趋势跟踪型程序化交易模型实测

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。

股票交易中的趋势预测模型研究在股票交易中，利用趋势预测模型进行分析已经成为了一种常见的操作方式。

趋势预测模型能够帮助我们了解市场的走势，并且在投资策略上做出更加明智的决策。

本文将介绍股票交易中的趋势预测模型，并且探讨它在投资决策中的应用。

趋势预测模型的分类首先，我们需要了解趋势预测模型的分类。

主要有两种：1. 基础趋势预测模型基础趋势预测模型是通过历史数据对未来趋势的预测进行建模。

这种模型考虑了市场的周期性波动和重要事件对市场情绪的影响。

它可以通过时间序列分析、波动分析、差分分析、指数平滑法等方法来预测未来的走势。

其中，时间序列分析是一种时间为自变量、分析对象为因变量的统计学方法，它可以对未知的环境变化进行预测。

基于时间序列分析的方法，有ARIMA模型、ARCH模型等。

-ARIMA模型：ARIMA是自回归积分移动平均模型的简称，它是一种基于历史数据和拟合数据的时间序列分析方法，用于预测未来市场的变化趋势。

-ARCH模型：ARCH是自回归条件异方差模型的简称，它是一种为了描述时间序列方差范围而开发出来的模型，可以分析出方差的波动情况，进一步用于预测市场的方向。

2. 技术趋势预测模型技术趋势预测模型是依靠价格走势之间的图形模式以及成交量和强弱指标等方式来进行研究的，可以对未来价格的趋势进行预测。

其中，技术分析有很多种方法，如：K线图、影线图、趋势线、均线、MACD、RSI、KD等。

-K线图：K线图是日本著名的技术分析图形，它能够清晰地反映出市场情绪和力量。

K线包括开盘价、收盘价、最高价和最低价四个价格参数，通过颜色或实心/空心来标明涨跌。

-MACD：是一种常用于技术分析的指标，可以反映出股票价格趋势的变化。

在MACD中，DIF是指EMA(short)-EMA(long)，而DEA则为DIF的EMA(M)线。

趋势预测模型在投资决策中的应用趋势预测模型可以帮助我们了解市场的走势，但是“趋势非常好，我们要严格控制仓位”的原则依然适用。

期货交易中的趋势跟踪策略介绍期货交易市场中，趋势跟踪策略是一种较为常见和有效的交易策略。

本文将对趋势跟踪策略的基本原理、实施步骤以及风险管理进行介绍，旨在帮助读者更加全面地了解和掌握这一策略。

一、趋势跟踪策略的基本原理趋势跟踪策略基于一个简单的假设，即市场的趋势在一定的时间内会延续下去。

这意味着，一旦确定了一个趋势的方向，就可以通过跟踪该趋势来进行交易。

在趋势跟踪策略中，交易者主要关注市场价格的变动，以判断出趋势的方向和强度。

二、趋势跟踪策略的实施步骤1. 趋势判断：首先，我们需要判断市场当前的趋势方向。

这可以通过技术分析工具来实现，如移动平均线、趋势线等。

交易者可以根据自己的交易周期选择适合的技术指标来判断趋势。

2. 信号生成：一旦确定了趋势的方向，接下来需要生成交易信号。

交易信号通常是以市场价格突破某个特定的水平或者指标的数值为基础的。

例如，当市场价格突破某个移动平均线时，就可以触发买入或卖出的信号。

3. 仓位管理：在趋势跟踪策略中，仓位管理非常重要。

交易者需要根据趋势的强度和自身的风险承受能力来确定每笔交易的仓位大小。

此外，逐步建仓和逐步离场也是一种常见的仓位管理策略。

4. 止损和止盈：风险管理是交易成功的关键。

在趋势跟踪策略中，设置合理的止损和止盈水平可以帮助交易者有效控制风险。

对于亏损的交易，及时出局是非常重要的。

三、趋势跟踪策略的优势与风险趋势跟踪策略具有以下几个优势：1. 简单易实施：只需要关注市场价格和趋势，无需过多的复杂分析。

2. 适应多种市场：趋势跟踪策略适用于各种市场，包括股市、商品市场和外汇市场等。

3. 利润潜力较大：如果能够抓住较长时间的趋势，趋势跟踪策略可以带来较高的收益。

然而，趋势跟踪策略也存在一定的风险：1. 假突破：市场价格可能出现暂时的突破，然后回调，这可能导致损失。

2. 无法适应震荡市：在市场缺乏明显趋势时，趋势跟踪策略可能导致频繁的交易和亏损。

3. 忽略基本面因素：趋势跟踪策略主要基于技术面的分析，可能忽略了市场的基本面因素。

外汇趋势跟踪交易系统做多（一）进场策略及进场时机的选择1、基准周K线为阴线时,每一次日K线突破基准周K线的高点，都是一次做多的好机会。

即：阳日K线的收盘价收在为基准那根阴周K线的高点之上（不含）,也必须收在它们之间所有的高点之上及5日均线之上，才可以进场做多。

注:①为基准那根阴周K线，若是单独的一根阴线,那么就以它为基准.②为基准那根阴周K线，若是连续两根以上的阴周K线，那么这根阴周K线的收盘价必须收在它前边所有的低点之下或持平,才能以它为基准。

③基准阴周K线有跳空缺口的，按缺口策略执行。

2、基准周K线为阳线时，每一次日K线回调至基准周阳线的低点附近形成上涨吞没形态,也是一次做多的好机会.即：在基准阳周K线的低点上方，阳日K线的收盘价收在另一根阴日K线的高点之上（不含)，及5日均线之上，而不需要收在它们之间所有高点之上，就可以做多.注：①为基准那根阳周K线，若是单独的一根阳线，那么就以它为基准。

②为基准那根阳周K线，若是连续两根以上的阳周K线,那么这根阳周K线的收盘价必须收在它前边所有的高点之上或持平,才能以它为基准。

③为基准那根阳周K线，若是连续两根以上的阳周K线，同时是两根以上阳K线组合的收盘价收在它前边所有的高点之上（不含）那么就以这个阳K线组合的最低点为基准.④基准阳周K线有跳空缺口的，按缺口策略执行。

⑤进场的日K线的形态有无跳空缺口都一样，只要是在周阳线的低点附近形成上涨吞没形态，就可做多。

3、其它进场必备条件：选择欧美、澳美的直盘货币对。

(二）止损点的设置1、设置止损点的进场这根日阳线的最低点如果与它前边日K线的收盘价之间没有跳空缺口，那么就把止损点设置在进场这根日阳线的最低点下方13个点处。

2、设置止损点的进场这根日阳线的最低点如果与它前边的日K线的收盘价之间有跳空缺口，那么就把止损点设置在它前边的日K线的收盘价下方13个点处.3、加仓后，把所有单子的止损点，都设置在加仓时进场那根日阳K线低点下方13个点处.(三）移动止损点的设置注:①符合以下任意一条，立即移动止损点。

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。

趋势跟踪的几种模型
趋势跟踪是一种基于数据的分析方法，通过观察数据的变化和趋势来预测未来的发展方向。

在趋势跟踪中，有几种常用的模型方法可以帮助进行预测和分析。

1. 简单移动平均模型（Simple Moving Average，SMA）：SMA模型是最简单的趋势跟踪模型之一，它通过对一段时间内的数据进行平均来观察趋势。

该模型可以平滑数据并剔除噪音，帮助识别出趋势的方向。

2. 加权移动平均模型（Weighted Moving Average，WMA）：WMA模型是对SMA模型的改进，它给予最近的数据点更高的权重，从而更加敏感地反映市场的变化。

这可以提高模型对趋势的准确性。

3. 指数移动平均模型（Exponential Moving Average，EMA）：EMA模型是在WMA模型的基础上引入了指数衰减因子，使得最近的数据点具有更高的权重。

这使得EMA模型更加关注最新的市场动态，可以更准确地捕捉到趋势的变化。

4. 线性回归模型（Linear Regression）：线性回归模型可以通过对数据进行拟合来确定趋势的方向和斜率。

该模型通过寻找最佳拟合直线来预测未来的趋势，并可以提供一些关于市场走势的统计分析。

5. ARIMA模型：自回归移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving
Average, ARIMA）是一种常用的时间序列分析模型，它结合了自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）的方法。

ARIMA模型可以对趋势和周期性进行拟合和预测，对于具有明显的趋势和季节性的数据较为适用。

这些模型可以根据不同的数据和预测需求进行选择和使用，以便进行趋势跟踪和预测分析。

几个趋势跟踪策略
随着市场的不断变化，趋势跟踪策略越来越受到投资者的关注和采用。

以下是几个目前流行的趋势跟踪策略。

1. 移动平均线策略
通过计算一段时间内的股价平均值，移动平均线可以显示出股价趋势的变化。

当股价上穿移动平均线时，可以看作是股价上升的信号，反之下穿移动平均线则表明股价下跌。

投资者可以通过设置不同的时间段来使用短期或长期的移动平均线策略。

2. 布林带策略
布林带是一种基于价格波动率的指标，可以帮助确定价格的高低点和趋势变化。

通常情况下，布林带由三条线组成，包括中间的简单移动平均线和上下两条标准差线。

当价格超过上限时，可以看作是超买状态，反之超卖状态。

3. 相对强弱指数策略
相对强弱指数可以比较一种股票或市场与其他股票或市场的价
格表现。

当相对强弱指数上升时，表明所比较的股票或市场表现更好，可以看作是买入信号。

反之，当相对强弱指数下降时，可以看作是卖出信号。

4. 动量策略
动量策略是一种基于股价涨势的策略，通常在股价上涨时买入，股价下跌时卖出。

投资者可以使用不同的时间段来计算动量指标，以判断股价涨势的长短。

总的来说，趋势跟踪策略可以帮助投资者捕捉市场的趋势，并作为投资决策的参考。

但是，趋势跟踪策略并不是完美的，投资者需要谨慎使用。

一、WH8（8.1.203）程序化交易应用指南我们把程序化应用，从初级应用到高级应用，分成6个级别来介绍wh8的程序化功能。

（一）一级：信号预警盒子信号预警盒子是一种为程序化半自动下单的用户提供的功能，客户可以在信号预警盒子自己设定预警的模型，在条件满足的时候，系统能够会弹出弹出预警窗口，确认就可以直接下单了。

这个功能类似以前版本的半自动，但是增加了显示加载模型运行情况的列表，我们叫做盒子。

盒子还可以后台运行，加载了信号预警以后，可以做看盘等其他操作，不影响模型出信号的。

信号预警盒子的主要功能：1、点击盒子列表中的一行，可以打开k线图上查看设定预警模型的信号。

2、支持设置信号持续时间和信号消失确认时间（二）二级：公式条件单公式条件单是为只按照某种特定条件进行交易的用户，提供的一种灵活的程序化执行方式。

公式条件单让条件单不再停留在简单的价格条件和时间条件上，可以利用文华麦语言编写出思路更广的条件。

客户可以在组群中加载条件单模组，系统根据写入的条件进行自动交易。

公式条件单的主要功能：1、只写开仓条件，按照条件自动开仓；2、只写平仓条件，将初始化带入模组的持仓自动平掉；3、信号独立，没有过滤机制。

4、可以随意进行主观干预。

5、可以后台运行。

公式条件单在WH8中的运行规则，请参考下面链接/popwin/tiaojiandan-sm.htm（三）三级：趋势跟踪策略(过滤模型)为有完整交易策略的投资者提供的全自动程序化交易。

交易策略中一开一平，且交易手数开平对应，不会出现锁仓和加仓的情况。

客户自己在组群中加载模组后，出现信号按照信号执行方式确认后自动下单交易。

趋势跟踪策略的主要功能：1、可以通过麦语言，编写各类技术分析指标、形态、止损止盈等策略；2、模型中必须加入AUTOFILTER函数以实现交易指令的开平对应；3、可以主观干预。

4、可以后台运行。

不加仓模型在WH8中的运行规则，请参考下面链接/popwin/guolvmx.htm（四）四级：加仓资金管理策略（非过滤模型）为资金量较大，且交易周期跨度较大的投资者提供的全自动程序化交易。

资金管理：
1、交易之道,生存第一。

2、资金最大回撤每天3%，每周10%。

3、不让已经盈利的单子变为亏损。

情绪管理：
1、时刻克制自己交易的冲动，只在大趋势来临时入场。

2、方向不明时，空仓就是最好的策略。

3、永远不要去猜顶和摸底，等行情走出来后再入场。

4、等待是投机者一生修炼的法门。

5、反身性：错失的头寸要有勇气以更高的成本买回来。

6、多点共振；大周期和小周期方向一致入场。

7、执行力是最终让你在这场游戏生存下去最重要的因素。

不能控制内心的恐惧或贪婪，结果就是一场荒废青春的游戏。

入场:
1、寻找临界位置：多头趋势看日线级别前期低点和趋势线的支撑；空头趋势看日线级别前期高点和趋势线的压力；
2、等待交易信号：等待确认支撑压力是否有效；出现标志性K线组合，可视为有效；回调不破前低或前高，且回调衰竭即为进场信号；
3、建仓：根据资金管理准则战略性建仓。

止损:
1、前期低点或高点，留出10-20点裕量；
2、趋势形成后，根据每次回调的低点或高点设置移动止损，并留出10-20点裕量。

加仓:
1、每次回调不破前低或前高，都是加仓良机；
2、每次加仓量不超过前期总持仓量。

出场:
1、有效破位前低或前高出场。

《趋势跟踪：顺势交易名家策略解读》【美】迈克尔*卡沃尔著前言1、趋势跟踪交易者是怎么在零和博弈中取得胜利的？2、为什么趋势跟踪的交易风格赚取了巨大利润？3、趋势跟踪交易者成功的哲学框架。

4、趋势跟踪的永恒法则。

5、趋势跟踪的世界性市场行为。

6、为什么趋势跟踪充满持久力？书中有解答吗？看完书我能回答吗？第一部分第一章、趋势跟踪1、趋势跟踪交易者，以价格为基础，不去尝试预测市场方向，他们的策略是，当价格有所变动时，对市场的运动产生反应，参与已经发生的，而不是将要发生的。

他们知道自己是趋势跟踪交易者，而不是趋势预测者。

2、获利的喜悦和亏损的痛苦是真实的。

还需要考虑的就是，没有喜悦和痛苦的介入，能驾驭这些情感，是成为一名真正交易者的途径。

3、买入、卖出、清仓、止损、买入多少、分几次买、买几只股票、止盈……4、趋势跟踪的利润来源是市场价格的变动，这是趋势跟踪最根本的原则之一。

价格波动的影响和幅度无法被准确预测，这就是趋势跟踪能够起作用的原因。

5、趋势跟踪交易者产生显著的收益，因为他们的最终决策基于一个核心信息：价格。

在充满不确定性的市场环境中，如果我们的决策以单一的，简单而可靠的事实为基础，就会特别有效。

6、感性交易：交易者基于自己对市场的了解，和对目前市场环境的看法，或若干的其他因素，然后作出他们的买卖决策。

换句话说，他们使用自己的判断力做决策。

这些决策是主观的，无法保证交易者是否根据现实情况来判断，也可能受个人偏见的影响。

机械式交易：以一套被自动化的和客观设定的规则为基础。

规则来自于他们的市场看法或投资哲学。

要点：把主要的投资决策的环境量化，当面对交易决策的时候，甚至不能使用一点判断力。

7、趋势跟踪策略反对频繁的短线交易。

8、不管在开始的时候趋势看起来多么荒谬，不管趋势怎么发展，也不管在结束时，趋势看起来是多么的没有道理，我们都追随它。

9、冲浪者，研究波浪的波动，不会去问为什么波浪那样波动，而是为了在波浪到来的时候，驾驭它，或者可以尽可能长地驾驭它，然后在波浪改变方向之前，乘胜追击。

期货交易中的趋势跟踪与反转策略期货交易作为一种高风险高回报的金融市场活动，吸引了越来越多的投资者。

在这个市场中，投资者使用各种不同的策略来寻找获利机会。

其中，趋势跟踪与反转策略是两种常见且有效的交易策略。

1. 趋势跟踪策略趋势是市场中的一种重要现象，通常是由供求关系和市场情绪引发的。

趋势跟踪策略的核心理念是：趋势会延续。

该策略认为，当市场出现明显的上升或下降趋势时，投资者可以根据趋势的方向进行交易，以获得利润。

趋势跟踪策略的实施通常包括以下步骤：1.1 确定趋势：投资者需要通过技术分析或基本面分析等方法，明确市场的趋势方向。

1.2 选择适当的交易工具：根据市场趋势的确定性和交易工具的流动性等因素，选择期货合约等适当的交易工具。

1.3 设定止损和止盈点位：通过设定合理的止损和止盈点位，投资者可以有效地控制风险。

1.4 进行交易：根据确定的趋势方向和交易工具，投资者可以进行交易，并随时调整仓位以适应市场变化。

2. 反转策略反转是指市场价格由上升趋势转为下降趋势，或由下降趋势转为上升趋势的行为。

反转策略的核心理念是：当市场出现过度反应时，下一个行动通常会是反向的。

该策略认为，当市场价格出现极端波动时，投资者可以逆势而为，获得利润。

反转策略的实施通常包括以下步骤：2.1 确定反转信号：通过技术分析或基本面分析等方法，找出市场价格出现反转的信号。

2.2 进行验证：通过进一步分析和验证反转信号的有效性，确认是否可以进行交易。

2.3 设定止损和止盈点位：设定合理的止损和止盈点位，对反转策略进行有效的风险控制。

2.4 进行交易：根据验证的反转信号，进行逆势交易，并灵活调整仓位以应对市场波动。

3. 趋势跟踪与反转策略的选择在实际交易中，投资者需要根据市场情况和自身风险偏好等因素选择最适合的交易策略。

趋势跟踪策略适用于相对稳定的市场趋势，并且能够长期持续获利。

反转策略适用于市场出现短期过度反应的情况，并且要求投资者具备较强的分析和快速决策能力。

量化交易的模型介绍量化交易是指通过数学模型和统计方法来预测股市、期货市场等金融市场未来走势，进行交易从而获得收益的一种交易方式。

量化交易模型是量化交易的核心，是基于数据和算法的一种分析工具。

1. 基本原理量化交易模型基于市场数据，利用数学和统计方法进行计算和分析，得出交易信号，并通过程序化交易体系在交易所通过计算机程序自动交易。

2. 量化交易模型分类量化交易模型可分为趋势跟踪模型、套利模型和高频交易模型三类。

趋势跟踪模型是通过回归分析或者滚动平均法对趋势进行预测，对市场中的趋势进行把握，根据市场变化及时进行买卖。

套利模型是基于市场不完善性和临时性影响的短期错配定价，通过对期货价格、现货价格、远月合约价格等因素的同时监控，既能够进入低廉的空头或多头头寸，又能够保证风险敞口相对较低。

高频交易模型是指高频交易结合了分钟级时间尺度的市场流量数据以及市场微观特征提取手段，对短期价格波动及趋势预测，快速地进行交易。

3. 典型的量化交易策略（1）均值回归策略：基于假设股票价格围绕着均值波动，当价格远离均值时就会回归，可以通过统计方法和机器学习等方法确定回归模型，实现盈利。

（2）交叉市场策略：通过对多个市场之间关联性的探究，识别出不同市场之间价格变化与市场变化相关性较高的货币对，以此为基础构建跨市场套利交易系统。

（3）机器学习策略：可以使用神经网络、决策树、回归模型等常用算法进行模型训练，实现预测并进行交易。

4. 建立量化交易模型的步骤（1）设定目标：明确投资目的和风险承受能力。

（2）数据预处理：清洗、标注、归一化、处理异常值等预处理。

（3）特征提取：从海量的市场数据中选用有价值的特征。

（4）建立模型：根据选定的交易策略，选择合适的模型进行模型建立。

（5）验证模型：对所建立的模型进行验证，用历史数据进行回测，验证模型的能力。

（6）实时交易：将验证得到的模型应用到实盘交易环境中。

5. 量化交易的优势（1）可以获得更可靠的投资决策：量化交易可以提供更加全面、准确的市场分析，避免人为因素的干扰，从而做出更可靠的交易决策。

交易系统模型设计思路初探This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020交易系统模型设计思路初探俗话说的好：思路决定出路，眼界决定境界。

作为一名程序化交易爱好者，仅仅依靠已经掌握了模型编写平台的基本语法和函数，是远远不够的。

要想编写出一个真正具有实战价值的自动交易系统模型，设计思想的重要性不言而喻，而设计思想实质上是集成了交易理念、交易思路、交易方法甚至包括交易经验在内的一种积累与沉淀，绝非一日之功。

为缩短程序化交易爱好者的学习探索之路，解决普通投资者缺乏系统设计思路等问题，本文拟从系统入市、离市等两个方面，尝试讨论交易系统模型的常规设计思路。

【入市设计】系统模型入市的设计思路，事实上应与投资者的交易风格喜好、交易时间框架密切相关，可以分别是趋势跟踪、震荡交易、套利交易等，近年来甚至也出现了基于基本面分析数据的量化模型，以及带有人工智能性质的神经网络、遗传算法等具备自学习、自适应市场能力的高级交易系统模型。

不过，依照笔者的见解，最简单、最实用、最适合普通投资者的交易系统入市设计思路仍然是趋势跟踪，而趋势跟踪的实质就是追涨杀跌或者美其名曰：顺势而为。

突破，是趋势跟踪系统设计中最为简洁实用的设计思路，具体应用设计思路可能包括：⒈通道突破。

最着名的此类程式设计代表作为：海龟交易法则与四周规则。

其入市信号触发设计为：价格突破最近N根K线的高低点。

长期来看，这种设计思路虽然简单，但永远也不会失效或显得过时。

事实上，越简单的反而越有效！⒉均线突破。

该设计思路的代表作品有：克罗均线，它由4、9、18等三条均线组成；鳄鱼组线，它由5、8、13等三条移中平均线组成；自适应均线，它由考夫曼博士提出，以市场效率生成弹性浮动参数，以均线拐头为信号触发，而非普通的均线金*、死*，有兴趣的读者可以参考其系统交易专着《精明交易者》。

基于动量交易法则的量化策略摘要中国证券市场历经三十多年的发展，从无到有、从小到大，制度不断完善、产品不断创新，伴随计算机技术的飞速发展，近年来量化投资已经成为了市场主流的投资方式。

量化投资相对于传统投资具有系统性、规范性、准确性、收益稳定性等投资优势。

无论是在2008年的金融危机，还是2015年我国的股灾，量化投资都较好的弥补了投资者贪婪、恐惧和迟疑等人性的弱点，具有更少的主观情绪，更多的理性交易，拥有着持续稳定的盈利能力。

本文借鉴动量交易思想，在聚宽平台设计量化投资策略，实现策略的程序化自动交易，并通过筛选沪深300成分股进行策略回测。

根据我国市场环境和国情，分别对策略入市、持仓组合、组合再平衡等参数进行测试和优化，最后得到了较为稳定的收益率曲线，对于量化投资策略的研究提供一定的参考与借鉴作用。

关键词：量化投资，动量交易，量化策略第1章引言量化投资是指随着计算机信息技术的发展，投资者通过将数学模型转化为计算机代码形成交易系统来代替人工进行交易的一种投资方式；利用计算机技术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，制定并优化出对自己有利的投资策略。

量化投资目前已经成为证券、期货、银行等金融行业最热门的领域之一，越来越受到个人投资者和机构投资者追捧。

相对于传统的投资，量化投资具有系统性、规范性、客观性、收益稳定性等投资优势。

在近些年来的金融大事件中总能捕获市场潜在的投资机会，以一种更加客观、公正且理性的投资方式逐步登上投资领域的舞台。

在2008年的金融危机中，无论个人还是机构投资者都难以幸免，然而美国著名的量化投资基金大奖章基金，却仍然保持着接近80%获利。

2015年，中国股市经历大幅度上涨、断崖式下跌，但其中有一部分的量化基金在这大幅波动的行情中仍旧保持相对稳定的收益；同样在2016年熔断之年，大部分的量化基金实现了正的收益。

可见，量化投资正以其低回撤、稳健收益的特点慢慢获得了市场的认可，并逐渐成为银行、基金、券商等投资机构的主流投资方式。

期货交易中的趋势跟踪策略期货交易是一种金融衍生品交易方式，其交易对象为标的物的未来交割合约。

在期货市场中，投资者可以通过不同的交易策略来获取利润，其中趋势跟踪策略是一种常用且有效的交易策略。

本文将介绍期货交易中的趋势跟踪策略，并探讨其应用和优势。

一、趋势跟踪策略的定义趋势跟踪策略是指通过研究和分析期货市场中的价格趋势，来判断未来价格的走势，并根据判断结果进行交易的一种策略。

该策略的基本思想是“追涨杀跌”，即在市场行情向上或向下出现明显趋势时，投资者通过建立相应的头寸来参与市场，并在趋势转势之前退出以获取利润。

二、趋势跟踪策略的原理趋势跟踪策略的原理基于市场价格存在着一定的惯性，即价格的运动在一定时期内会延续。

通过技术分析和基本面分析等手段，投资者可以判断出市场的趋势，并建立相应的头寸进行交易。

在趋势跟踪策略中，投资者通常会使用一些技术指标来判断市场的趋势，如移动平均线、布林带、相对强弱指标等。

这些指标可以帮助投资者观察价格的走势，并判断市场是处于上涨、下跌还是横盘阶段。

当市场出现明显趋势时，投资者可以建立相应的头寸，参与市场并持有头寸直至趋势转势。

三、趋势跟踪策略的应用趋势跟踪策略在期货交易中有着广泛的应用。

投资者可以根据自己的风险偏好和交易目标，选择适合的期货品种进行趋势跟踪策略的实施。

在实施趋势跟踪策略时，投资者需要关注市场价格的走势和技术指标的变化，及时调整自己的交易头寸。

当市场处于上涨趋势时，投资者可以适量买入期货合约以获得利润。

而当市场处于下跌趋势时，投资者可以适量卖出期货合约来获利。

当趋势转势时，投资者需要及时平仓退出以避免亏损。

四、趋势跟踪策略的优势趋势跟踪策略的优势在于能够捕捉到市场的主要趋势，并利用这些趋势来获取利润。

与其他交易策略相比，趋势跟踪策略具有以下特点和优势：1. 适应市场变化：趋势跟踪策略可以在市场上涨和下跌的情况下都能获得利润，具有一定的适应能力。

2. 坚持纪律性：趋势跟踪策略在执行过程中需要严格遵守交易规则和纪律，减少了个人主观因素对交易决策的干扰。