程序化初级交易模型总结
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2024年程序化交易研究心得体会范文在过去的几年中,程序化交易已经成为金融市场中的一个热门话题。
随着技术的进步和数据的广泛应用,程序化交易被广泛应用于股票、期货、外汇等多个金融市场。
作为一名金融学专业的学生,我参与了一个关于程序化交易的研究项目,并且在____年对这一领域进行了深入的探索。
在本篇论文中,我将分享我的一些心得和体会。
首先,我想要分享的是,程序化交易的优势和挑战。
根据我的研究,程序化交易能够提供更高的执行效率和更低的交易成本。
由于程序化交易是由计算机算法来执行的,它们能够在毫秒级别进行交易,比人工交易更快。
此外,程序化交易还能够通过智能算法对大量的市场数据进行分析和模拟交易,从而提供更准确的交易决策。
然而,程序化交易也面临一些挑战。
首先,市场的快速变化使得程序化交易的算法需要不断调整和优化。
其次,程序化交易依赖于大规模的数据和复杂的模型,这对于金融机构和个人投资者来说是一个挑战。
其次,我想要分享的是,程序化交易的应用场景和发展趋势。
根据我的研究,程序化交易在不同的金融市场有着广泛的应用。
在股票市场中,程序化交易被广泛用于高频交易、套利和量化投资等领域。
在期货市场中,程序化交易被用于风险管理、多策略交易和动态对冲等方面。
在外汇市场中,程序化交易被广泛用于汇率预测和交易信号生成等方面。
另外,据我的研究,程序化交易还在不断发展。
随着人工智能和机器学习的进步,程序化交易的算法和模型正在变得更加智能化和自适应。
此外,随着区块链技术的应用,程序化交易也将面临新的挑战和机遇。
除了这些心得和体会,我还发现了一些其他有趣的事实。
例如,根据我的研究,程序化交易已经成为许多金融机构和交易所的主要交易方式。
据统计,目前全球80%以上的交易是通过程序化交易进行的。
这显示了程序化交易在金融市场中的重要性。
此外,我还了解到,程序化交易不仅仅用于传统的金融市场,它还被广泛应用于加密货币市场。
由于加密货币市场的高度波动性和开放性,程序化交易在这个新兴市场中具有巨大的潜力。
程序化交易心得体会程序化交易心得体会近年来,随着金融科技的快速发展,程序化交易(Algorithmic Trading)已成为金融市场的主要趋势之一。
作为一种利用技术手段进行交易的方法,程序化交易在提高交易效率、降低交易成本、减少交易风险等方面具有明显的优势。
在我进行程序化交易的过程中,我深刻感受到了其带来的种种好处,同时也积累了一些宝贵的心得体会。
首先,程序化交易能够提高交易效率。
通过将交易规则编码为算法,我们可以发挥计算机的高速计算能力,实现快速、准确地执行交易策略。
与传统的人工交易相比,程序化交易能够迅速捕捉到市场的变动,并立即作出反应,降低了交易的滑点和延迟,有效地抓住交易机会。
其次,程序化交易能够降低交易成本。
传统的人工交易不仅需要交易员投入大量的时间和精力,还需要支付高昂的工资和佣金。
而程序化交易可以实现自动化执行交易,减少了人力成本和佣金支出。
此外,程序化交易还可以通过应用算法进行交易成本分析和优化,选择最佳的交易时机和交易方式,降低了交易的冲击成本和市场成本。
再次,程序化交易能够减少交易风险。
程序化交易能够通过严格的风控和止损机制,控制交易的风险水平。
通过事先设定好的交易规则和风险控制参数,程序化交易能够自动执行止损、止盈等操作,避免了人为情绪和错误的决策对交易结果的影响。
此外,程序化交易还可以实时监控市场行情和资金波动,及时调整交易策略,降低交易风险。
此外,在进行程序化交易的过程中,我还积累了一些宝贵的心得体会。
首先,合理选择交易策略非常重要。
不同的交易策略适用于不同的市场情况和交易品种。
我们需要根据市场状况和交易目标选择合适的交易策略,并进行充分的回测和模拟测试,验证其有效性和稳定性。
同时,我们也需要保持开放的心态,及时调整和优化交易策略,以适应市场的变化。
其次,风险管理至关重要。
合理的风险管理是成功进行程序化交易的关键。
我们需要设定合理的风险承受能力和交易限额,严格执行资金管理规则,避免过度杠杆和冒险操作。
程序化交易研究心得体会程序化交易是指通过编写算法和使用计算机程序来进行交易的一种交易方式。
程序化交易以其高效、快速和准确的特点吸引了越来越多的交易者和投资者。
在我进行程序化交易研究的过程中,我体会到了以下几点心得体会。
首先,程序化交易需要良好的编程基础。
作为一种依赖于计算机程序的交易方式,程序化交易对编程能力有较高的要求。
在进行程序化交易研究之前,我首先学习了一些基本的编程知识,包括编程语言、数据结构和算法等。
良好的编程基础可以帮助我们更好地理解和编写程序化交易算法,提高交易的效率和准确性。
其次,程序化交易需要对市场有深入的了解。
了解市场的运作规律、行情变动和交易策略是进行程序化交易的基础。
在研究过程中,我深入学习了各种技术指标、交易策略和交易模型,并通过实践和回测来验证它们的有效性。
了解市场的动态和趋势,可以帮助我们在编写程序化交易算法时更加准确地捕捉交易机会。
再次,程序化交易需要有良好的风险控制意识。
虽然程序化交易能够通过快速、准确地执行交易指令来提高交易效率,但这也使得交易风险得到放大。
在进行程序化交易研究的过程中,我始终将风险控制放在首位,采取了一系列措施来降低交易风险。
例如,设置止损和止盈点位来限制亏损和获利,严格控制仓位,避免过度杠杆等。
良好的风险控制意识可以保护投资者的资金安全,提高交易的稳定性和长期收益率。
此外,程序化交易需要不断学习和更新。
市场是不断变化的,经典的交易策略和模型可能会因为市场环境的改变而失效。
在研究过程中,我不断学习和吸取新的知识,关注市场的最新动态和研究成果,并及时更新我的程序化交易算法。
不断学习和更新可以使我们的交易策略保持与市场的适应性,提高交易的稳定性和长期盈利能力。
最后,程序化交易需要坚持和耐心。
程序化交易并非一夜之间就能得到有效的交易策略和模型,它需要长时间的研究、实践和调整。
在研究过程中,我遇到了许多困难和挫折,但我不断坚持下去,并耐心地进行研究和实践。
程序化交易研究心得体会范文程序化交易是指利用电脑程序来自动执行交易决策和交易操作的交易方式。
这种交易方式具有高效、快速、低成本等优势,正日益成为投资者的首选。
在进行程序化交易的过程中,我积累了一些经验和体会。
下面我将分享一下我的心得体会。
第一,正确选择交易策略是成功的关键。
交易策略是指投资者在投资过程中的思考方式和决策模式。
选择一个好的交易策略非常重要,可以帮助我们获得稳定的收益。
在选择交易策略时,我会考虑一些因素,如市场走势、股票基本面、技术指标等。
在确定了交易策略后,我会通过回测等方法来验证策略的可行性和稳定性。
只有选择了正确的交易策略,才能在程序化交易中获得长期的稳定回报。
第二,合理控制风险是保证资金安全的基础。
无论是传统交易还是程序化交易,风险控制都是非常重要的。
在程序化交易中,我会设定止损和止盈机制,控制每次交易的仓位和风险水平。
同时,我也会根据市场行情的变化,及时调整止损和止盈的点位,以保证资金的安全。
合理控制风险可以避免交易中的大亏损,保护资金的安全,是成功的关键之一。
第三,定期更新交易策略和优化交易系统。
市场行情和投资需求一直在不断变化,我们的交易策略和交易系统也需要随时进行更新和优化。
在进行程序化交易中,我会定期回顾和分析交易数据和结果,找出交易策略和交易系统的不足之处,并进行相应的调整和优化。
这样可以保持交易系统的适应能力和竞争力,提高交易的成功率和盈利能力。
第四,保持冷静和耐心是进行程序化交易的必备素质。
在进行程序化交易中,市场行情和交易机会都是瞬息万变的。
很多时候,投资者可能会遇到亏损的情况,甚至是连续亏损。
这时候,我们要保持冷静和耐心,不要盲目追高或抛低,要坚持自己的交易策略,不被情绪左右。
同时,我们也要相信自己的交易系统和策略,通过长期的稳定的交易来实现收益。
最后,我认为程序化交易是一项需要不断学习和提升的技巧。
只有不断学习和实践,积累经验,才能在程序化交易中获得稳定的收益。
程序化交易研究心得体会程序化交易(algorithmic trading)是一种利用计算机编写和执行交易策略的交易方式。
随着金融市场的信息化和数字化进程的加速,程序化交易已经成为市场中非常重要的交易方式。
在进行程序化交易研究的过程中,我总结了以下几点心得体会。
首先,程序化交易的核心是交易策略的开发和优化。
交易策略是程序化交易的基础,决定了交易的方向、时机和规模等关键因素。
因此,研究者需要充分了解金融市场的特点和规律,通过对市场数据的分析和回测,不断优化和改进交易策略,使其具备较好的盈利能力和风险控制能力。
其次,数据分析和建模是程序化交易研究的重要环节。
金融市场的数据量庞大,包含了大量的时间序列数据和交易数据,如股价、成交量、指数变动等。
通过对这些数据的分析,可以发现潜在的市场规律和模式,为交易策略的开发提供理论依据。
同时,研究者还可以利用统计建模和机器学习等方法,构建模型来预测市场的走势和价格变动,以指导交易决策。
第三,风险控制是程序化交易成功的关键。
在进行程序化交易时,市场风险是无法避免的,研究者需要通过合理的风险管理措施来控制交易的风险。
比如,可以设置止损价位和止盈价位,设定交易的最大亏损限制等。
此外,还可以通过多头对冲、分散投资等方式来降低交易的风险。
风险管理不仅可以保护交易资金,还可以提高交易的长期收益。
第四,技术能力和交易系统的构建对程序化交易研究非常重要。
程序化交易需要研究者具备一定的编程和数学能力,能够使用各种编程语言和交易软件。
同时,研究者还需要构建一个高效稳定的交易系统,能够实现自动化交易和高频交易等功能。
一个好的交易系统不仅可以提高交易的执行效率,还可以减少人为错误和情绪干扰,提高交易的稳定性和可靠性。
最后,学习和分享在程序化交易研究中至关重要。
金融市场的变化和发展速度非常快,研究者需要不断学习新的理论和方法,与时俱进。
同时,研究者还需要与其他研究者和交易者进行交流和分享,互相学习和借鉴,共同进步。
阶段涨幅:(CLOSE-REF(CLOSE,N)/REF(CLOSE,N);再创新高:HIGH=HHV(HIGH,N);放量上攻:CLOSE/REF(CLOSE,5)>1.2 &&VOL>MA(VOL,5)*3;窄幅整理:(HHV(CLOSE,20)-LLV(CLOSE,20))/CLOSE,0.08;均线多头排列:MA(CLOSE,5)>MA(CLOSE,10) && MA(CLOSE,10)>MA(CLOSE,20);前期高点及其位置:HHV(HIGH,20) HHVBARS(HIGH,20);60天前到40天前的最高价格: REF(HHV(HIGH,20),40)动态平均EMA(X,N) SMA(X,N,M) SMA(CLOSE,VOL)点到面转化COUNT SUM HHV LLV面到点转化CROSS线性回归SLOPE(CLOSE,10)/REF(CLOSE,10)>0.05;之字转向PEAK TROUGH PEAKBARS TROUGHBARS大阳线LOW=OPEN &&CLOSE=HIGH&&CLOSE/OPEN>1.04;穿头破脚C/O>1.04 &&OPEN<REF(CLOSE,1)&&CLOSE>REF(OPEN,1);吊颈O=H && (OPEN-CLOSE)/(HIGH-LOW)<1/3 && (HIGH-LOW)/HIGH>0.05;低开大阳线OPEN<REF(LOW,1) && OPEN/REF(CLOSE,1,1.98) && CLOSE/OPEN>1.04 ;跳空缺口LOW>REF(HIGH,1) && LOW/REF(HIGH,1)>1.02;MA普通金叉CROSS(MA(CLOSE,5),MA(CLOSE,10)) && MA(CLOSE,5)>MA(CLOSE,10) && MA(CLOSE,10)>MA(CLOSE,20)3条均线多头排列持续3天CC:= MA(CLOSE,5)>MA(CLOSE,30) && MA(CLOSE,10)>MA(CLOSE,30); EVERY(CC,3)=1 ;均线死叉CROSS(MA(CLOSE,10),(CLOSE,5));当日成交量放大2倍的金叉CROSS(MA(CLOSE,5),MA(CLOSE,10)) && VOL/REV(VOL,1)>2 KDJ指标RSV:=(CLOSE-LLV(LOW,N1))/(HHV(HIGH,N1)-LLV(LOW,N1))*100;K:=SMA(RSV,N2,1);D:=SMA(K,N3,1);综合判断条件CROSS(K,D)&&D ;RSI指标N1[2.0.7] N2[2.0.14]LC := REF(CLOSE,1);RSI1:SMA(MAX(CLOSE-LC,0),N1,1)/SMA(ABS(CLOSE-LC),N1,1)*100; RSI2:SMA(MAX(CLOSE-LC,0),N2,1)/SMA(ABS(CLOSE-LC),N2,1)*100;WR指标N[2.100.14]WR:100*(HHV(HIGH,N)-CLOSE)/(HHV(HIGH,N)-LLV(LOW,N));综合判断条件CROSS(WR,80)CROSS(WR,20)MACD指标L1[1.40.12] L2[1.100.26] L3[1.60.9]DIFF:EMA(CLOSE,L2)-EMA(CLOSE,L3);DEA:EMA(DIFF,L1);MACD:2*(DIFF-DEA),COLORSTICK;BOLL通道N[5.300.26] M[1.100.26] P[1.10.2]MID:MA(CLOSE,N);//求N个周期的收盘价均线,称为布林通道中轨TMP2:=STD(CLOSE,M);//求M个周期内的收盘价的标准差TOP:MID+P*TMP2;//布林通道上轨BOTTOM:MID-P*TMP2;//布林通道下轨多空指数(BBI)指标MA3 := MA(CLOSE,3);MA6 := MA(CLOSE,6);MA12 := MA(CLOSE,12);MA24 := MA(CLOSE,24);BBI:(MA3+MA6+MA12+MA24)/4;乖离率(BIAS)指标BIAS1:((CLOSE-MA(CLOSE,L1))/MA(CLOSE,L1))*100;BIAS2:((CLOSE-MA(CLOSE,L2))/MA(CLOSE,L2))*100;BIAS3:((CLOSE-MA(CLOSE,L3))/MA(CLOSE,L3))*100;OBV指标编写编写要点:第一步,如果今收盘价>昨收盘价,那么成交量为正:AA:=IFELSE(CLOSE>REF(CLOSE,1),VOL,0);第二步,如果今收盘价<昨收盘价,那么成交量为负:BB:=IFELSE(CLOSE<REF(CLOSE,1),-VOL,0);第三步,将所有的成交量加和:CC:=AA+BB;第四步,统计所有的周期上的成交量即得 OBV。
程序化交易研究心得体会范本在进行程序化交易研究的过程中,我逐渐积累了一些心得体会。
下面将我的心得体会总结如下:首先,对于程序化交易的研究,需要具备扎实的技术基础和数学能力。
在开展研究之前,我先加强了自己的编程能力,熟悉了常用的编程语言和相关的软件开发工具。
同时,我还学习了一些数学模型和统计学的知识,这对于程序化交易的研究和建模非常重要。
其次,充分了解市场的基本特点和规则。
在进行程序化交易研究之前,我首先对于所要研究的市场进行了深入的了解。
我学习了市场的基本原理和规则,了解了市场的运行机制和交易规则。
这样可以更好地理解市场的特点,为程序化交易的研究提供基础。
再次,掌握数据处理和量化分析的方法。
在进行程序化交易研究的过程中,需要处理大量的数据,并进行相应的量化分析。
我学会了用编程语言进行数据抓取和处理,掌握了数据挖掘和机器学习的方法。
通过对市场数据的挖掘和分析,可以更好地了解市场的规律和趋势,为程序化交易提供依据。
此外,合理设计交易策略和风险管理模型。
在进行程序化交易研究的过程中,我深入地研究和分析了不同的交易策略和风险管理模型。
我学习了一些常见的交易策略和量化模型,并在实践中进行了测试和优化。
通过对交易策略和风险管理模型的设计和优化,可以提高程序化交易的盈利能力和控制风险的能力。
最后,要不断学习和实践,不断完善和改进程序化交易的研究方法和技术。
在进行程序化交易研究的过程中,我不断学习和研究最新的交易理论和技术,不断实践和改进自己的交易策略和模型。
通过不断地学习和实践,可以不断提高自己的研究水平和技术能力,为程序化交易的研究提供更好的支持。
综上所述,程序化交易的研究需要具备扎实的技术基础和数学能力,对市场具有深入的了解,掌握数据处理和量化分析的方法,合理设计交易策略和风险管理模型,并不断学习和实践,不断完善和改进研究方法和技术。
通过不断地学习和实践,我相信我能够在程序化交易的研究中取得更好的成果。
程序化交易研究心得体会在我进行程序化交易研究的过程中,我深深地感受到它所带来的变化和革新。
通过这种交易方式,我不再局限于个人的投资能力,而可以从市场整体上寻找投资机会。
同时,在程序化交易系统的支持下,我可以更加智能化地管理投资风险,提高投资回报的概率。
我的中心思想是:程序化交易是一个优秀的投资方式,但不能替代人们的智慧和判断力,需要在交易策略和分析方面结合人类智慧和算法智能。
首先,程序化交易的优越性表现在其在市场整体上寻找投资机会的能力。
相对于单纯的人工交易,程序化交易可以跨越时间和空间的限制,通过大数据和人工智能的支持来分析市场,发现交易机会。
在这种方式下,交易管理可以更加全面和高效,摆脱了人工交易中诸多的繁琐和低效的工作,为投资者带来更多的利益。
其次,在程序化交易系统的支持下,投资者可以更加智能地管理交易过程,降低风险,提高回报概率。
程序化交易系统可以采用机器学习,从大量的交易数据中分析出良好的交易策略,再通过自动交易系统来执行策略。
这种方式下,交易有更高的时效性和精度,避免了人为因素对交易的不良影响。
同时,投资者可以采用多策略交易来分散风险,使得交易风险可以被有效降低,同时将投资回报提高到最高水平。
然而,虽然程序化交易拥有一段时期的优越性,投资者还是需要注意人工智慧算法的局限性和不足之处。
程序化交易的算法精度和质量依赖于数据质量、算法要素和交易策略的不断完善和优化。
在一些情况中,投资者需要结合自己的智慧和经验,综合分析和判断交易潜在风险以及可能的利润和收益,才能更加稳妥和准确地进行交易。
在进行程序化交易研究的过程中,我们还应该注意思辨。
这意味着要对交易规则和策略进行深思熟虑,找到最佳的交易策略,同时也要注意风险控制,避免盲目地跟从算法或者数据所推动的交易。
在交易过程中,我们还要注意自我修持,保持冷静和稳定的心态,及时作出调整和变化,从而最大限度地减少亏损风险。
在语言表达方面,我注意遣词造句的准确和简练,采用简单、通俗易懂的表述方式来展现我的观点和思路。
日内程序化交易模型思路分析整理此文整理日内程序化交易10个经典模型思路:1.空中花园开盘突破,出错的概率最高,但是最快的一种入场方式。
判断日内趋势可能运动方向的标准,取决于开盘第一根K 线是收阳还是收阴,在当天开盘低开或高开时更有效。
主要特点:日内交易策略,收盘平仓;空中花园在当天低开或高开时使用,即当开盘价<=昨天收盘价*0.99时或开盘价>=昨天收盘价*1.01;上轨=第一根K线的最高价,下轨=第一根K线的最低价;当价格突破上轨,买入开仓,当价格跌穿下轨,卖出开仓。
当天大幅高开(>1%),搏高开低走;反之亦然。
2.菲阿里四价菲阿里四价:昨天低点、昨天高点、昨日收盘价以及今天开盘价。
它由日本期货冠军菲阿里实盘采用的主要突破交易参照系。
而且,“阻溢线”的方式也在实际交易中大量结合并运用,即阻力线、支撑线,因为菲阿里主观心智交易的模式。
主要特点:日内交易策略,收盘平仓;上轨=昨日高点,下轨=昨日低点;当价格突破上轨,买入开仓,当价格跌穿下轨,卖出开仓。
3.区间突破波动区间突破交易,触发当日的突破性交易,需根据昨天波动幅度的一定百分比。
如果昨天的波动幅度是异常的,应该对该波动幅度进行必要的调整,以保证其合理性。
主要特点:日内交易策略;区间突破基于今日开盘价与昨日振幅的关系(昨日振幅=昨日最高价-昨日最低价);上轨=今日收盘价+N*昨日振幅,下轨=今日收盘价-N*昨日振幅;当价格突破上轨,买入开仓;当价格跌穿下轨,卖出开仓。
4.日内ATR波动性突破侧重于短期市场波动率的变化评估。
波动性突破,在一定程度上具备适应市场的能力,在实际应用中适应不同市场环境的能力更强。
主要特点:日内交易策略,收盘平仓;日内ATR突破基于当根K线开盘价与过去N个周期的ATR;上轨=当根K线开盘价+N周期ATR*M;下轨=当根K线开盘价-N周期ATR*M;当价格突破上轨,买入开仓;当价格跌穿下轨,卖出开仓。
5.分时均价突破就交易策略的自我实现语言而论,它的地位格外突出醒目,因为分时均价黄线广泛出现于各种交易软件的分时均价趋势图中。
t “程序化交易”操作总结总结【1】1、“程序化交易”买股基本选择早盘9点30分到10点之间,这段时间基本上是消化前天晚上的消息,大致能看出该股今天是强还是弱;2、早盘高开后即有连续两拨以上的拉升,这种强势拉升说明有大量资金在抢筹码,即该股早盘的量能要明显大于前几个交易日;3、“程序化交易”买入点一般选择在第二波回调,第三波开始拉升点;4、另外值得注意的是,早盘分时均线一般是不能被跌破的,分时线碰到均价线一般就是下一波拉抬开始点,这种股票往往有很强的涨停可能。
总结【2】1、短线快进快出,善于捕捉涨停板股票;2、具有“铁一样的纪律”并象军人一样严格地执行;3、只操作龙头股;4、轻大盘,重个股。
大盘无论强弱,当天有大资金明显流入的股票都会在当天维持强势运行,其涨停概率最高;5、追涨杀跌,频繁换股。
今天买,明天卖,一天换一支强势股;6、只买一支龙头股并集中精力关注。
总结【3】1、看中做短。
即看好中线开始走强的前题下,进行短线操作;2、轻大盘、重个股;3、选择股价在低位调整充分,在上升拐点出现的时候短线追涨,此时风险最小。
总结【4】1、只做强势个股的超短线,这样成功率极高;2、讲究一个“准”字,没有把握的时候决不轻易出手;3、讲究一个“快”字,全力以赴,快速重仓出去;4、讲究一个“狠”字,即使被套也敢于壮士断臂,牢牢树立“少亏就是赚”的理念;5、次日不强势上涨,坚次卖出,可以避免上下坐“电梯”的风险。
总结【5】五、选股参与更容易被市场资金接受的股票品种。
选股要点如下:1、建立自己的一些股票池,便于及时跟踪;2、选择宏观背景、行业背景向好的上市公司股票,有重组预期更好;3、总股本不能过大,要求几千万到三四个亿的最好,最多不超过200个亿;4、只操作龙头股,不是龙头股坚决不碰;5、大盘股、高控盘庄股、ST股、高价股、暴涨股并且换手率超到20%以上的坚决不买。
总结【6】1、低位调整充分。
通过K线图分析,首先确定股价已止跌企稳。
程序化交易研究心得体会程序化交易是一种利用计算机程序进行投资决策和交易的方法,它已经成为现代金融市场中不可忽视的力量。
我在进行程序化交易研究的过程中,积累了一些心得体会,下面我将分享给大家。
第一,程序化交易需要坚实的技术基础。
程序化交易离不开计算机和编程语言的支持,所以要想进行程序化交易研究,就需要具备一定的计算机和编程知识。
这包括了编程语言的掌握、数据处理和算法设计的能力等。
只有具备了这些技术基础,才能更好地进行程序化交易研究和实践。
第二,数据是程序化交易的核心。
在进行程序化交易研究时,我们需要获取各种交易数据,包括市场行情数据、财务数据、技术指标等。
这些数据可以帮助我们分析市场情况、制定交易策略和模型。
因此,数据的准确性和时效性对于程序化交易至关重要。
同时,我们还需要掌握数据处理和分析技术,以便从大量数据中提取有价值的信息。
第三,策略的选择和优化是关键。
在进行程序化交易研究时,我们需要设计并测试各种交易策略,从中选择出最佳的策略。
策略的选择和优化需要考虑多种因素,如回报率、风险控制、流动性等。
为了选择和优化策略,我们需要通过历史数据进行回测和模拟交易,评估策略的效果和可行性。
第四,风险管理要始终放在首位。
程序化交易可能面临各种风险,如市场风险、操作风险、技术风险等。
因此,风险管理在程序化交易中显得尤为重要。
我们需要制定合理的风险控制策略,设置适当的止损和止盈水平,以保证交易的稳定和安全。
第五,持续的学习和进步是必不可少的。
程序化交易是一个不断发展和演变的领域,市场和技术都在不断变化,需要我们保持学习和研究的动力。
我们需要关注最新的研究成果和市场动态,通过持续的学习和实践,不断提高自己的技术和能力。
综上所述,程序化交易是一种复杂而又具有挑战性的领域,但也为我们提供了更多的机会和可能性。
通过良好的技术基础、准确的数据分析、优化的交易策略以及科学的风险管理,我们能够在程序化交易中取得更好的成绩。
程序化交易研究心得体会(二)程序化交易是一种利用计算机算法进行交易决策的交易方式,近年来在金融市场中得到了广泛的应用。
日内程序化交易模型思路分析整理(二)6.横盘突破较难于实现量化的形态突破,有圆弧顶底、旗形、趋势线、三角形、菱形等各种经典技术分析形态;较易于实现量化的形态突破,有窄幅横盘突破、分形、缠论三买三卖、各种K线组合、双底双顶,趋势之后是盘整,盘整之后是趋势。
波动性循环的价格波动规律在横盘突破的交易策略中得到了充分体现。
合理量化盘整的定义,比如周期跨度、波动的幅度,就是我们需要做的事情。
主要特点:日内交易策略,收盘平仓;横盘突破,在过去30根K线的高低点围绕中轴上下0.5%的范围内波动时;上轨=过去30根K线的最高价;下轨=过去30根K线的最低价;当价格突破上轨,买入开仓;当价格跌穿下轨,卖出开仓。
7.ORB突破1988年美国基金经理托比提出了ORB突破交易,他失败突破幅度是通过衡量开盘价与最低价、最高价距离的较小者,一旦后市超过这个幅度,便认为是真正的突破。
在实际应用中,可作为有效过滤条件的是早盘的突破、窄幅波动后的突破。
主要特点:日内交易策略,收盘平仓;ORB失败突破基于过去N个交易日ORB旨标;上轨二今日开盘价+N天ORB*M下轨二今日开盘价—N天ORB*M 当价格突破上轨,买入开仓;当价格跌穿下轨,卖出开仓。
注意:过去失败的次数多,下一次成功的概率就比较高。
8. 转向交易相对固定百分比幅度的突破而言,基于固定点位的突破,可能受制于品种价格区域的变化而变迁,而固定百分比幅度的突破,除非该品种的波动性水平发生巨变,否则较少受到类似的困扰。
主要特点:日内交易策略,收盘平仓;转向交易基于今日开盘价;上轨二今日开盘价+今日开盘价*0.01 ;下轨二今日开盘价—今日开盘价*0.01 ;当价格突破上轨,买入开仓;当价格跌穿下轨,卖出开仓。
9. HANS123HANS12交易信号触发的评判标准,是在其简洁的开盘后N根K线高低点的突破, 是外汇市场上流行最广的一种突破交易策略。
此交易模式也是入场较早的一种,要提高胜算,可配合时间确认、波动幅度以及价格包络带等过滤技术。
股指期货日内程序化交易模型(银河期货兵器谱)(5篇)第一篇:股指期货日内程序化交易模型(银河期货兵器谱)产品说明书银河程序化交易兵器谱-------------银河期货程序化交易模型简介程序化交易简介一、程序化交易概念与特点:程序化交易系统是指将设计人员交易策略的逻辑与参数在电脑程序运算后,并将交易策略系统化。
当趋势确立时,系统发出多空讯号锁定市场中的价量模式,并且有效掌握价格变化的趋势,让投资人不论在上涨或下跌的市场行情中,都能轻松抓住趋势波段,进而赚取波段获利。
优点如下:(1)首先执行速度快,电脑下单比手动操作快,同样的机会,电脑下单能抓住,手动下单未必能抓住。
(2)有了电脑程序,一个人可以让多台电脑同时去执行自己的交易思想,个人可以操作更多的账户,更多的资金。
(3)程序执行的客观性、纪律性可以克服人的情绪化交易,做到真正的“知行合一”。
二、程序化交易是证券投资的必然趋势:首先,从交易特点来分析,程序化交易事先验证、交易专业、反应迅速、纪律严明和交易理性的特点,符合期货交易的内在要求,是期货市场和信息技术发展的必然结果。
其次,从长期投资收益而言,程序化交易代表着期货投资的未来方向。
程序化交易代表人物是西蒙斯,他管理的文艺复兴技术公司1989 至2007 年的年均收益率高达38%,傲视群雄。
而同期索罗管理的量子基金年均收益率为22%左右,巴菲特的伯克希尔公司投资的年均收益率为20%左右。
在2008 年全球金融危机的重挫中,西蒙斯管理的基金回报率更是高达80%,程序化交易的威力可见一斑。
最后,从发展进程来看,程序化交易是投资者的必然选择。
目前程序化交易在金融交易中的占比在欧美已经达到一个比较高的比例。
在我国,越来越多的投资者已经开始使用程序化交易,同时潜在需求旺盛,随着融资融券、股指期货等业务的日益发展,我们相信程序化交易一定会得到长足的发展。
三、银河期货程序化交易:2010年年初,我公司在业内率先成立程序化交易研究团队,专注于程序化交易的研究。
程序化交易模型指标LC:=REF(CLOSE,1);RSI1:=SMA(MAX(CLOSE-LC,0),6,1)/SMA(ABS(CLOSE-LC),6,1)*100;卖点:=CROSS(85,RSI1)*30,COLOR00FF00,LINETHICK2;卖:IF(卖点,6.5,0),STICK,COLORGREEN,LINETHICK4;洗钱A:=(CLOSE-LLV(LOW,32))/(HHV(HIGH,32)-LLV(LOW,32))*1.2*CLOSE;量1:=EMA(洗钱A,3);量2:=EMA(洗钱A,5);量3:=EMA(洗钱A,7);STICKLINE(量1>量2,量3,量1,3,1),COLORRED;STICKLINE(量1<量2,量3,量1,2,0),COLORCYAN;T1:=量2>量3 AND 量1<REF(量1,1);T2:=量2<量3 AND 量1>REF(量1,1);STICKLINE(T1,量1,量3,2,0),COLORYELLOW;STICKLINE(T2,量1,量3,3,1),COLORFF00FF;洗钱B:=SMA(洗钱A,13,1);分水岭:SMA(洗钱B,2.5,1.5),LINETHICK2,COLORWHITE;牛线:3*洗钱B-2*分水岭,LINETHICK2,COLORFF00FF ;DRAWTEXT_FIX(C>O,1,1,0,' 程序化交易模型'),COLORRED;熊线:4*分水岭-3*洗钱B,LINETHICK2,COLORFF6633;DIF1:=EMA(C,12)-EMA(C,26);DEA1:=EMA(DIF1,9);MACD1:=2*(DIF1-DEA1);QZQ:=BARSLAST(REF(MACD,1)<0 AND MACD>0);QM:=LLVBARS(MACD1,QZQ+20);MQDZ:=IF(QM>QZQ,REF(MACD1,QM),0);QF:=LLVBARS(DIF1,QZQ+20);DQDZ:=IF(QF>QZQ,REF(DIF1,QF),0);XG1:=MACD1<0 AND MACD1>MQDZ AND DIF1<0 AND DIF1>DQDZ ANDC=LLV(C,QZQ+20) AND MQDZ<0 AND DQDZ<0;XG:REF(XG1,1)=1 AND MACD1>REF(MACD1,1);VAR21A:=(REF(HIGH,1)+REF(LOW,1))/2;VAR61:=REF(CLOSE,1);VAR70A:=SMA(MAX(CLOSE-VAR61,0),6,1)/SMA(ABS(CLOSE-VAR61),6,1)*100; DRAWICON(CROSS(90,VAR70A),H*0.8.04,9);MTM1:=C-REF(C,1);A013:=HHV(HIGH,34);A014:=(2*CLOSE+HIGH+LOW)/4;A015:=LLV(LOW,34);A016:=EMA(((A014-A015)/(A013-A015))*100,13);A017:=EMA(0.667*REF(A016,1)+0.333*A016,2);KKMD:=A016-A017>1 AND A016<30 AND A017<30;DRAWTEXT(FILTER(KKMD,30),L*0.05,'▲短买'),COLOR00FFFF;VAR06:=REF(C,1);VAR07:=SMA(MAX(C-VAR06,0),6,1)/SMA(ABS(C-VAR06),6,1)*100; DRAWTEXT(CROSS(82,VAR07),H*0.9,'◤减仓'),COLORGREEN;RSVB:=(C-LLV(L,25))/(HHV(HIGH,25)-LLV(L,25))*100;K:=SMA(RSVB,3,1);D:=SMA(K,3,1);J:=3*K-2*D;VARA6:=(2*C+H+L)/3;VARA7:=EMA(EMA(EMA(VARA6,4),4),4);VARA8:=(VARA7-REF(VARA7,1))/REF(VARA7,1)*100;VARA9:=MA(VARA8,3)+0.03;VARA10:=MA(VARA8,1);DRAWICON(CROSS(VARA9,VARA10) AND J>90,H*0.96,12),COLORGREEN; DRAWTEXT(CROSS(VARA9,VARA10) AND J>90,H*1.02,'卖'),COLORCYAN; LCD:=REF(CLOSE,1);RSI:=SMA(MAX(CLOSE-LCD,0),4.1,1)/SMA(ABS(CLOSE-LCD),4.1,1)*100; 建仓:CROSS(RSI,11)*10,COLORRED;。
程序化交易详解一、入门常识篇1、什么是程序化交易?程序化交易,是一种在计算机和网络技术的支持下,通过预先设置好的交易模型,按照既定的买卖条件,由计算机自动完成交易指令的一种新兴交易手段。
在投资实战中它不仅可以提高下单速度,而且还可以避免交易过程中情绪随机波动的影响,实现理性投资与科学决策,保持交易依据的高度一致性与可复制性。
2、程序化交易的优势是什么?量化交易思想、精确执行交易指令、保持一致性,在一定程度上避免情绪的困扰,同时可以节省交易者大量的时间和精力。
3、程序化交易的缺点是什么?其实程序化交易的优点,同时也是它的缺点,它抑制了交易的主观判断可能在交易中发挥的作用,无人值守的全自动程序化交易可能受到诸如断电、断网、死机等因素的困扰。
4、需要做些什么,才能开始使用程序化交易?一般需要通过购买程序化交易授权,才可以开始进行程序化交易。
当然,在此之前,您还需要依据自身的交易理念与方法,自行设计或购买一套具备实战盈利能力的交易系统模型。
5、目前国内哪些软件平台,可以支持期货程序化交易?文华财经、金狐、交易开拓者、金字塔等。
6、技术指标模型与交易系统模型,有什么区别?技术指标模型只能用于信号的显示,可以作为买卖决策的参考,只有写成交易系统模型,才能进行买、卖下单执行的计算机自动操作。
7、如何导入交易模型?打开任何一个品种的技术分析图表,点击右键选择编辑指标公式,在公式管理器中选择指标公式、交易模型、套利模型、点击导入,根据系统模型所在目录导入即可。
完成这一步骤后,该交易系统模型就进入了你的软件平台中,在实际使用中,可以选择在编辑指标公式状态下,点击加载;也可以在交易菜单下打开程序化交易窗口,选择相应的交易系统模型后执行。
8、目前,程序化交易在国内外期货市场中的应用情况如何?作为一种理性的交易模型,程序化交易在国外始于上世纪70年代,普及程度远远高于国内,这是跟国外金融市场发展较早有关,而我国的金融市场起步较晚,程序化交易尚处于起步初级阶段,但在不远的将来,程序化交易将逐步成为一种主流的交易模式。
阶段涨幅:(CLOSE-REF(CLOSE,N)/REF(CLOSE,N);再创新高:HIGH=HHV(HIGH,N);放量上攻:CLOSE/REF(CLOSE,5)> &&VOL>MA(VOL,5)*3;窄幅整理:(HHV(CLOSE,20)-LLV(CLOSE,20))/CLOSE,;均线多头排列:MA(CLOSE,5)>MA(CLOSE,10) && MA(CLOSE,10)>MA(CLOSE,20);前期高点及其位置:HHV(HIGH,20) HHVBARS(HIGH,20);60天前到40天前的最高价格: REF(HHV(HIGH,20),40)动态平均EMA(X,N) SMA(X,N,M) SMA(CLOSE,VOL)点到面转化 COUNT SUM HHV LLV面到点转化 CROSS线性回归 SLOPE(CLOSE,10)/REF(CLOSE,10)>;之字转向 PEAK TROUGH PEAKBARS TROUGHBARS大阳线 LOW=OPEN &&CLOSE=HIGH&&CLOSE/OPEN>;穿头破脚 C/O> &&OPEN<REF(CLOSE,1)&&CLOSE>REF(OPEN,1);吊颈 O=H && (OPEN-CLOSE)/(HIGH-LOW)<1/3 && (HIGH-LOW)/HIGH>;低开大阳线 OPEN<REF(LOW,1) && OPEN/REF(CLOSE,1, && CLOSE/OPEN> ;跳空缺口 LOW>REF(HIGH,1) && LOW/REF(HIGH,1)>;MA普通金叉 CROSS(MA(CLOSE,5),MA(CLOSE,10)) && MA(CLOSE,5)>MA(CLOSE,10) && MA(CLOSE,10)>MA(CLOSE,20)3条均线多头排列持续3天CC:= MA(CLOSE,5)>MA(CLOSE,30) && MA(CLOSE,10)>MA(CLOSE,30); EVERY(CC,3)=1 ;均线死叉 CROSS(MA(CLOSE,10),(CLOSE,5));当日成交量放大2倍的金叉 CROSS(MA(CLOSE,5),MA(CLOSE,10)) && VOL/REV(VOL,1)>2 KDJ指标RSV:=(CLOSE-LLV(LOW,N1))/(HHV(HIGH,N1)-LLV(LOW,N1))*100;K:=SMA(RSV,N2,1);D:=SMA(K,N3,1);综合判断条件CROSS(K,D)&&D ;RSI指标N1[ N2[ := REF(CLOSE,1);RSI1:SMA(MAX(CLOSE-LC,0),N1,1)/SMA(ABS(CLOSE-LC),N1,1)*100;RSI2:SMA(MAX(CLOSE-LC,0),N2,1)/SMA(ABS(CLOSE-LC),N2,1)*100;WR指标N[综合判断条件CROSS(WR,80)CROSS(WR,20)MACD指标L1[ L2[ L3[DEA:EMA(DIFF,L1);MACD:2*(DIFF-DEA),COLORSTICK;BOLL通道N[ M[ P[求N个周期的收盘价均线,称为布林通道中轨TMP2:=STD(CLOSE,M);//求M个周期内的收盘价的标准差TOP:MID+P*TMP2;//布林通道上轨BOTTOM:MID-P*TMP2;//布林通道下轨多空指数(BBI)指标MA3 := MA(CLOSE,3);MA6 := MA(CLOSE,6);MA12 := MA(CLOSE,12);MA24 := MA(CLOSE,24);BBI:(MA3+MA6+MA12+MA24)/4;乖离率(BIAS)指标BIAS1:((CLOSE-MA(CLOSE,L1))/MA(CLOSE,L1))*100;BIAS2:((CLOSE-MA(CLOSE,L2))/MA(CLOSE,L2))*100;BIAS3:((CLOSE-MA(CLOSE,L3))/MA(CLOSE,L3))*100;OBV指标编写编写要点:第一步,如果今收盘价>昨收盘价,那么成交量为正:AA:=IFELSE(CLOSE>REF(CLOSE,1),VOL,0);第二步,如果今收盘价<昨收盘价,那么成交量为负:BB:=IFELSE(CLOSE<REF(CLOSE,1),-VOL,0);第三步,将所有的成交量加和:CC:=AA+BB;第四步,统计所有的周期上的成交量即得 OBV。
OBV:SUM(CC,0)放量创出新高AA:=MA(VOL,5);BB:=REF(AA,1);CC:=HHV(CLOSE,30);综合判断条件AA/BB>2&&CLOSE=CC;持续放量走高,维持3天AA:=MA(VOL,5) >REF(MA(VOL,5),1);BB:=COUNT(AA,3)=3;CC:=CLOSE>REF(CLOSE,1);DD:=COUNT(CC,3)=3;判断条件:BB&&DD突破长期整理平台V1:=MA(VOL,5);V2:=VOL/ REF(V1,1);长期盘整,分别取得当天 150日均价,150日最高价,150日的最低价,设为股价在150日均线上下15%波动,也即高低落在15%的幅度之内:PZ1:=MA(CLOSE,M);PZ2:=HHV(HIGH,M);PZ3:=LLV(LOW,M);PZ4:=(PZ2-PZ1)/PZ1;PZ5:=(PZ1-PZ3)/PZ1;PZ:=REF(PZ4,1)< AND REF(PZ5,1)<;今天成为新的高位!TP1:=HHV(HIGH,M);TP:= HIGH=TP1;综合判断条件V2&&PZ&&TP创出历史新低AA:=LLV(LOW,0);LOW=AA;刚好相反的历史新高编写如下:AA:=HHV(HIGH,0);HIGH=AA ;跌破30生命线AA:=CLOSE;BB:=MA(CLOSE,30);CROSS(BB,AA);均线排列模型//中间变量MA5:=MA(CLOSE,5);MA10:=MA(CLOSE,10);MA20:=MA(CLOSE,20);//交易系统(条件,指令)MA5>MA10&&MA10>MA20,BPK; //买平开MA5<MA10&&MA10<MA20,SPK; //卖平开//过滤函数AUTOFILTER;②均线金死叉模型关键函数:MA、EMA、EMA2、CROSS建议使用周期:所有K线周期。
模型说明:短期均线上穿长期均线(金叉)做多,短期均线下穿长期均线(死叉)做空。
参数设置:A、简单移动平均线:B、指数加权平均线:C、线性加权平均线://中间变量 //中间变量 //中间变量P1:=MA(CLOSE,N1); P1:=EMA(CLOSE,N1); P1:=EMA2(CLOSE,N1);P2:=MA(CLOSE,N2); P2:=EMA(CLOSE,N2); P2:=EMA2(CLOSE,N2);//交易条件 //交易条件 //交易条件TMP1:=CROSS(P1,P2); TMP1:=CROSS(P1,P2); TMP1:=CROSS(P1,P2); TMP2:=CROSS(P2,P1); TMP2:=CROSS(P2,P1); TMP2:=CROSS(P2,P1);//交易系统TMP1,BPK; //平空操作TMP2,SPK; //平多操作//过滤函数AUTOFILTER;③均线结合MACD 模型关键函数:EMA建议使用周期:日线模型说明:利用DIFF和DEA 的比较和收盘价的15日指数加权和最新价的比较作为买卖依据进行交易。
//中间变量DIFF := EMA(CLOSE,12) - EMA(CLOSE,26);DEA:= EMA(DIFF,9);EMA15:=EMA(CLOSE,15);//交易条件TMP2:=DIFF>DEA&&CLOSE>EMA15;TMP1:=DEA>DIFF&&EMA15>CLOSE;//交易系统TMP1,BPK; //平空操作TMP2,SPK; //平多操作//过滤函数AUTOFILTER;唐奇安通道模型关键函数:HHV、LLV、REF、CROSS建议使用周期:日线模型说明: 突破前20天最高价做多,突破前20天最低价做空。
参数设置://中间变量XH:=REF(HHV(HIGH,X),1);//X周期高点,X是参数,自行调整XL:=REF(LLV(LOW,X),1); //X周期低点,X是参数,自行调整//交易条件:TMP1:=HIGH>XH&&开仓时间; //开多平空条件TMP2:=HIGH<XL&&开仓时间; //开空平多条件//交易系统:TMP1,BPK;TMP2,SPK;//过滤函数AUTOFILTER;②布林通道结合阴阳K线模型关键函数:STD、CROSS、ISUP、ISDOWN建议使用周期:日线模型说明:收盘价向上突破布林通道下轨并且当根K线收阳做多,收盘价向下突破布林通道上轨并且当根k线收阴做空。
参数设置://中间变量MID:=MA(CLOSE,N);TMP2:=STD(CLOSE,M);TOP:=MID+2*TMP2;BOTTOM:=MID-2*TMP2;//交易条件TJ1:=CROSS(CLOSE,BOTTOM)&&ISUP;// 平空开多条件TJ2:=CROSS(TOP,CLOSE)&&ISDOWN; //平多开空条件//交易系统:TJ1,BPK;TJ2,SPK;//过滤函数AUTOFILTER;主动买和主动卖模型//中间变量AA:=SCALE*VOL;//主动买BB:=(1-SCALE)*VOL;//主动卖//交易条件TMP1:= CLOSE>OPEN&&AA>BB;TMP2:= CLOSE<OPEN&&AA<BB;//交易系统:TMP1,BPK;TMP2,SPK;//过滤函数AUTOFILTER;ROC(变动速率)与价格趋势变动背离//中间变量ROC:=(CLOSE-REF(CLOSE,N))/REF(CLOSE,N)*100; ROCMA:=MA(ROC,M);//交易条件TMP1:=C>REF(HHV(C,N1),1)&&ROC<ROCMA;TMP2:=C<REF(LLV(C,N1),1)&&ROC>ROCMA;//交易系统:TMP1,BPK;TMP2,SPK;//过滤函数AUTOFILTER;三减六日乖离模型//中间变量B36:= MA(CLOSE,3)-MA(CLOSE,6);B612:=MA(CLOSE,6)-MA(CLOSE,12);//交易条件TMP1:=REF(B36>REF(HHV(B36,N),1),1)&&B36<REF(B36,1); TMP2:REF(B36<REF(LLV(B36,N),1),1)&&B36>REF(B36,1); //交易系统:TMP1,BPK;TMP2,SPK;//过滤函数AUTOFILTER;在5分钟周期隐痛昨天日k收盘价//step1:建立指标A CC:REF(C,1);//step2:建立指标B#IMPORT[DAY,1,A] AS A1C1:;//step3:将指标B应用到5分钟K线图多周期共振判断行情//Step1:编写被引用的均线指标MM M1:MA(C,5);M2:MA(C,10);M3:MA(C,20);//Step2:新建模型DKMA#IMPORT[HOUR,1,MM] AS MMMA1:;MA2:;MA3:;//调用1小时K线周期的均线指标RSV:=(CLOSE-LLV(LOW,9))/(HHV(HIGH,9)-LLV(LOW,9))*100;K:=SMA(RSV,3,1);D:=SMA(K,3,1);//增加5分钟周期的KD指标MA1>MA2&&MA2>MA3&&CROSS(K,D),BPK;MA1<MA2&&MA2<MA3&&CROSS(D,K),SPK;AUTOFILTER;//编写开平仓条件跨合约引用数据模型说明:当文华CCI价格破20日新高,主力合约均线金叉,做多;当文华CCI价格破20日新低,主力合约均线死叉,做空;//Step1:新建突破指标HLHH:C>HV(HIGH,20);LL:C<LV(LOW,20);//Step2:新建模型HLMAMA5:MA(C,5);MA10:MA(C,10);#CALL[7186,HL] AS HL1H1:=;L1:=;H1&&CROSSUP(MA5,MA10),BPK;L1&&CROSSDOWN(MA5,MA10),SPK;AUTOFILTER;今天信号不受前日影响策略举例:5周期均线上穿10周期均线,买开仓, 5周期均线下穿10周期均线,卖开仓;亏10个点止损,收盘前1分钟清仓,只用日内数据进行计算。