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金融行业智能投顾与量化交易系统开发方案第1章项目背景与需求分析 (3)1.1 金融科技发展概述 (3)1.2 智能投顾与量化交易市场现状 (3)1.3 项目需求与目标 (4)第2章智能投顾系统设计 (4)2.1 投资组合理论 (4)2.1.1 资产配置 (4)2.1.2 风险与收益关系 (5)2.1.3 最优投资组合构建 (5)2.2 投资者画像构建 (5)2.2.1 投资者特征分析 (5)2.2.2 投资者风险偏好评估 (5)2.2.3 投资者画像更新与优化 (5)2.3 投资策略与优化 (5)2.3.1 投资策略选择 (5)2.3.2 投资策略优化 (6)2.3.3 投资策略跟踪与评估 (6)3.1 量化交易策略概述 (6)3.2 趋势跟踪策略 (6)3.3 对冲策略 (6)3.4 统计套利策略 (6)第4章数据处理与分析 (6)4.1 数据源选择与处理 (6)4.1.1 数据源选择 (6)4.1.2 数据处理 (7)4.2 数据存储与管理 (7)4.2.1 数据存储 (7)4.2.2 数据管理 (7)4.3 数据分析与挖掘 (7)4.3.1 数据分析 (7)4.3.2 数据挖掘 (8)第5章人工智能技术应用 (8)5.1 机器学习算法概述 (8)5.1.1 监督学习 (8)5.1.2 无监督学习 (8)5.1.3 强化学习 (8)5.2 深度学习技术 (9)5.2.1 卷积神经网络（CNN） (9)5.2.2 循环神经网络（RNN） (9)5.3 自然语言处理在金融领域的应用 (9)5.3.1 文本分类 (9)5.3.2 命名实体识别 (9)5.3.3 语义分析 (9)5.3.4 机器翻译 (9)5.3.5 自动问答 (10)第6章系统架构设计 (10)6.1 系统总体架构 (10)6.1.1 分层架构设计 (10)6.1.2 系统部署架构 (10)6.2 前端界面设计 (10)6.2.1 用户登录与注册 (10)6.2.2 量化策略展示 (11)6.2.3 投资组合管理 (11)6.2.4 风险控制 (11)6.2.5 交易执行 (11)6.3 后端服务设计 (11)6.3.1 策略模块 (11)6.3.2 交易执行模块 (11)6.3.3 风险监控模块 (11)6.3.4 数据处理模块 (11)6.3.5 用户管理模块 (11)第7章系统开发与实现 (11)7.1 开发环境与工具 (11)7.1.1 开发环境 (11)7.1.2 开发工具 (12)7.2 编程语言选择 (12)7.2.1 后端开发 (12)7.2.2 前端开发 (12)7.3 系统模块实现 (12)7.3.1 用户模块 (12)7.3.2 数据处理模块 (12)7.3.3 投资策略模块 (12)7.3.4 交易执行模块 (13)7.3.5 智能投顾模块 (13)7.3.6 量化交易模块 (13)7.3.7 风险管理模块 (13)7.3.8 系统管理模块 (13)第8章系统测试与优化 (13)8.1 测试策略与工具 (13)8.1.1 功能测试 (13)8.1.2 功能测试 (13)8.1.3 压力测试 (13)8.2 系统功能评估 (14)8.2.1 功能指标 (14)8.2.2 监控与分析 (14)8.3 系统优化与升级 (14)8.3.1 代码优化 (14)8.3.2 架构优化 (14)8.3.3 硬件优化 (14)8.3.4 系统升级 (14)第9章风险管理与合规性分析 (14)9.1 风险管理策略 (14)9.1.1 风险识别 (14)9.1.2 风险评估 (15)9.1.3 风险控制 (15)9.1.4 风险应对 (15)9.2 合规性要求与审查 (15)9.2.1 法律法规合规 (15)9.2.2 监管合规 (15)9.2.3 内部合规 (15)9.3 风险评估与监控 (15)9.3.1 实时风险评估 (15)9.3.2 定期风险评估 (15)9.3.3 风险监控与报告 (15)9.3.4 风险控制效果评估 (16)第10章项目总结与展望 (16)10.1 项目成果总结 (16)10.2 市场前景分析 (16)10.3 未来发展方向与策略 (16)第1章项目背景与需求分析1.1 金融科技发展概述信息技术的飞速发展，金融行业正面临着深刻的变革。
量化⼩科普【什么是量化？常⽤的股票量化指标、如何搭建量化交易系统】前⾔：今天起准备开启全新的⼀门课程的学习之旅，如标题所⽰，python量化交易相关的领域，理财+编程相关的知识。
其实吧，关于理财相关的学习去年底就已经萌发了，⼀直是没有付出⾏动⽽已，所以在8⽉的开头打算付出⾏动。
关于股票和基⾦，对于程序猿们⽽⾔基本上⼈⼈都或多或少的接触过，也不⼀定是程序猿吧，对于想挣“睡后”收⼊的应该它们俩是⼤多数⼈认为最直接有效的，因为只要选上⼀个股票或基⾦，合适的机会买卖既可，不费⼒不费时，嗯，同时伟⼤的“⾲菜们”也都纷纷出现了，我也很⾃豪的能成为其中⼀员，当然既然是韮菜中的⼀员，被割是不可能避免的，但是呢，丝毫不影响我想要学习投资的脚步，对于这门python 理财课我觉得通过它⼀是可以学学投资相关的⼀些⾦融知识，⼆是⼜可以来领略⼀下怎么利⽤python来达到⼀种量化交易的⽬的，关于python这门语⾔在学习线性代数时就已经初步领略过了：这次再次来感受⼀下它在投资领域上⾯的⼀个魅⼒，期待理财+技术两个领域的知识为⾃⼰所吸收利⽤，当然对于A股的投资不可能靠学⼀门课程就能让你百分百挣到“睡后”收⼊，但是在你懂得了⼀些理财的思想之后，对你未来的理财道路上肯定是有利⽆害的，所以，加油~~什么是量化？量化：“在语⾔和逻辑层⾯，⽤量词指定⼀个谓词的有效性的⼴度的构造”，是不是这句话太抽象了，这⾥分别来理解标红的词，先来回忆⼀下啥是谓词：再来理解“量词”，它是指定谓词的有效性的⼴度的构造，很明显它是⽤来表达这个谓词的⼀个⼴度问题的，举⼏个“量词”的例⼦：⼀些【他跑得快⼀些】、很多、所有，这些形容词都是表⽰量化的概念，稍加了解⼀下。
量化交易：⽽通常的量化指的就是量化交易，它指的是针对可交易的投资商品【如股票、基⾦、债券等】，根据它们真实的历史数据，理性地运⽤逻辑分析和归纳统计判断市场的趋势【未来的涨跌幅，买卖点之类的】，这么⼀个过程就是量化，⽽标红的“逻辑分析和归纳统计”就是所谓的量化交易策略，可以简单理解成“炒股公式”，不同的⼈其公式肯定也是不⼀样的对吧，下⾯就来看⼀下都有哪些量化策略。
基于深度学习的股票量化交易系统设计与实现近年来，基于深度学习的股票量化交易系统备受关注。
这种交易系统利用深度学习算法分析历史数据，识别出市场趋势和投资机会，从而提高交易的精确度和收益率。
本文将深入探讨这种交易系统的设计和实现。
一、系统架构深度学习的股票量化交易系统主要分为三个模块，包括数据预处理模块、深度学习模块和投资决策模块。
1.数据预处理模块数据预处理模块负责对原始数据进行筛选、清洗、归一化和特征提取，以便于后续的深度学习模块处理。
常用的预处理方法包括：（1）筛选：根据交易周期筛选出具有代表性和稳定性的数据，例如日线或周线数据。
（2）清洗：去除数据中的离群点、异常值或缺失值，减少对模型的干扰。
（3）归一化：将各类指标（如价格、成交量、市盈率等）标准化到同一范围内，防止某些指标过大或过小对模型的影响。
（4）特征提取：从数据中提取重要的特征向量，如价格变化率、市场波动率、资金流向等。
2.深度学习模块深度学习模块是整个交易系统的核心部分，其目的是根据历史数据学习市场的规律，预测未来的趋势和价格变化。
主要包括以下几个子模块：（1）卷积神经网络（CNN）：利用卷积核对输入的特征图进行卷积操作，从而提取出空间相关性和局部模式，用于图像识别和分类等任务。
（2）循环神经网络（RNN）：将输入序列映射到隐藏状态序列，通过学习隐藏状态之间的关系来模拟序列的演化过程，用于时间序列分析和预测等任务。
（3）长短时记忆网络（LSTM）：在RNN的基础上增加了一种记忆单元，用于处理长序列和消除梯度消失的问题，是深度学习中重要的循环结构之一。
（4）注意力机制（Attention）：引入注意力权重，动态地对输入序列的不同部分赋予不同的权重，从而能够更好地捕捉某些重要的特征和模式，提高模型的精度和稳定性。
3.投资决策模块投资决策模块是根据深度学习模块得出的结果，进行投资决策和交易操作的模块。
主要包括以下几个方面：（1）技术指标分析：根据深度学习模块的输出结果，结合常用的技术指标如MACD、KDJ、RSI等，制定交易策略和入市/出市决策。
量化交易的模型构建方法量化交易是一种基于数学和统计分析的交易模式，通过建立模型来预测市场趋势和价格波动，并根据模型的指导进行交易。
在构建量化交易模型时，以下是一些常用的方法和步骤：1. 数据收集：收集市场和交易数据，包括股票、期货或其他金融工具的历史价格、交易量和其他相关数据。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗和处理，去除异常值、填补缺失值，并进行数据平滑和标准化等操作，以确保数据的质量。
3. 策略设计：根据投资者的目标和需求，设计量化交易策略，确定交易的规则和条件。
这可能涉及技术指标的选择、交易信号的生成和风险管理规则的制定等。
4. 模型建立：选择适当的数学模型和算法，根据历史数据进行参数估计和模型训练，以构建预测市场走势和价格波动的模型。
常见的模型包括时间序列模型、回归模型和机器研究模型等。
5. 回测和优化：使用历史数据对构建的模型进行回测和优化，评估模型的性能和稳定性，并通过参数调整和策略改进来提高模型的表现。
6. 实时应用：将优化后的模型应用于实时市场数据，并根据模型的信号进行交易决策。
在实际交易中，还需考虑交易成本、流动性风险和市场变化等因素。
7. 风险管理：制定有效的风险管理策略，包括止盈止损机制、仓位控制和风险分散等，以降低风险并保护投资组合的价值。
8. 监控与修正：监控模型的运行和交易表现，及时调整和修正模型，以适应市场的变化和模型的衰退。
以上是构建量化交易模型的基本方法和步骤。
需要注意的是，量化交易模型的构建是一个复杂的过程，需要充分的数据分析能力和市场理解，同时也需要不断研究和改进，以应对不断变化的市场环境。
参考文献：- Chan, E. P. (2013). Quantitative trading: how to build your own algorithmic trading business. John Wiley & Sons.。
量化系统一般由几个步骤组成，策略编写、策略回测、策略分析、仿真运行、实盘运行，并且后端需要对接交易所接口，有了交易通道才能真正将单子下到交易所内，所以对于量化交易来说，策略是基础。
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从策略优化的角度而言，量化交易也可以从庞大的历史数据中海选出能带来超额收益的多种“大概率”事件，并制定其为投资策略，再用海量模型验证并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操作，从而获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。
具体来说，量化交易是一个体系，包含策略、量化交易系统、风控和算法交易，区别于传统“定性”投资
量化对冲有以下几方面特点：
1、投资范围广、投资策略灵活；
2、以追求绝对收益为目标；
3、更好的风险调整收益；
4、与主要市场指数相关性低、具备资产配置价值。
量化交易系统在数字资产投资领域的地位是越来越高，这是一种通过大量数据经过算法优化后得出来的策略投资，已经让很多人实现了财富自由。
而那些高频量化交易系统的运营商收益也是满满的。
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如何打造自己的量化交易系统随着金融市场的不断发展和变化，量化交易逐渐成为许多投资者关注的焦点。
量化交易是一种利用数学和统计学方法制定交易策略、进行投资交易的方法。
通过永不疲倦的计算机策略，量化交易成为了许多投资者追求利益的方式之一。
本文将详细介绍如何打造自己的量化交易系统，并提供一些实用的建议。
1. 组建一个专业的团队量化交易系统的搭建是一项高度技术化的工作，需要一定的金融知识和技术支持。
因此，组建一个专业的量化交易团队将是个好的选择。
您的团队中应包括金融分析师、程序员和数据科学家等人才。
这些人才既有投资决策的专业知识，也了解计算机编程的基础知识。
在选择这些人才时，要考虑到他们的教育背景、工作经验、技能水平和专业能力等因素。
2. 建立适合自己的数据收集平台量化交易的核心在于数据分析和处理。
由于金融数据庞杂、复杂，因此需要构建一个能够充分利用金融数据的收集平台。
这些平台可以帮助投资者收集、处理、存储和分析数据。
在选择数据收集平台时，应根据自己的需求和实际情况来选择。
3. 设计雄心勃勃的策略成功的量化交易系统需要一个创新和有效的策略。
投资者应该在研究市场和数据之后，根据自己的需要和信仰，设计一个适合自己的交易策略。
要注意策略的灵活性和适应性，以应对不断变化的市场环境。
4. 测试和优化你的交易策略一个成功的交易策略需要进行充分的测试和优化，以确认它能够在真实交易中实现预期的结果。
在进行测试和优化时，要注意考虑不同的市场环境和交易条件，以确保策略的稳定性和有效性。
5. 记录和分析交易结果监测和记录交易结果至关重要。
记录包括每次交易的明细和结果。
监测可以发现交易系统的需求变化。
记录和监测也是交易系统分析的来源，记录和分析之后的结果将为下一步优化交易系统提供数据。
此外，监测和记录可以避免交易者因某次交易出现失误而不知所措。
交易系统的优化往往是一个长期的过程，通过反复的实验和分析不断优化系统。
6. 学习其他投资者的成功经验量化交易系统的建立需要花费大量的时间和精力，为了减少无用的尝试，我们可以学习一些成功的交易经验，以此不断完善自己的量化交易系统。
量化交易知识体系全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：量化交易是指通过利用数学模型和统计分析来进行交易决策的交易策略。
它基于数据分析和模型构建，遵循一定的规则和算法执行交易，旨在实现更加科学理性的交易策略和对市场的预测。
量化交易在金融领域已经得到广泛应用，成为了投资者和机构交易的重要工具之一。
量化交易的核心理念是建立一个完整的交易系统，包括数据收集、数据处理、模型构建、策略回测和风险控制等环节。
量化交易的优势在于可以减少人为主观情绪对交易决策的影响，提高交易的效率和精度，同时降低风险和错误的概率。
掌握量化交易的知识体系对于投资者和交易员来说至关重要。
一、数据收集与处理量化交易的第一步是数据收集和处理。
有效的数据是量化交易的基础，只有获得准确的数据才能构建有效的模型和制定可靠的交易策略。
数据的来源包括市场行情数据、公司财务数据、宏观经济数据等，通过数据的存储、清洗和处理，可以方便后续的模型构建和分析。
二、模型构建与策略设计在数据的基础上，量化交易需要建立数学模型来分析市场行为和预测价格走势。
常用的模型包括统计模型、机器学习模型、时间序列模型等。
在模型构建的基础上，需要设计具体的交易策略，包括买入信号、卖出信号、止损规则、仓位控制等。
策略的设计需要考虑市场的特点和个人的风险承受能力，确保交易系统的稳定性和盈利性。
三、策略回测与优化完成模型构建和策略设计后，需要对交易策略进行回测和优化。
通过历史数据的模拟交易，可以评估策略的盈利能力和风险水平，排除不适合的策略和参数。
可以通过参数优化和参数调整来提高策略的效果和稳定性，以应对市场变化和不确定性。
四、风险控制与资金管理在量化交易中，风险控制和资金管理是至关重要的环节。
有效的风险控制可以保证资金的安全和稳健增长，避免大幅度的亏损和爆仓风险。
常见的风险控制方法包括止损规则、仓位控制、资金分配等，要根据交易策略和个人风险偏好来进行设置。
五、心理素质与执行能力除了技术上的知识和能力，量化交易还需要良好的心理素质和执行能力。
程序化交易策略构建思路1.基于商品价差的通道突破系统1)公式名称：CL_SpreadChannelBreakout2)策略构建思路:本策略是以通道突破为基础的“四周规则”交易系统的价差交易版，策略本身和经典的“四周规则”并无区别，不同之处是将交易标的从单个商品合约变为两个商品的价差。
3)建立系统的步骤首先，策略会按照设定的两个商品的交易手数计算出商品的价差，并根据价差的开盘价、最高价、最低价、收盘价画出价差K线图。
由于价差的计算是基于两个商品的K线数据而不是详细的Tick数据，所以只有价差的开盘价和收盘价能够准确计算，最高价和最低价则取开盘价差和收盘价差的最高和最低。
4)进场策略计算价差的一定周期的最高价和最低价，形成上下两条通道，当价差突破上通道时做多，价差突破下通道时做空，突破时反向仓位先平仓再反手。
5)出场策略止损方面，引入价差的更小周期的最高价和最低价作为止损点。
至此，本策略的构建描述完毕，本策略是基于对外盘行情的观察和理解进行的K线组合交易策略，由于策略特性和国内行情的特性，该策略会出现丢失行情的情况发生，但不失为一种交易思路供使用者思考，请使用者仔细理解口进行选择、修改和使用。
2.基于均线交叉与通道突破相结合的交易系统1)公式名称：CL_MovingAverageCrossOver【MACO】2)策略构建思路:传统的移动平均线交叉系统寻找快速均线和慢速均线的交叉来捕捉趋势，在快速均线上传慢速均线时买入，期待市场趋势上涨，反之卖出，期待趋势下跌。
这种技术在有趋势的市场很有效果，但当市场横向整理或者起伏不定时，均线反复交叉从而产生许多导致亏损的假信号。
【MACO】系统充分利用趋势的同时尽量避免或者减少假信号的产生，方法是识别趋势后并不立即进场，而是确定这是一波行情的开始之后再作为。
系统使用快速均线和慢速均线的交叉来识别一波潜在趋势，直到上升趋势或者下降趋势确定后才发出买入或者卖出的信号。
系统通过设置在一定数目的K线内有效的买入/卖出条件单来确定趋势。
3)进场策略买入：一旦快速均线上传慢速均线，系统把最近12根K线的高点加上3%的位置设为“买入突破线”，如果价格突破“买入突破线”时则发出买入指令，突破指令在12根K线内有效，即如果12根K线内未突破则取消本次交易。
卖出：一旦快速均线下穿慢速均线，系统把最近12根K线的地点减去3%的位置设置为“卖出突破线”。
如果价格跌破“卖出突破线”时则发出卖出指令，跌破指令在12根K线内有效，即如果12根K线内未跌破则取消本次交易。
4)出场策略反手出场：上述的买入或者卖出指令也是反手指令，即：如果持有多头而触发了卖出指令，我们将先平掉多头头寸然后再开立空头头寸，反之亦然。
周期出场：持有多头时，价格跌破最近8根K线的低点，多头平仓；持有空头时，价格突破最近8根K线的高点，空头平仓。
5)再进场策略上述的出场策略有时会导致提前出场并导致错失大的利润，再进场策略可以在趋势继续时重建原来的头寸。
多头出场后，记下出场时最近10根K线的高点，如果在出场后15根K线内价格达到最近10根K线的高点重新做多。
空头出场后，记下出场时最近10根K线的低点，如果在出场后15根K线内价格达到最近10根K线的低点重新做空。
至此，本策略的构建描述完毕，本策略是基于对外盘行情的观察和理解进行的K线组合交易策略，由于策略特性和国内行情的特性，该策略会出现丢失行情的情况发生，但不失为一种交易思路供使用者思考，请使用者仔细理解口进行选择、修改和使用。
3.基于均线和K线形态的高低点突破系统1)公式名称：CL_Escalator2)策略构建思路设计交易系统最常用的方法之一是先定义趋势，然后寻找一种图形来捕捉这种趋势，当这种趋势出现时恩能够顾及时进场。
Escalate就是遵循如此设计的系统，他使用两条移动平均线来定义趋势，然后使用一个两根K线的形态来决定买进和卖出的时间。
这个系统之所有命名为Escalator（自动扶梯），是因为它是基于一种两根K线的组合形态，一根收盘上涨/下一根收盘下跌，或者一根收盘下跌/下一根收盘上涨，类似并排的两个自动扶梯，一个上行而另一个下行。
3)进场策略买入：当前K线的收盘价必须在短期均线和长期均线之上，然后寻找做多的形态，即前一根K线的收盘价位于K线波动范围的底部25%范围内而当前K线的收盘价位于K线波动范围的顶部25%的范围内，找到这样的先收弱后收强的形态（扶梯形态）作为上升去世的买入点。
卖出：当前K线的收盘价必须在短期均线和长期均线之下，然后寻找做空的形态，即前一根K线的收盘价位于K线波动范围的顶部25%范围内而当前K线的收盘价位于K线波动范围的底部25%的范围内，找到这样先收强后收弱的形态作为下跌趋势的卖出点。
默认参数：短期均线：8；长期均线：40；参数可以优化。
这两根扶梯形态K线构成了系统进场的设置，实际进场时，买入是在两根扶梯形态K线的高点加1跳偏移的位置触发买入操作，卖出是在两根扶梯形态K线的低点减1条偏移的为主触发卖出操作。
如果进场条件没有被触发的话，这次进场设置将会取消。
4)出场策略保护性止损：做多后，系统将在两根扶梯形态K线的低点减1跳的位置设置一个保护性止损；做空后，系统将在两根扶梯形态K线的高点加1跳的位置设置一个保护性止损。
止盈出场：本策略并不视图通过跟踪止损来捕捉偶尔的大行情而是设置一个合理的止盈目标来争取许多持续的类似做贸易的利润。
系统的目标是收益为交易风险的2倍。
例如，若进场价到初始保护性止损是500元，则系统将会在开仓利润达到1000元位置时出场。
至此，本策略的构建描述完毕，本策略是基于对外盘行情的观察和理解进行的K线组合交易策略，由于策略特性和国内行情的特性，该策略会出现丢失行情的情况发生，但不失为一种交易思路供使用者思考，请使用者仔细理解口进行选择、修改和使用。
4.基于市场强弱指标和动量的通道突破系统1)公式名称：CL_SupermanSystem2)策略构建思路:Superman系统通过计算市场的力量和速度来寻找交易机会。
他使用市场强度（MarketStrength）指标判断市场是否强到可以买入或者弱到可以卖出，同时使用两个动量指标（DollarsPerBar1和DollarsPerBar2）判断市场的上升或者下跌速度。
市场前度指标MS的计算方法：1、计算K线涨跌幅。
取最近5根K线并计算每根K线和前一根K 线收盘价相比的涨跌幅，如果1根K线的收盘价高于前一根K线，则涨跌幅为正，否则涨跌幅为负；2、分别计算5根K线的涨跌幅之和S及5根K线中收盘上涨的K 线涨幅之和SU，收盘价下跌的K线的跌幅之和SD；3、计算市场强度：若S > 0，则：MS = S/SU * 100；若S < 0，则：MS = S/ |SD| * 100;4、市场强度指标的值总是在+100到-100之间。
两个动量指标的计算方法：DollarsPerBar1 = (Close - Close[4])/4;DollarsPerBar2 = (Close[4] - Close[8])/4;3)进场策略市场强度指标高于95，DollarsPreBar1 大于0，DollarsPreBar2 小于0时计划买入；市场强度指标低于-95，DollarsPreBar1小于0，DollarsPreBar2大于0时计划卖出；计划买入时，以最近5根K线的最高价加上1跳作为买入触发价；计算卖出时，以最近5根K线的最低价减去1跳作为卖出触发价。
4)出场策略多头头寸，以最近N根K线的最低价作为保护性跟踪止损，价格涨到进场价加上初始风险的一定倍数止盈出场。
空头头寸，以最近N根K线的最高价作为保护性跟踪止损，价格跌到进场价减去初始风险的一定倍数止盈出场。
反向信号出现时出场。
至此，本策略的构建描述完毕，本策略是基于对外盘行情的观察和理解进行的K线组合交易策略，由于策略特性和国内行情的特性，该策略会出现丢失行情的情况发生，但不失为一种交易思路供使用者思考，请使用者仔细理解口进行选择、修改和使用。
5.基于置换均线的二次穿越突破系统1)公式名称：CL_DoubleYourFun2)策略构建思路:移动平均线使用最广泛的技术指标，常见的有：简单均线、加权均线、指数均线、自适应均线、置换均线等。
DoubleYourFun系统使用了置换均线来确定买入和卖出信号，他的进场条件要求对置换均线完成二次穿越。
置换均线（DMA）和其他类型移动平均线的不同之处在于它画移动平均线时向前（向未来）偏移了一定数目的K线，而不是把均线画在均线计算的那根K线上。
许多技术分析师认为置换均线与其他类型的移动平均线相比，可以及时提供买入和卖出的信号，但产生的假信号要少得多。
3)进场策略DoubleYourFun系统通过置换均线和要求价格对置换均线的首次穿越后一定数目的K线内实现第二次穿越（基于收盘价）来减少假信号，二次穿越后设置买入和卖出条件。
实际的多头进场点是第二次收盘价上穿DMA的那根K线的最高价加1跳偏移的价位，空头进场点是第二次收盘价下穿DMA的那根K线的最低价减1跳偏移的价位。
第二次穿越后一定K线内触发进场条件则进行交易，否则交易条件取消。
4)出场策略出场策略采用跟踪止损。
持多头头寸，价格跌破最近N根K线的低点止损出场；持有空头头寸，价格突破最近N根K线的高点止损出场。
至此，本策略的构建描述完毕，本策略是基于对外盘行情的观察和理解进行的K线组合交易策略，由于策略特性和国内行情的特性，该策略会出现丢失行情的情况发生，但不失为一种交易思路供使用者思考，请使用者仔细理解口进行选择、修改和使用。
6.基于加权价的支撑阻力线突破系统1)公式名称：CL_RedRover2)策略构建思路这个系统的名字源自于一个很多人孩童时都玩过的游戏，游戏中设定两条相隔100英尺的线作为防线，游戏双方的目标都是阻止敌方穿越我方的防线。
和游戏类似，在RedRover交易系统中，也需要设定两条线：一条支撑线，一条阻力线，当价格穿越其中一条线时，即建立新的头寸。
3)建立系统的步骤计算当前K线的加权价，计算公式：加权价=（最高价+ 最低价+ 2*收盘价）/4;计算出下一根K线的阻力线，计算公式：阻力线= 2 * 加权价-最低价；计算出下一根K线的支撑线，计算公式：支撑线= 2 * 加权价- 最高价；4)进场策略在下一根K线，系统将在阻力线加1条的价位买进，或者在支撑线减1跳的价位卖出。
本系统的交易思想是当市场走强并强到上升突破阻力线，或者市场走弱并弱到下跌跌破支撑位，按照突破的方向进行交易。
5)出场策略1、RedRover系统是一个止损反手系统，如果支撑线先被跌穿，系统将持有空头，当趋势反转时，系统将在阻力线加1跳的位置买进止损，同时在同一价位建立多头头寸，并以支撑线减1跳作为止损；反之亦然。
