日志技术分享
*** :1、前提是你必须有自己的期货交易账户,每个期货公司都可以开,现在不用出门就可以用手机在线开户。
2、其次,要选择合适的交易软件。其中交易开拓者的软件是更好编程的,很多交易团队基本都在用这个软件。确定账户和交易软件。
3、剩下的就是如何用编程语言编写策略,并将其输入交易软件。编程其实并不难。在程序化交易中,程序化只占程序化交易的30%。好的编程可以简化代码,提高运行速度,增加交易策略的多样性和完整性,实现一些复杂的策略。
4、如果没有这方面的编程能力,可以参加期货交易的相关培训课程。另外70%主要是策略、仓位设置、交易品种选择、程序化交易心态控制、 *** 设置等的组合管理。
拓展资料:
1、 战略的确定。一个成功的量化交易系统的开发过程必须是恰当的。如何找到一个成功的量化交易策略,是构建量化交易体系的基础。无论是基本面还是技术面,都可以用量化的 *** 进行分析,进而得出量化的交易策略。比如,从根本上说,GDP的增长和货币流通量的增加可以用定量的 *** 来分析和描述。技术上,移动平均线和指数 *** ma是物理和化学策略思想的来源。
2、 经典理论。很多量化投资策略思路来源于传统经典投资理论,比如经典商品期货技术分析主要包括技术分析的理论基础、道指理论、图表介绍、趋势基本概念、主要反转形态、持续形态、交易量和仓位兴趣、长期图表和商品指数、移动平均线、摆动指数和相反意见、盘中点图、三点转向和优化点图、艾略特波浪理论、时间周期等等。这些经典理论有的有具体的指标和具体的应用理论,有的只有理论,需要根据理论生成具体的应用指标来完成策略的测试。因此,经典投资理论可以通过量化思维将理论中的具体逻辑量化为指标或事件形成交易信号,通过信号优化检验实现经典理论的投资思路。这种方式可以有效实现经典理论,同时也可以从原有的经典理论中衍生出周边的投资 *** ,是量化策略发展初期的主流模式。
3、 逻辑推理。逻辑学的战略思维大多来源于宏观基础信息,其量化战略思维是通过对宏观信息的量化处理,梳理出符合宏观基础信息的量化模型。典型的量化策略包括行业轮动量化策略、市场情绪轮动量化策略、上下游供需量化策略等。这种策略思路来源非常广泛,数据一般不规范,很难形成标准。目前,许多对冲基金都有类似的想法来生成量化策略产品。
4、 总结经验。经验总结是量化战略思想的另一个主要来源。在使用量化策略交易之前,市场上有大量经验丰富的投资者,其中许多人在长期稳定回报方面表现突出。因此,他们对市场的看法和交易思路成为了量化策略开发者的模仿对象,有经验的交易者也愿意量化一些他们觉得相对固化、能够获得稳定回报的交易策略,最终可以用机器自动交易,只监控交易。这可以大大减少交易中消耗的能量。在这个前提下,出现了一个与经验丰富的交易者合作的量化策略团队。
操作环境:iPad第九代15.1 交易开拓者4.5.2
量化交易大多用在股票交易上,量化是指将某只股票或者摸个行业的数据进行量化,在更具各家机构自己的量化公式进行选择,量化交易只是选择,并不涉及交易,程序化交易也是一种量化交易,但是是更具已有的数据进行,比如各种行情指标,MACD KDJ等,无法像量化交易那样把能涉及到的所有数据进行量化,程序化交易更侧重交易的自动进行,没有认为干预,且模型编写简单,个人用户也可以进行
既然畅谈,我就说说自己的理解吧。期货程序化交易,又称期货量化交易产品,指的是利用量化指标、模型策略等,在期货交易软件上交易,以克服人类对金钱的贪婪和恐惧。
个人认为从投机的角度来看程序化产品可以分以下几类:
1、高频交易,这个在国外是比较流行的,在国内由于手续费、网速等问题,并不是很流行,个人的感觉是追多追空的策略,设的止损和止盈是非常必要的,也是看一个高频交易产品的能力的关键。
2、震荡式交易产品,这个一般需要较高的胜率,一般要在60%以上,因为交易的次数比较多,盈亏比不高,以胜率取胜。
3、趋势式交易产品,这种产品一般是低胜率,一般在30%左右,高盈亏比,比如错了很多次,但是赚一次就很多,这个也是科学的,因为从概率的角度上说,赔小钱,赚大钱,只要赔小钱的次数加起来仍然小于赚的大钱,整体就是赚钱的。
期货程序化还有有一些套利的产品,比如股指期货与沪深300的套利,这个一般针对机构、农产品套利、比如大豆、豆油和豆粕等等,程序化套利模型大多数是统计套利,与专业的投机商一样,也有很多的不足,很有可能受到政策的冲击,当然,这个也看 *** 者的水平了。
一般来讲,无论什么产品,程序化交易还需要加上一些对冲的策略,单纯的一个品种,其实是对客户不负责的,风险都是很大的,加上对冲的策略,自然让收益率更加的稳定。
量化交易:
量化投资理论是借助现代统计学和数学的 *** ,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,用数量模型验证及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,以求获得可持续的、稳定且高于平均的超额回报
量化从一开始也不是作为定性的对立面而提出的 *** ,它是将定性分析中的技术分析策略用模型固化,替代过程中可以用电脑进行的部分并将其效用极大优化
量化交易策略几乎覆盖了投资的全过程,包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易,资产配置,风险控制等
程序化交易:
程序化交易系统是指设计人员将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。程序化交易的操作方式不求绩效之一、不求赚取夸张利润,只求长期稳健的获利,于市场中成长并达到财富累积的复利效果。经过长时期操作,年获利率可保持在一定水准之上。
交易系统构成:
一句话:极其开放模型(策略)的设计、风险动态管理技术、误差矫正反馈检验准确率、快捷的下单速度。这四项组成了整个程序化交易系统。
程序化交易的买卖决策完全决定于自己的交易理念系统化、制度化的逻辑判断规则,透过电脑的辅助,将各种交易理念转化为电脑程序语言的一种交易模式,即由电脑来代替人为发出买卖讯号,再根据系统使用者发出的委托方式,由电脑自动执行下单程序。
本质没有什么区别,都是写个程序让电脑自动执行。
要说区别,只是程序智能化水平的高低吧。
比如我写个简单的均线交易系统,那么这个好像就不好说智能化交易,但是叫程序化交易比较合适。
量化交易呢,实际也是一个程序,但是一般是投入使用之前做了不少数据回溯测试,比如定义一组规则,然后拿过去数据跑一下,找个比较合适的参数,得到一个好看些的结果,然后假设未来还是这样,于是投入使用,这个算是量化了。
智能呢,那就再高端些呗,比如最近传的段子,Google公司的AlphaStock,算是到这一层吧。
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,极大地减少了投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
应答时间:2021-07-29,最新业务变化请以平安银行官网公布为准。
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