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散户量化交易具体方法量化交易是一种通过利用数学模型和计算机算法来进行交易决策的方法，可以帮助散户在股市中提高交易效果。
本文将介绍散户量化交易的具体方法，帮助散户更好地进行量化交易。
一、选择量化交易平台散户在进行量化交易之前，首先需要选择一个合适的量化交易平台。
常见的量化交易平台有华宝证券、东方财富等。
选择平台时，散户需要考虑平台的可靠性、交易费用、数据质量等因素，以确保交易的准确性和效益。
二、获取历史数据量化交易的核心是利用历史数据来构建模型和策略。
散户可以通过量化交易平台提供的数据接口获取股票的历史交易数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价等。
通过这些数据，散户可以分析股票的走势和特征，为后续的量化交易提供依据。
三、构建交易策略在获取历史数据之后，散户需要根据自己的投资目标和风险承受能力，构建适合自己的交易策略。
交易策略可以是基于技术分析、基本面分析或者量化模型等方法。
无论采用何种方法，散户需要确保策略的逻辑性和可行性，同时考虑到市场的变化和风险控制。
四、编写程序代码量化交易需要使用编程语言来实现交易策略。
常见的编程语言有Python、C++等。
散户可以根据自己的编程能力和喜好选择合适的编程语言，并编写程序代码来执行交易策略。
编写代码时，散户需要考虑到交易规则、止损止盈等因素，并进行相应的逻辑判断和操作。
五、回测和优化在编写程序代码之后，散户需要进行回测和优化，以验证交易策略的有效性和盈利能力。
回测是指利用历史数据对交易策略进行模拟交易，以评估策略的盈亏情况。
优化是指对交易策略进行改进和调整，以提高策略的盈利能力和风险控制能力。
六、实盘交易在经过回测和优化之后，散户可以将交易策略应用到实盘交易中。
实盘交易需要散户在量化交易平台上进行操作，并根据策略的信号进行买入和卖出操作。
在实盘交易中，散户需要密切关注市场的变化和策略的运行情况，及时进行调整和管理风险。
七、风险控制在进行量化交易时，散户需要重视风险控制。
量化交易操作方法
量化交易是运用计算机软件和大量数据对市场进行分析，进而找
出买卖机会并进行交易的交易方式。
它的运作主要是依据科学的模型，来评估未来的行情，所以其策略也被称为算法交易（Algorithmic Trading）。
量化交易需要结合大数据技术、人工智能、机器学习及计算机技
术来运作，它的应用很广泛，包括期货、外汇、指数、股票等金融市场，或是仓储物流、金融风险管理以及决策分析等领域。
量化交易的操作方法主要有以下几点：
1. 分析市场：要想进行量化交易，就必须要先进行市场分析，
从中找出未来的投资方向。
2. 确定策略：设计一套精准的交易策略，需要考虑多因素，如
市场行情、盘整、趋势等，根据技术分析选择合适的买卖时机。
3. 测试交易策略：使用历史数据对交易策略进行测试，并做出
修改，以期获得更佳的投资效果。
4. 执行交易：自动化运行交易程序，及时执行买卖指令，根据
策略灵活处理买卖单，以获得较高的收益。
5. 风险管理：对每一笔买入的单子都要设置止损点，一旦达到
止损点就及时完成交易，以防止不必要的投资损失。
量化交易的操作方法是比较复杂的，其中涉及了多个领域，因此
需要投资者有足够的知识素养，熟悉市场行情，掌握精准的策略，才
能获得良好的投资效果。
如何构建一个成功的量化交易策略在金融市场中，量化交易策略被广泛应用，以提高交易效率并获取稳定的投资回报。
然而，构建一个成功的量化交易策略并不容易，需要全面考虑市场条件、数据分析和模型建立等因素。
本文将介绍构建一个成功的量化交易策略的关键步骤及相关技巧。
第一步：明确目标和战略构建一个成功的量化交易策略必须有明确的目标和战略。
首先，确定投资目标，是追求稳定收益还是追求高风险高回报？然后，选择适合的交易战略，如趋势跟随、均值回归或市场中性等。
不同的目标和战略将决定后续的数据选择和模型建立。
第二步：数据选择和清洗在量化交易中，数据选择和清洗是至关重要的。
首先，选择相关性高、可靠的数据来源，如财经新闻、市场行情和财务数据等。
然后，对数据进行清洗和预处理，包括去除异常值、填补缺失值和标准化处理等。
清洗后的数据将为后续模型的建立提供准确可靠的基础。
第三步：模型建立和策略回测在构建量化交易策略时，必须基于可靠的统计模型进行建立和验证。
选择适合的模型，如线性回归、时间序列分析或机器学习等，并进行参数优化和模型验证。
通过历史数据的回测，评估策略的盈亏情况和风险水平，进一步优化模型和策略。
第四步：风险管理和资金分配一个成功的量化交易策略必须有清晰的风险管理和资金分配方案。
通过设定合理的止损点和止盈点来控制风险，确保交易策略的稳定性和可持续性。
同时，根据策略的风险和收益水平，合理分配资金，降低风险并最大化收益。
第五步：实施和监控构建一个成功的量化交易策略只是第一步，实施和监控是关键的后续工作。
在实施阶段，需要建立交易系统和执行规则，确保策略能够自动化执行和管理。
在监控阶段，需要定期评估策略的效果和调整参数，及时应对市场的变化和风险。
总结：构建一个成功的量化交易策略需要清晰的目标和战略、可靠的数据选择和清洗、准确的模型建立和策略回测、严格的风险管理和资金分配以及有效的实施和监控。
通过持续学习和不断优化，才能在金融市场中获取稳定的投资回报。
量化交易算法的使用方法随着科技和信息技术的迅猛发展，量化交易算法成为了金融市场中的新宠。
量化交易是利用数学和统计模型来分析市场数据，从而制定交易策略的过程。
在传统的股票交易中，交易决策往往依赖于交易员的经验和直觉，但量化交易通过对市场数据的量化分析，能够更加客观和科学地制定交易策略，提高交易效率和准确性。
本文将介绍量化交易算法的基本使用方法，并探讨其在金融市场中的应用。
要使用量化交易算法，首先需要明确交易的目标和策略。
交易目标可能包括获取稳定的市场收益、对冲风险、追求高额利润等。
而交易策略则是实现交易目标的指导方针，比如趋势跟随策略、套利策略、均值回复策略等。
选择适合自己的交易目标和策略非常重要，因为这将决定你所需的数据和算法。
在选择交易目标和策略后，下一步是收集市场数据。
这些数据包括股票行情数据、财务数据、宏观经济数据等。
对于股票交易，常用的数据包括股价、成交量、市盈率、利润等。
获取这些数据有多种渠道，可以通过数据提供商、金融机构的API接口，或者通过自己编写爬虫程序从网站上获取。
一旦获得了市场数据，下一步是使用数学和统计模型来对这些数据进行分析和处理。
其中，常用的模型包括时间序列模型、协整模型、回归模型等。
这些模型可以应用于股票价格预测、风险评估、资产配置等。
通过对市场数据的分析，可以识别出潜在的交易机会和市场趋势，从而制定相应的交易策略。
制定交易策略后，下一步是将策略转化为计算机程序。
这需要使用编程语言，比如Python、R、MATLAB等。
编写量化交易程序的关键是实现交易策略的逻辑。
可以使用条件判断、循环等基本的编程结构来实现这些逻辑。
此外，还需要编写程序来获取数据、执行交易指令、进行风险控制和监控等。
编写程序时，应注意程序的可复用性和可扩展性，以便后续的优化和调整。
编写好交易程序后，下一步是进行回测。
回测是将交易程序应用于历史数据，模拟交易的过程。
通过回测可以评估交易策略的有效性和稳定性，找出可能存在的问题和改进的方向。
股票量化交易的7个策略
鉴于股票量化交易高度复杂，主要包括以下7种策略：
1、价格动量策略：价格动量策略是基于股票价格上涨或下跌的动量，根据价格和成交量发现超额收益。
2、反转策略：反转策略判断价格是支撑或阻力位，假定价格在这一点转向，以获得一定收益。
3、趋势跟踪策略：趋势跟踪策略是基于股票价格的变化发现趋势，并以追踪或延续这一趋势从而获得收益。
4、基准策略：基准策略建立一个投资基准，将股票的收益水平与投资基准作对比，以获得超额收益。
5、对冲策略：对冲策略以投资者的资产作为基准，根据价格波动构建投资组合，以抵消价格波动的影响，最终实现超额收益。
6、套利策略：套利策略是基于投资者利用价格差的差异实现的收益，可以作为有效的风险控制工具，减少投资风险。
7、做多做空策略：做多做空策略是投资者利用价格变化实现利润的方法，可以基于不同的价格水平做多或做空股票，以获得利润。
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量化交易流程
一般而言，我们都是以一个大盘指数作为标的物来进行股票交易。
但是在某些特定情况下，也会有选择其他个股作为标的物进行操作。
例如市场上热门板块之间相互炒作时，可能选择一些冷门股作为对象；或者通过一些工具和方法得出指标系统，然后选择其中某一只股票。
无论怎样的选择，首先必须确保选择标的不受主观因素影响。
第二步，确立一套模型，用于构建模拟组合。
这里我想提醒一点：构建模拟组合应该结合大势、环境、板块等多种因素。
假设当前已经确立了要做的股票，那么接下来就需要根据当前的形式（包括大势）考虑如何才能做好一笔交易。
最简单的策略往往是非常实际的。
量化交易的分类：第三步，跟踪指标，监控变化。
这里我们将“追涨杀跌”改成了“金字塔买卖法”。
一般来说，买入越靠近最高价位
的股票风险越小，反之亦然。
卖出同理。
但在判断高低点的时候，往往要综合很多指标来考虑，尤其是周线指标。
总体而言，金字塔买卖法适用于波段的短期操作，比较激进。
如果要进行长线投资，则仍旧使用波段交易法即可。
最后一步，对所持仓品种的盈亏状态进行评估。
即评估每一次交易后的盈亏，根据这些信息判断接下来的操作手法。
这一步骤相对复杂，而且依赖于平时积累的各项技术指标，它决定了你是否足够自信能抓住机会获利。
例如你选择了一支弱势股并介入，刚开始做的还算顺利，可没多久该股就连续暴跌。
这时就要根据金字塔原理及时清仓止损，调整思路，再寻找新的目标。
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量化交易的基本原理和实战应用量化交易是指利用数学、统计学、计算机科学和机器学习等技术来构建投资策略，从而利用市场波动赚取利润的交易方式。
由于量化交易使用了科学严谨的方法来进行交易，因此具有很高的稳定性和可重复性，可以在各种市场环境下进行有效的交易。
本文将从基本原理和实战应用两方面来介绍量化交易。
一、量化交易的基本原理1. 数据收集和处理量化交易的第一步是收集和处理金融市场的数据。
这些数据包括股票价格、交易量、财务数据等。
这一步需要使用各种软件和工具，例如Bloomberg、Thomson Reuters等金融数据服务公司提供的数据整合平台。
2. 模型构建和优化收集到数据之后，量化交易会使用算法来构建和优化交易模型。
这些模型可以是基于统计学模型（如线性回归模型、ARMA模型等）、机器学习模型（如神经网络模型、支持向量机模型等）或者专家系统模型。
这些模型需要经过反复的优化和测试，以确保在实际市场中能够产生预期的收益。
3. 交易执行和风险控制最后一步是交易执行和风险控制。
交易执行通常使用自动交易系统，如程序化交易系统或算法交易系统。
风险控制则是量化交易最为关键的一步，量化交易通常会使用多种方法来控制风险，例如止损、对冲等。
二、量化交易的实战应用1. 股票投资量化交易对于股票投资具有广泛的应用，优秀的量化投资策略可以利用市场波动赚取稳定的收益。
例如，基于动量策略的投资可以利用股票价格的波动来产生投资收益。
另外，基于价值策略的投资可以选择低估股票来实现长期的投资收益。
2. 期货交易量化交易在期货交易方面也具有广泛的应用。
例如，在商品期货市场中，基于基本面分析的交易策略可以利用供需关系、天气等因素来预测市场变化和价格趋势，以赚取稳定的收益。
同时，技术分析也是期货交易中的重要工具，基于技术分析的交易策略可以识别市场的趋势和价格震荡的变化，以实现稳定的投资收益。
3. 外汇交易外汇交易是全球最大的金融市场之一，量化交易在外汇交易中同样具有广泛的应用。
金融行业中量化交易策略的使用技巧分享量化交易是指通过数学和统计模型来分析市场数据，并基于数据分析结果进行交易决策的一种交易方式。
在金融行业中，量化交易策略的使用已经成为一种常见的交易方法。
本文将分享一些金融行业中量化交易策略的使用技巧，希望能对读者们有所帮助。
首先，了解市场数据和交易指标是量化交易的基础。
要使用量化交易策略，首先需要对股票、期货、外汇等金融产品的市场数据有所了解。
这包括价格、成交量、波动率等数据。
同时，还需要了解各种技术指标，如移动平均线、相对强弱指标等，这些指标可以帮助量化交易者分析市场趋势和价格变动。
其次，建立一个有效的量化交易策略非常重要。
一个有效的量化交易策略应该是基于充分的市场研究和数据分析的。
量化交易策略可以是基于技术指标的，也可以是基于基本面分析的。
无论采用何种策略，重要的是要确保策略的逻辑合理，同时要利用历史数据进行回测和验证。
只有通过历史数据的回测，才能够判断该策略在过去是否能够带来稳定的盈利。
第三，量化交易需要使用特定的交易软件来执行交易。
量化交易软件可以帮助交易者进行数据分析、策略的编写和回测等工作。
在选择交易软件时，应该考虑软件的稳定性、速度和功能性。
同时，还要注意软件的易用性和可扩展性，以便进行自定义策略的编写。
第四，风险管理是量化交易中至关重要的一环。
在使用量化交易策略时，一定要做好风险管理工作，以避免亏损过大。
这包括设置止损位、合理的仓位控制、多样化的投资组合等。
同时，还应该密切关注市场风险，及时调整策略以应对市场的变化。
第五，要不断学习和改进量化交易策略。
金融市场是一个动态变化的环境，没有永远有效的策略。
因此，交易者应该密切关注市场的变化，不断学习和改进交易策略。
可以通过阅读相关书籍和论文、参加培训课程、与其他交易者交流等方式进行学习。
同时，还可以利用模拟交易进行实践和验证。
最后，要保持冷静和耐心。
量化交易是一种较为机械和系统化的交易方法，但也不是万能的。
量化交易的三个基本策略在金融市场中，量化交易是一个越来越受关注的话题。
随着科技的进步和数据的爆炸式增长，越来越多的投资者开始利用算法和数学模型来制定交易策略。
在这篇文章中，我们将讨论量化交易的三个基本策略。
1. 趋势跟随策略趋势跟随是一种常见的量化交易策略。
它基于一个简单的假设：市场走势在一段时间内倾向于延续。
根据这个假设，量化交易者会去追踪市场价格的趋势，并根据趋势的方向进行买入或卖出。
他们利用技术指标和统计数据来确认和验证趋势，并设定适当的入场和出场点位。
例如，如果某只股票的价格在过去几个月内一直上涨，趋势跟随交易者可能会认为这只股票将继续上涨，并决定买入。
他们会设定一个止损位，以限制潜在亏损，并设定一个目标位，以获取预期的利润。
2. 均值回归策略均值回归策略是另一种常见的量化交易策略。
它基于一个假设：价格在短期内的波动会回归到其长期均值。
根据这个假设，量化交易者会寻找价格与其长期均值之间的差距，并在差距较大时进行买入或卖出。
例如，如果某只商品的价格在短期内突然下跌，均值回归交易者可能会认为价格会回升至其长期均值附近，并决定买入。
他们会设定一个止损位，以限制潜在亏损，并设定一个目标位，以获取预期的利润。
3. 市场制造策略市场制造策略是一种利用市场的微小变动来获取利润的策略。
量化交易者通过提供流动性和买卖价差来挣钱。
他们利用高速交易系统和复杂的算法来识别价格的微小波动，并在此基础上进行快速买卖。
例如，当某只股票的买卖价差较大时，市场制造交易者可能会同时买入低价股票并卖出高价股票，以获取价差利润。
他们通常以毫秒为单位进行交易，并在极短的时间内完成交易。
总结以上是量化交易的三个基本策略：趋势跟随、均值回归和市场制造。
这些策略在实际应用中可以根据不同的金融产品和市场情况进行调整和组合。
对于想要涉足量化交易的投资者来说，了解这些策略的基本原理和运作方式是非常重要的。
然而，量化交易并非简单易懂，需要对金融市场和技术分析有一定的了解和经验。
股票量化交易的7个策略1、趋势跟踪策略趋势跟踪策略是股票量化交易最常用的策略之一，也是最经典的投资策略之一。
这种策略旨在从中期以上的趋势中获取利润，而不是去捕捉短期的价格波动。
趋势跟踪策略是一种很好的长期投资策略，可以在股票价格上升期间不断获取利润，但是也应该注意市场的波动，避免价格低迷时的损失。
2、均值回归策略均值回归策略是投资者经常使用的股票量化交易策略，它基于投资者认为股价会重新回到长期有效的价格区间，允许他们在股价超出其历史平均价格上下限时买卖股票，以实现获利。
与趋势跟踪策略相比，均值回归策略的绝对收益较低，但其在股市波动较大时可以获得较好的收益。
3、技术指标策略技术指标策略是投资者根据股票价格的特定指标，如均线、布林带或移动平均线，来决定买卖时机的股票量化投资策略。
技术指标策略通常有助于投资者在股市的起伏中获取利润，但投资者也应该注意技术指标的变化可能会影响他们的投资结果。
4、极短期策略极短期策略是衡量股票供需变化和波动可能性的高频交易策略，投资者可以通过使用极短期策略来捕捉股市中的短期价格波动，而不考虑其长期表现。
极短期策略要求投资者对市场情况进行高度专业的分析，需要投资者对股票价格波动有深刻的了解。
5、行为量化策略行为量化策略是根据投资者在投资决策中存在的不同行为偏差而设计的股票量化交易策略。
行为量化策略可以帮助投资者更加理性地做出投资决策，从而避免情绪化的投资行为，提高投资效率和投资回报。
6、标的物选择策略标的物选择策略是投资者根据股市的波动性和投资者的风险敏感度等因素，选择适合的股票作为投资标的物的股票量化交易策略。
该策略旨在全面考虑市场波动因素，同时考虑风险和收益之间的平衡，以实现投资者的投资目标。
7、套利策略套利策略是一种投资者通过利用价差，在极短的时间里获得利润的策略。
套利策略是一种较为复杂的量化交易策略，要求投资者具备较强的投资分析能力，能够精准捕捉价差的变动并及时作出投资决定。
量化交易界的大咖告诉你量化交易到底该怎么做！
期货实战排排网隶属于《期货日报》社有限公司，是期货行业内领先的第三方专业期货投资者发现、培训、展示、评价、推介服务平台。
期货实战排排网目前已平稳运行四年，现有实盘注册账户6155个，保证金总量逾12亿元。
量化交易在投资界一直披着高大上的神秘外衣，然而在实际操作中，量化交易依然要以正确的交易理念和完善的交易策略为基础，然后才是人与机器的结合。
6月24日，中国期货FOF“金投顾”颁奖典礼在武汉粤汉码头东湖号游船上盛大召开，在这场高手云集的投资盛会上，量化交易界的大咖告诉你量化交易到底该怎么做！量化交易在投资界一直披着高大上的神秘外衣，然而在实际操作中，量化交易依然要以正确的交易理念和完善的交易策略为基础，然后才是人与机器的结合。
在主题演讲环节，量化交易界的大咖北京深蓝启明投资管理有限公司总经理高帅告诉你量化交易到底该怎么做！恭喜！您收到一份炒股软件广告“量化研究也就是通过统计和归纳历史数据，寻找长期可盈利的交易模式。
”高总说，对于量化交易有几个关键问题要进行反思：第一、最重要的历史数据是价格，但价格只是博弈结果，市场大量的信息是丢失的。
第二、模型是对历史的解释或总结，多大程度上可以预测未来。
第三、面对模型失效该如何解释，如果平衡被打破呢。
第四、如何面对极值。
展开剩余84% 嘉宾北京深蓝启明投资管理有限公司总经理高帅清华大学电子工程系毕业2009年，上海期货交易所技术部2011年，组建宏源期货量化研究团队2012年，深蓝启明负责量化交易算法研发简介北京深蓝启明投资管理有限公司注册资本金1000万元，总部位于北京。
公司专注于金融市场量化交易。
公司核心团队的主要成员均毕业于清华大学理工科专业，拥有扎实的理论功底与全面的量化投研能力。
2006年，公司核心团队开始从事量化交易。
2008年以来，随着中国金融市场量化交易的蓬勃发展，
公司的量化交易团队一直保持稳健优秀的实盘收益。
2017年以来管理资金规模超过20亿元。
如果对主观交易和量化交易进行对比可以发现，各种优秀的、不同类型主观交易的表象下其实是量化思维，因为一套稳定的交易系统不管是人工下单还是程序化执行，它们共同的特点是所有的执行环节要形成一个闭环。
如果分析某个期货合约历史数据，发现“连涨3天，第4天也会涨”那么就可以在3天连续上涨后建多仓；对于这个简单的策略，可以把它视为主观交易的一部分，也可以算作是量化交易环节中的一个雏形。
对于量化交易而言，先把一些根本性的、核心问题想清楚，比如交易的本质、波动的本质、有效性的本质、市场的生态、社会运作的本质和人性的本质等；然后建立一整套理论体系；而后逻辑和技术融会贯通。
理论指导实践，实践检验真理。
如此形成一套可以不断学习，不断优化改进，不断自我迭代的循环反馈系统。
在美尔雅期货副总经理金滔主持的圆桌论坛上，来自上海楚硒资产管理有限公司董事长程文学先生、上海宜牛信息技术有限公司总经理张德平先生、唐鼎投资江泓瑾先生、空军老师、燧石投资董事长史纲先生也各自对量化交易发表了自己的看法，随着人工智能等计算机技术的提升和应用，量化交易是投资界发展的一个主流方向，在风险控制和策略执行方面量化交易有着主观交易不可替代的优势，可以大大降低人工操作的情绪化问题。
在实际操作中，人工和机器的结合已经开始扮演着重要的角色，将主观思维的弹性和程序化执行的客观性紧密结合可以最大程度地实现二者的优势互补。
来自圆桌论坛嘉宾的投资秘籍：嘉宾介绍：唐鼎投资江泓瑾先生空军老师燧石投资董事长史纲先生上海楚硒资产管理有限公司董事长程文学先生上海宜牛信息技术有限公司总经理张德平先生▲嘉宾一：唐鼎投资江泓瑾先生：唐鼎投资是一家依靠黑色产业链现货企业背景的公司，交易品种基本上以黑色系为主，主要采取跟踪趋势的交易策略，在投资交易中贯彻量化交易思维和手工控
制结合的风格，单个交易品种的资金杠杆不超过5倍，全线交易品种的资金杠杆不超过3倍，而对于不同的交易品种，资金占比波动率控制在均等的范围内。
在唐鼎投资的交易过程中，永远不会让自己出现清盘的记录，因为从足够高的时间维度来看，减少波动率、保持稳定收益才是最快捷的生存之道。
在交易中等待风口很是关键，如果市场没有给予机会，再优秀的策略也难以有用武之地，对于唐鼎投资长期跟踪交易的五六个黑色品种来说，目前可能并没有太多的机会，“没有多品种的趋同性，很难有大行情发生，从6月份开始一直是傻傻地看着盘面在等待！看天吃饭可能本来就是交易的本真状态！”江总说到。
▲燧石投资董事长史纲先生史总是一位具有海外金融背景的公司掌门人，整个团队操作采取完全的计算机量化交易，通过大量的数据归纳、汇总、分析得出各个不同市场的波动率、噪音比等基本指标，同样由计算机根据相应的参数自动生成差异化的交易策略，从而确保了在任何市场、任何时间都能够进行高效的交易操作。
对于目前的市场表现，史总认为“以日线为周期的交易策略大部分处于小额亏损状态！”市场的基本表现就是震荡行情，也就是在一个大致空间范围内维持上涨下跌、再上涨下跌的走势，因而在日K线盘面上左右打脸的策略，如果能够将时间周期调整为5分钟、30分钟等较短的周期来操作，可以分解为四个具体的波段，这也是进行策略调整的一种方式。
▲上海宜牛信息技术有限公司总经理张德平先生在上海宜牛的张总看来，所有的交易都是量化交易，作为一个能够长期适应市场的交易系统，必须有一套完整的逻辑体系。
在具体的策略执行上，张总强调“以不变应万变”。
首先，策略的制定往往从需求开始而且要与需求相吻合，从内心来讲，要能够驾驭你自己所使用的策略！交易者在研究策略的有效性时，往往会出现选择性记忆，但以前出现过的盈利情况，可能偏偏在这次没有发生，如果连续出现几次亏损就是对执行者的心理考验，而对于一个正确的策
略，这时的最好选择就是坚持！资金管理上，如果100万资金可以承受最大20万的亏损，何不只拿出来20万尽情发挥！据张总介绍，在实际交易中，他会采取以损定量的资金管理策略，测试和统计连续最大亏损次数，并由此决定亏损额度和头寸数量。
在历史数据支持的情况下，越亏损越加仓，比如连续亏损5次以后要进行加仓，因为离盈利已经很近！▲上海楚硒资产管理有限公司董事长程文学先生程总号称期货老顽童，对于楚硒资产来讲，放在第一位的交易理念就是稳健，控制风险！由风险控制来决定资金配置和止损，对应的收益预期与风险挂钩，比如若承担5%的回撤风险，那么对应的预期收益就在8%-10%之间；若承担10%的回撤风险，则对应的预期收益可调整为20%左右。
正确面对回撤风险，在控制范围内，就不是风险！第二、要有一套经得起检验的系统。
经过长期的大量数据测试，以及实盘检验证明这套系统是有效的，才能够真正投入实战应用。
如果检验中出现大的资金回撤，则说明这套系统是有问题、不可取的。
第三、执行力。
程总解释到“经过这么多年的实战总结发现，人工交易可能真的不是人做的!”比如自动开平仓、自动止盈止损等，这些动作在机器执行起来非常的干脆、流畅，但若换成手工操作却总是面临着情绪上的纠结。
对于自己目前执行的多品种多策略程序化系统，包括加减仓调整动作等，机器能做到，人却很难做到！▲空军老师空军老师为名副其实的技术派大师，担任多家黑色系产业客户的技术投顾。
“在与产业客户的接触中，往往发现大家从基本面得到信息和结论，在最后执行时却难以下手，技术分析总是最后的临门一脚！”而在具体的交易执行中，守拙才是最终生存和发展的不二法门。
对于黑色系品种的后市展望，空军老师认为，螺纹钢的动向是决定黑色板块走势的关键因素。
从近期各品种表现看，热轧卷板已经先期开始上涨，也许是黑色板块寻找方向突破的前期预兆螺纹钢连续出现的大涨大跌接踵而至的日K线行情，显示市场各方博弈已经接近
临界状态，下周盘面走势如何将至关重要！同样，对于铁矿石而言，相比螺纹钢已经下跌不少，如果后市继续下跌，至少要等到螺纹钢出现一定幅度的补跌行情后才有可能出现二者的共振行情！*END*编辑整理：田靖目前10000+人已关注加入我们期货实战排排网∣一个有逼格的网站声明：本文由入驻搜狐号作者撰写，除搜狐官方账号外，观点仅代表作者本人，不代表搜狐立场。
