量化经典麦语言程序化模型的编写(精).
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文华财经“麦语言”函数手册(2011年10月更新)
文华财经资讯有限公司
“麦语言”源于2004年文华推出的国内第一套程序化函数库,经过6年的发展,吸收几十万用户的意见反馈,一点一点完善起来的,是一套成熟稳定的模型开发平台。
麦语言,是国内使用人数最多的程序化模型开发平台。
麦语言倡导的是积木式的编程理念,把复杂算法封装到一个个的函数里,采用“小语法,大函数”的构建模式。
语法虽然简单,但是配合专门的程序化数据结构,配合丰富的金融统计函数库,同样可以支持逻辑复杂的金融应用。
麦语言的函数库,是经常更新的,根据客户的新要求随时添加新函数,来支持编程者的交易新思想和新应用
一、自编策略模型支持的函数
1.历史数据引用
2.日内高频数据引用
3.行情数据引用
4.金融统计
5.数理统计
6.逻辑判断
7.数学运算
8.时间函数
9.绘图
10.颜色常数
11.头寸函数
二、自编下单组件支持的函数
1.引用数据函数
2.逻辑判断函数
3.辅助函数
4.数学运算函数
5.模型相关函数
6.头寸函数。
量化交易模型100例量化交易是一种利用数理或统计方法,根据历史数据和市场行情,通过制定一套严谨的规则和策略,进行金融交易的方法。
在金融领域,量化交易已经成为一种主流的交易方式,因为它能够提供高效、快速和系统化的交易决策。
在本文中,将介绍一百个不同类型的量化交易模型,分析其原理和应用。
1. 均值回归模型均值回归模型是量化交易中常用的一种策略。
它通过分析价格的历史走势,利用统计学原理和显著性检验,判断当前价格与历史均值的偏离程度,从而进行交易决策。
这种模型适用于市场波动较小的情况,如股票市场中的股价。
2. 动量策略模型动量策略模型是一种根据价格走势的momentum效应进行交易决策的方法。
它利用市场中的惯性效应,即价格趋势在相对短期内继续延续的趋势。
在价格上升时买入,在价格下降时卖出。
这种模型适用于市场中存在明显趋势的情况。
3. 套利模型套利模型是一种通过同时买入和卖出相关性较高的金融工具,从而利用市场价格的不对称性获利的交易策略。
这种模型利用了市场中的套利机会,通过买入低价资产和卖出高价资产的方式进行交易。
套利模型适用于市场中存在价格差异的情况。
4. 趋势跟踪模型趋势跟踪模型是一种根据市场趋势进行交易决策的方法。
它通过分析价格的趋势和趋势的持续性,判断市场的上升或下降趋势,并根据趋势的判断进行交易。
这种模型适用于市场中存在明显趋势的情况。
5. 风险平衡模型风险平衡模型是一种根据投资组合的风险和收益的平衡进行交易决策的方法。
它通过分析投资组合中不同资产的风险和收益,选择合适的资产分配比例,从而实现风险和收益的平衡。
这种模型适用于投资组合管理的情况。
6. 统计套利模型统计套利模型是一种利用统计学原理和方法进行交易决策的模型。
它通过分析历史数据和市场走势,利用统计学的套利机会进行交易。
这种模型适用于市场中存在统计学套利机会的情况。
7. 事件驱动模型事件驱动模型是一种根据市场中的事件和消息进行交易决策的方法。
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“麦语言”源于2004年文华推出的国内第一套程序化函数库,经过6年的发展,吸收几十万用户的意见反馈,一点一点完善起来的,是一套成熟稳定的模型开发平台。
麦语言,是国内使用人数最多的程序化模型开发平台。
麦语言倡导的是积木式的编程理念,把复杂算法封装到一个个的函数里,采用“小语法,大函数”的构建模式。
语法虽然简单,但是配合专门的程序化数据结构,配合丰富的金融统计函数库,同样可以支持逻辑复杂的金融应用。
麦语言的函数库,是经常更新的,根据客户的新要求随时添加新函数,来支持编程者的交易新思想和新应用
一、自编策略模型支持的函数
1.历史数据引用
2.日内高频数据引用。
文华财经“麦语言”函数手册
(2011年10月更新)
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“麦语言”源于2004年文华推出的国内第一套程序化函数库,经过6年的发展,吸收几十万用户的意见反馈,一点一点完善起来的,是一套成熟稳定的模型开发平台。
麦语言,是国内使用人数最多的程序化模型开发平台。
建模式。
语法虽然简单,但是配合专门的程序化数据结构,配合丰富的金融统计函数库,同样可以支持逻辑复杂的金融应用。
麦语言的函数库,是经常更新的,根据客户的新要求随时添加新函数,来支持编程者的交易新思想和新应用
一、自编策略模型支持的函数
1.历史数据引用
2.日内高频数据引用
3.行情数据引用
4.金融统计
5.数理统计
6.逻辑判断
7.数学运算
8.时间函数
9.绘图
10.颜色常数
11.头寸函数
二、自编下单组件支持的函数
1.引用数据函数
2.逻辑判断函数
3.辅助函数
4.数学运算函数
5.模型相关函数
6.头寸函数。
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“麦语言”源于2004年文华推出的国内第一套程序化函数库,经过6年的发展,吸收几十万用户的意见反馈,一点一点完善起来的,是一套成熟稳定的模型开发平台。
麦语言,是国内使用人数最多的程序化模型开发平台。
麦语言倡导的是积木式的编程理念,把复杂算法封装到一个个的函数里,采用“小语法,大函数”的构建模式。
语法虽然简单,但是配合专门的程序化数据结构,配合丰富的金融统计函数库,同样可以支持逻辑复杂的金融应用。
麦语言的函数库,是经常更新的,根据客户的新要求随时添加新函数,来支持编程者的交易新思想和新应用
一、自编策略模型支持的函数
1.历史数据引用
2.日内高频数据引用
情数据引用
4.金融统计
5.数理统计
6.逻辑判断
学运算
8.时间函数
9.绘图
10.颜色常数
11.头寸函数
用数据函数
辑判断函数
3.辅助函数
学运算函数
型相关函数
寸函数。