期货颈线编程（如何做期货短线）

我想学股票期货程序化交易编程，有谁知道程序化交易编程用哪种语言啊？在网上看到C，VB，之类，要学哪种？

关于北京投资家

北京博雅讯公司是国家认证的高新技术企业，注册成立于1997年11月。拥有以博士后、博士为主的年轻科研群体，致力于金融领域的软件系统开发与技术服务。几年来取得了令人瞩目的骄人业绩。 公司主要从事面向证券、期货、银行等金融行业的实时行情及分析系统的开发和研制。通过自身不断的投资实战研究为广大中小投资者、机构投资者、金融服务机构等提供专业的技术分析及资讯信息平台。

一、专业的金融行情分析决策系统提供商金融领域涉足：股票、期货、外汇、国债、基金等为国内外多家金融机构提供并研制专业的金融行情分析决策平台：中国之一个国内金融行情系统——国家信息中心 SIC 金融平台（证券、期货、外汇）（针对机构、经纪公司提供的卫星接收方式）

大连文华财经——WEBSTOCK 网页 JAVA 版及客户端版本 （期货）★目前是期货界市场占有率更高，更具影响力的期货行情分析软件

香港新华财经——新华投资家金融决策平台 （国内及国外各证券市场）★公司目前已在日本上市，并在东南亚地区成功推出新华富时指数

。。。。。。。。。国内之一家研制并成功推广的机构期货行情分析系统——国家信息中心 SIC 金融平台国内之一个在证券领域提出双向成交量，颠覆传统成交量概念国内之一个提出机构大单、主力大单并形成独特统计理论——投资家精细统计理论拥有最独特的数据统计及存储结构拥有最开放的二次开发和编辑平台。。。。。。。。。二、金融系统项目服务我们曾先后完成许多在金融界具有很大影响力的项目,包括：（ 1）大连商品交易所第三期、第四期交易系统（ 2）国家信息中心 *** 金融系统（ 3）上海外汇交易中心交易系统（ 4）十几家期货交易所的信息系统

期货颈线形成特点

颈线形成特点如下所述

颈线分两种（上升后的和下跌后的），个股或指数在一波上涨行情中，股价（或指数）达到一定高度后，回撤至一定的点位止跌，再次上涨到前期高点附近，然后再次下跌有效击穿了前回撤时的低点，由该低点向两端延伸的的线就是颈线，该颈线可以是水平的也可以是倾斜的；

上面所说的是上升后的颈线，下跌后的颈线与上升后的相反。

期货量化交易编程怎么弄

*** ：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。

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