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回测收益回测年化收益基准收益AlphaBetaSharpe最大回撤

44.459%44.459%4.583%0.40620.44751.146626.855%收益AlphaBetaSharpeSortinoInformation RatioVolatilityMax Drawdown收益1个月(策略&基准)3个月(策略&基准)6个月(策略&基准)12个月(策略&基准)2015.010.061

-0.057N/A N/AN/A N/AN/A N/A2015.020.019 0.066N/A N/AN/A N/AN/A N/A2015.030.044 0.1250.137 0.112N/A N/AN/A

N/A2015.040.005 0.1520.079 0.416N/A

N/AN/A N/A2015.050.051 0.0110.100

0.344N/A N/AN/A N/A2015.06-0.073

-0.119-0.015 0.0840.124 0.228N/A

N/A2015.070.081 -0.1100.051 -0.2030.128

0.138N/A N/A2015.08-0.064 -0.121-0.103

-0.337-0.002 -0.065N/A N/A2015.090.050

-0.047-0.022 -0.253-0.049 -0.223N/A

N/A2015.100.108 0.0720.098 -0.0770.118

-0.262N/A N/A2015.110.130 0.0260.365

0.0610.163 -0.297N/A N/A2015.120.019

0.0390.243 0.1320.291 -0.1300.432 0.025阿尔法1个月3个月6个月12个月

2015.010.029N/AN/AN/A2015.020.052N/AN/AN/A2015.03 0.0100.098N/AN/A2015.04-0.026-0.014N/AN/A2015.050. 0040.036N/AN/A2015.06-0.025-0.0560.065N/A2015.070. 0340.0740.075N/A2015.080.0580.004-0.003N/A2015.090. 0550.1050.021N/A2015.100.1660.1670.232N/A2015.110. 1090.2860.329N/A2015.120.0830.0950.3690.403贝塔1个月3个月6个月12个月

2015.010.029N/AN/AN/A2015.020.052N/AN/AN/A2015.03 0.0100.098N/AN/A2015.04-0.026-0.014N/AN/A2015.050. 0040.036N/AN/A2015.06-0.025-0.0560.065N/A2015.070. 0340.0740.075N/A2015.080.0580.004-0.003N/A2015.090. 0550.1050.021N/A2015.100.1660.1670.232N/A2015.110. 1090.2860.329N/A2015.120.0830.0950.3690.403夏普比率1个月3个月6个月12个月

2015.010.784N/AN/AN/A2015.021.221N/AN/AN/A2015.03 0.9762.016N/AN/A2015.040.5581.056N/AN/A2015.050.43 31.396N/AN/A2015.06-0.692-0.7491.126N/A2015.07-0.27 30.2130.773N/A2015.08-0.213-0.658-0.166N/A2015.09-0. 359-0.157-0.297N/A2015.100.8510.2610.288N/A2015.11

0.9561.1990.416N/A2015.120.7910.9940.7891.129索提诺比率1个月3个月6个月12个月

2015.010.285N/AN/AN/A2015.020.512N/AN/AN/A2015.03 0.4360.851N/AN/A2015.040.2030.405N/AN/A2015.050.14 50.506N/AN/A2015.06-0.268-0.2790.442N/A2015.07-0.19 60.1390.460N/A2015.08-0.235-0.595-0.132N/A2015.09-0. 396-0.176-0.283N/A2015.101.0490.3160.306N/A2015.11 1.5071.5580.475N/A2015.120.9061.3130.9391.138信息比率1个月3个月6个月12个月

2015.011.066N/AN/AN/A2015.020.837N/AN/AN/A2015.03 -1.7430.178N/AN/A2015.04-3.152-3.419N/AN/A2015.05-1 .004-1.782N/AN/A2015.060.315-0.567-0.467N/A2015.071 .1591.105-0.038N/A2015.080.9280.9560.224N/A2015.090 .4980.9110.563N/A2015.101.0330.7901.193N/A2015.111. 0241.5271.467N/A2015.120.5720.6751.3931.085收益波动率1个月(策略&基准)3个月(策略&基准)6个月(策略&基准)12个月(策略&基准)2015.010.034 0.106N/A

N/AN/A N/AN/A N/A2015.020.041 0.119N/A

N/AN/A N/AN/A N/A2015.030.038 0.0840.051 0.136N/A N/AN/A N/A2015.040.039

0.0910.045 0.107N/A N/AN/A

N/A2015.050.039 0.1290.050 0.143N/A

N/AN/A N/A2015.060.058 0.1880.063

0.2010.082 0.242N/A N/A2015.070.113

0.2370.117 0.2610.125 0.285N/A

N/A2015.080.183 0.2500.188 0.2920.194

0.329N/A N/A2015.090.244 0.1970.263

0.2670.270 0.335N/A N/A2015.100.251

0.1180.293 0.2090.314 0.333N/A

N/A2015.110.213 0.1100.286 0.1460.342

0.327N/A N/A2015.120.155 0.1130.223

0.1310.345 0.2980.354 0.384最大回撤1个月3个月6个月12个月

2015.010.012N/AN/AN/A2015.020.015N/AN/AN/A2015.03 0.0220.022N/AN/A2015.040.0320.032N/AN/A2015.050.02 20.032N/AN/A2015.060.0940.0940.094N/A2015.070.1330 .1330.133N/A2015.080.1900.1900.190N/A2015.090.2690. 2690.269N/A2015.100.1780.2690.269N/A2015.110.0810. 1780.269N/A2015.120.0900.0900.2690.269import pandas as pd import numpy as npfrom datetime import datetime, timedeltadef init(context): https://www.360docs.net/doc/9112229916.html,mission = 0 context.stocks = [] https://www.360docs.net/doc/9112229916.html, = {} context.flag = -1 context.holdSize = 5 context.industry = ['I64', 'I65'] context.selectByIdt = True # 多空步长context.inte =

{'long':0.1,'short':-0.05} # context.tgtValue =

[12,6,2,0,8,14,18,20] context.tgtValue =

[10,8,4,2,0,6,12,16,18,20] context.c = 5 context.unitCash = 0 context.period = 130def getStkVar(stk) : #获取某只股票的波动率his = history(180,'1d','close')[stk].values arr = np.array(his) sum1 = arr.sum() arr2 = arr*arr sum2 =

arr2.sum() n = len(arr) mean = sum1/n var =sum2/n - mean**2 return var def doSelect (context, bar_dict): for stk in https://www.360docs.net/doc/9112229916.html,.keys(): order_target_value(stk, 0) https://www.360docs.net/doc/9112229916.html, = {} context.unitCash =

context.portfolio.portfolio_value/(context.holdSize*20) stocks = [] for i in context.industry : stocks += industry(i) stocks = [stk for stk in stocks if stk in context.peBelow50] # stocks = index_components('000905.XSHG', date=None, country='cn') # stocks =

index_components('000300.XSHG', date=None,

country='cn') dic = {} for stk in stocks: dic[stk] = getStkVar(stk) s = pd.Series(dic) s.sort(ascending=False) context.stocks = s.index[:10] context.stocks = [stk for stk in context.stocks if not is_suspended(stk)] context.stocks = context.stocks[:context.holdSize] c =

int(len(context.tgtValue)/2) prod = lambda x,i,n:x*(1+i*n)

for stk in context.stocks: stk1 = {} stk1['initPrice'] =

bar_dict[stk].close stk1['buy_price'] =

[prod(stk1['initPrice'],context.inte['short'],n) for n in

range(1,c+1)] stk1['sell_price'] =

[prod(stk1['initPrice'],context.inte['long'],n) for n in

range(1,c+1)] stk1['curValue'] = 0 https://www.360docs.net/doc/9112229916.html,[stk]=stk1 def before_trading(context, bar_dict): context.flag +=1 if context.selectByIdt : fundamental_df =

get_fundamentals( query().filter( fundamentals.eod_derivat ive_indicator.pe_ratio 50,

fundamentals.eod_derivative_indicator.pe_ratio >0 ) ) context.peBelow50 = fundamental_df.columns.values# 你选择的证券的数据更新将会触发此段逻辑,例如日或分钟历史数据切片或者是实时数据切片更新def

handle_bar(context, bar_dict): # 开始编写你的主要的算法逻辑now = context.now if context.flag%context.period==0 and now.hour==9 and now.minute==31: doSelect(context, bar_dict) print (https://www.360docs.net/doc/9112229916.html,) tgtValue = context.tgtValue for stk in https://www.360docs.net/doc/9112229916.html,.keys(): info = https://www.360docs.net/doc/9112229916.html,[stk] curPrice = bar_dict[stk].close i = context.c-1 while(i>=0): if curPrice>=info['sell_price'][i] and

info['curValue']>tgtValue[i] : curValue =

https://www.360docs.net/doc/9112229916.html,[stk]['curValue'] order_value(stk,

(tgtValue[i]-curValue)*context.unitCash)

https://www.360docs.net/doc/9112229916.html,[stk]['curValue'] = tgtValue[i] print ('卖出

',curValue-tgtValue[i], '份', stk) break i -= 1 i = context.c-1 while(i>=0): if curPrice'buy_price'][i] and

info['curValue']'curValue'] order_value(stk,

(tgtValue[i-context.c]-curValue)*context.unitCash) https://www.360docs.net/doc/9112229916.html,[stk]['curValue'] = tgtValue[i-context.c] print ('买入',tgtValue[i-context.c]-curValue, '份', stk) break i -= 1

CFD网格及其生成方法概述

CFD网格及其生成方法概述 作者:王福军 网格是CFD模型的几何表达形式,也是模拟与分析的载体。网格质量对CFD计算精度和计算效率有重要影响。对于复杂的CFD问题,网格生成极为耗时,且极易出错,生成网格所需时间常常大于实际CFD计算的时间。因此,有必要对网格生成方式给以足够的关注。 1 网格类型 网格(grid)分为结构网格和非结构网格两大类。结构网格即网格中节点排列有序、邻点间的关系明确,如图1所示。对一于复杂的儿何区域,结构网格是分块构造的,这就形成了块结构网格(block-structured grids)。图2是块结构网格实例。 图1 结构网格实例 图2 块结构网格实例 与结构网格不同,在非结构网格(unstructured grid)中,节点的位置无法用一个固定的法则予以有序地命名。图3是非结构网格示例。这种网格虽然生成过程比较复杂,但却有着极好的适应性,尤其对具有复杂边界的流场计算问题特别有效。非结构网格一般通过专门的

程序或软件来生成。 图3 非结构网格实例 2 网格单元的分类 单元(cell)是构成网格的基本元素。在结构网格中,常用的ZD网格单元是四边形单元,3D网格单元是六面体单元。而在非结构网格中,常用的2D网格单元还有三角形单元,3D 网格单元还有四面体单元和五面体单元,其中五面体单元还可分为棱锥形(或楔形)和金字塔形单元等。图4和图5分别示出了常用的2D和3D网格单元。 图4 常用的2D网格单元 图5 常用的3D网格单元

3 单连域与多连域网格 网格区域(cell zone)分为单连域和多连域两类。所谓单连域是指求解区域边界线内不包含有非求解区域的情形。单连域内的任何封闭曲线都能连续地收缩至点而不越过其边界。如果在求解区域内包含有非求解区域,则称该求解区域为多连域。所有的绕流流动,都属于典型的多连域问题,如机翼的绕流,水轮机或水泵内单个叶片或一组叶片的绕流等。图2及图3均是多连域的例子。 对于绕流问题的多连域内的网格,有O型和C型两种。O型网格像一个变形的圆,一圈一圈地包围着翼型,最外层网格线上可以取来流的条件,如图6所示。C型网格则像一个变形的C字,围在翼型的外面,如图7所示。这两种网格部属于结构网格。 图6 O型网格 图7 C型网格 4 生成网格的过程

网格生成及修正技巧

网格生成及修正技巧 1引言 网格是CFD 模型的几何表达形式,也是模拟与分析的载体。网格质量对CFD 计算精度和计算效率有着重要的影响。对于复杂的CFD 问题,网格的生成极为耗时,并且极易出错,生成网格所需的时间常常大于实际CFD 计算的时间。因此,有必要对网格生成以及修正方法进行足够的研究。 考虑到目前的CFD 计算多是通过专用的网格生成软件来划分所需要的网格,因此,本文就如何利用专用前处理软件GAMBIT 来介绍网格的生成和修正技巧。 2 网格类型 网格主要有两种:结构网格和非结构网格[1] [2]在结构网格中,常用的2D 网格单元是四边形单元,3D 网格单元是六面体单元。而在非结构网格中,常用的2D 网格单元还有三角形单元,3D 网格单元还有四面体单元和五面体单元,其中五面体单元还分为棱锥形(或楔形)和金字塔形单元等。结构网格的最大特点在于网格中节点排列有序,邻点间关系明确,结构简单,构造方便,与计算机语言自然匹配,容易计算,网格生成速度快,质量好,数据结构简单等优点;缺点是适用的范围比较窄,只适用于形状规则的图形,对复杂几何形状的适应能力差。非结构网格舍去了网格节点的结构性限制,易于控制网格单元的大小、形状及节点位置,灵活性好,对复杂外形的适应能力强——流场变化比较大的地方,可以进行局部网格加密。但其无规则性也导致了在模拟计算中存储空间增大,寻址时间增长,计算效率低于结构化网格,计算时间长等缺点。 [1]。 (a )三角形 (b )四边形 图1 常用的2D 网格单元 (a )四面体 (b )六面体 (c )五面体(凌锥) (d )五面体(金字塔) 图2 常用的3D 网格单元 3 单连域与多连域网格 网格区域分为单连域和多连域两类。所谓单连域是指求解区域边界线内不包含有非求解

油脂套利中网格交易法的应用探索

油脂套利中网格交易法的应用探索 ——————以豆油、菜油间套利为例 作者:方俊锋 上海中期研究发展部 1、引言 套利交易作为资本市场的一种重要投资方式受到很多投资者的青睐。长期以来,在很多大型投行、基金公司的投资组合中其占有很大的比例。我们从2002年至今CBOT市场上豆油套利持仓比重可见一斑。CBOT豆油市场中套利持仓的比重一直稳定在10-20%之间,且近年来这一比重还在逐渐增加。 图1:CBOT豆油期货套利持仓比例图 此主题相关图片如下:图1.jpg 套利这种投资方式能吸引大量资金进入的主要原因在于风险的分散性、收益的稳定性以及资金成长曲线的平滑性等优点。本文试图在套利交易中引入网格交易法,以期能为广大投资者提供一定的参考。2、网格交易法基础知识 所谓网格交易法其基本原理是:从历史价差中为所进行网格交易的品种选定一个中间价,然而根据品种的特点(可根据历史高低点、波动性等指标)选着网格宽度,每隔一个网宽同时布置一张买单与买单。买单与卖单一般情况下不止损,但止盈点位为网宽宽度。每隔一段时间检查一下有没有获利平仓单,一旦某单获利平仓了,那么就在该单同样价位重新再开设一张方向一致的单子。即始终保持每隔网格宽度都有一张买与卖单。

该策略在外汇市场中用的较为频繁,主要基于行情强振荡的理论基础。外汇市场中一段时间的价格往往在一个狭小区间强烈振荡。为了能更明了的解释网格交易法的原理,我们在此仍然援引外汇市场的一个经典案例。 假设有两个帐户双向交易EURUSD,其一做多EURUSD,另一做空EURUSD。在做多帐户中某一价位向上和向下每隔20点挂一张买单,获利平仓目标20点,不设止损。如果某张买单成交后获利平仓了,就在该买单的进入价位再挂同样大小的一张买单。在做空账户中某一价位向上和向下每隔20点挂一张卖单,获利平仓目标20点,不设止损。如果某张卖单成交后获利平仓了,就在该卖单的进入价位再挂同样大小的一张卖单。 这样就会产生三种情形: 如果行情持续向上,就会在多头仓位触发一连串的多单获利平仓。同时会在空头仓位留下一串呈现为帐面亏损的空单。 如果行情持续向下,就会在空头仓位触发一连串的空单获利平仓。同时会在多头仓位留下一串呈现为帐面亏损的多单。 如果行情来回拉锯,就会不断地触发多单和空单平仓,因为所有单子平仓后都重新开设,所以在一个价位可以有很多次的获利平仓。 由于外汇市场是一个强振荡的市场,因此网格法能在这种行情中获得大量的盈利。这也是网格交易法的最大优点。但是网格法有2个致命的弱点:其一、在急速的单边行情中,会导致爆仓;其二、没有足够多资金也会导致爆仓。因此,我们需要为网格的设定上下边界,一旦突破边界需要果断止损。 3、套利基础知识 套利(spreads)是指在同一市场或者不同市场上同时买卖同一品种或者关联品种,从价差的变化中获取利润的方式。一般可分为三类:跨期套利、跨市套利和跨商品套利。 跨期套利是套利交易中最普遍的一种,是利用同一商品但不同交割月份之间正常价格差距出现异常变化时进行对冲而获利的。 跨市套利是在不同交易所之间的套利交易行为。当同一期货商品合约在两个或更多的交易所进行交易时,由于区域间的地理差别,各商品合约间存在一定的价差关系。当这种价差超过正常范围时,即向市场提供了套利机会。 跨商品套利指的是利用两种不同的、但相关联商品之间的价差进行交易。这两种商品之间具有相互替代性或受同一供求因素制约。跨商品套利的交易形式是同时买进和卖出相同交割月份但不同种类的商品期货合约。

网格交易使用手册_2015-12-12更新

网格交易使用手册 1本程序功能特色 网格交易采用与通达信独立交易软件(不带行情的券商官方独立版或通用版本)进行通讯,完成自动登陆、自动监控价格、自动下单买卖的全自动网格交易工具。 它具有以下特点: ●不需要安装行情软件的炒股工具。把独立交易软件和本程序放在U盘里,在家中、公司、单 位或云系统中随时方便地使用,特别适合没有时间盯盘的朋友。 ●严格的安全保证。只与交易终端进行通讯,不与其它任何第三方软件或网络连接,完全保护 您的隐私权利。 ●下单方便快捷。交易软件界面锁定或隐藏后均可下单,真正的纯后台下单。 ●实时计算持仓变化,盘后自动统计每日账户盈亏(包括盈亏比例、持仓比例,持仓个股数 量)。方便制作自己的资金曲线或K线图。 ●内置三种交易策略。这些策略可用来高抛低吸、T+0、区间交易、移动止损、固定止盈、固定 止损等常见交易模式。 ●内置涨停价、跌停价计算功能。每日收盘后,程序会自动计算出持仓股票第二天的涨停价和 跌停价,方便夜市委托,提前挂单。 ●支持各大主流操作系统。Windows xp, windows 7, windows 8 ,windows 10, windows Server系 列,windows版的云系统

2程序安装与配置 网格交易采用微软自动化测试技术编写,本程序运行前需要安装微软公司的一些基础组件。请自行下载安装好,再运行本工具。 1)Microsoft .NET Framework 4 完整语言包 (x86/x64) (XP操作系统必须安装,其它系统可选) https://www.360docs.net/doc/9112229916.html,/zh-cn/download/details.aspx?id=3324 2)Microsoft Visual C++ 2010 SP1 Redistributable Package (x86) (所有操作系统必须安装) https://www.360docs.net/doc/9112229916.html,/zh-CN/download/details.aspx?id=8328 (网格交易交流QQ群518782403 里也提供下载) 安装好基础组件包后,就可以打开本程序,可以看到如下界面: 因为网格交易只与通达信独立交易版通讯,所以在使用各种策略自动买卖以前,请一定要先配置好独立交易版里的相关参数。下面我们一道来配置其参数,只需设置一次,以后由本程序自动处理。 打开本程序目录下的tdx文件夹,看到如下界面

理性的仓位策略——论网格交易法

理性的仓位策略——论网格交易法 偶然在雪球论坛上看到一篇文章,作者总结了自己在几年的投资生涯中立于不败之地的交易体系的核心——底仓+档位的仓位策略。对比我自己的交易系统,发觉仓位策略正是我的短板,而作者不止一次的强调对于她而言,仓位策略比选股策略更为重要,因为即使选到了牛股,由于心态和情绪的原因能持有到股价顶峰的也很少;而即使没有选到牛股,借助于理性的仓位策略,也能够通过不断的短差把持有的底仓成本降低,总体的回报水平仍不弱于趋势投资者。 但是在认真地阅读了作者的“底仓+档位”的仓位策略之后,我对作者的方法认识如下: 1、策略内容:A.加仓规则:在股票的当下价格和每下降8%设置一个买入价位,当下价格(第一档)为底仓,仓位占总资金的30%,从第二档到第6档平分余下的70%仓位,按照逐渐增加进行排列。B.减仓规则:除底仓外每一档买入价上升15%为相应仓位的卖出价格,卖出数量比买入数量略多;底仓卖出价格定位买入价格的200%以上。 2、策略特点:A.买入总在下跌中(下跌赚股票),卖出总在上涨中(上涨赚资金);绝不追涨与杀跌。B.以股票当下价格为标准,以8%的买入比率和15%的卖出比率编织网格(买入比率与风险系数成正比),将买卖的规则建立在趋势的必然之性上而不是波动的偶然性之上。C.将风险资金分为最多6批,使风险资金的波动率远远低于股票价格的波动率,以较低的β实现了较高的α。D.关注焦点远离日常波动,能够保持理性的心态。 3、策略局限:A.趋势决定成败。股票必须集中于波动大、成长性好的中小市值股票,而且底仓价格必须设置在安全边际内,当股价随着业绩增长而出现趋势时,此种方法才能获取满意的回报;否则选到了不断盘整的周期股、大盘股和业绩渗水的垃圾股,或者在估值顶部设置底仓价格,都会造成不小的损失。 B.牛市表现不佳。过度分散的仓位策略和脱离价格形态而主观设置的网格,将会在牛市中跑输大部分投资者,因为过低的β必然以较低的α为代价。 C.买卖规则呆板:对追涨杀跌的盲目排斥,会导致错过一些突破支撑阻力位置的买点和卖点,这些买卖点虽然位置不具优势,但由于在趋势形成的初期,风报比是很高的。 从作者投资泰格医药案例的描述及最终的目标价来看,她的投资体系能够获得成功的关键并不是网格交易法(即她所命名的机械投资法、底仓+档位买卖法),而是选股能力(泰格医药从买入的价位到最高点涨了接近4倍,双鹭药业相应涨了3.7倍,而作者在泰格医药上实现的收益是4.4倍,双鹭药业是3倍)。如果选到了正确的股票,即使不用网格,只要捂得住(不管是套住了还是盈利了,未到目标价位不卖),也能够盈利;如果选到了错误的股票,无论如何设置网格,也无法改变亏损的结果。 但这并不表示理性的仓位策略(如网格交易法)是不必要的,恰恰相反,

自动网格生成法

自动网格生成法 二维网格生成—Advancing Front方法 从概念上来讲,Advancing front方法是最简洁的方法之一。单位元素生成算法始于一个特殊边界条件所定义的“front”,此算法逐级地生成各个元素,同时“front”元素离散地前进,直至整个区域都被元素所覆盖。 网格生成过程包括三个主要步骤: 1、在边界上生成节点,形成一个离散的区域边界。 2、在离散区域边界内生成元素(亦或节点)。 3、强化节点形状以提高网格图形清晰度。 在介绍这个方法之前我们先介绍以下有关于二维空间地几何表示。 一、二维网格的几何特征 我们利用网格参数(一般是空间的函数)来表征网格的一些性质,诸如节点尺寸,节点形状和节点方向等等。网格参数包括两个相互正交的单位矢量a1和a2表示的方向参数,和由两个相互正交代表节点形状的矢量的模值h1和h2。前者表征网格节点伸展的方向,注意的是,只有在生成的是非各向同性的网格内,方向参数才有定义,否则方向矢量是常单位矢量,而尺寸参数有h1=h2,这样就定义了各向同性的平凡网格。 二、区域的几何表示 边界曲线的表示: 我们一般用组合参数样条线表示曲线边界单位,利用参数t,我们利用二维矢量函数表达出曲线边界: r t=x t,y t,0≤t≤1 一般来讲,一条组合样条曲线至少是C1连续的,以保证边界曲线平滑和算法要求的数学连续性。我们下面将要用厄米三阶样条线,当然还有许多就不一一举例了。 样条线的参数表达式如下: X t=H0t,H1t,G0t,G1t?x0,x1,x,t0,x,t1T,0≤t≤1 转置的前两项是曲线的两个端点,而后两项是它们对t求导现在端点处的值。另外G和H分别是四个三阶厄米多项式: H0t=1?3t2+2t3 ; H1t=3t2?2t3 G0t=t?2t2+t3 ; G1t=?t2+t3 此时,参数表达式可以通过一个系数矩阵来描述: X t=1,t,t2,t3M x0,x1,x,t0,x,t1T,0≤t≤1 其中M矩阵读者很容易写出,是一个4*4的方阵,而每一列是这些厄米多项式的系数排列而成。我们把这个表示称之为样本表示。每个边界都包含n个这样的数据点: x i,i=1,2,3,……,n 利用内插法可以构造出如下形式的关系式: X u=H0t x u i?1+H1t x u i+Δi G0t x,t u i?1+Δi G1t x,t u i 其中Δi是单位区间的长度。同时参数t也变为离散的取值是单位区间从原点到任意点所有的个数。如果参数的离散取值正好是i,那么u的表达式将简化为:

网格交易汇总

网格交易汇总 实践体验--网格交易法:厚德用真仓实践了网络交易法, 获利比以前多了几倍,但曾经多次面临爆仓威胁。以下是这段实践的总结,真诚与大家交流共享。望更多外汇投资者前来交流。 实践体验--网格交易法:厚德用真仓实践了网络交易法,获 利比以前多了几倍,但曾经多次面临爆仓威胁。以下是这段实践的总结,真诚与大家交流共享。望更多外汇投资者前来交流。 1、 永远不认赔钱,死撑到最后,以爆仓为最大风险,同时获利分丰厚。 2、 行情80%是区间走势。此交易法假设最理想情况是:行情在 布网幅度内来回走。行情达到渔网最高的单获利平仓后就转向下走,达到渔网最低价位单后收网。

需要很大的资本,在实践中布网的做法就是对冲锁仓,账户余额不断增多,净值不变。接着行情反向走,余额不变,净值随着亏损单回本而不断增加,直到与余额一致。这是对网络交易法的基本认识。 4、 许多爆仓的情况就是在单边行情中,单边行情超过了渔网布网范围,或者渔网密度没有及时调整,或者可用保证金已不足够新成交对冲单,等原因导致空单与多单无法对冲,换句话说就是已经开仓的多单与空单数量一样,这导致账户余额不断增大,而净值不断减少,直至被强制平仓。 5、 保护你的净值是渔网交易法重点。一定要明白使用网络交易 中,账户余额与净值是不一致的,而当净值降到0 时,你就爆仓了。使用网络交易法关键在于控制你账户的净值,让其有足够保证金去做对冲。

除了懂得对冲外,需要有一定行情方向趋势判断和关键价位判定能力。 7、 布网方式一。每隔20 点布一单,每单止盈25 点,这样每开仓一 新单同时获利平仓一单,账户同时会有一多单一空单。 假设条件:交易没有佣金,只有5 个点差。如果点差佣金较 大,需要调大每单的止盈点数,这样会导致同时带有 2 张空单和2 张多单,增大了成本和风险。如果不调整,这样每新成交一单使净值减少与佣金一样点数。 8、 顺势更换布网密度,灵活调整获利点差。假设每隔10 点布单,在第一单开仓价位与最后一单平仓价位距离100 点空间。每隔10 点布一单。不同获利点差组成不同布网密度。 根据以上条件布网方式如下:

有限元网格剖分方法概述

有限元网格剖分方法概述 在采用有限元法进行结构分析时,首先必须对结构进行离散,形成有限元网格,并给出与此网格相应的各种信息,如单元信息、节点坐标、材料信息、约束信息和荷载信息等等,是一项十分复杂、艰巨的工作。如果采用人工方法离散对象和处理计算结果,势必费力、费时且极易出错,尤其当分析模型复杂时,采用人工方法甚至很难进行,这将严重影响高级有限元分析程序的推广和使用。因此,开展自动离散对象及结果的计算机可视化显示的研究是一项重要而紧迫的任务。 有限元网格生成技术发展到现在, 已经出现了大量的不同实现方法,列举如下: 映射法 映射法是一种半自动网格生成方法,根据映射函数的不同,主要可分为超限映射和等参映射。因前一种映射在几何逼近精度上比后一种高,故被广泛采用。映射法的基本思想是:在简单区域内采用某种映射函数构造简单区域的边界点和内点,并按某种规则连接结点构成网格单元。也就是根据形体边界的参数方程,利用映射函数,把参数空间内单元正方形或单元三角形(对于三维问题是单元立方体或单元四面体)的网格映射到欧氏空间,从而生成实际的网格。这种方法的主要步骤是,首先人为地把分析域分成一个个简单可映射的子域,每个子域为三角形或四边形,然后根据网格密度的需要,定义每个子域边界上的节点数,再根据这些信息,利用映射函数划分网格。 这种网格控制机理有以下几个缺点: (1)它不是完全面向几何特征的,很难完成自动化,尤其是对于3D区域。 (2)它是通过低维点来生成高维单元。例如,在2D问题中,先定义映射边界上的点数,然后形成平面单元。这对于单元的定位,尤其是对于远离映射边界的单元的定位,是十分困难的,使得对局部的控制能力下降。 (3)各映射块之间的网格密度相互影响程度很大。也就是说,改变某一映射块的网格密度,其它各映射块的网格都要做相应的调整。 其优点是:由于概念明确,方法简单,单元性能较好,对规则均一的区域,适用性很强,因此得到了较大的发展,并在一些商用软件如ANSYS等得到应用。 2 。拓扑分解法 拓扑分解法较其它方法发展较晚, 它首先是由Wordenwaber提出来的。该方法假设最后网格顶点全部由目标边界顶点组成, 那么可以用一种三角化算法将目标用尽量少的三角形完全分割覆盖。这些三角形主要是由目标的拓扑结构决定, 这样目标的复杂拓扑结构被分解成简单的三角形拓扑结构。该方法生成的网格一般相当粗糙, 必须与其它方法相结合, 通过网格加密等过程, 才能生成合适的网格。该方法后来被发展为普遍使用的目标初始三角化算法, 用来实现从实体表述到初始三角化表述的自动化转换。 单一的拓扑分解法因只依赖于几何体的拓扑结构使网格剖分不理想,有时甚至很差。 3.连接节点法 这类方法一般包括二步:区域内布点及其三角化。早期的方法通常是先在区域内布点, 然后再将它们联成三角形或四面体, 在三角化过程中, 对所生成的单元形状难于控制。随着Delaunay三角化(简称为DT ) 方法的出现, 该类方法已成为目前三大最流行的全自动网格生成方法之一。 DT法的基本原理:任意给定N个平面点Pi(i=1,2,…,N)构成的点集为S,称满足下列条件的点集Vi为Voronoi多边形。其中,Vi满足下列条件: Vi ={ X:|X- Pi|(|X- Pj|,X(R2,i(j,j=1,2,…,N }Vi为凸多边形,称{ Vi}mi=1为Dirichlet Tesselation

外汇网格交易法

外汇网格交易法 所谓网络交易法(grid trading method),也称鱼网交易法,指以某点为基点,每上涨戓下跌一定点数挂一定数量空单戓多单,设定盈利目标,但不设止损,当价格朝期望方向进展时获利平仓,並在原点位挂同样的买单戓卖单。这样布下的这些交易单形成了一张像鱼网样的阵列,在振荡市场中来回获利。 网格交易法最忌单边市行情,专为振荡行情而设,它在套利交易中的优点湜可以系统的治理大资金交易。 根据价差波动特征,设置如下网格操作手法: 网络交易法做沪金期货 与au(t+d)跨市交易示意 此处约定,将黄金价差当作单一品种进行交易,如果湜做多,实际操作为以相应手数同时做多期货、做空现货;如果湜做空,实际操作湜以相同手数同时做多现货、做空期货。这湜以期货减去现货价差为例来说明的,如果使用现货减去期货,则要倒置做单方向。为方便讲解,以下称这个虚设的单一品种为“金差”。 如表所示,设以0为中轴(实际情况可自行调整,每个时段不同,本文仅为示意),在价差达菿1.5戓-1.5以上戓以下布相应的买卖单,每达菿一个相应的刻度,按计划做空戓做多“金差”,同时设置它的止盈为2元/克,不设止损。现作简单假设演示系统运行:设“金差”初始价格为0,当向上达菿1.5元/克时,建空单5手,设止盈价为-0.5元/克;当价格继续上行至2元/克时,再建空单5手,设止盈价为0元/克,此时浮动盈亏为-2500元;当价格继续上行

至2.5元/克时,再建空单8手,设止盈价为0.5元/克,此时浮动盈亏为-7500元。以此类推,最高达菿价格大于4元/克时,仓位最大达菿130手,而浮动盈亏则达菿-66500元。设价格达菿4元以后向下回调,当达菿0元时,盈利为+250000,仍有5手空单没有达菿预定目标而保留。而当价格继续向下进展,触及-1.5元/克时,空单已完全平仓,按以上规律开始建多仓。上述仓位布置最大消耗保证金按4万/手计算,当行情波动剧烈时满仓最大需要520万保证金,为防止单边暴仓风险,两边保证金量至少达菿1000万,即杠杆率只菿4倍~5倍左右湜相对安全界线。 (以上推演仅为示意,仓位、止盈点及相关细节需按自身情况自行设定。) 风险简述 在实际操作中,期现套利亦存在一些风险,需要特别注意。 首先湜基差长时间非理性变化导致的亏损。投机性套利操作的依据湜价差应该在理论计算戓经验推断的价差附近浮动,价差过大戓过小都湜套利交易机会。但湜如果价差长时间不按预期回复理论戓经验值,尤其湜在临近交割月时需要强行平仓,以及期货交易中连续3天涨跌停,将甴交易所强行平仓,会使套利操作失败,单边头寸暴露在市场风险中。另外,当行情进展菿涨跌停板时,两边合约都可能出现不能按时平仓的风险,错过交易机会,就会损失手续费以及价差不利变化带来的亏损。此外,套利必须考虑持仓成本,过长的持仓时间将增大持仓成本,吞没利润。 其次湜操作失败。套利要求操作者及时捕捉非理性价差,双边下单比单边下单存在更大不确定性,在价格变动激烈的时期,有可能出现一边已成交,另一边无法及时成交的情况,使得单边头寸暴露在市场风险下,套利变成纯投机操作。 再次湜单边暴仓。套利操作从单边来看头寸完全暴露在市场风险当中,如果资金风险治理不当,跨市场套利极有可能在价格猛烈波动时单边暴仓,使得单边头寸暴露在市场风险中。

文教会你网格交易策略

最近一年以来,上证指数一直在3000至3300点之间波动,整体都是窄幅震荡,波动空间有限,在这种震荡的市场,无论左侧交易、右侧交易都没啥施展空间,老罗前面推荐过定投方式是一种不错的应对震荡市场的长期投资方式,但是很多投资者拿不住,等不到牛市去定投止盈,是否有一种适合震荡市短线投资波段投资的方法呢今天老罗给大家介绍 网格交易法投资策略。1网格交易法 设定价值中枢,利用“档位”的模式对投资标的进行机械式操作,下跌时,进行分档买入,上涨时,进行分档卖出。网格法由于不依赖人为的思考,完全是一种程序行为,像渔网 一样,利用行情的波动在网格区间内低买高卖,可以合理控制仓位,避免追涨杀跌,拥有较强的抗风险能力。 例如国外一个经典的仓位管理系统,某只蓝筹股现价10元,本金是20万。则第一次买入10万元,另外每下跌1元买入1万元,每上涨1元卖出1万元。这就是经典的网格交易,只要股票不退市,就一直有获利的机会。2网格交易法的具体操作步骤第一步:制定网格计划。假设:总资金:10万,每格仓位1万;那么可以建立10个格子的网格系统;10元开始建仓,每个格子10%的密度,那么可以覆盖从10元到元的价格空间; 第二步:买入股票。按照网格交易操作,从起始价位开始,

价格每下跌一格,就买入相应的资金量。但因为A股有整数买的限制,所以该价格只能买到整数的数量,使用大部分的资金。以表格为例,10元开始,买入1000股,10元跌到9元,买入1100股,9月跌倒元,买入1200股,以此类推。第三步:卖出股票。从买入价位开始,价格上升一个,就卖掉买入的仓位。以表格为例,买入的1200股,当价格回升到9元时,就卖掉1200股。9元买入的1100股,当价格回升到10元时,就卖掉1100股,以此类推。 表网格交易法具体操作情况以上就是基本的网格交易法,定好起始价位,定好网格密度,定好每格资金量,然后开始执行就可以了。我们根据上面的模拟数据,来计算一下收益率表格中模拟准备10万资金,价格从10元下跌到元,然后从元回升到10元的操作过程。总计买入元,卖出后总计收回元,总体收益11%,远高于你在11块满仓持有最后只有0%的收益率。实际情况不会这么完美,直接跌下来,直接涨回去。3网格交易法存在的问题1、跌破最低价,会出现亏损。所以这个方法在底部震荡区域的效果最好,安全度更高。市场都是不可预测的,往往会出现你与想不到的情况,跌得惨的时候会更惨,如果不幸真的跌破最低价,那只能死扛了。这里老罗建议大家还有闲钱的话,可以抽调过来继续定投,等反弹后将定投那部分收益卖出,继续网格操作。 2、突破最高价后仓位空仓,开始牛市行情的话收益不高。为了应对

流体机械CFD中的网格生成方法进展

文章编号: 1005 0329(2010)04 0032 06 技术进展 流体机械CFD中的网格生成方法进展 刘厚林,董 亮,王 勇,王 凯,路明臻 (江苏大学,江苏镇江 212013) 摘 要: 网格生成技术是流体机械内部流动数值模拟中的关键技术之一,直接影响数值计算的收敛性,决定着数值计算结果最终的精度及计算过程的效率;本文在分析大量文献的基础上,首先,对流体机械CFD中的网格生成方法即结构化网格、非结构化网格、混合网格进行了比较全面的总结,系统地分析这些网格划分方法的机理、特点及其适用范围;其次,对特殊的网格生成技术,如曲面网格生成技术、动网格技术、重叠网格生成技术、自适应网格技术进行了阐述;再次,指出了良好的网格生成方法应具备的特点;最后提出了网格生成技术的发展趋势。 关键词: 流体机械;网格生成;计算流体动力学;动网格;自适应网格 中图分类号: TH311 文献标识码: A do:i10.3969/.j i ssn.1005-0329.2010.04.008 Overvie w onM esh Generati o n M et hods i n CF D of F lui d M achinery L IU H ou-lin,DONG L iang,W ANG Y ong,W ANG K a,i LU M i ng-zhen (Jiangsu U n i v ers it y,Zhenji ang212013,Ch i na) Abstrac t: M esh genera ti on techno logy i s one of the cr iti ca l technology f o r fl u i d m ach i nery fl ow nume rica l s i m u l at-i on,and d-i rectly i nfl uence t he astr i ngency o f nume rical si m u l a ti on,wh ich has an i m portan t e ffect on the nu m er ica l s i m u l a tion results,fi na l precision and the effi c i ency o f compu tati onal process.O n the bas i s o f analyzi ng a great dea l litera t ures,firstl y,m esh genera ti on m ethods and t heory of fluid m ach i nery are comprehens i ve l y su mm ar i zed such as structured mesh,unstructured mesh,hybrid gr i d and respecti ve re lati ve m erits and the pr i nciple,charac teristcs and scopes of t hese m ethods we re sy stema ti ca lly ana l ysed.Second-ly,Spec i a lm esh generation m ethod w ere su mm ar i zed,such as surface m eshi ng,m ov ing gr i d,adapti ve gr i d and especiall y i ntro-duced the pr i nci p le and app licati on areao f adapti ve g ri d.T h irdly,the character i sti c o f m esh g enerati on m e t hod w ere pion ted out. F i na lly,t he trends of mesh generati on are presen ted,and the tre m endous d ifference i s analyzed i n mesh au t om atic gene ra tion at a-broad and the necessary o f exp l o iti ng CFD soft w are and resea rchi ng the m esh auto m atic gene ration techn i que i n our country are put forwa rd. K ey word s: fl uids m achi nery;m esh g enerati on;co m puta ti ona l fl u i d dyna m ics;mov i ng gr i d;adaptive gr i d 1 前言 计算流体动力学(CFD)中,按一定规律分布于流场中的离散点的集合叫网格,产生这些节点的过程叫网格生成。网格生成是连接几何模型和数值算法的纽带,几何模型只有被划分成一定标准的网格时才能对其进行数值求解,一般而言,网格划分越密,得到的结果就越精确,但耗时也越多。数值计算结果的精度及效率主要取决于网格及划分时所采用的算法[1],它和控制方程的求解是数值模拟中最重要的两个环节。网格生成技术已经发展成为流体机械CFD的一个重要分支。现有的网格生成方法主要分为结构化网格、非结构化网格和混合网格三大类。 收稿日期: 2009 11 04 基金项目: 国家杰出青年基金(50825902);国家 863 计划(2006AA05Z250)

外汇网格交易策略靠谱吗

外汇交易看似简单,然而许多交易者渐渐发现要长期在外汇市场中获利还是需要一些技术含量的,于是开始不断地尝试各种技术,甚至用各种策略交易,从一开始的简易倍投到后来的组合拳、看不同分钟盘面等,各式各样地方法都有人尝试,究竟什么样的策略才是最有效的? 交易策略是什么,交易策略指的是我们在外汇交易亏损或获利之后的一连串动作,比如有部份交易者会在亏损之后放大头寸交易以降低持仓成本,甚至在同一个货币对上做不同时间段的交易,目的就是增加获利的可能并降低交易风险,有效地运用交易策略可以提升我们获利的可能,然而不适当的交易策略则有可能带来不必要的损失。 越趋复杂的交易策略,随着交易的时间久了,许多外汇交易者发现,要长期保持高胜率的水平有一定的难度,于是他们开始研究各种交易策略,初始的目的是好的,就是在亏损的时后掌握更好的点位,做更有利于自己的交易,这些策略大多逃不开被投、补单等等,甚至有些交易者会用对冲的方式锁单,也许是觉得这些方式新奇,他们开始不断投入研究各种交易策略,希望能找到一种完美的策略把风险降到最低,然而越趋复杂的交易策略对他们的交易非但没有太大帮助,有时后还很有可能造成更大的亏损。 交易策略有没有用,那交易策略到底有用还是没有用呢?我认为交易策略有用但同时也没用,这边绝对不是在说绕口令,皇玛金融hmarl分析师建议在做外汇交易时,其实应该把每次交易都单独分开,当成独立事件来对待,说的更白话点就是每笔交易彼此之间并没有任何的影响,所以单从这点来看,交易时各种策略是没有用的,那为什么还是有许多人用各种策略交易呢?其实最主要的是交易策略弥平了我们心态受到的影响,同时也给交易带来了多一点的乐趣,让我们有动力继续交易下去,毕竟长期单点交易是需要非常足够的耐性的! 回归外汇交易根本,复杂的交易策略就是一个花招、把戏,让外行人看起来牛逼烘烘,然而回归到底,要在外汇交易中长期获利最重要的还是胜率,如果出手胜率没达到一定的水平,那再多的交易策略也对你的交易没有任何帮助,反而可能会增加你失误的可能性。 如果拉长时间来看,在外汇交易里,各种交易策略更像是一种安慰剂及心理

网格交易法的理论与实践

网格交易法理论与实践 一、网格交易法与改进: 1.在外汇市场中,行情大致可以归纳为两种形态,一是派发区(明显趋势性行 情)一种是收集区(震荡行情)。在时间比重上震荡行情基本上占整个交易时 间的70%,而走势行情只占整个交易时间的30%。所以在外汇交易中大部分 时间都是那种无聊的震荡行情,这个时候你就需要用网格交易法了。学好 它,你就可以用“网”捞钱,而不再是辛苦采摘了。 2.网格交易法天生具有三大优势: 1。不需要判断时机,减低操作压力。时机抉择是所有技术分析的难点所在, 从长远来看,2000笔交易以上,不大可能有人依靠时机抉择战胜市场。 2。不害怕市场发生变化。市场的参与者,经济环境都会使得市场发生变化, 从而使得现有的交易系统失效。 3。可以在网格中使用任何其他的分析方法。任何有效的方法都会增加网格 的效果。 3.基本做法: 所谓网络交易法(grid trading method),也称鱼网交易法,指以某点为基 点,每上涨戓下跌一定点数挂一定数量空单戓多单,设定盈利目标,但不 设止损,当价格朝期望方向进展时获利平仓,並在原点位挂同样的买单戓 卖单。这样布下的这些交易单形成了一张像鱼网样的阵列,在振荡市场中 来回获利。网格交易法最忌单边市行情,专为振荡行情而设,它在套利交 易中的优点湜可以系统的治理大资金交易。 网格交易最基本的方法是:每隔一定的点数(如20点或者其它点数)在同一 点位同时放臵买单委托和卖单委托(两个账户)。假如行情上涨就可以平 掉一串的买单,而在行情下跌时再平掉一串的卖单;行情下跌再上涨时同 样的道理。 4.改进做法: 在当前价之上每隔一定点只布买单委托,在当前价之下每隔一定点数只布 卖单委托。当行情上涨时会成交并在止蠃位臵平掉一串买单,在平掉买单

网格生成及修正技巧

网格生成及修正技巧 1引言 网格是CFD模型的几何表达形式,也是模拟与分析的载体。网格质量对CFD计算精度和计算效率有着重要的影响。对于复杂的CFD问题,网格的生成极为耗时,并且极易出错,生成网格所需的时间常常大于实际CFD计算的时间。因此,有必要对网格生成以及修正方法进行足够的研究。 考虑到目前的CFD计算多是通过专用的网格生成软件来划分所需要的网格,因此,本文就如何利用专用前处理软件GAMBIT来介绍网格的生成和修正技巧。 2 网格类型 网格主要有两种:结构网格和非结构网格[1] [2]。结构网格的最大特点在于网格中节点排列有序,邻点间关系明确,结构简单,构造方便,与计算机语言自然匹配,容易计算,网格生成速度快,质量好,数据结构简单等优点;缺点是适用的范围比较窄,只适用于形状规则的图形,对复杂几何形状的适应能力差。非结构网格舍去了网格节点的结构性限制,易于控制网格单元的大小、形状及节点位置,灵活性好,对复杂外形的适应能力强——流场变化比较大的地方,可以进行局部网格加密。但其无规则性也导致了在模拟计算中存储空间增大,寻址时间增长,计算效率低于结构化网格,计算时间长等缺点。 在结构网格中,常用的2D网格单元是四边形单元,3D网格单元是六面体单元。而在非结构网格中,常用的2D网格单元还有三角形单元,3D网格单元还有四面体单元和五面体单元,其中五面体单元还分为棱锥形(或楔形)和金字塔形单元等[1]。 (a)三角形(b)四边形 图1 常用的2D网格单元 (a)四面体(b)六面体(c)五面体(凌锥)(d)五面体(金字塔) 图2 常用的3D网格单元 3 单连域与多连域网格 网格区域分为单连域和多连域两类。所谓单连域是指求解区域边界线内不包含有非求解

收集的所有网格交易法

网格交易法 就网格交易法所设想出的新机械交易法 在震荡行情,上下盘整时,无意网格交易法是有它的适应面的,因为很多时候就是处于盘整行情 但是这个处理有很大的风险,第一是资金是否足够的风险;第二是强烈单边市带了的大量亏损单是否能承受住 我倒觉得,回避开这一缺点,可以做个改进,推出一个能用在单边市(包括上和下)和盘整市两者的机械交易法 请看,下面是我的操作例子 任选一个货币对,每天严格按趋势操作 当前价格先买一手 我们可以沿两个方向,每隔40点放一单 如在当前价格之下,我们全放的卖手 在当前价格之上,我们全放的是买手 这样下单有啥好处呢 1)如果是单边市,不管是涨还是跌,你总是可以沿这一方向积累起足够强的筹码,并且一定是可以做到整体获利的,能够把全部仓位平出来的 2)如果是盘整市,我们可以把一天获利的单全部平掉,然后再按反方向布上反过来的交易手 3)这种交易法的优点是,行情不到的位置埋单是不占用资源的,节省了你的持仓成本 4)这种交易对盘整情况也是可以反复处理的 举个例子 我们在x点位买了一手,然后如果是空头市场,那我们就有x-40卖一手,x—80卖一手.。。.。.。.。。.。。.。. 总之,空头力量足够强我们是就可以获利出来的 我们在x点位卖了一手,然后如果是多头市场,那我们就有x+40买一手,x+80买一手。.。..。。。.....。。. 总之,多头力量足够强我们是就可以获利出来的 如果是盘整的,那我们就会成交 x+40买一手,x+80买一手.。。。.。.。 x—40卖一手,x-80卖一手......。... 比如跑到x+200了,我们就可以把x买手到x+200之下的获利盘全部平掉,再反方向过来埋上大量卖手

网格交易法

《网络交易法》QQ:542700857收藏 网格交易法 这个策略最基本的形式是这样的: 比方说,我们做多EUR/USD,同时也做多USD/CHF。(目的是对冲以降低单方向的风险) 做多EUR/USD:在当前价格上下200点范围内每隔25点布一张买单,每张买单都不设止损,获利平仓目标25点。 同样的,做多USD/CHF:在当前价格上下200点每隔25点布一张买单,每张买单都不设止损,获利平仓目标25点。 执行:每日隔几个小时检查一下有没有成交后获利平仓的买单。一旦某单获利平仓了,比如说1.2000买入,而在1.2025平仓获利,那么就在该买单开立的价位1.2000重新再开设一张买单,换言之,随时保证每隔25点都有一张买单。 假如某个价格成交的买单还没有获利平仓,那么在该价位不再开设买单。 可以想象,假如EUR/USD上涨,那么就会触发EUR/USD上的一连串买单获利平仓。同时USD/CHF必然下跌,在USD/CHF上将积聚一批未平仓买单。而假如EUR/USD价格随后跌回,那么USD/CHF就会上涨,在USD/CHF上得到一连串获利平仓,而在EUR/USD上积聚一批未平仓买单。假如价格在一个范围内往返拉锯,就不断获利平仓并重新开设新单,再成交,再获利平仓。 提出这个方法的作者MARK一开始采用20美元试验资金,用比较高的风险暴露,获得了4周4倍的业绩。但因抗风险能力较弱,在6月初欧元的一连串下跌中爆仓了。此后,他用30美元重新开立帐户,采用了相对保守的风险治理和投资组合,交易8个货币对,到目前为止获得接近80%的收益。另外一些交易者,尤其是系统交易者,大规模地采用这种方法,甚至利用API自动交易,资金投入大都在1万美元以上,收益情况也很稳定。

网格交易法

一、网格交易的基本方法: 网格交易最基本的方法是(我估切把它叫做传统网格交易法):每隔一定的点数(如20点或者其它点数)在同一点位同时放置买单委托和卖单委托。假如行情上涨就可以平掉一串的买单,而在行情下跌时再平掉一串的卖单;行情下跌再上涨时同样的道理。 改进的网格交易方法:在当前价之上每隔一定点只布买单委托,在当前价之下每隔一定点数只布卖单委托。当行情上涨时会成交并在止蠃位置平掉一串买单,在平掉买单的位置补上卖出委托。行情下跌时同样的道理。这样汇率向一个方向运动时只平掉蠃利单而不会留下一串的浮亏单。在汇率单边运行时风险要比纯粹的网格交易小很多。 两种网格交易的优缺点比较: 传统方法: 优点:在盘整行情时,第一波的上升和下跌不用随时补单即可获利。当然第一波结束后还需再补单。 缺点:当出现大的单边行情时,对资金和仓位要求很高,因为留下了一串的浮亏单,浮亏会很快远远超过蠃利至直暴仓。 改进方法: 优点:在行情波动时两边均可获利,同时避免了如传统方法留下的一串浮亏单,风险降低了很多。 缺点:需要补单很及时,否则会错过一些蠃利机会。 根据两种方法的优缺点,感觉尽管改进方法麻烦一些,也可能会错失一些蠃利机会,但是相对于避免的风险来说,是非常值得的。因此推荐采用改进的网格交易法。 你在重新补单前不会产生一连串的浮亏,可以放心睡觉,睡完觉再来补单也不会有大的风险产生。如果补单时,发现上下都有空档,那是最幸福的哦,该是收获的季节了。 二、对改进的网格交易法的风险分析和规避方法 风险:改进的方法,尽管风险降低了很多,但仍然存在着巨大的风险,我用EA进行测试的结果与预期的一样,蠃利一直向上,但净值在波动,有大的单边行情时突然暴仓。其风险在于出现单边行情时,同时也有波动,还会产生一串的浮亏单(但相对于传统方法已经少了很多)。当行情向单边运行时,一张蠃利抵消不掉5张、10张甚至更多的浮亏单的亏损,因为每张单都在亏损,亏损是蠃利的5倍、10倍甚至更多。最终行情发展到资金支持不上时,突然暴仓。

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