或提供的服务的具体细节。
这包括数量、名称、单价和总价。
确保商品名称和数量清晰可辨，以避免任何误解。
5. 付款细节：在商品细节下方，您应该记录付款的具体细节。
这可以包括付款方式（现金、支票、银行转账等）、付款日期和付款金额。
如果付款是分期或部分支付的，也需要注明未支付的金额和预计的付款时间。
6. 签名和备注：最后，在收据底部，留出一定的空间供付款人签名。
这种签名可以证明对交易的确认和接受。
此外，您还可以在此处添加任何相关的备注，例如退款政策、优惠券代码或其他特殊事项。
这些步骤可以帮助您编写一个清晰、规范的个人手写收据样本。
无论是作为个人或小型商家，这样的收据都可以为交易提供一种合法的凭证。
请注意，为了保证双方的权益和交易的合法性，建议收据在交易完成后立即提供给付款人，同时也建议保留一份副本以备将来参考。
八大交易系统
八大交易系统MARSIMARSI——相对强弱平均线（超买超卖型）1.RSI>80 为超买；RSI<20 为超卖；2.RSI 以50为中界线，大于50视为多头行情，小于50视为空头行情；3.RSI 在80以上形成Ｍ头或头肩顶形态时，视为向下反转信号；4.RSI 在20以下形成Ｗ底或头肩底形态时，视为向上反转信号；5.RSI 向上突破其高点连线时，买进；RSI 向下跌破其低点连线时，卖出。
股指期货趋势交易系统研究系列——分水岭系统（FSL）本文构建了分水岭系统（FSL），通过设置与优化系统参数，并利用历史数据进行模拟检验，在从2006年1月4日到2011年1月31日的1235个交易日中获得241.5%，年化28.2%的收益。
1、分水岭系统（FSL）是一个强弱势的分界线，它最大的特点就是可以跳开纷繁复杂的各种技术分析，一目了然，对操作的指导极其便捷。
我们在数从下向上穿越分水岭指标建立多头头寸；在指数由上向下穿越分水岭指标时建立空头。
2、本文选择沪深300指数日收盘价计算指标，并规定指数T日开盘价和收盘价同时穿越T 日分水岭指标才发出交易信号。
实际操作中，我们使用T+1日开盘价作为买卖价格。
3、我们比较不同的参数。
初始资金100万，在交易过程中只买入或卖出1手股指期货合约，在历史样本起始日2006年1月4日时，保证金比率5.6%，合约价值占总资金的27.8%。
交易过程中不对盈利资金进行累计买卖。
从前期报告中可以看到，在交易过程中，手续费对交易系统效果几乎没有影响，所以在本文中，我们不计手续费。
4、本交易系统会根据行情自动发出止损信号，所以我们不另外单独设定止损，只跟系统交易信号进行交易。
5、从2006年1月4日至2011年1月31日之间的1235个交易日中，在最优参数下系统有54.8%的交易日盈利，45.2%的交易日损。
系统一共交易76次，平均16交易日交易次，其中盈利的交易占总数的46%。
数据交易沙箱系统需求说明
15. 支持调试环境和运行环境安全加密连接，支持多种传输协议（如TCP/WS等）接入，提供端到端透明加密功能。
16.支持基于生效时间、失效时间、用户、用户组的方式进行数据访问策略控制，通过关联对应的数据表或数据文件，实现允许特定用户/用户组在特定时间内访问特定数据的目的。
9. 合同签订后提供面向受控载体、策略控制、策略加解密相关功能适配的二次开发API接口；
支持定制化适配虎鲸云际调度平台；
支持定制化适配账户管理、安全策略管理等；
并可在合同签订后提供上述定制需求的源代码及设计说明。
10. 支持扫描申报文件，自动识别常用模型文件，检测模型文件结构防止夹带数据（包括但不限于.index; .ckpt; .pt等格式），支持检测ZIP、XLS、CSV、XLSX、PDF、TXT、MD等格式的文件夹带数据。支持对全量运行结果的申报自动审核机制（如结构化数据中敏感信息字段自动识别、非结构文件文字类敏感信息识别检测并提示、模型文件结构检测并可视化展示等），确保结果安全流出。
5.支持对所有用户的所有数据操作进行全生命周期的日志记录，对不少于7类恶意数据行为进行记录（包括但不限于修改/删除用户、用户组，修改/删除访问控制策略，修改/删除样本数据，修改/删除实验，私自导出审计报表，修改系统管理员配置，修改资源管理策略与配置）实现所有数据操作可追溯、可审计、可定责。并支持将日志审计记录进行导出。
11. 平台内置10种以上敏感数据规则模板，并支持自主新建模板用于敏感数据发现，支持通过正则表达式或字典的模式创建规则，支持通过初始精度的相似程度创建规则；敏感数据发现任务运行完成后支持进行校验。
证券行业智能化交易系统方案
证券行业智能化交易系统方案第1章项目背景与概述 (3)1.1 证券行业交易现状分析 (3)1.2 智能化交易系统需求与发展趋势 (3)1.3 项目目标与意义 (4)第2章智能化交易系统架构设计 (4)2.1 系统整体架构 (4)2.2 数据处理与分析模块 (4)2.3 交易决策与执行模块 (5)2.4 风险管理与合规检查模块 (5)第3章数据采集与预处理 (6)3.1 数据源选择与接入 (6)3.2 数据清洗与整合 (6)3.3 数据存储与索引 (6)第4章数据分析与模型构建 (7)4.1 数据分析框架 (7)4.1.1 数据预处理 (7)4.1.2 特征工程 (7)4.1.3 数据存储与管理 (7)4.2 机器学习算法与应用 (8)4.2.1 监督学习算法 (8)4.2.2 无监督学习算法 (8)4.2.3 强化学习算法 (8)4.3 深度学习算法与应用 (8)4.3.1 卷积神经网络（CNN） (8)4.3.2 循环神经网络（RNN） (8)4.3.3 对抗网络（GAN） (9)4.4 模型评估与优化 (9)4.4.1 模型评估 (9)4.4.2 模型优化 (9)第5章交易策略开发与优化 (9)5.1 量化选股策略 (9)5.1.1 策略概述 (9)5.1.2 策略类型 (9)5.2 量化择时策略 (9)5.2.1 策略概述 (9)5.2.2 策略类型 (9)5.3 风险评估与优化 (10)5.3.1 风险评估 (10)5.3.2 优化方法 (10)5.4 策略回测与实盘检验 (10)5.4.1 回测方法 (10)5.4.2 实盘检验 (10)第6章交易决策与执行 (11)6.1 决策引擎设计 (11)6.1.1 决策引擎架构 (11)6.1.2 决策模型构建 (11)6.1.3 风险控制与合规检查 (11)6.2 交易信号 (11)6.2.1 信号原理 (11)6.2.2 信号处理与优化 (11)6.2.3 信号实时推送 (11)6.3 执行策略与交易算法 (11)6.3.1 执行策略设计 (11)6.3.2 交易算法类型及特点 (11)6.3.3 算法优化与调整 (12)6.4 交易成本与绩效评估 (12)6.4.1 交易成本构成 (12)6.4.2 绩效评估指标 (12)6.4.3 评估方法与优化 (12)第7章风险管理与合规检查 (12)7.1 风险管理体系构建 (12)7.1.1 组织架构 (12)7.1.2 风险识别 (12)7.1.3 风险评估 (12)7.1.4 控制策略 (12)7.2 风险监测与预警 (13)7.2.1 实时风险监测 (13)7.2.2 风险预警机制 (13)7.2.3 预警信息处理 (13)7.3 合规检查与内控管理 (13)7.3.1 合规检查 (13)7.3.2 内控管理 (13)7.4 系统性风险防范 (13)7.4.1 技术保障 (13)7.4.2 应急预案 (13)7.4.3 信息安全 (13)7.4.4 市场监测 (14)第8章系统集成与测试 (14)8.1 系统集成方案 (14)8.1.1 系统集成概述 (14)8.1.2 集成策略 (14)8.1.3 集成步骤 (14)8.2 功能测试与功能测试 (14)8.2.1 功能测试 (14)8.2.2 功能测试 (14)8.3 系统稳定性与可靠性分析 (15)8.3.1 稳定性分析 (15)8.3.2 可靠性分析 (15)8.4 系统优化与升级 (15)8.4.1 系统优化 (15)8.4.2 系统升级 (15)第9章智能化交易系统应用案例 (15)9.1 量化投资策略应用案例 (15)9.2 智能投顾应用案例 (16)9.3 个性化交易服务应用案例 (16)9.4 风险管理与合规应用案例 (16)第10章项目实施与展望 (17)10.1 项目实施计划与进度安排 (17)10.1.1 第一阶段：需求分析与方案设计 (17)10.1.2 第二阶段：系统开发与测试 (17)10.1.3 第三阶段：试点运行与优化 (17)10.1.4 第四阶段：全面推广与持续优化 (17)10.2 项目风险与应对措施 (17)10.2.1 技术风险 (17)10.2.2 数据风险 (18)10.2.3 市场风险 (18)10.2.4 法律法规风险 (18)10.3 证券行业智能化交易系统发展前景 (18)10.4 展望与总结 (18)第1章项目背景与概述1.1 证券行业交易现状分析我国资本市场的快速发展，证券行业在国民经济中的地位日益重要。
系统交易方法
第二个例子
假定政府正在为预防一种罕见疾病的爆发做准备，预计这种疾病会使600 人死亡。现在有两种方案，采用X方案，可以救200 人；采用Y方案，有三分之一的可能救600 人，三分之二的可能一个也救不了。显然，救人是一种获得，所以人们不愿冒风险，更愿意选择X方案。
在来看另外一种描述，有两种方案，X方案会使400 人死亡，而Y方案有1/3 的可能性无人死亡，有2/3 的可能性600 人全部死亡。死亡是一种失去，因此人们更倾向于冒风险，选择方案B。
基本观点
长期持有投资方法
过去的信息对于预测价格的未来运动没有任何的优势。
市场价格对于信息的反应方式呈现一种随机方式
任何当前市场的价格都是合理的价格。
任何投资收益率都只以投资对象的风险水平为基础。
为获取超额收益的任何分析手段和技术手段都是无效的。
奉行的投资哲学
有一个美国参议员用飞镖去掷一份财经报纸，拣出20只股票作为投资组合，结果这个乱来的投资组合竟然和股市整体表现相若，更不逊色于专家们建议的投资组合，甚至比某些专家的建议更表现出色。
基本观点：
价值投资方法
奉行的投资哲学 买要买得物有所值 安全边界原则 坚持不受市场的日常波动影响 极其强调逆向思维 采取积极的投资策略 投资中更勇于冒险
巴菲特名言：价格是你支付的，价值是你所得到的
缺陷 大部分使用市场外部数据，对价格波动缺乏敏感性，在时机选择上存在严重困难。（图表） 市场适用性小：价值的影响因素很多，因此信息不对称造成了对于价值判断的极端困难。 市场的高度流动性说明价值判断的不确定。 你比对手高明吗？ 只寻找肯定的判断导致其较弱的风险控制能力 格拉姆1932年损失达70% 巴菲特1973-1发觉今年成绩好的，明年可能表现得最差，一些往年令人失望的基金，今年却可能脱颖而出，成为升幅榜首。所以无迹可寻，买基金也要看你的运气，投资技巧并不实际，因为市场并无记忆，大家都只是瞎估估。
TB平台程序化交易应用
Bar数据 Date Time Open High Low Close Vol OpenInt CurrentBar BarStatus
含义 当前K线的日期 当前K线的开始时间 当前K线的开盘价 当前K线的最高价 当前K线的最低价 当前K线的收盘价（最新价） 当前K线成交量 当前K线持仓量 当前K线的索引值（K线的编号，从0开始） 当前K线的状态值（0—第一根K线、2—最后即最40新 一根K线、1—其他K线）
Params
Numeric Length(10);
公式参数段
……
Vars
NumericSeries MA;
公式变量段
……
Begin
MA = AverageFC(Close, Length);
公式脚本段
……
End
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第三十九页，编辑于星期六：十三点 三十九分。
Bar数据(K线数据)
当前时间周期下所有K线的相关数据，按照时间从先到后的顺序排 列而成的序列数据。每根K线中包含的数据如报与证券时报合办的“第四届中国最佳期货经营机构评选暨最佳期货分析 师评选”活动中，交易开拓者荣获“中国最佳期货软件服务商”奖项。
3
第三页，编辑于星期六：十三点 三十九分。
交易开拓者的产品系列
➢ 平台版 （V4.2.1）
交易需经过TB平台（行情和交易服务器）
监控器
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第三十五页，编辑于星期六：十三点 三十九分。
ＴＢ公式入门要点及模型示例
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第三十六页，编辑于星期六：十三点 三十九分。
TB公式运行机制
从左到右，从上到下
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第三十七页，编辑于星期六：十三点 三十九分。
盘中和盘后公式运行的差别
穿行测试的流程
内部控制穿行测试操作要点穿行测试是内部控制体系建设及评价过程中的重要工具和方法。
在进行了风险评估，了解了企业内部控制现状，梳理和记录完内部控制活动，编制了风险控制矩阵以后，要通过穿行测试与控制测试方法定期对所描述的控制活动进行测试验证，评价其设计及运行的有效性。
测试中编制的工作底稿是内部控制合规的重要文档之一，其评价结论既要用来编制内部控制自我评价报告，又要针对发现的内部控制缺陷制定整改计划，不断完善内部控制体系。
本文主要为读者介绍穿行测试的要点及技巧。
1、什么是穿行测试穿行测试是指了解有关内部控制的基础上，按照交易轨迹，从相关流程中选择一个或若干个具有代表性的交易和事项，追踪其从交易的发生到最终被反映在财务报表或其他经营管理报告中的过程，即该流程从起点到终点的全过程。
当然，如果从交易的会计处理到交易的起点进行测试更有效的话，也可反过来执行。
通俗地来讲，穿行测试就是“穿行+测试”，即通过检查一段时间内执行过的某些重点流程各个控制点所留下的文件存档和信息流等，使流程得到再现，从而验证和确认控制是否真实存在并实际运行，现有的控制是否能够防范相应的风险，最终得出控制设计及运行是否有效的结论。
2、穿行测试的特点（1）同质性：必须获取同一个交易或包括同一交易的文档。
（2）连续性：从发生到记录全过程的所有控制都要进行测试。
（3）典型性：要尽可能获取一个最近执行的典型交易，以涵盖所有控制。
（4）可测性：获取纸质文档记录进行测试并妥善留存。
（5）普遍性：穿行测试适用于各类型的控制，每年的内部控制评价都必须做穿行测试。
（6）动态性：如果控制发生变化（如流程变化、组织架构变化、关键执行人变化、涉及的信息系统变化等），则应重新执行穿行测试程序。
3、穿行测试的范围与内容（1）穿行测试的范围穿行测试的范围要涵盖公司层面、流程层面和 IT层面，具体的要以前期已经编制好的18个指引对应的风险控制矩阵为依据。
（2）穿行测试的期间穿行测试要选择最近发生的样本，对部分本年度尚未发生的控制可追溯到上一年的样本。
重仓、低盈亏比、低频率、高胜率下的日内交易系统。
高胜率≠获利？！首先要纠正当前交易者中普遍存在的一个错误思想——高胜率不等于获利？！当前的经典逻辑是，高胜率无用，哪怕90%的胜率，如果不设止损，或者非常大的止损，只要一单亏损就能把所有的利润抹去，甚至大亏。
对吗？没错啊！可问题是，为什么高胜率的交易系统就一定要以不设止损或大止损为前提呢？完全可以做到较低的固定止损下的高胜率啊！当然世界上不存在完全如人所愿的交易系统，要获得高胜率的同时，必定是以牺牲盈亏比、交易频率为代价的。
假设一个67%成功率的交易系统（这在我长期的测算中，这是一个成功的日内交易系统的基础成功率，加上后期的调节和过滤后，还能有10%上下的提升），以个人经验，对应高胜率最佳的盈亏比基本是1：1，对应正常的交易频率一般是每月10单左右（为简单计算，以9单记录），这样情况下，每交易3单，即可获取2单的成功，每月6单成功、3单失败，按照25点的标准止损，每月即可稳定获取75点的总收益。
你知道吗？资金管理中对于仓位的管理是以平衡合理盈利率为前提的！这是我要给大家纠正的第二个错误思想，许多人用非常轻的仓位，或者非常小的资金交易了多年，并且在获得了一段时间的持续获利、或者终于开始获利后，就认为自己做到了，成功了。
但其实呢？忽略资金收益率的交易都是失败的，即便你最终是获利的。
年获利20%，不错了吧！但如果你投入的资金只有1000美金，就算你的系统再稳定，要做到15万美元（100万人民币）需要28年，请问你那时候几岁了？那你一定会说我可以去找资金给我做啊，别开玩笑了，哪个有脑子的有钱人会看了你1000美金的交易账户给你一笔大资金做？有钱人都懂，1000美元和10万美元根本是不同的概念，也许你可以通过多年缓慢的增长来适应交易规模的增加，但交易规模的突然增加结果一定是灾难性的！所以小资金的交易者在杠杆交易条件下，必须是以高盈利率为目标的，否则你所做的一切都将是无意义的！小资金交易者很苦，容易的交易方式并不能带来高盈利率，而要做到高盈利率就必须找到独特的交易方式，还必须承担巨大的杠杆风险才能获得高盈利率，这才使得重仓成为小资金交易者通向第一桶金的唯一方式！多少才算是高盈利率呢？虽然没有一个统一的标准，但日内交易如果以月平均盈利10%为标准的话，年利润率120%，那么复利计算6年多的时间可以超过15万美金（100万人民币），这应该算得上合理的标准了吧。
程序化交易概述
如果机械化地算账 -97元
问题： Why are we here?
资本市场的 混沌与秩序
数量化投资 的世界观
程序化交易 来袭？
还在学习巴菲特？不知道西蒙斯？你OUT了！
资本市场的混沌和秩序
关于资本市场的乱象
现代资本市场理论的“三驾马车”
资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model, CAPM）
多数属于判断型交 易 根据基本分析，技 术图形，消息进行 判断 交易速度较慢 交易周期较长
用量化模型取代经 验判断 主要采用技术分析 大“数”底下好乘 凉 倾向于采用程序化 交易手段
人 vs 计算机
人
♠ 根据信息和经验来决定 交易 ♠ 同样的信息进入大脑， 可能出来的是不同的指 令 ♠ 可以处理非标准化的信 息 ♠ 有发现特殊机会和风险 的能力 ♠ 交易周期较长
是否具有 足够的流 动性 是否有足 够多的市 场参与者
• 当一个市场能够有 效排除非市场因素 干扰时，才可以作 为一个合格的投资 对象。
是否具有 足够长的 交易历史 是否有充 足的信息 源
• 信息源充足与否的 要求，不以系统交 易遵循基本分析原 来还是技术分析原 理而改变。
交易系统的公式化
定义交易规则： 交易策略的定性化 定义交易规则变量及参数： 交易策略的定量化
• 西蒙斯，1938年出生于波士顿郊区的一个犹太家 庭，从小就有数学天赋。 • 本科：麻省理工学院数学系（3年毕业） • 博士：加州大学伯克利分校（3年毕业,23岁） • 越战期间：美国国防分析研究院破译密码。
• 与陈省身一起提出有关“多维弯曲空间的几何问 题”的：陈－西蒙斯理论 • 1978年：成立“林姆若依”基金（年增长38%） • 1988年：成立“大奖章”基金（年增长38.5%）
宏汇ETF交易系统
宏汇ETF交易系统（根网软件）量化投资将来是经纪业务的主要方向。
量化投资ETF套利，期现套利。
每个客户经理可以注册一个宏汇的账号，可以把身份证号发送到总部。
有一定的间隔，三至五天。
营业部使用的电脑无法登陆，要外网才可以登陆。
股指期货账号需要去华泰长城官网注册。
佣金使用的是默认的佣金水平，千分之三。
ETF步骤：1，下载宏汇软件，进行安装，输入用户名，密码。
使用电信的站点。
2，资金账户选择深圳的服务器。
3，登陆进入宏汇ETF套利界面。
套利交易和自助交易。
4，进行套利是选择一只ETF，测试使用510050，溢价套利和折价套利。
有预算的浮动盈亏情况。
设置好估算的收益和成本。
看二级市场和一级市场的价格。
5，买入股票—申购ETF—卖出 ETF；“买入篮子”，“申购ETF”期现套利步骤：宏汇股指期货套利1，进入宏汇软件。
期指套利交易，期指套利分析。
2，最方便的是使用510300和股指期货进行套利。
期现组合，股指期货一个点是300元。
3，建立一个组合名称。
4，计算样本，一份的ETF相对应多少份的期货合约。
然后系统就可以进行计算。
5，α套利，构建一个自己能超越指数的组合，进行套利。
可以赚取超额的收益，无风险的α。
可以自己去试用一下α和β。
6，连接的时候选择深圳服务器。
7，进入界面，有股票交易和期指交易。
进入自助交易界面。
自助交易界面，跨期界面。
系统默认的。
“建仓”，“自动建仓”，有基差等等。
可以设置基差是多少，进行监控。
如基差设置为4，则监控开启后当基差大于4则进行提示。
8，跨期套利也可以做。
根网套利系统根网用专线进行交易。
操作步骤与宏汇类似。
根网也提供了T+0的套利模板。
两个软件基本类似。
根网的股指期货套利也与宏汇类似。
构建组合，或者构建α，建好组合可以点击期现套利，里面会提示是否有套利空间。
里面还有许多的策略。
可以具体研究下。
营业部指定一个人员进行账号申请。
凭什么赚钱——机械式交易系统
凭什么赚钱——机械式交易系统一、什么是系统系统这一概念来源于人类长期的社会实践，简单的讲：就是把一套成熟的交易方法编写成程序然后存入计算机。
用计算机发出的指令指导我们去完成每一笔交易。
系统就是人们由局部间的联系认识到事物整体的一种科学观。
系统化即是将这种意识上的认识，以一种有序直观的方式把它表现和实施出来。
金融市场是复杂的，越是复杂繁琐的事物越是需要以这种系统化的方式来解释和处理。
投资也是一个繁琐而复杂的活动，亏损的交易，除了是因为价格波动本身的复杂性因素造成的外，还有就是来自投资者自身的各种不稳定因素。
要在金融市场上长期生存并能保持稳定的获利，必须在充分认识市场的基础上，去建立起一个有效的系统化手段，以此来帮助排除价格和情绪对交易所产生的各种干扰因素，确保每次的交易是低风险高回报的。
交易系统的理念是交易者长期在市场中摔打摸索总结出的，是对市场规律性一面的理解和总体形成的交易行为体系。
二、交易系统的原则价格瞬息变化，用复杂去描述复杂只能适得其反，而且也不利于投资者即时做出快速有效的反应。
用机械化，条理化，一切数据都要量化的原则，精确而且高效的交易系统去描述市场，才能不被市场表面的大量随机因素所蒙蔽。
1.交易系统是否完整和客观，必须要经过长期统计与实践，证明其能够稳定的赢利。
系统交易方法属于科学型的投资交易方法。
2.交易系统是完整的交易规则体系，它必须对投资决策的各个相关环节做出明确的规定。
这种规定必须是客观的，惟一的，不允许有任何不同的解释。
3.交易系统的特点在于它的完整性。
既一个完整交易周期中的各个决策点，包括进场点，退场点，再进场点，再退场点等条件都有明确具体的规定，从而形成一个完整的决策链。
4.一个没有观望和回避的交易系统不是一个完善的交易系统。
一个优秀的交易系统，不限制赢利，只限制亏损。
系统交易强调的是长期的稳定的整体收益，而不是强调一时一地的得失。
在投机市场上长期地占有概率优势，而不是孤注一掷，成功的交易者只是将每次交易看作是一连串可能性和概率中的一个，由于统计样本分布的不均衡，不利事件的发生又具有集束性，任何交易系统都必须面对连续失败时期。
期货交易中的交易系统参数优化
期货交易中的交易系统参数优化在期货交易的领域中，拥有一套行之有效的交易系统是迈向成功的关键一步。
然而，仅仅拥有交易系统还远远不够，对其参数进行优化更是提升交易绩效的重要环节。
交易系统的参数，简单来说，就是决定交易系统如何运作的一系列设定值。
比如，在趋势跟踪系统中，移动平均线的周期长度、止损和止盈的幅度等都属于参数。
这些参数的选择直接影响到交易系统的表现和盈利能力。
那么，为什么要进行交易系统参数优化呢？首先，市场是动态变化的。
不同的时期，市场的波动特征和趋势强度可能会有所不同。
一个在过去表现良好的参数组合，在新的市场环境下可能不再有效。
通过优化参数，我们可以使交易系统更好地适应市场的变化，捕捉到更多的盈利机会。
其次，每个交易者的风险承受能力和交易风格都不尽相同。
有的人喜欢激进的交易，愿意承担较大的风险以追求更高的回报；而有的人则较为保守，更注重风险控制。
通过优化参数，可以根据个人的特点来调整交易系统，使其更符合自己的交易心理和风险偏好。
然而，交易系统参数优化并非一件简单的事情，它需要我们谨慎对待，并遵循一定的原则和方法。
在进行参数优化时，我们不能过度优化。
过度优化是指为了追求历史数据上的完美表现，而不断调整参数，使得交易系统对过去的行情拟合度过高。
这样的交易系统在面对未来的市场时，往往会表现不佳，因为它过度适应了特定的历史行情，而失去了对一般性市场变化的适应性。
为了避免过度优化，我们应该使用足够多的历史数据进行测试。
数据量越大，越能反映市场的各种情况，从而使优化结果更具有可靠性。
同时，我们还要进行样本外测试，即使用没有参与优化的数据来检验交易系统的表现。
如果在样本外测试中，交易系统仍然能够取得较好的成绩，那么说明优化结果是有效的。
另外，参数优化不能仅仅关注盈利能力，还要综合考虑风险控制。
一个高盈利但高风险的交易系统可能会在短期内带来巨大的收益，但也可能在一次不利的行情中导致惨重的损失。
因此，我们需要在盈利能力和风险之间找到一个平衡，通过优化参数来实现合理的风险回报比。
金融交易系统测试过程的分析与设计
作者所在单位２００４年实施ＣＭＭ３级流程，并通过了Ｃ删３级评估。
ＣＭＭ的关键过程域在５个级别和管理、组织和工程中的分布，如图２．３所示：图２．３关键过程区域的过程分类２．４．２系统测试过程系统测试过程是对整个系统所有功能部件进行系统测试，主要是为了对系统进行综合评估，如系统的安装、卸载、某些性能指标、承受压力的能力、用户界面的可用性、系统移植性等，以确保系统的功能和性能符合用户的需求。
系统测试过程包括计划与设计、系统测试执行二个阶段，在软件开发生命周期中分别在需求分析阶段和系统测试阶段中完成。
具体测试过程如图２．４所示：图２．４系统测试过程图３．２软件测试模型比较分析３，２．１软件测试模型比较随着测试理论和测试技术的不断发展，目前主流的测试过程模型主要有Ｖ模型、ｘ模型和Ｈ模型。
作者对这三种模型进行了深入的比较分析，选取其中最适合我们项目的一种，作为设计本项目测试过程的模型依据。
Ｉ．Ｖ模型在软件测试方面，Ｖ模型是最广为人知的模型，已经存在了很长时间，和瀑布开发模型有着一些共同的特性，由此也和瀑布模型一样地受到了批评和质疑。
Ｖ模型中的过程从左到右，描述了基本的开发过程和测试行为。
如图３．２所示：图３．２Ｖ模型示意图金融交易系统测试过程的分析与设计图３．３Ｘ模型示意图ｘ模型还定位了探索性测试（右下方）。
这是不进行事先计划的特殊类型的测试，这一方式往往能帮助有经验的测试人员在测试计划之外发现更多的软件错误。
然而，关注于这样的低级别的行为可能会引起不同的议论。
ｘ模型及其探索性测试的提倡也是为了避免把大量时间花费在测试文档编写上面，如果那样的话，真正用于测试的时间就减少了。
应该在执行测试之前进行测试设计，在测试人员掌握相关知识时进行设计，在测试人员手头有交付内容时进行测试。
ｘ模型包含了测试设计的步骤，就象使用不同的测试工具所要包含的步骤一样，而Ｖ模型没有这么做。
３．Ｈ模型Ｈ模型（如图３．４所示），仅仅演示了在整个生产周期中，某个（测试）层次上的一次测试“微循环”。
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一个交易系统样本一个交易系统样本ztob123翻译一,绪论一个交易策略仅仅是一个每个已按照规则被决定了的设置，一个交易者使其发展并用来指导他的交易。
对于交易者来说，发展自己的交易策略有以下的好处：·它去除掉了交易决定中的情绪因素。
一个交易者应当遵循交易策略，知道自己应该做什么，无论市场如何变化。
一个没有交易策略的交易者尝试在市场开放的时候做一个决定，同时他容易受到情绪上的干扰。
他们可能经历恐慌和挣扎在市场没有按照他们预计的那样运行的时候，因为他们没有一个对此情况的对策。
·节约时间。
一个发展中的交易策略有一个优势是努力工作。
无论如何，一旦发展的交易规则能够容易的自由的进行交易从全天的观测图表中，允许有时间发展更深层次的交易策略。
在这个文章中我们将考察每个舞台在发展交易策略的过程中，从确定一个可能的交易机会到写下来的交易策略。
按这样的方法我们将发展出一个对每日Dow Jones指数交易简单的策略。
二,时间周期决定我们将要工作方向的时间结构在我们的系统中，是非常重要的。
这真实的取决于多少时间我们准备花费在交易上，和多么主动我们要求这个系统在一个周期中的交易次数。
广泛的的说来，有四个主要的时间结构：时间结构交易长度使用的数据长线月盘后数据中线周盘后数据短线日盘间数据日交易接近一天盘间数据系统1 每次交易平均产生250点的收益但是一年只交易4次。
系统2 每次交易平均仅产生10点收益但是一年交易200次。
系统1产生1000点收益一年，然而系统2产生2000点收益一年。
无论如何如果我们允许每次交易5点用做佣金以及滑动误差，那么系统1花费20点/年反之系统2花费1000点/年。
两个系统产生相似的净利润从整个一年来看无论如何有一个数字要牢记的是：Ø 在一年只有四次的交易的系统一中，每次交易都很重要和必须被把握。
可能大部分的收益将来自一次的交易之中，因此这次交易绝对不能被错过。
在系统2中产生的一个新的信号，并不依赖个别的交易。
系统1将要求有巨大的资本做基础因为交易不得不承受宽幅的震荡。
Ø系统2要求更多的操作对于交易因为日数据不得不被监控。
ØØ 系统2在交易中对心理上的要求更低因为净资产下降的时期将更少，设计良好并且稳定的日交易系统罕见亏损月。
交易的频率是任何交易系统的精华元素，我们选择的交易周期将帮助我们来决定它。
没有一个正确的答案到底何种策略适合个体的交易者。
鉴于本文的目的，我们将关注一个发展中的日交易系统。
三．选择一个交易工具当开始设计一个交易系统时，我们需要做的下一件事是，决定我们该如何来达到我们的。
现在有大量的交易工具适用于从股票，货币市场，到金融衍生物如期货和期权。
比方说，对于道琼斯30指数来说，有以下几个不同的交易渠道来操作这只指数：1、指数中独立的个股。
2、一个ETF基金3、期权4、期货5、套利（注：英国金融衍生物交易免税）以上的每一个交易工具都可以进一步的细分，目前现在有3个道琼斯30指数ETF，和2个期货品种。
每个工具都有它自己的优点，以及或多或少有些不同的交易特性。
本文的目的是发展一个道琼斯指数的日交易策略，我们在一天开平仓，同时遵守我们使用的交易工具的规则：1、低成本手续费。
由于交易频繁，因此手续费必须最低，交易个股时除外。
2、流动性。
要有足够的成交量使我们的单子能进出自如，不会有追不进和砍不掉的情况出现。
3、委买、委卖价格间不能差距过大。
普遍来说，在一个流动性好的市场中，委买、委卖价格间距都不大。
本交易适用于委买、委卖价格间距不超过5-8pts。
道琼斯指数迷你期货（在CBOT电子盘易）正好适合本文的交易系统所需要的规则和交易目标，至少日均100000口成交量，委买、委卖价格间距不超过1点，平均每口合约价值，道琼斯指数每点价值5美元。
为了发展此日交易系统，对我们想进行交易的获得历史数据并加以测试是非常重要的。
（后面关于使用道琼斯指数期货的优点，忽略~~~）四，交易系统的建立因此我们决定发展道琼斯指数期货的日交易系统，下面我们需要分析市场特性，并在建立我们交易时得到统计优势。
建立系统就是设置标准化条件，使我们能分辨出可能赢利的交易。
一旦有利于我们得到优势的市场特性明确出现，系统设置的条件就将起作用。
让我们举了例子：区间突破是一个非常流行的交易方法，这个理论的背后是市场将在我们开始交易的日子前出现极度的波动（无论高点还是低点），这种理论有多大的可靠性？用迷你道琼斯指数期货做测试，2004年1月到2004年6月，共128个交易日，我们得出下面的结果：第一次区间突破价格已存的高点，低点: 总体比例(124天): 15 minutes 41 33%30 minutes 57 46%45 minutes 78 63%60 minutes 86 69%75 minutes 91 73%90 minutes 95 77%105 minutes 103 83%120 minutes 105 85%135 minutes 112 90%150 minutes 112 90%165 minutes 113 91%180 minutes 115 93%在测试中可以看到1/3（33%）的日子里，15分钟线的高点和低点都被突破，而突破1小时线的日子有2/3（66%），突破3小时线的日子多于90%。
以上可以看出此统计很有意义。
假如我们用60分钟的高低点突破进行交易，并把止损设在反方向突破时，我们全部交易中有69%不会被止损。
然而我们还需要检测我们的数据有多少否符合以下现实，事实上绝大多数的日波动发生在开市时，只给予我们少量的空间入场获利。
下面我们看下高低点突破区间在全天的区间的比例第一次区间突破: 日波动百分比15 minutes 24%30 minutes 33%45 minutes 43%60 minutes 47%75 minutes 52%90 minutes 55%105 minutes 58%135 minutes 62%150 minutes 64%165 minutes 66%180 minutes 68%我们必须假设在这些日波动百分比上来设置止损，否则我们交易的原则（突破交易法）将变的有缺陷。
我们从交易中潜在的获利能力，通过日波动平衡来体现出来。
举个例子，用30分钟线交易，33%被止损掉了，还有67%有获利潜力。
第一个表格中显示，我们也有46%的机会不触及止损。
我们通过公式计算计算这些表格后，得出的最大赢利期望是：最大赢利期望= (Pw x (1-Al)) – ((1-Pw) x Al)Pw 是= 第一表格中，未触及止损的日子百分比。
Al 是= 第二表格中，触及止损的日子百分比。
第一次区间突破: 计算出的最大赢利期望:15 minutes 9%30 minutes 13%45 minutes 20%60 minutes 22%75 minutes 21%90 minutes 22%120 minutes 25%135 minutes 28%150 minutes 26%165 minutes 25%180 minutes 25%我们看到区间突破和获利的最好组合发生在135分钟，在此处的最大赢利期望有28%。
必须记住这只是最大的可能获利，此时我们已经违反了，在日反向区间突破点（正确的高点、低点）止损的。
这个测试的目的是，用来证明区间突破能成为交易系统建立的基本组成部分。
从第三表格中我们可以看到，通过测试，每个时间段都有获利的可能，且这些时间段在开始3个小时的第一次突破没有什么区别。
等止损的百分比减少时，获利同时也被减少了，这导致了在各个时间段中的区间突破对我们的获利来说没有什么不同，但从统计角度来看，135分钟的获利潜力最大（东部时间9:30~~11.45 ），因此我们就选它！五,入市规则现在我们来确定我们的交易结构，我们必须严格决定何种情况我们将进入开始交易一旦遇到标准的结构。
我们的交易策略的结构是十分迅速有效的，我们将一直等待直到美国东部时间上午11点45分，然后进入市场做多如果开盘（上午9点30分到11点45分）的高点被突破或者进入做空如果开盘的低点被突破。
最容易的确定这个方法是设置一个静止的命令在市场上买入在最高价格上一个变动价位的围，一个静止的命令在市场上卖出在比最低价格低一个变动价位的围。
就如这样一个例子，看看2004年1月2日的交易日。
开盘围给出一个最高价格10510在上午10点58分，一个最低价格10462在上午10点。
在上午11点45分我们放置如下命令：买入预留在10511卖出预留在10461当市场价格接触到其中一个预留价格而开仓交易，我们将在市场中继续留着另一个预留单作为我们最初的止损价格。
如果那个止损价格被达到，那么我们进入市场的理由也将是有问题的。
我们的入市规则是相当简单的但是我们可能着眼于改变这些规则在两种情况下：1，我们可能几乎不能等到更多价格变动在突破开盘围之后而在开始我们的交易之前。
举例来说,我们可能设置我们的预留价位在比最高价格高5点以及最低价格低5点的围，在上面2004年1月2日的例子中就是在10515的价格买入和10457的价格卖出。
这样设置的理由是来防止出现市场行情刚刚触及我们的预留价格，就是刚刚超过最高或者最低价格就立即反转。
我们可以检验这个理论通过观察最大限度顺势行情在每次被触发的交易中，那就是最大限度的数量整个日行情在我们愿意看到的情况下。
最大限度有利的行情没有交易成本节约规避代价净赢利/(亏损)0 2 40 107 (67)1 2 40 214 (174)2 6 168 309 (141)3 9 203 400 (197)4 11 238 490 (252)从表格中我们可以看到，在市场行情2次触及我们预留价格然后立即反转，总共产生40点亏损在一天的交易结束以后。
为了避免这样的情况我们采取用2点来代替1点来制定交易入市点。
无论如何，总共有109次交易因为样板和每次入市交易加上的一点将花费额外的107点对于剩下的交易，净亏损67点。
我们可以做出如下结论，等待大于1点的机会入市交易减少了系统整体的收益率。
二者选一地，一旦设置被触发我们应当等待一个回调在入市前。
例如，在2004年1月2日，一旦10462的低价被突破，我们开始一个限价卖出指令在，说，5点更好在10467。
这里的威胁是我们可能错过最大的趋势变动如果价格不出现回调的话。
无论如何，我们将关注那些那样做。
我们需要检查最大变动价格不利于于我们入市价格：MAE 没有交易错过的交易节约净利润/（亏损）0 5 305 0 (305)1 6 348 103 (245)2 9 534 200 (334)3 11 634 294 (340)4 15 717 376 (341)我们可以得出如下结论等待一个回调在入市交易之前减少了整体的收益率，因为大多数有利可图的交易被错过了。