量化交易系统构建思路1-7(待续)

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量化交易策略的构建实战

量化交易策略的构建实战
量化交易策略的构建实 战
2020/8/22
Seeking Alpha
1. 量化交易系统模型构建 2. 数据处理 3. 阿尔法模型 4. 风险控制模型 5. 成本模型 6. 投资组合模型 7. 执行模型 8. 量化模型生命周期 9. 凯纳量化1号展示
航空系统VS量化交易系统
都是是一个大型负责系统; 安全是第一要素:飞机安全降落是第一位,活着是第一位; 都是由很多子系统构成; 都需要一个中央系统负责调度和指挥子系统; 任何一个子系统环节出错都会酿成巨大事故;
量化投资的模块构建图示
一、股指期货程序化概述
量化投资第一步:数据来源和数据处理
一、股指期货程序化概述
股票数据处理:复权问题,指数样本股变更,停牌,涨跌 停…… 期货数据处理:主力合约,涨跌停;
第二步:追寻阿尔法
阿尔法 模型 一、股指期货程序化概述
寻找阿尔法:飞机制造
阿尔法产生两个来源
一个阿尔法交易系统的组成部分
统计套利之:配对交易
回测优化
优化应避免参数孤岛
测试方法 Walk forward Backtesting
传统方法
Walk forward Backtesting
第三步:风险控制模型
风险控制 模型
一、股指期货程序化概述
风险控制模型
不可能三角形
第三步:风险控制模型
交易成本 模型
一、股指期货程序化概述源自一个阿尔法交易系统的组成部分
➢交易系统一般都包括: 1. 进场规则(买什么,什么时候买,买多少) 2. 出场规则(什么时候出场,出多少,怎么出) 3. 风险控制规则(单次能承担最大亏损,连续亏损 多少,用多少倍杠杆交易,承受最长不赚钱的周 期) 4. 资金管理规则(单策略资金管理)

金融行业智能投顾与量化交易系统开发方案

金融行业智能投顾与量化交易系统开发方案

金融行业智能投顾与量化交易系统开发方案第1章项目背景与需求分析 (3)1.1 金融科技发展概述 (3)1.2 智能投顾与量化交易市场现状 (3)1.3 项目需求与目标 (4)第2章智能投顾系统设计 (4)2.1 投资组合理论 (4)2.1.1 资产配置 (4)2.1.2 风险与收益关系 (5)2.1.3 最优投资组合构建 (5)2.2 投资者画像构建 (5)2.2.1 投资者特征分析 (5)2.2.2 投资者风险偏好评估 (5)2.2.3 投资者画像更新与优化 (5)2.3 投资策略与优化 (5)2.3.1 投资策略选择 (5)2.3.2 投资策略优化 (6)2.3.3 投资策略跟踪与评估 (6)3.1 量化交易策略概述 (6)3.2 趋势跟踪策略 (6)3.3 对冲策略 (6)3.4 统计套利策略 (6)第4章数据处理与分析 (6)4.1 数据源选择与处理 (6)4.1.1 数据源选择 (6)4.1.2 数据处理 (7)4.2 数据存储与管理 (7)4.2.1 数据存储 (7)4.2.2 数据管理 (7)4.3 数据分析与挖掘 (7)4.3.1 数据分析 (7)4.3.2 数据挖掘 (8)第5章人工智能技术应用 (8)5.1 机器学习算法概述 (8)5.1.1 监督学习 (8)5.1.2 无监督学习 (8)5.1.3 强化学习 (8)5.2 深度学习技术 (9)5.2.1 卷积神经网络(CNN) (9)5.2.2 循环神经网络(RNN) (9)5.3 自然语言处理在金融领域的应用 (9)5.3.1 文本分类 (9)5.3.2 命名实体识别 (9)5.3.3 语义分析 (9)5.3.4 机器翻译 (9)5.3.5 自动问答 (10)第6章系统架构设计 (10)6.1 系统总体架构 (10)6.1.1 分层架构设计 (10)6.1.2 系统部署架构 (10)6.2 前端界面设计 (10)6.2.1 用户登录与注册 (10)6.2.2 量化策略展示 (11)6.2.3 投资组合管理 (11)6.2.4 风险控制 (11)6.2.5 交易执行 (11)6.3 后端服务设计 (11)6.3.1 策略模块 (11)6.3.2 交易执行模块 (11)6.3.3 风险监控模块 (11)6.3.4 数据处理模块 (11)6.3.5 用户管理模块 (11)第7章系统开发与实现 (11)7.1 开发环境与工具 (11)7.1.1 开发环境 (11)7.1.2 开发工具 (12)7.2 编程语言选择 (12)7.2.1 后端开发 (12)7.2.2 前端开发 (12)7.3 系统模块实现 (12)7.3.1 用户模块 (12)7.3.2 数据处理模块 (12)7.3.3 投资策略模块 (12)7.3.4 交易执行模块 (13)7.3.5 智能投顾模块 (13)7.3.6 量化交易模块 (13)7.3.7 风险管理模块 (13)7.3.8 系统管理模块 (13)第8章系统测试与优化 (13)8.1 测试策略与工具 (13)8.1.1 功能测试 (13)8.1.2 功能测试 (13)8.1.3 压力测试 (13)8.2 系统功能评估 (14)8.2.1 功能指标 (14)8.2.2 监控与分析 (14)8.3 系统优化与升级 (14)8.3.1 代码优化 (14)8.3.2 架构优化 (14)8.3.3 硬件优化 (14)8.3.4 系统升级 (14)第9章风险管理与合规性分析 (14)9.1 风险管理策略 (14)9.1.1 风险识别 (14)9.1.2 风险评估 (15)9.1.3 风险控制 (15)9.1.4 风险应对 (15)9.2 合规性要求与审查 (15)9.2.1 法律法规合规 (15)9.2.2 监管合规 (15)9.2.3 内部合规 (15)9.3 风险评估与监控 (15)9.3.1 实时风险评估 (15)9.3.2 定期风险评估 (15)9.3.3 风险监控与报告 (15)9.3.4 风险控制效果评估 (16)第10章项目总结与展望 (16)10.1 项目成果总结 (16)10.2 市场前景分析 (16)10.3 未来发展方向与策略 (16)第1章项目背景与需求分析1.1 金融科技发展概述信息技术的飞速发展,金融行业正面临着深刻的变革。

怎么建立自己的交易体系

怎么建立自己的交易体系
的(交易就是寻找一波大概率符合自己预期的行情进行交易)
1、想做好交易,必须有好的心态,比如考场上的学生想考出 好的成绩必须掌握解题方法才行,光靠心态没有用。交易同理, 有好的心态前提,就是有一个客观有效的好方法,这样人才会 踏实下来。 2、思想决定理念—理念决定方法—方法决定心态—心态决定 行动(简单做重复做认真做) 3、有了好的方法,心态自然就会好,执行力强起来了,结果 自然不会差
下跌后有可能发生变盘的可能性:
真正的交易者: 只关心两件事
1.我买入后,市场的走势和我的预期相符,我该怎么处理? 2.我买入后,市场的走势和我的预期不符,我又该怎么办?
——未来的行情谁也无法预测,唯一能依赖的就是规则和纪律 ——盈利不是靠预测行情的胜率来获取的,而是依赖“做错的时 候尽可能少亏,做对的时候尽可能多赚” ——计划我的交易,交易我的计划
1.交易者只需按照自己制定的交易策略下单执行即可。(策略+执行) 2.止损是自己控制的,利润是市场决定的。(止损的重要性) 3.从长期来看交易账户的绩效表现取决于交易者交易动作的合理性 和客观性
最基础的K线形态:头肩形态+M顶或W底形态
1.从价格的走势变化中会出现许多的形态,但归纳起来,无外乎 是由N字曲折线组成 2.以N字曲折线结构为基础,就形成了最基本的形态: 头肩形态 + M顶 或 W底 形态 3.模糊的地方: 它的基本结构可长可短、可大可小、可对称可不对称 4.精确的地方: 大多数情况,都是这种形态;如果当下不是,那它最终会演化成 这种形态
交易中的三大哲学思想
1.价格是包含未来的 (价格消融一切)构成了技术分析的基础 2.价格随趋势运行 “趋势”是技术分析的核心 (当前趋势将一直持续到掉头反向为止) 3.历史会重演(错位重演)

20140807量化交易系统设计

20140807量化交易系统设计
入场信号过滤条件出场信号交易系统突破固定带突破波幅突破固定时间突动态带突破海龟通道突atrstd通道突破指标类动量随机指标等形态类蜡烛图数据挖掘形态等常用过滤条件技术指标时间统计出场跟踪止盈吊灯法跟踪回调比例法跟踪止盈主动出场固定持仓时间出场反向信号出10策略失效主要分为两种品种波动性丧失11策略失效主要分为两种策略本身过拟合导致失效12评估策略有效性
24
组合设计
1. 组合设计构建方法
多策略和多周期

多策略和多周期组合:多策略组合可以降低单个策略遇到 不应期时候所面临的的回撤,但是设计时候要注意策略相 关度
25
组合设计
2. 组合维护
模型库月度维护,检查组合表现 备选策略,通常需要1-2套备选策略预防实盘策略
失效。
26
组合设计
3. 组合交易品种选择
常用的出场条件
出场
跟踪止盈
主动出场
吊灯法跟踪 止盈
回调比例法 跟踪止盈
固定持仓时 间出场
反向信号出 场
9
如何评估策略有效性
策略失效主要分为两种
品种波动性丧失
10
如何评估策略有效性
策略失效主要分为两种
策略本身过拟合导致失效
11
如何评估策略有效性
评估策略有效性:
1. 单品种分段测试
2. 跨品种测试
量化交易系统设计
1
目录

交易系统的构建 如何评估策略有效性 实盘中需要注意的细节 组合设计 资金管理的重要性
2




交易系统的构建
交易系统的架构
入场 信号
过滤 条件
交易 系统
3
出场 信号
交易系统的构建

量化小科普【什么是量化?常用的股票量化指标、如何搭建量化交易系统】

量化小科普【什么是量化?常用的股票量化指标、如何搭建量化交易系统】

量化⼩科普【什么是量化?常⽤的股票量化指标、如何搭建量化交易系统】前⾔:今天起准备开启全新的⼀门课程的学习之旅,如标题所⽰,python量化交易相关的领域,理财+编程相关的知识。

其实吧,关于理财相关的学习去年底就已经萌发了,⼀直是没有付出⾏动⽽已,所以在8⽉的开头打算付出⾏动。

关于股票和基⾦,对于程序猿们⽽⾔基本上⼈⼈都或多或少的接触过,也不⼀定是程序猿吧,对于想挣“睡后”收⼊的应该它们俩是⼤多数⼈认为最直接有效的,因为只要选上⼀个股票或基⾦,合适的机会买卖既可,不费⼒不费时,嗯,同时伟⼤的“⾲菜们”也都纷纷出现了,我也很⾃豪的能成为其中⼀员,当然既然是韮菜中的⼀员,被割是不可能避免的,但是呢,丝毫不影响我想要学习投资的脚步,对于这门python 理财课我觉得通过它⼀是可以学学投资相关的⼀些⾦融知识,⼆是⼜可以来领略⼀下怎么利⽤python来达到⼀种量化交易的⽬的,关于python这门语⾔在学习线性代数时就已经初步领略过了:这次再次来感受⼀下它在投资领域上⾯的⼀个魅⼒,期待理财+技术两个领域的知识为⾃⼰所吸收利⽤,当然对于A股的投资不可能靠学⼀门课程就能让你百分百挣到“睡后”收⼊,但是在你懂得了⼀些理财的思想之后,对你未来的理财道路上肯定是有利⽆害的,所以,加油~~什么是量化?量化:“在语⾔和逻辑层⾯,⽤量词指定⼀个谓词的有效性的⼴度的构造”,是不是这句话太抽象了,这⾥分别来理解标红的词,先来回忆⼀下啥是谓词:再来理解“量词”,它是指定谓词的有效性的⼴度的构造,很明显它是⽤来表达这个谓词的⼀个⼴度问题的,举⼏个“量词”的例⼦:⼀些【他跑得快⼀些】、很多、所有,这些形容词都是表⽰量化的概念,稍加了解⼀下。

量化交易:⽽通常的量化指的就是量化交易,它指的是针对可交易的投资商品【如股票、基⾦、债券等】,根据它们真实的历史数据,理性地运⽤逻辑分析和归纳统计判断市场的趋势【未来的涨跌幅,买卖点之类的】,这么⼀个过程就是量化,⽽标红的“逻辑分析和归纳统计”就是所谓的量化交易策略,可以简单理解成“炒股公式”,不同的⼈其公式肯定也是不⼀样的对吧,下⾯就来看⼀下都有哪些量化策略。

基于深度学习的股票量化交易系统设计与实现

基于深度学习的股票量化交易系统设计与实现

基于深度学习的股票量化交易系统设计与实现近年来,基于深度学习的股票量化交易系统备受关注。

这种交易系统利用深度学习算法分析历史数据,识别出市场趋势和投资机会,从而提高交易的精确度和收益率。

本文将深入探讨这种交易系统的设计和实现。

一、系统架构深度学习的股票量化交易系统主要分为三个模块,包括数据预处理模块、深度学习模块和投资决策模块。

1.数据预处理模块数据预处理模块负责对原始数据进行筛选、清洗、归一化和特征提取,以便于后续的深度学习模块处理。

常用的预处理方法包括:(1)筛选:根据交易周期筛选出具有代表性和稳定性的数据,例如日线或周线数据。

(2)清洗:去除数据中的离群点、异常值或缺失值,减少对模型的干扰。

(3)归一化:将各类指标(如价格、成交量、市盈率等)标准化到同一范围内,防止某些指标过大或过小对模型的影响。

(4)特征提取:从数据中提取重要的特征向量,如价格变化率、市场波动率、资金流向等。

2.深度学习模块深度学习模块是整个交易系统的核心部分,其目的是根据历史数据学习市场的规律,预测未来的趋势和价格变化。

主要包括以下几个子模块:(1)卷积神经网络(CNN):利用卷积核对输入的特征图进行卷积操作,从而提取出空间相关性和局部模式,用于图像识别和分类等任务。

(2)循环神经网络(RNN):将输入序列映射到隐藏状态序列,通过学习隐藏状态之间的关系来模拟序列的演化过程,用于时间序列分析和预测等任务。

(3)长短时记忆网络(LSTM):在RNN的基础上增加了一种记忆单元,用于处理长序列和消除梯度消失的问题,是深度学习中重要的循环结构之一。

(4)注意力机制(Attention):引入注意力权重,动态地对输入序列的不同部分赋予不同的权重,从而能够更好地捕捉某些重要的特征和模式,提高模型的精度和稳定性。

3.投资决策模块投资决策模块是根据深度学习模块得出的结果,进行投资决策和交易操作的模块。

主要包括以下几个方面:(1)技术指标分析:根据深度学习模块的输出结果,结合常用的技术指标如MACD、KDJ、RSI等,制定交易策略和入市/出市决策。

量化交易的模型构建方法

量化交易的模型构建方法

量化交易的模型构建方法量化交易是一种基于数学和统计分析的交易模式,通过建立模型来预测市场趋势和价格波动,并根据模型的指导进行交易。

在构建量化交易模型时,以下是一些常用的方法和步骤:1. 数据收集:收集市场和交易数据,包括股票、期货或其他金融工具的历史价格、交易量和其他相关数据。

2. 数据预处理:对收集到的数据进行清洗和处理,去除异常值、填补缺失值,并进行数据平滑和标准化等操作,以确保数据的质量。

3. 策略设计:根据投资者的目标和需求,设计量化交易策略,确定交易的规则和条件。

这可能涉及技术指标的选择、交易信号的生成和风险管理规则的制定等。

4. 模型建立:选择适当的数学模型和算法,根据历史数据进行参数估计和模型训练,以构建预测市场走势和价格波动的模型。

常见的模型包括时间序列模型、回归模型和机器研究模型等。

5. 回测和优化:使用历史数据对构建的模型进行回测和优化,评估模型的性能和稳定性,并通过参数调整和策略改进来提高模型的表现。

6. 实时应用:将优化后的模型应用于实时市场数据,并根据模型的信号进行交易决策。

在实际交易中,还需考虑交易成本、流动性风险和市场变化等因素。

7. 风险管理:制定有效的风险管理策略,包括止盈止损机制、仓位控制和风险分散等,以降低风险并保护投资组合的价值。

8. 监控与修正:监控模型的运行和交易表现,及时调整和修正模型,以适应市场的变化和模型的衰退。

以上是构建量化交易模型的基本方法和步骤。

需要注意的是,量化交易模型的构建是一个复杂的过程,需要充分的数据分析能力和市场理解,同时也需要不断研究和改进,以应对不断变化的市场环境。

参考文献:- Chan, E. P. (2013). Quantitative trading: how to build your own algorithmic trading business. John Wiley & Sons.。

量化交易系统开发,量化对冲软件系统搭建

量化交易系统开发,量化对冲软件系统搭建

量化系统一般由几个步骤组成,策略编写、策略回测、策略分析、仿真运行、实盘运行,并且后端需要对接交易所接口,有了交易通道才能真正将单子下到交易所内,所以对于量化交易来说,策略是基础。

量化交易系统开发咨询微ruiec762679
从策略优化的角度而言,量化交易也可以从庞大的历史数据中海选出能带来超额收益的多种“大概率”事件,并制定其为投资策略,再用海量模型验证并固化这些规律和策略,然后严格执行已固化的策略来指导投资操作,从而获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。

具体来说,量化交易是一个体系,包含策略、量化交易系统、风控和算法交易,区别于传统“定性”投资
量化对冲有以下几方面特点:
1、投资范围广、投资策略灵活;
2、以追求绝对收益为目标;
3、更好的风险调整收益;
4、与主要市场指数相关性低、具备资产配置价值。

量化交易系统在数字资产投资领域的地位是越来越高,这是一种通过大量数据经过算法优化后得出来的策略投资,已经让很多人实现了财富自由。

而那些高频量化交易系统的运营商收益也是满满的。

量化交易系统开发找源中瑞科技。

如何打造自己的量化交易系统

如何打造自己的量化交易系统

如何打造自己的量化交易系统随着金融市场的不断发展和变化,量化交易逐渐成为许多投资者关注的焦点。

量化交易是一种利用数学和统计学方法制定交易策略、进行投资交易的方法。

通过永不疲倦的计算机策略,量化交易成为了许多投资者追求利益的方式之一。

本文将详细介绍如何打造自己的量化交易系统,并提供一些实用的建议。

1. 组建一个专业的团队量化交易系统的搭建是一项高度技术化的工作,需要一定的金融知识和技术支持。

因此,组建一个专业的量化交易团队将是个好的选择。

您的团队中应包括金融分析师、程序员和数据科学家等人才。

这些人才既有投资决策的专业知识,也了解计算机编程的基础知识。

在选择这些人才时,要考虑到他们的教育背景、工作经验、技能水平和专业能力等因素。

2. 建立适合自己的数据收集平台量化交易的核心在于数据分析和处理。

由于金融数据庞杂、复杂,因此需要构建一个能够充分利用金融数据的收集平台。

这些平台可以帮助投资者收集、处理、存储和分析数据。

在选择数据收集平台时,应根据自己的需求和实际情况来选择。

3. 设计雄心勃勃的策略成功的量化交易系统需要一个创新和有效的策略。

投资者应该在研究市场和数据之后,根据自己的需要和信仰,设计一个适合自己的交易策略。

要注意策略的灵活性和适应性,以应对不断变化的市场环境。

4. 测试和优化你的交易策略一个成功的交易策略需要进行充分的测试和优化,以确认它能够在真实交易中实现预期的结果。

在进行测试和优化时,要注意考虑不同的市场环境和交易条件,以确保策略的稳定性和有效性。

5. 记录和分析交易结果监测和记录交易结果至关重要。

记录包括每次交易的明细和结果。

监测可以发现交易系统的需求变化。

记录和监测也是交易系统分析的来源,记录和分析之后的结果将为下一步优化交易系统提供数据。

此外,监测和记录可以避免交易者因某次交易出现失误而不知所措。

交易系统的优化往往是一个长期的过程,通过反复的实验和分析不断优化系统。

6. 学习其他投资者的成功经验量化交易系统的建立需要花费大量的时间和精力,为了减少无用的尝试,我们可以学习一些成功的交易经验,以此不断完善自己的量化交易系统。

量化交易知识体系

量化交易知识体系

量化交易知识体系全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:量化交易是指通过利用数学模型和统计分析来进行交易决策的交易策略。

它基于数据分析和模型构建,遵循一定的规则和算法执行交易,旨在实现更加科学理性的交易策略和对市场的预测。

量化交易在金融领域已经得到广泛应用,成为了投资者和机构交易的重要工具之一。

量化交易的核心理念是建立一个完整的交易系统,包括数据收集、数据处理、模型构建、策略回测和风险控制等环节。

量化交易的优势在于可以减少人为主观情绪对交易决策的影响,提高交易的效率和精度,同时降低风险和错误的概率。

掌握量化交易的知识体系对于投资者和交易员来说至关重要。

一、数据收集与处理量化交易的第一步是数据收集和处理。

有效的数据是量化交易的基础,只有获得准确的数据才能构建有效的模型和制定可靠的交易策略。

数据的来源包括市场行情数据、公司财务数据、宏观经济数据等,通过数据的存储、清洗和处理,可以方便后续的模型构建和分析。

二、模型构建与策略设计在数据的基础上,量化交易需要建立数学模型来分析市场行为和预测价格走势。

常用的模型包括统计模型、机器学习模型、时间序列模型等。

在模型构建的基础上,需要设计具体的交易策略,包括买入信号、卖出信号、止损规则、仓位控制等。

策略的设计需要考虑市场的特点和个人的风险承受能力,确保交易系统的稳定性和盈利性。

三、策略回测与优化完成模型构建和策略设计后,需要对交易策略进行回测和优化。

通过历史数据的模拟交易,可以评估策略的盈利能力和风险水平,排除不适合的策略和参数。

可以通过参数优化和参数调整来提高策略的效果和稳定性,以应对市场变化和不确定性。

四、风险控制与资金管理在量化交易中,风险控制和资金管理是至关重要的环节。

有效的风险控制可以保证资金的安全和稳健增长,避免大幅度的亏损和爆仓风险。

常见的风险控制方法包括止损规则、仓位控制、资金分配等,要根据交易策略和个人风险偏好来进行设置。

五、心理素质与执行能力除了技术上的知识和能力,量化交易还需要良好的心理素质和执行能力。

如何构建一个有效的量化交易策略

如何构建一个有效的量化交易策略

如何构建一个有效的量化交易策略构建一个有效的量化交易策略在当今金融市场中,随着科技的不断发展,量化交易策略在投资领域中已经成为了一个热门话题。

量化交易,简单来说,就是通过制定一套严谨的规则和算法来进行买卖交易,以期获得超越市场平均水平的回报。

那么,如何构建一个有效的量化交易策略呢?本文将从准备工作、策略构建和回测优化三个方面进行阐述。

一、准备工作1.研究和了解金融市场:在构建量化交易策略之前,首先需要对金融市场进行全面的研究和了解。

包括了解不同市场的特点、参与者、市场走势等。

只有深入了解市场,才能在制定策略时做出更加准确的决策。

2.获取和整理数据:量化交易的核心依赖于数据,因此,获取和整理可靠的数据是非常重要的。

可以从金融数据供应商或者通过API接口获取市场数据,包括股票、期货、外汇等。

在获取数据后,还需要进行数据清洗和整理,确保数据的准确性和一致性。

3.选择合适的交易平台和开发语言:对于量化交易来说,一个稳定可靠的交易平台和适合的开发语言是至关重要的。

选择一个功能齐全、稳定可靠的交易平台,可以帮助我们更好地进行交易决策和执行。

同时,选择一个熟悉和适合的开发语言,可以提高开发效率和策略的可维护性。

二、策略构建1.确定交易目标:在构建量化交易策略之前,需要明确自己的交易目标。

是追求稳定的超额收益,还是追求高回报率但风险也相应增加?只有明确交易目标,才能有针对性地进行策略构建。

2.选择适合的交易频率:量化交易策略可以根据交易频率的不同分为高频交易、中频交易和低频交易等。

选择适合自己的交易频率,需要根据自己的资金情况、时间安排和风险承受能力等因素综合考虑。

3.确定交易信号和策略规则:交易信号是量化交易的核心,也是构建策略的基础。

可以通过技术指标、基本面数据、市场情绪等多种因素来产生交易信号。

在确定交易信号的基础上,还需要制定相应的策略规则,包括开仓条件、平仓条件、止损设置等。

三、回测优化1.回测:回测是评估和验证量化交易策略有效性的重要环节。

关于量化交易系统的几个要点

关于量化交易系统的几个要点

关于量化交易系统的几个要点展开全文第一:交易系统的构成框架1,一个交易系统必须具备精准定义的特性,否则后续的实盘统计系统修正是无法跟进的;2,一个交易系统可以包含多个子系统,但子系统之间必须没有丝毫关联性,尤其在进场条件范围必须完全没有相交的部分;3,就是市场原理,你的交易系统必须有个人独特的市场原理支撑,才能让你的交易系统具有生命力;4,是各个子系统的基本构成,进场条件、过滤条件、出场条件、初试止损、平保止损、跟进止损、止盈、仓位管理、情绪管理等;以及一些作为补充说明的系统附件;5,每天的交易总结报告、系统交易记录表(根据精准定义系统条件后的统计结果,可以对交易系统的各个环节、参数、止盈、止损位置进行有效调整)、月度交易总结报告、以及根据统计结果进行调整后的按照时间编号的不同版本交易系统(以便比较)。

第二:精准定义是量化的基础量化的基础是精准定义,许多人以某形态为进场依据,那么精准定义就要求结合明确位置的基础上,以波动点为标准的精准定义。

比如说5分钟条件下的双底上涨突破,那么就存在3个关键位置,一底低点、一底反弹高点、二底低点;这3个位置就是量化的基本标准,同时也是系统构建的参数基础,你可以要求一底反弹高点不得高于一底低点30点,二底低点不得低于一底低点5点且低于二底反弹高点15点,等等过滤要求。

有了这些基本要求、可以精准到点数的标准,才能对系统交易结果进行量化统计。

在上述的基础上,我就可以对每一次双底突破形态出现时:二底和一底的位置差距、突破后的最大波动、突破后的平均波动、突破后回抽的时间深度、两底之间的时间差距、等等各项指标进行统计。

在得出统计结果后,就可以明确地知道交易系统信号发生后,在哪个位置止损、止盈合理,哪些参数需要修正等等,只有能够精准定义,才能有效的统计结果,这些统计数据,才能知道自己错在什么地方,并进行调整,也能够清晰有效地控制止损止盈。

如何建立一个成功的量化交易系统

如何建立一个成功的量化交易系统

如何建立一个成功的量化交易系统量化交易是利用数学模型和统计分析方法来进行交易决策的一种交易策略。

它利用大数据、算法以及自动化执行来获取交易机会和管理交易风险。

建立一个成功的量化交易系统需要经过一系列的步骤和考虑因素。

本文将详细介绍如何建立一个成功的量化交易系统。

第一步:明确交易目标建立一个成功的量化交易系统的第一步是明确交易目标。

交易目标包括盈利目标、风险承受能力、时间周期、交易品种等。

在明确交易目标时,需要考虑个人的风险偏好、市场环境、投资时间和资金等因素。

明确交易目标能够帮助你更好地制定交易策略和评估交易系统的表现。

第二步:选择适合的交易策略建立一个成功的量化交易系统的关键是选择适合的交易策略。

交易策略是量化交易系统的核心,它决定了交易系统的优劣和稳定性。

在选择交易策略时,需要根据个人的交易目标、市场状况和投资偏好来确定。

常见的交易策略包括趋势跟踪策略、均值回归策略、套利策略等。

第三步:数据获取与处理建立一个成功的量化交易系统需要大量的数据支持。

数据获取与处理是量化交易过程中的重要一环。

在数据获取时,可以利用公开的金融数据源、交易所提供的数据或者第三方数据供应商的数据。

在数据处理时,需要对数据进行整理、清洗和转换,以便后续的分析和模型构建。

第四步:构建量化模型量化模型是量化交易系统的核心。

构建量化模型需要使用数学和统计分析方法。

常见的量化模型包括时间序列模型、回归模型、机器学习模型等。

在构建量化模型时,需要考虑数据的时效性、可靠性以及模型的稳定性和准确性。

第五步:回测与优化回测是量化交易系统的重要一环。

通过回测可以评估交易策略的盈利能力和稳定性。

在回测时,需要使用历史数据进行模拟交易,并根据交易规则计算交易成本、收益和回撤等指标。

通过回测结果可以对交易策略进行优化和改进,提高交易系统的表现。

第六步:风险管理建立一个成功的量化交易系统需要合理的风险管理措施。

风险管理涉及交易规模、止损点、仓位管理等方面。

如何构建一个成功的量化交易系统

如何构建一个成功的量化交易系统

如何构建一个成功的量化交易系统在金融市场中,量化交易系统是通过利用数学和统计模型,以及计算机技术来执行交易的一种方法。

它可以帮助交易者消除情绪因素的干扰,提高交易的效率和准确性。

本文将介绍如何构建一个成功的量化交易系统。

一、确定交易目标和策略首先,构建一个成功的量化交易系统需要明确交易的目标和策略。

交易目标可以是追求长期稳定的收益,或是谋求盈利的快速增长。

根据不同的目标,可以选择适合的交易策略。

交易策略是量化交易系统的核心。

它可以基于技术指标、基本面分析、市场行为模型等多种因素。

选择合适的交易策略需要考虑自己的交易风格和市场特点,同时也要注意风险管理和资金管理的因素。

二、收集和整理数据构建一个成功的量化交易系统需要收集和整理大量的历史和实时数据。

数据来源可以包括金融数据提供商、交易所、财经媒体等。

数据的收集和整理可以通过编写程序自动化完成,也可以借助一些专业的量化交易软件来实现。

在收集和整理数据的过程中,需要注意数据的质量和完整性。

数据的准确性对于量化交易系统的有效性至关重要。

同时,还可以通过数据挖掘和分析技术来发现潜在的交易机会和规律。

三、开发和测试模型根据选择的交易策略,可以开发相应的数学和统计模型。

这些模型可以包括回归模型、时间序列模型、机器学习模型等。

在开发模型的过程中,需要使用历史数据进行验证和测试,以评估模型的准确性和稳定性。

模型的开发和测试是一个迭代的过程。

在开发初期,可以通过回测的方式来验证模型的有效性。

回测是指使用历史数据模拟交易,以评估交易策略的盈亏情况。

通过不断地优化和调整模型,可以提高交易策略的表现。

四、执行和监控交易一旦模型开发和测试完成,就可以将其应用于实际的交易中。

在执行交易的过程中,需要注意及时获取实时数据,并根据模型生成的交易信号进行交易的执行。

同时,也需要监控交易的执行情况和策略的表现。

可以使用一些指标和报表来评估交易的盈亏情况、风险水平等。

如果发现交易策略存在较大的问题,需要及时进行调整和优化。

证券行业量化交易与投资组合优化系统开发方案

证券行业量化交易与投资组合优化系统开发方案

证券行业量化交易与投资组合优化系统开发方案第一章引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (2)1.3 技术路线 (3)第二章量化交易策略研究 (3)2.1 策略类型选择 (3)2.2 策略构建与优化 (4)2.3 策略回测与评估 (4)第三章数据处理与分析 (5)3.1 数据采集 (5)3.2 数据清洗与预处理 (5)3.3 数据挖掘与分析 (6)第四章投资组合优化理论 (6)4.1 投资组合理论概述 (6)4.2 均值方差模型 (6)4.3 黑魔法模型 (7)第五章系统架构设计 (7)5.1 系统整体架构 (7)5.2 系统模块划分 (8)5.3 系统关键技术 (8)第六章系统模块开发 (9)6.1 数据处理模块 (9)6.1.1 数据清洗 (9)6.1.2 数据预处理 (9)6.1.3 数据格式化 (9)6.2 量化交易模块 (10)6.2.1 策略开发 (10)6.2.2 交易执行 (10)6.2.3 风险控制 (10)6.3 投资组合优化模块 (10)6.3.1 风险评估 (10)6.3.2 投资组合构建 (11)6.3.3 投资组合评估 (11)第七章系统功能优化 (11)7.1 算法优化 (11)7.1.1 算法选择与改进 (11)7.1.2 算法融合与集成 (11)7.2 内存优化 (12)7.2.1 内存管理策略 (12)7.2.2 内存使用技巧 (12)7.3 功能评估 (12)第八章系统测试与部署 (12)8.1 单元测试 (12)8.2 集成测试 (13)8.3 系统部署 (13)第九章项目管理与团队协作 (14)9.1 项目进度管理 (14)9.1.1 制定项目计划 (14)9.1.2 进度监控与调整 (14)9.1.3 进度汇报与沟通 (14)9.2 风险管理 (14)9.2.1 风险识别 (15)9.2.2 风险评估 (15)9.2.3 风险应对策略 (15)9.2.4 风险监控与调整 (15)9.3 团队协作与沟通 (15)9.3.1 建立项目团队 (15)9.3.2 明确角色与职责 (15)9.3.3 沟通机制与渠道 (15)9.3.4 团队建设与培训 (15)9.3.5 项目文化与氛围 (15)第十章总结与展望 (16)10.1 项目成果总结 (16)10.2 项目不足与改进方向 (16)10.3 未来发展展望 (16)第一章引言1.1 项目背景我国金融市场的快速发展和信息技术的不断进步,证券行业对量化交易与投资组合优化系统的需求日益增长。

如何搭建量化交易系统(现有案例)

如何搭建量化交易系统(现有案例)

如何搭建量化交易系统(现有案例)
量化交易系统:
所谓量化交易(自动化交易),起源于传统的金鬲虫领土或,是在交易阶段由计算机自动进行的一种头资模式,它是对人类的头?姿理念进行规范化、变量化、模型化,形成一整套可量化的操作理念,并用历史数据进行分析和验证。

想要了解如何搭建量化交易系统,除了要知道量化交易的概念外,还需要了解其优势之处。

量化交易系统可消除交易上的心理压力,规避情绪波动;有利于快速变化的市场条件;测田各自动化,可以在不同的市场条件下(使用当前或过去的价格数据)轻松测试;捕捉市场机会,监控的市场相比较于用户要多些,相应的机会也要多些;信息的处理能力强;量化交易对信息的处理能力相对较强;风显相对较低,适应性广。

量化交易系统搭建,对交易所数据实时抓取,进行算力分析;可多平台多贝长号站式管理,实时成交;全面封控措施,实时显示行||情,对接火币、币安交|易|所、设置智能策田各、专家策田各,保守、稳||健等可供选择;
量化交易平台搭建,搭建量化交易系统,主要界面包括首页、zi?金、交|易、我的;确定交易策田各,制定交易规则,明确进出场点位,止|盈|止|损;挑选交易平台,编写策田各程序,测试,模拟交易,历史数据回测;技术成|熟,区块链量化交易平台源码模式分析。

如何打造自己的量化交易系统_蔡军[1]

如何打造自己的量化交易系统_蔡军[1]

2013年第11期下旬刊(总第535期)时 代 金 融Times FinanceNO.11,2013(CumulativetyNO.535)如何打造自己的量化交易系统蔡 军(重庆工商大学融智学院,重庆 400033)【摘要】对于大多数个人投资者和中小机构而言,开发一个平台需要强大的计算机团队、较大的开发费用、长的开发周期,因此使用国内现有的量化平台是最现实选择。

同时也有一些金融机构,他们不希望自己的交易头寸不被别人发现,有保密的需求,只得自己开发量化交易系统,另外也有越来越多个人和小型机构也自己开发。

【关键词】系统 选择 开发北京时间2013年8月16日11点05分31秒到05分56秒的短短26秒里,中国石化和工商银行两大权重龙头先后涨停。

之后多只权重股迅速跟进大幅拉升;根据事后调查结果,造成这一事件的光大乌龙交易以70亿的成交量,却造成了日均交易量在2000亿以上的A股市场的大盘指数瞬时上涨超过5%的涨幅,这让貌似遥远的量化交易突然出现在国内投资者的面前,很多普通投资者这才发现自己同量化交易战斗已经很久了。

如何获得一个拥有高速精准的数据、高性能程式交易以及高度的开放性和前瞻性等特点的专业的交易平台,这正是本文尝试解决的问题。

一、如何选择国内现有平台目前的量化交易平台可以从开发语言、技术架构、系统架构、策略方向、交易方式等几个方面,分为中低端和高端量化交易平台。

(一)中低端量化交易平台中低端平台只支持复杂度不高的脚本语言实现策略逻辑,多数的实现只能在图表上加载技术指标进行自动化交易、程序化交易等量化交易方式。

它一般采用的技术架构是投资者使用平台商提供的客户端软件,采用互联网接入方式连接平台商或者金融经纪公司提供的行情和基础数据服务器,投资者在本地运行的策略触发后,通过经纪公司的普通交易席位进行交易。

国内应用的中低端量化交易平台主要有文华赢智程序化交易、交易开拓者、金字塔决策交易系统等。

(二)高端量化交易平台高端量化平台除了支持复杂脚本语言实现策略逻辑外,均支持直接使用C++、JAVA等开发语言实现复杂的策略逻辑,采用多进程、多线程方式进行自动化交易、程序化交易、算法交易。

构建量化投资算法交易思路大全!纯干货

构建量化投资算法交易思路大全!纯干货
在已经拥有了成本模型的情况下算法交易的建成过程就可以被看做是一个时间风险和最小冲击成本的优化过程
构建量化投资算法交易思路大全!纯干货
今天我们给大家主要讲一下量化投资中的算法交易设计。时间风险是我们在用算法交易时要面 对最大风险。也就是说需要交易不立即执行的话,那么有可能会带来价格风险。通常情况下, 在我们使用算法交易进行量化投资的过程中,冲击成本和时间风险是不能兼得的。 冲击成本模型是被动型交易算法设计的主要依据。在已经拥有了成本模型的情况下,算法交易 的建成过程就可以被看做是一个时间风险和最小冲击成本的优化过程。时间风险和冲击成本可 以用最优化的目标函数来代表。
不知道有没有朋友知道短期价格预测。例如:随机过程、模式识别以及传统技术分析方法都属 于短期价格预测的方法。如果我们在建立好算法交易模型后,对其加入证券短期价格趋势的判 断。这样就可以进一步提升算法交易的效率。那么对于趋势判断来说,我们就需要在冲击成本 模型的基础上建立一个短期价格预测模型。 一、设定比较基准 我们在判断一个交易算法是否合适的时候,首先要选择出一个合适的比较基准。时间加权平均 价格、开盘价格、收盘价格以及成交量加权平均价格都可以被看做是算法交易的比较基准。这 时,可能会有朋友想问,那么这么多比较基准我们应该如何去选择呢?比较基准的选择我们可 以根据量化投资者自身的投资风格和投资目标来确定。 二、最优参数和回测的选择 在我们确定好比较基准后,下一步我们就可以根据不同的参数来测试效果,最终挑选出合适的 参数。 1)首先我们可以用不同参数在整个历史时期的不同阶段进行测试。通过不同的参数,可以判断 出算法交易系统的稳定性以及对参数变化的敏感程度。如果系统对于参数变化表现的过于敏感 则不适合在市场中使用。 2)我们也可以选定一个市场情况较为平稳的历史时期,然后采用不同的参数以相同的方法来进 行测试。这种测试会检测对于不同参数系统的稳定性和敏感性。夏普比率可以被用作选择最优 参数。 3)特殊情况下的市场环境选择最优参数,可以进行样本外的测试ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ来确定算法交易的效果是否 能够达到我们的预期。 三、利用仿真系统来进行测试 对于量化投资系统测试来说,如果能够放在实盘中进行测试操作无疑是最有效的测试方法。但 是对出初级测试来说,这意味着巨大的前期资金投入。所以,我们一般采用仿真系统来进行测 试。仿真系统的主要原理是模拟投资者在一个虚拟的市场中进行交易。
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程序化交易策略构建思路1.基于商品价差的通道突破系统1)公式名称:CL_SpreadChannelBreakout2)策略构建思路:本策略是以通道突破为基础的“四周规则”交易系统的价差交易版,策略本身和经典的“四周规则”并无区别,不同之处是将交易标的从单个商品合约变为两个商品的价差。

3)建立系统的步骤首先,策略会按照设定的两个商品的交易手数计算出商品的价差,并根据价差的开盘价、最高价、最低价、收盘价画出价差K线图。

由于价差的计算是基于两个商品的K线数据而不是详细的Tick数据,所以只有价差的开盘价和收盘价能够准确计算,最高价和最低价则取开盘价差和收盘价差的最高和最低。

4)进场策略计算价差的一定周期的最高价和最低价,形成上下两条通道,当价差突破上通道时做多,价差突破下通道时做空,突破时反向仓位先平仓再反手。

5)出场策略止损方面,引入价差的更小周期的最高价和最低价作为止损点。

至此,本策略的构建描述完毕,本策略是基于对外盘行情的观察和理解进行的K线组合交易策略,由于策略特性和国内行情的特性,该策略会出现丢失行情的情况发生,但不失为一种交易思路供使用者思考,请使用者仔细理解口进行选择、修改和使用。

2.基于均线交叉与通道突破相结合的交易系统1)公式名称:CL_MovingAverageCrossOver【MACO】2)策略构建思路:传统的移动平均线交叉系统寻找快速均线和慢速均线的交叉来捕捉趋势,在快速均线上传慢速均线时买入,期待市场趋势上涨,反之卖出,期待趋势下跌。

这种技术在有趋势的市场很有效果,但当市场横向整理或者起伏不定时,均线反复交叉从而产生许多导致亏损的假信号。

【MACO】系统充分利用趋势的同时尽量避免或者减少假信号的产生,方法是识别趋势后并不立即进场,而是确定这是一波行情的开始之后再作为。

系统使用快速均线和慢速均线的交叉来识别一波潜在趋势,直到上升趋势或者下降趋势确定后才发出买入或者卖出的信号。

系统通过设置在一定数目的K线内有效的买入/卖出条件单来确定趋势。

3)进场策略买入:一旦快速均线上传慢速均线,系统把最近12根K线的高点加上3%的位置设为“买入突破线”,如果价格突破“买入突破线”时则发出买入指令,突破指令在12根K线内有效,即如果12根K线内未突破则取消本次交易。

卖出:一旦快速均线下穿慢速均线,系统把最近12根K线的地点减去3%的位置设置为“卖出突破线”。

如果价格跌破“卖出突破线”时则发出卖出指令,跌破指令在12根K线内有效,即如果12根K线内未跌破则取消本次交易。

4)出场策略反手出场:上述的买入或者卖出指令也是反手指令,即:如果持有多头而触发了卖出指令,我们将先平掉多头头寸然后再开立空头头寸,反之亦然。

周期出场:持有多头时,价格跌破最近8根K线的低点,多头平仓;持有空头时,价格突破最近8根K线的高点,空头平仓。

5)再进场策略上述的出场策略有时会导致提前出场并导致错失大的利润,再进场策略可以在趋势继续时重建原来的头寸。

多头出场后,记下出场时最近10根K线的高点,如果在出场后15根K线内价格达到最近10根K线的高点重新做多。

空头出场后,记下出场时最近10根K线的低点,如果在出场后15根K线内价格达到最近10根K线的低点重新做空。

至此,本策略的构建描述完毕,本策略是基于对外盘行情的观察和理解进行的K线组合交易策略,由于策略特性和国内行情的特性,该策略会出现丢失行情的情况发生,但不失为一种交易思路供使用者思考,请使用者仔细理解口进行选择、修改和使用。

3.基于均线和K线形态的高低点突破系统1)公式名称:CL_Escalator2)策略构建思路设计交易系统最常用的方法之一是先定义趋势,然后寻找一种图形来捕捉这种趋势,当这种趋势出现时恩能够顾及时进场。

Escalate就是遵循如此设计的系统,他使用两条移动平均线来定义趋势,然后使用一个两根K线的形态来决定买进和卖出的时间。

这个系统之所有命名为Escalator(自动扶梯),是因为它是基于一种两根K线的组合形态,一根收盘上涨/下一根收盘下跌,或者一根收盘下跌/下一根收盘上涨,类似并排的两个自动扶梯,一个上行而另一个下行。

3)进场策略买入:当前K线的收盘价必须在短期均线和长期均线之上,然后寻找做多的形态,即前一根K线的收盘价位于K线波动范围的底部25%范围内而当前K线的收盘价位于K线波动范围的顶部25%的范围内,找到这样的先收弱后收强的形态(扶梯形态)作为上升去世的买入点。

卖出:当前K线的收盘价必须在短期均线和长期均线之下,然后寻找做空的形态,即前一根K线的收盘价位于K线波动范围的顶部25%范围内而当前K线的收盘价位于K线波动范围的底部25%的范围内,找到这样先收强后收弱的形态作为下跌趋势的卖出点。

默认参数:短期均线:8;长期均线:40;参数可以优化。

这两根扶梯形态K线构成了系统进场的设置,实际进场时,买入是在两根扶梯形态K线的高点加1跳偏移的位置触发买入操作,卖出是在两根扶梯形态K线的低点减1条偏移的为主触发卖出操作。

如果进场条件没有被触发的话,这次进场设置将会取消。

4)出场策略保护性止损:做多后,系统将在两根扶梯形态K线的低点减1跳的位置设置一个保护性止损;做空后,系统将在两根扶梯形态K线的高点加1跳的位置设置一个保护性止损。

止盈出场:本策略并不视图通过跟踪止损来捕捉偶尔的大行情而是设置一个合理的止盈目标来争取许多持续的类似做贸易的利润。

系统的目标是收益为交易风险的2倍。

例如,若进场价到初始保护性止损是500元,则系统将会在开仓利润达到1000元位置时出场。

至此,本策略的构建描述完毕,本策略是基于对外盘行情的观察和理解进行的K线组合交易策略,由于策略特性和国内行情的特性,该策略会出现丢失行情的情况发生,但不失为一种交易思路供使用者思考,请使用者仔细理解口进行选择、修改和使用。

4.基于市场强弱指标和动量的通道突破系统1)公式名称:CL_SupermanSystem2)策略构建思路:Superman系统通过计算市场的力量和速度来寻找交易机会。

他使用市场强度(MarketStrength)指标判断市场是否强到可以买入或者弱到可以卖出,同时使用两个动量指标(DollarsPerBar1和DollarsPerBar2)判断市场的上升或者下跌速度。

市场前度指标MS的计算方法:1、计算K线涨跌幅。

取最近5根K线并计算每根K线和前一根K 线收盘价相比的涨跌幅,如果1根K线的收盘价高于前一根K线,则涨跌幅为正,否则涨跌幅为负;2、分别计算5根K线的涨跌幅之和S及5根K线中收盘上涨的K 线涨幅之和SU,收盘价下跌的K线的跌幅之和SD;3、计算市场强度:若S > 0,则:MS = S/SU * 100;若S < 0,则:MS = S/ |SD| * 100;4、市场强度指标的值总是在+100到-100之间。

两个动量指标的计算方法:DollarsPerBar1 = (Close - Close[4])/4;DollarsPerBar2 = (Close[4] - Close[8])/4;3)进场策略市场强度指标高于95,DollarsPreBar1 大于0,DollarsPreBar2 小于0时计划买入;市场强度指标低于-95,DollarsPreBar1小于0,DollarsPreBar2大于0时计划卖出;计划买入时,以最近5根K线的最高价加上1跳作为买入触发价;计算卖出时,以最近5根K线的最低价减去1跳作为卖出触发价。

4)出场策略多头头寸,以最近N根K线的最低价作为保护性跟踪止损,价格涨到进场价加上初始风险的一定倍数止盈出场。

空头头寸,以最近N根K线的最高价作为保护性跟踪止损,价格跌到进场价减去初始风险的一定倍数止盈出场。

反向信号出现时出场。

至此,本策略的构建描述完毕,本策略是基于对外盘行情的观察和理解进行的K线组合交易策略,由于策略特性和国内行情的特性,该策略会出现丢失行情的情况发生,但不失为一种交易思路供使用者思考,请使用者仔细理解口进行选择、修改和使用。

5.基于置换均线的二次穿越突破系统1)公式名称:CL_DoubleYourFun2)策略构建思路:移动平均线使用最广泛的技术指标,常见的有:简单均线、加权均线、指数均线、自适应均线、置换均线等。

DoubleYourFun系统使用了置换均线来确定买入和卖出信号,他的进场条件要求对置换均线完成二次穿越。

置换均线(DMA)和其他类型移动平均线的不同之处在于它画移动平均线时向前(向未来)偏移了一定数目的K线,而不是把均线画在均线计算的那根K线上。

许多技术分析师认为置换均线与其他类型的移动平均线相比,可以及时提供买入和卖出的信号,但产生的假信号要少得多。

3)进场策略DoubleYourFun系统通过置换均线和要求价格对置换均线的首次穿越后一定数目的K线内实现第二次穿越(基于收盘价)来减少假信号,二次穿越后设置买入和卖出条件。

实际的多头进场点是第二次收盘价上穿DMA的那根K线的最高价加1跳偏移的价位,空头进场点是第二次收盘价下穿DMA的那根K线的最低价减1跳偏移的价位。

第二次穿越后一定K线内触发进场条件则进行交易,否则交易条件取消。

4)出场策略出场策略采用跟踪止损。

持多头头寸,价格跌破最近N根K线的低点止损出场;持有空头头寸,价格突破最近N根K线的高点止损出场。

至此,本策略的构建描述完毕,本策略是基于对外盘行情的观察和理解进行的K线组合交易策略,由于策略特性和国内行情的特性,该策略会出现丢失行情的情况发生,但不失为一种交易思路供使用者思考,请使用者仔细理解口进行选择、修改和使用。

6.基于加权价的支撑阻力线突破系统1)公式名称:CL_RedRover2)策略构建思路这个系统的名字源自于一个很多人孩童时都玩过的游戏,游戏中设定两条相隔100英尺的线作为防线,游戏双方的目标都是阻止敌方穿越我方的防线。

和游戏类似,在RedRover交易系统中,也需要设定两条线:一条支撑线,一条阻力线,当价格穿越其中一条线时,即建立新的头寸。

3)建立系统的步骤计算当前K线的加权价,计算公式:加权价=(最高价+ 最低价+ 2*收盘价)/4;计算出下一根K线的阻力线,计算公式:阻力线= 2 * 加权价-最低价;计算出下一根K线的支撑线,计算公式:支撑线= 2 * 加权价- 最高价;4)进场策略在下一根K线,系统将在阻力线加1条的价位买进,或者在支撑线减1跳的价位卖出。

本系统的交易思想是当市场走强并强到上升突破阻力线,或者市场走弱并弱到下跌跌破支撑位,按照突破的方向进行交易。

5)出场策略1、RedRover系统是一个止损反手系统,如果支撑线先被跌穿,系统将持有空头,当趋势反转时,系统将在阻力线加1跳的位置买进止损,同时在同一价位建立多头头寸,并以支撑线减1跳作为止损;反之亦然。

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