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如何设计趋势交易量化系统?

期货量化交易系统的构建 Tapa blanda – 30 junio 2017

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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

02、日内趋势交易的过滤技术

03、资本分配与头寸管理(加减仓)

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04、出场分散化战略的实施

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《量化交易之门》连载14:从零到一,构建量化交易系统

构建交易系统,是本书的最终目标,我尽量通过简单易懂的描述方式,给更多的朋友在构建交易系统的道路上提供一些参考,互相取长补短。在开始之前我要强调的是,并不是说我的方法就一定是最优的方法,或许你有更好的方法来构建交易系统,而我只是把我构建交易系统的过程拿出来分享。世界上不可能有一成不变的事物,我交流和分享的更多的是一种理念和思想上的东西,你可以参照我的方法,也可以用你自己的方法。我相信在我介绍的某些方法中一定会引起你的共鸣和值得互相学习的地方,只要你能接受哪怕丝毫启发,那就是对我的肯定。

我的资金80%用于中低频趋势交易,这里所定义的中低频趋势交易,是不涉及tick数据的趋势追踪系统。我可以简单的谈谈我对各种交易系统的理解,为什么我会选择中低频的交易系统作为主要的交易系统,那是因为我认为中低频的交易系统在短期看来随机性比较大,但长期看来是却是最稳健的交易系统。另外,作为一个个人交易者,无论硬件和软件我都无法去和顶尖的投资机构去竞争,一个人必须清楚的看到自己的优势和劣势,我的优势是我对市场的理解能力要超越绝大部分人,而中低频的趋势交易系统是最能体现一个人交易理念的交易方式。所以,我不会愚蠢到在高频交易领域去和专业的计算机团队去竞争;我的数学能力也一般,而套利特别是期权套利需要比较好的数学基础,这也不是我的长处,我自然也不可能去和数学家在套利领域竞争。我做中低频趋势交易,因为那更加符合我的性格和优势。我所讨论和构建的交易系统,也是中低频的趋势交易系统。

如何设计趋势交易量化系统?

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什么是量化交易:
量化交易(Quantitative Trading)类属一种投资方法。是指借助现代统计学和数学的方法,利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。
量化交易从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,用数量模型验证及固化这些规律和策略,然后严格执行已固化的策略来指导投资,以求获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。
简单来说,量化交易就是干了两件事情:
①建立数学模型
②根据数学模型,在合适的时间点买入或者卖出
二、量化交易的背景:
量化交易起源于上世纪七十年代的股票市场,之后迅速发展和普及,尤其是在期货交易市场,程序化逐渐成为主流。有数据显示,国外成熟市场期货程序化交易已占据总交易量的70%-80%,而国内则刚刚起步。手工交易中交易者的情绪波动等弊端越来越成为盈利的障碍,而程序化交易天然而成的精准性、100%执行率则为它的盈利带来了优势。
量化交易,有时候也称自动化交易,极大地减少了投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策。
三、量化交易的特点:
从四个特点可以简单了解量化交易的优势。
1、严格的纪律性
量化交易有着严格的纪律性,这样做可以克服人性的弱点,如贪婪、恐惧、侥幸心理,也可以克服认知偏差。一个好的投资方法应该是一个“透明的盒子”如何设计趋势交易量化系统? 。我们的每一个决策都是有理有据的,特别是有数据支持的。
2. 完备的系统性
完备的系统性具体表现为“三多”。首先表现在多层次,包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型;其次是多角度,量化交易的核心投资思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度;再者就是多数据,就是海量数据的处理。
3. 妥善运用套利的思想
量化交易正是在找估值洼地,通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。
4、靠概率取胜
这表现为两个方面,一是定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是在股票实际操作过程中,运用概率分析,提高买卖成功的概率和仓位控制。
量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验,并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置,实现风险最小化和收益最大化,但往往也会存在一定的潜在风险,具体包括:
1)历史数据的完整性。
2)模型设计中没有考虑仓位和资金配置,没有安全的风险评估和预防措施,可能导致资金、仓位和模型的不匹配,而发生爆仓现象。
3)网络中断,硬件故障也可能对量化交易产生影响。
4)同质模型产生竞争交易现象导致的风险。
5)单一投资品种导致的不可预测风险。
四、量化交易的种类:
量化交易其实有很多种,包括跨平台搬砖、趋势交易、对冲等。
跨平台搬砖是指,当不同目标平台价差达到一定金额,在价高的平台卖出,在价低的平台买入。
趋势交易会更加复杂一些,它根据趋势的指标来发出卖出和买入的信号。
对冲是指同时进行两笔与行情相关、买卖方向相反、数量相当、盈亏相抵的交易,以达到对冲风险的效果。
五、量化交易的风险性:
首先是一二级市场“级差”风险,其次是交易员操作风险,最后是系统软件的风险。
一二级市场的“级差”是整个套利交易的核心。在现有规则下,ETF套利模式分为两种:一种是通过购买一揽子股票,按照兑换比例在一级市场换得相应的ETF份额,然后在二级市场上将ETF卖出;另一种则与前者相反,是在二级市场上购买ETF份额,通过兑换比例换得相应数量的股票,然后在二级市场卖出股票。交易的顺序视股票价格、兑换比例、ETF份额交易价格的变动而决定。
由于股价的变动,ETF套利级差转瞬即逝,因此纷繁复杂的计算过程,目前业内由计算机完成,交易员通过设定计算程序并按照结果决定策略,又或者完全自动让系统在出现套利空间时自动交易,后者便称之为程序化交易。
又因为套利的空间非常小,通常只有万分之几,因此套利交易为了获取适中的收益,参与的资金量都比较大。如果交易员把握不当顺序做反,则投资将出现亏损,这便是级差风险。而为了控制这样的人为风险,券商一般提倡自动化交易,方向由计算机把握,交易员输入交易数量即可。
第二种风险是交易员操作失误,有可能是交易员在输入数量的时候出现了失误。
这同时也牵扯到第三种风险,系统软件风险,每个交易员在系统中都有相应的交易权限,包括数量、金额