分类
用技术指标进行交易

如何设计趋势交易量化系统?

打开微信,扫一扫登录

如何设计趋势交易量化系统?

1、开盘突破

2、菲阿里四价

3、ATR波动性突破

4、基于固定百分比幅度的转向交易

5、分时均价黄线

6、形态突破

日内趋势交易的过滤技术

1.波动性过滤

2.价格包络带过滤

3.时间确认过滤

4.交易次数过滤

5.日间时过滤

6.周间日过滤

7.系统策略组合过滤

资本分配与头寸管理(加减仓)

出场分散化战略的实施

1、固定止损、止盈

2、固定止损+跟踪止盈(点数、幅度)

3、不动如山的SAR抛物线出场

4、固定止损+利润回撤百分比

5、固定止损+定时平仓(收盘前平仓)

6、随机出场

7、对称的反向交易信号出场

推荐阅读:

SpringBoot 项目-员工管理系统 500错误的解决方法_敬云全科的博客-程序员宅基地_springboot报错500

python—web页面操作之3种等待方式_YZL40514131的博客-程序员宅基地_python 等待页面响应

一、强制等待在web自动化测试中,有时候为了提高效率,要避免使用强制等待time.sleep(6)import timefrom selenium import webdriverdriver=webdriver.Chrome() driver谷歌浏览器对象driver.get('http://www.sogou.com') 打开搜狗浏览器#定位到输入框,输入nbadriver.find_element_by_xpath('//in

Android 自己主动化測试(3)<monkeyrunner> 依据ID查找对象&touch&type (python). _weixin_30847865的博客-程序员宅基地 如何设计趋势交易量化系统?

我在之前的两篇文章中用java来实现过Android 自己主动化測试(1)怎样安装和卸载一个应用(java)、Android 自己主动化測试(2)依据ID查找对象(java)。 可是本质上都是用monkeyrunner相应的java lib 来实现的。可是相关的文档很少。假设真的要用monkeyrunner来做功能性的自己主动化測试。强烈还是推荐使用python语言.

[Android]使用ActivityGroup来切换Activity和Layout_清澈@Cherry的博客-程序员宅基地

前言 在一个主界面中做Activity切换一般都会用TabActivity,使用方便,Activity互相之间相对独立,但是可定制性不强,而且修改起来很麻烦。当然也可以把layout分开,把逻辑代码全写在主界面的逻辑代码中,但是很明显可维护性相当差,这里通过ActivityGroup来解决这个问题。 如何设计趋势交易量化系统? 声明 欢迎转载,但请保留文章原始出处:) 博客园:htt

量化交易系统开发搭建,为什么说交易系统越简单越好?

所以说简单看怎么去看,到底是底层逻辑简单,还是操作起来简单。如果单单是操作起来简单,就是好系统的话,那么很可能亏得一塌糊涂。我们来期货市场是为了操作还是为了赚钱?仅仅是为了操作简单么?其实所谓的操作简单,其实就是识别简单,可量化。但是量化就是人为通过自己的逻辑对市场信息进行解读和筛选,选择了其中一种可能,而实际市场代表的是无限种可能。所以量化在短时间内有一定优势,因为短时间的可能性并不丰富,比如秒级,分钟级。但是上升到天,周,月这样的级别,可能性是无限的。仅仅是往前推一天,走势的形态就可以有几乎无数种可能。做这样的级别,无论怎么简化,量化的思想都没办法有很好的效果。

所以要交易更长的周期,那么要更进一步,必须将包含应对一种可能性的量化方式,上升到包含应对无数种可能性的更高级方式。很多人都说是道。我也不知道怎么定义这个东西,自己试着定义一下,应该叫对所有可能性的最优应对。就是这个东西,具体这个东西叫道,还是叫什么玩意,大家自己看着办。比如我们见面对人笑脸,也许某人刚好今天又情绪,给你一耳光。但是并不妨碍对人笑脸相迎是个好策略。还有,比如我经常熬夜,一天两天肯定没影响。但是肯定没有不熬夜对自己又好处。所以对人笑脸相迎,让自己的生活规律,早睡早起。这些都可以作为一种生活中的最优应对方式。

量化交易软件怎么开发?

如何评价最近vn.如何设计趋势交易量化系统? py作者和Quicklib作者关于Python量化交易系统在架构设计方面的争论?

只用过 vn.py 。之前是C 开发,2016年初决定转入python阵营,当时做了一圈调研之后选择了 vn.py 。现在来看,当时的选择还是非常明智的。vn.py 在这一年变得越来越好,社区也在越来越壮大。我们自己的实盘交易从2016下半年起基本都基于 vn.py 交易,持续到现在(2021年)。

  1. 提供了一套非常稳定、统一的各种底层接口的python封装。
  2. 在低层接口上搭建了一套策略实现、回测、交易的框架,这套框架完全适合实盘回测与交易。
  3. 建立了非常友好的一个社区。

vn.py 绝对是大大地降低了入门门槛、自己写代码的工作量和效率,极大增加了对策略 的控制力(相比如Multicharts)。但是易于入门仅仅是指相对于C 编写交易策略而言,而不是相对于成熟的商业软件。当你选择这一平台,你就潜在地拥有绝对的控制力,这还是需要你原来的各种能力和经验(如对python和C 语言本身的熟悉,对交易接口细节的熟悉)作为基础的,这不是仅仅你选择这一平台就能马上拥有。反过来来说,当你已经拥有这些能力和经验,vn.py 能够让你事半功倍。

对于性能的比较,我个人认为“标配”版的 vn.py 和各种其它库比较这意义不大。vn.py 对一般的CTA策略绝对是够用的,作者也一直在说这个不适合高频交易。而对于追求性能的用户来说,基于标准版之上这里面有很多工作可以做、值得做,期望人家一个标配的开源程序把这种种意味着真金白银的坑都给填上,这不现实。

交易系统开发2021年了,请问量化交易系统开发对于应届生来说是一个好的选择吗?

交易系统开发,通常讲的是量化IT工程师,python或C 开发,尤其是C 开发一般都是偏底层开发,因为量化交易系统在跑中高频策略的时候,需要不断追求高性能低延迟,需要不断优化升级,所以这个方向未来的需求会长期存在。

如何设计趋势交易量化系统?

FX110

善于开发交易系统的交易大师——“量化交易之父”佩里·考夫曼


如果你从事量化交易领域,佩里·考夫曼这个名字你一定不会感到陌生,他长达1200多页的著作《交易系统和方法》是全球算法交易策略开发的经典著作,也是很多人进入该行业的启蒙教科书。 佩里·考夫曼从1970年代起就开始实践算法交易的开发,是全球最早应用自动化策略交易的先驱之一。《交易系统和方法》一书的第一版就出版于1973年,目前已经出到第五版,仍然是全球最畅销的量化交易策略开发专著。 偶然的机会,开始量化交易 佩里·考夫曼学生时代就是传说中的“学霸”,受数学家母亲的影响,他少时的目标是成为一名工程师。佩里在读研究生的时候就非常幸运系加入了威斯康星大学的宇宙航天实验室,开始接收美国航空航天局(NASA)的研究项目。后来,佩里成立了自己的计算机开发公司,名叫“The Bottom Line”,为医疗机构开发和维护记账系统,当时算是小赚了一笔。 佩里做交易其实是因为一个意外的机会,一家英国伦敦的交易所找到他们公司,希望用计算机帮他们开发一个黄金期权的对冲策略。佩里用一年半的时间做出了策略,但很可惜这家交易所被当地监管叫停了。然而在做这个项目的过程中,佩里第一次接触到市场,并且被深深吸引住了。很快又出现了一个新的机会,一位弗罗里达的主观交易员付钱让佩里开发系统,并用佩里的系统和他自己的交易进行比赛,也正是这次比赛,佩里证明了自己开发的系统可以赚钱! 善于运用趋势追踪策略交易 1972年,佩里成立了第一家基金,运用趋势追踪策略交易,但是趋势线用的是“指数平滑”方法(Exponential Smoothing),业绩非常好。佩里表示,“指数平滑”是他们在宇宙航空研究时常用来测算天体轨道的方法,所以他设计第一个交易策略时,很自然地就想到应该应该用这种方法来画趋势线。 1973年,美国和俄罗斯签订了小麦出口协议,但美国向俄罗斯出口小麦后遇到了罕见的干旱,导致国内的小麦供给极度短缺,小麦价格飙升。佩里的团队在这一年里就赚了3倍的收益。 1978年,佩里加入了纽约最大的证券经纪商Prudential & Beige,为他们开发交易策略。这期间佩里开发了很多成功的交易策略。之后,佩里又创建了他的第二家CTA基金,一跃成为当时市场上规模最大的CTA基金。 之后,佩里在投资领域数次退休数次复出,每次复出都取得了不菲的成绩。二十余年间,佩里共撰写了13本书籍,其在1978年出版的《交易系统与方法》,被翻译成很多版本在世界很多国家发行。 根据佩里的经验,长期趋势作为短期交易模型的过滤指标是不错的选择,大部分趋势计算方法从长期来看得到的结果都大相径庭。对于趋势追踪来说,市场形态的重要性远远超过所选择的计算方法。如果市场趋势性强,用什么趋势计算方法都能盈利;如果市场没有趋势,所有的方法都会失灵。 从佩里的从业经历也能看出,他将市场经验与技术分析结合并运用到极致。

展开阅读全文

如何设计趋势交易量化系统?

打开微信,扫一扫登录

© 2019 福州星瑞合网络科技有限公司 | 闽ICP证:闽B2-20190794
闽ICP备19006405号-1 | 闽公网安备 35010302000482号