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交易二元战略选择

程序化交易中常用的趋势指标及交易方法

2022-04-14 22:42:32 来源:恪脸金融网 作者:佚名 浏览量:151

用技术指标进行交易

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程序化交易中常用的趋势指标及交易方法

什么是交易策略?

如何使用交易策略

交易策略及模拟账户

Day Trading

Scalping Trading?

Position Trading?

Swing Trading

外汇交易策略

Bladerunner Trade

什么是Bladerunner交易?

DAily Finobacci Trade

什么是日内斐波那契轴心点交易策略?

布林线反弹交易

Bolly Band Bounce Trading?

什么是布林线反弹交易策略? 程序化交易中常用的趋势指标及交易方法

外汇重叠斐波那契交易

Overlapping Fibonacci Trading?

什么是重叠斐波那契交易策略?

伦敦锤交易

London Hammer Trading

什么是伦敦锤交易策略?

利用外汇分形指标交易

Fractal Trading Strategy

什么是外汇分形交易策略?

外汇双重随机交易

Dual Stochastic

什么是外汇双重随机交易策略?

Pop ‘n’ 暂止交易

Pop ‘n’ 暂止交易交易是为了帮助您利用价格突然突破狭窄区间的行情。但存在着错过突破和进入交易太晚的危险。价格突破可能是由新闻发布、成交量上升或在开市时促成的。

Pop

什么是Pop ‘n’ 暂止交易策略?

WPop ‘n’ 暂止交易指价格突破之前的区间,暂时停止,然后继续上涨。在这个点上,重要的是要注意可能表明价格走向的信号。它结合了价格行为理论和其他指标,主要是折回K线形态。交易者通常会在折回K线形成前一两个点下达限价指令,以帮助管理风险。

Drop ‘n’ 暂止交易

Drop ‘n’ 暂止交易与Pop ‘n’ 暂止交易是相反的,用于下跌突破行情。这两种策略最常用于开盘时和成交量很高时。

Drop

什么是Drop ‘n’ Stop交易策略?

与Pop ‘n’ 暂止交易一样,Drop 程序化交易中常用的趋势指标及交易方法 ‘n’ 暂止交易指的是资产跌出其最近的波动区间,然后在朝着一个明确的方向移动之前出现一点波动。这种走势为交易者带去机会,前提是他们能在正确的时间建仓和平仓。

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MACD指标

如何使用MACD指标

更多外汇指标

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指数平滑异同移动平均线(MACD)

如何使用抛物线转向指标

随机震荡指标

随机震荡指标

如何使用随机震荡指标

相对强弱指标

相对强弱指标

如何使用相对强弱指标

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如何使用布林线

一目均衡表指标

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程序化交易中常用的趋势指标及交易方法

程序化交易最为国内投资者熟悉的案例就是光大证券“816乌龙指事件”,由于程序错误一度引发指数大幅波动。2014年8月,证券导报发表题为《我国资本市场程序化交易的风险控制策略》的长 程序化交易中常用的趋势指标及交易方法 文 ,作者署名 中国证监会规划发展委员会研究员叶伟。文章 分析了程序化交易七种风险隐患,以及可能产生的四种后果;其结论是,程序化交易并不适合所有的市场行情,行情巨幅变化时,使用中的程序化交易策略将可能变得不再适合,而且在大行情到来时,用程序化交易系统所下的委托也可能无法成交。在某些特殊情况下,程序化交易可能遭遇死循环,导致部分程序的连续触发,从而引发市场的异常波动。

四是交易佣金之外的刚性税费仍然较高。交易成本包括投资者为完成一笔交易而支付的直接成本(Expl ici tCost)和间接成本(Implicit Cost)。其中,直接成本包括印花税、佣金、手续费等,主要与市场监管和制度因素有关;而间接成本则是交易过程中发生的成本,主要依赖于委托撮合时限价委托簿的状况,与交易系统和交易机制的设计直接相关,常用价格冲击指数来描述间接成本,即买卖一定金额股票所产生的反向价格变化的平均成本。我国的股票直接交易成本主要由印花税、券商佣金、过户费、证券监管费、交易经手费等费用组成,券商的佣金已经市场化,价格压得很低,印花税、过户费和证管费还相对较高。过高的交易成本,将会限制程序化交易的应用。交易成本下降,市场就会逐渐活跃起来。国外对于做市商等往往有交易费用上的优惠,以促进其发展、活跃交易。

量化交易编程教程,问之前,先说谢谢。什么是量化交易?与程序化交易有什么区别?

2022-04-14 22:42:32 来源:恪脸金融网 作者:佚名 浏览量:151

问之前,先说谢谢。什么是量化交易?与程序化交易有什么区别?

量化交易部门里交易员,不懂编程工作有难度吗?

想了一个交易系统,如何做历史数据回测,需要什么软件?需要编程或者其他技能吗?用什么软件?

https:// forextester.com/data/da tasources

https:// forextester.com/free-mt 4-indicators-eas-converter

我们选择Install New Strategy可以把EA安装到复盘大师上,系统会把EA上传到复盘大师的自动转换器,转换完成后会发给我们dll文件就完成了安装,指标的安装也是如此。注意在上传之前,代码里面一定不能有复盘大师无法转换的函数。

官方社区平台:WELCOME 交易员培训-自营业务交易员-prop trader-魔鬼交易员-ALPHA ZONE交易室

量化投资方面,国内外都有哪些好的论坛或者网站?

下面总结了一些可选的量化平台和库工具的网站,排名顺序不分先后(各位朋友有兴趣可以去github 或其他网站自行查询排名顺序。以下参考勋爵 ,黑马_御风的文章,自己做了一些删减、合并和增加)。

本人试用过 vnpy, quantLib,talib,rqalpha,easytrader,BigQuant 等等,都不错,也各有千秋。本文不做评判,仅提供信息,供朋友自行尝试。(另外本人也搭建了量化平台:阿岛格:低门槛搭建个人量化平台 、阿岛格:基于人工智能的量化投资)

1. 库工具

是一个免费、开源的软件库,是量化金融计算提供一个统一的、综合的软件框架。QuantLib 的源代码由 C 编写,可以清晰地描述各种复杂的金融产品,并兼顾了计算速度。

talib
talib的简称是Technical Analysis Library,主要功能是计算行情数据的技术分析指标

quantdsl
quantdsl包是Quant DSL语法在Python中的一个实现。Quant DSL 是财务定量分析领域专用语言,也是对衍生工具进行建模的功能编程语言。Quant DSL封装了金融和交易中使用的模型(比如市场动态模型、最小二乘法、蒙特卡罗方法、货币的时间价值)。

2. 交易和回测

TA-Lib
TA-Lib的简称是Technical Analysis Library,主要功能是计算价格的技术分析指标。 程序化交易中常用的趋势指标及交易方法 是技术分析者和量化人员在策略开发中常用的量化分析包。

easytrader
提供券银河/银河客户端/广发/湘财证券/雪球的基金、股票自动程序化交易以及自动打新,支持跟踪 joinquant /ricequant 模拟交易 和 实盘雪球组合, 量化交易组件

实盘易
实盘易(ShiPanE)Python SDK,通达信自动化交易 API 及量化平台。

easyquotation
实时获取新浪 / Leverfun 的免费股票以及 level2 十档行情 / 集思路的分级基金行情, 很小,但非常实用。

trade
介绍:trade是金融应用的一个包。 它主要是用于分析主题投资和事件驱动策略。 主题代表可以交易的任何东西,而事件则代表影响一个或多个主题的任何内容,如证券交易所政策或股票分割。它是针对与金融市场有关的任何一种主题和事件进行开发的投资工具包。

QuantSoftware Toolkit
QSToolKit(QSTK)是一个基于Python的开源软件框架,旨在支持组合构建和管理。 为金融学生、计算机学生和具有编程经验的量化分析师建立QSToolKit。支持建模分析、回测分析和实盘交易。

pybacktest
在Python 结合Pandas包的矢量化测试框架,旨在帮助宽客回测更容易、 紧凑、简单、快速。

vnpy_oanda
基于vnpy,对Oanda进行定制的Python开源交易平台开发框架

一个基于python的量化回测框架。它借鉴了主流商业软件(比如TB, 金字塔)简洁的策略语法,同时避免了它们内置编程语言的局限性,使用通用语言python做为策略开发工具。和 zipline , pyalgotrade 相比,QuantDigger的策略语法更接近策略开发人员的习惯。

量化交易的学习要经历怎样的历程?

常用的量化软件有python、matlab、java、C 。从开发难度而言python和matlab都比较容易,java和C 麻烦一些。从运行速度而言,C 、java要快于matlab和python。不过对于大部分人而言,尤其是初学者,开发占用的时间远大于运行时间。如果追求运行速度的话,先将策略开发出来,再用C重写也不迟。另外,从量化资源而言,python资源多于matlab,而且matlab是商业软件,python是免费的。因此我推荐大家用python。

使用python的话,最好下载一个anaconda。这个软件将常用的库都集成好了,免去自己安装的烦恼。下载地址: https://www. continuum.io/downloads

python教程推荐这个网站: http:// lectures.quantecon.org/ py/index.html 只需要看第一部分就可以了。该教程不仅介绍了python,而且介绍了numpy,scipy,pandas,matplotlib等科学计算库。

如果所做的策略需要存储很多数据,那么就需要一个数据库软件,配合使用。Python自带sqlite3库,可以在python中方便的操作sqlite数据库。Sqlite下载地址:SQLite Home Page

使用方法可以参考:SQLite - Python | 菜鸟教程

scikit-learn: machine learning in Python

另外推荐一本机器学习的书“集体智慧编程”,至于购买链接嘛 HAHA 就不发了免得别人以为我是打广告的。

量化学习资料: https:// club.jr.jd.com/quant/to pic/789049

Python学习资料: https:// club.jr.jd.com/quant/to pic/834227

python学习教程: https:// 程序化交易中常用的趋势指标及交易方法 club.jr.jd.com/quant/to pic/760702

python、java编程基础视频1: https:// club.jr.jd.com/quant/to pic/877114

python、java编程基础视频2: https:// club.jr.jd.com/quant/to pic/877215

python技术指标均线应用: https:// club.jr.jd.com/quant/to pic/778188

python技术指标kdj应用: https:// club.jr.jd.com/quant/to pic/778178

python指标macd的应用: https:// club.jr.jd.com/quant/to pic/778177

python去除是停牌、退市、st创业版股票: https:// club.jr.jd.com/quant/to pic/778173

python策略中获取指数成分股的历史行情数据: http:// club.jr.jd.程序化交易中常用的趋势指标及交易方法 com/quant/to pic/938309

羊驼策略初步研究: https:// club.jr.jd.com/quant/to pic/854721

统计套利之配对交易(pairs trading): https:// club.jr.jd.com/quant/to pic/787798

文本挖掘如何应用于量化投资: https:// club.jr.jd.com/quant/to pic/843393

文本挖掘之数据爬虫: https:// club.jr.jd.com/quant/to pic/871691

利用舆情情感得分进行量化选股初探: https:// club.jr.jd.com/quant/to pic/856753

技术分析量化大讲堂之开篇—SMA:talib vs.行情软件: https:// club.jr.jd.com/quant/to pic/839442