个人爱好分享
开拓者。
开拓者还是有很多客户使用的,具有完备的数据库,涵盖宏观、企业财务数据、复权等基础数据,事件驱动完整,支持OnBar、OnOrder等,可以策略雷达和公式选股,支持数组MAP数据类型。
[img]参与过程很简单。
开个户,弄个软件,编个策略,然后运行就可。如图:
开户就是去期货公司开户,也可以直接找我开户,费用都是行业更低的,然后软件可以选择文华财经和交易开拓者。前者固定收费,后者上浮手续费。然后策略编写,得靠自己,编写完事加载到软件里就可以自动化运行了。
这里面的关键其实就在于策略。
程序化的策略各种各样。简而言之,就是要用计算机语言把你的策略形容出来。
比如,5日均线和10日均线金叉做多,死叉做空。这就是一个程序化交易策略。但是,逢低买入,逢高卖出,回调后买入,反弹后做空等就不可以程序化,因为这些说法不具体,逢低的低,具体这么定义,什么叫低?10日的低点,还是20日的低点?还有,回调后买入,具体是什么时候,如何才能让计算机知道行情是在回调?回调到什么程度买入?这些无法量化的语言,是实现不了程序化的。
程序化交易最难点就在于策略,因为程序化交易本质还是交易。程序化交易脱离不了人性。编写,运行,实现都很容易,只要题主能够拥有一套策略就可以了。
期货程序化交易的模拟做的很不错,建议题主去弄套模拟体验一下,。
*** :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
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.
1、首先用python写一个期货突破新高报警的程序包含两个菜单栏。
2、其次使用Python语言编写该策略,也非常容易实现。
3、最后加上回测配置信息,有70行代码,实际可以更加精简。
一、操作周期:首先考量市场短、中、长期趋势的方向,决定欲进行的操作是属于那一种,从而进行操作上的布局。长线的操作方向首重“势”,顺着行情所走的方向操作,不要主观的预设顶部与底部。
二、资金规划:决定操作的方向之后,必须作好整体资金规划。首先决定欲操作的部位有多大,通常以投入资金为参考,长期部位可以较高的资金比例投入,短期部位更好不要超过总投入资金的三分之一。
三、攻守要有计划:策略的拟定首重防守,有了稳固的防守计划始能对外进行攻击。好比两军交战,若没有坚强的后盾或灵活的退路,则其胜算必然不高,反而容易流于背水一战,孤注一掷的赌博。
四、止损点的设置:面对不同阶段的操作,止损点的设置亦有不同。在长线的操作方面,止损的选择上需要较高的比重,所占的资金比例较高,以防因一时的反向行情而被扫出场。
网站首页:期货手续费网-加1分开户(微信:527209157)
本文链接:http://52ol.cn/post/148322.html
Copyright 2012-2024 期货手续费网-加1分开户 网站地图 邮箱:diyijiaoyi@qq.com 微信:527209157 湘ICP备18014167号