个人爱好分享
首先,你要有一套明确可量化的期货交易策略
然后,要把这个交易策略写成程序
其次,用程序化交易软件(比如TB)进行历史回测,优化参数(警惕过度优化风险)并模拟运行
最后,用程序化交易软件自动交易,你盯盘就好,不要干涉,如果出现问题,及时修正
*** :1、前提是你必须有自己的期货交易账户,每个期货公司都可以开,现在不用出门就可以用手机在线开户。
2、其次,要选择合适的交易软件。其中交易开拓者的软件是更好编程的,很多交易团队基本都在用这个软件。确定账户和交易软件。
3、剩下的就是如何用编程语言编写策略,并将其输入交易软件。编程其实并不难。在程序化交易中,程序化只占程序化交易的30%。好的编程可以简化代码,提高运行速度,增加交易策略的多样性和完整性,实现一些复杂的策略。
4、如果没有这方面的编程能力,可以参加期货交易的相关培训课程。另外70%主要是策略、仓位设置、交易品种选择、程序化交易心态控制、 *** 设置等的组合管理。
拓展资料:
1、 战略的确定。一个成功的量化交易系统的开发过程必须是恰当的。如何找到一个成功的量化交易策略,是构建量化交易体系的基础。无论是基本面还是技术面,都可以用量化的 *** 进行分析,进而得出量化的交易策略。比如,从根本上说,GDP的增长和货币流通量的增加可以用定量的 *** 来分析和描述。技术上,移动平均线和指数 *** ma是物理和化学策略思想的来源。
2、 经典理论。很多量化投资策略思路来源于传统经典投资理论,比如经典商品期货技术分析主要包括技术分析的理论基础、道指理论、图表介绍、趋势基本概念、主要反转形态、持续形态、交易量和仓位兴趣、长期图表和商品指数、移动平均线、摆动指数和相反意见、盘中点图、三点转向和优化点图、艾略特波浪理论、时间周期等等。这些经典理论有的有具体的指标和具体的应用理论,有的只有理论,需要根据理论生成具体的应用指标来完成策略的测试。因此,经典投资理论可以通过量化思维将理论中的具体逻辑量化为指标或事件形成交易信号,通过信号优化检验实现经典理论的投资思路。这种方式可以有效实现经典理论,同时也可以从原有的经典理论中衍生出周边的投资 *** ,是量化策略发展初期的主流模式。
3、 逻辑推理。逻辑学的战略思维大多来源于宏观基础信息,其量化战略思维是通过对宏观信息的量化处理,梳理出符合宏观基础信息的量化模型。典型的量化策略包括行业轮动量化策略、市场情绪轮动量化策略、上下游供需量化策略等。这种策略思路来源非常广泛,数据一般不规范,很难形成标准。目前,许多对冲基金都有类似的想法来生成量化策略产品。
4、 总结经验。经验总结是量化战略思想的另一个主要来源。在使用量化策略交易之前,市场上有大量经验丰富的投资者,其中许多人在长期稳定回报方面表现突出。因此,他们对市场的看法和交易思路成为了量化策略开发者的模仿对象,有经验的交易者也愿意量化一些他们觉得相对固化、能够获得稳定回报的交易策略,最终可以用机器自动交易,只监控交易。这可以大大减少交易中消耗的能量。在这个前提下,出现了一个与经验丰富的交易者合作的量化策略团队。
操作环境:iPad第九代15.1 交易开拓者4.5.2
[img]一. 程序化的理解
程序化一般分为两类模型,一类是趋势模型,一类是震荡模型,如果你想两者结合起来就要看自己的本事了,我的建议是程序化需要不停的去完美,但千万不能追求完美,以下所说模型都是趋势模型;
程序化一种工具,帮助你积累财富的工具,却不是一种暴利的赚钱方式,程序化模型有好坏之分,程序化赚钱的前提是一个好的模型,程序赚钱的关键是坚持的执行,程序赚钱的精髓就是在确定最终使用模型之后,彻底的放弃你对金融市场的一切理解和交易技能.就像武侠小说里说的,想练成最上层的功夫,就应该先废掉所有的武功.
二.程序化模型的选择与辨别
如果有人告诉你他的程序化能在不长的时间内,让你的资金翻几番,那你要为他的言语或者他的程序打个折扣,但是如果对方又能拿出不错的图形或者非常漂亮的收盘测试结果放在你的面前,你又当如何说服自己是相信还是不相信?以下内容就是帮助你如何辨别好坏模型.
1. 测试时间:一个好的程序化必须经得起时间周期的测试,如果一个程序化,结果很漂亮,周期却只有一两个月,不可信;
2 . 使用资金:很多人贴出来的漂亮测试结果,使用资金常常是80%或者其它百分比,但这些都是不合理的选择,因为金融市场资金管理很重要,在行情好时候,资金使用越高,收益越大,行情不好时,资金使用越高亏损越大,但我们无法去判断接下来的行情会如何,所以,历史测试的结果使用百分比的开仓方式是不合理,这也就是为什么,有时候会出现,资金使用率为80%是,测试结果是亏损的,而且使用率为40%时又是赢利的.总而言之,资金使用时应该选择固定的手数进行测试,不管他的行情如何,永不加仓或减仓,来测试一个模型更为合理;
3、测试方式:开盘价和收盘价测试均有其不合理性,趋势模型一般以趋势逆转点为开仓信号,故较为准确的是:出现指令价位。
测试结果的分析:
a.指令总数:也就是信号数,过高,说明震荡行情过滤不好,过低,说明风险大;如何判断信号数合理呢?那就只有不同的模型在同样的周期下的一个对比了.还有一个最简单的方式就是将 指令总数/有效交易天数 以日内短线为例,一般一个有效交易日的平均信号数在2-5之间(此数据仅供参考);
b.利润率:总利润不用看,只看扣出更大利润的结果,必须为正,而且测试周期越长利润率应该越大,很多模型,测近期不错,测远期就不行,所以测试时应该尽量的去测能测到的最长周期.(当然因为行情关系也可能出现,长期比短期利润率低,但总体而言,周期越长利润率越高,才是好的模型的测试结果)
c.正确率:其它条件都完全一样的情况下,正确率越高自然越好,但也不用为了看到一个高正确率的模型而心动,也不用因为你自己模型的正确率低而担心,一般的正确率能在45%左右,就不错了,因为程序化的本来意义就是赚大亏小,在震荡的时候正确率自然会低;
d.更大亏损率:如果你是选择的固定手数,比如10手进行测试,你的更大亏损率更大应该不能超过10%,当然,如果你选择的测试手数多,更大亏损率可能有所提高.如果你选择的80%的资金使用率,可能亏损会更大,当然也会有亏损的不大的测试结果,这往往和你的测试周期中的行情的一定关系,所以不值得过于依赖;
e.空仓时间:以日短线为例,空仓时间不能太高,太高,必然会错过大行情,当然,这一项不是最重要的,如果你空仓时间长,利润也高,错过就错过吧,错过不是过错,没赚到也不存在亏损的风险;小结:测试结果分析不能只看某一个数据,因为结合起来一起分析:指令总数不能多也不能少,周期越长利润率应该越高,正确率45%以上就可以接受,更大亏损不能过大,空仓时间可以自行把握;
如果一个模型做到了以上几点是不是就算一个好的模型了呢,基本上可以算了,但最重要的是我们还需要结合信号图形(此点需要一定的程序化经验,并不一定看上去好的模型就是好,当然看上去好是前提,如果看上去都觉得一般了,那肯定是不行)来分析,此外,还要看到模型里是否有未来函数,如果是日内短线,信号就一定不能消失,每天的跳空缺口需要技术性的回补等等其它问题都是分析一个模型好坏的理由,但是,一个好的模型是不怕任何测试与分析的.
三.程序化交易的执行
这一点没什么好讲却又不得不讲,很多有多年经验的操盘手,甚至一些国内的金融公司,常常会对程序化交易提出一定的质疑,我就遇到一个期货公司的老总,因为觉得程序化好,准备的资金,进行了程序化交易,首先我不知道他选择模型的依据是什么,号称只是因为人家是大公司,测试结果不错,(如果是我听到这样的话,肯定不会很快的就认定他们的模型,因为我也见过某些(不方便透露)所谓大公司的程序化交易模型的原码,说实在的,确实是**,理论基础都无法说服我,但做出来的图形要去迷惑一些想使用程序化的入门者是绰绰有余)结果这个老总使用该模型交易时,正好遇到一段时间的震荡行情,可能是亏了不少吧,然后决定放弃程序化交易.
这就是一个典型的程序化执行的例子,程序没有人性,我们在使用时就更不应该加入人性,如果你决定使用程序化就给自己一个时间期限(不管是真钱也好,模拟也好),时间不能太短,如果短也可以,必须在这段时间中,你要自己能分析出,是不是都能遇上基本上所有的行情,比如,测试三十天,遇到过十天的震荡,也遇到了好几天的大行情,以此来分析程序的好坏;绝不能因为几次的使用结果不好而去否认程序化,也不能因为几次的使用成功而完全信任,必须要有一定时间的观察与模拟,然后再到真钱的尝试,时间长短是小事,关键是是否经历过大部分的行情,从而选择一个最适合而不是最完美的模型进行自己的程序化交易;
一旦执行,你就应该忘记所有的金融市场的条条框框,你就是一个傻瓜执行者,聪明人在金融市场上不一定能生存,傻子在金融市场也不一定被淘汰.
股指期货程序化交易是一种个性化交易期货程序化交易软件,每个普通投资者或机构投资者都可以根据自己的投资经验和智慧,编写自己的交易模型,进行电脑自动交易。交易模型是交易思想的凝练和实际化,正确的交易思想在严格的操作纪律实行下将获得良好、稳定的投资收益,而通过交易模型正是将正确的交易思想与严格的操作纪律很好地结合在一起,帮助我们获取良好、稳定的投资收益。程序化交易在投资实战中不仅可以提高下单速度,更可以帮助投资者避免受到情绪波动的影响,实现理性投资。
首先要有一个可量化的交易策略,其中要包含开仓、平仓、加仓、减仓。然后用交易软件提供语言将这个交易策略转换成交易系统。然后就可以实现程序化交易。
您好,程序化交易是未来股票或者是期货外汇交易的趋势,程序化交易也是量化交易,就是先有自己的交易系统,然后用计算机语言,也就是编程写成程序,在计算机上自动交易
一年几十位,首先是你自主交易系统要好量化的交易系统的基础是自主交易系统,自主交易系统一年能做到几十倍量化的肯定是能做到的
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