利用Python编写好策略,选择选好的股票池。 2。设置开始和结束的时间点,然后设定资金池 3。通过股票池和日期获得股票数据,然后按照设定的间隔,比如每天/每 分钟调用回测函数。 4。下单后,交易软件处理交易。 5。...
报告摘要:全球商品期货量化对冲基金及产品介绍商品期货交易源远流长,分布广泛。商品期货品种繁多,因此可以通过多品种投资有效降低回撤。另一方面,商品期货市场与股票市
量化交易,就是以数学模型替代人的主观判断来制定交易策略。通常会借助计算机程序来进行策略的计算和验证,最终也常直接用程序根据策略设定的规则自动进行交易。Python 由于开发方便,工具库丰富,尤其科学计算方面...
广发证券_20160112_广发证券量化交易策略周报:2015收官CTA策略全年表现优异.pdf
在这篇文章中,我们将探讨如何使用GPT-4.0编写量化交易策略,并提供一个实际的案例。通过这个案例,我们展示了如何使用GPT-4.0编写量化交易策略,并通过参数优化提高策略的表现。编写代码:借助GPT-4.0的自然语言...
4.1 择时策略的基本框架 图 4.3 多分类的基本择时策略框架 4.2 均线趋势策略的简单优化 这里进行的优化,其实就是很简单的将所有参数的可能组合都测试一遍,然后选取整体收益最高的参数组合,这种方法也被称之为...
量化交易策略月报(2021年6月1日):金融工程,上月期权比率预测策略表现较好(21页).pdf
标签: 量化交易
原 如何使用C++实现你的量化交易策略 编者按语:本文通过基于掘金量化交易平台支持C++编程语言的金融量化模型开发,介绍使用C++语言实现您的量化交易策略模型。 一、C++ SDK 文档指引 1.快速新建策略 ◆打开...
均值回归策略是一种量化交易策略,它基于资产价格与其平均价格之间的关系。基本思想是:如果一个资产的价格高于其平均价格,那么有可能回落;如果一个资产的价格低于其平均价格,那么有可能上涨。以上代码实现了均值...
量化交易做多做空策略是指根据市场行情和数据分析,决定是在市场上买入资产以期望获利(做多),还是卖出资产以降低风险(做空)。这种策略通常是基于市场技术分析,例如趋势分析,支撑和阻力水平等。代码的思路是:...
通过前文对量化交易有了一个基本认识之后,我们开始学习做量化交易。毕竟就像学游泳,有些东西讲是讲不懂,做过就会懂。 由于本教程是基于聚宽量化交易平台(www.joinquant.com),所以为了后续的学习,最好去注册...
首先,仅仅从量化投资的交易产品、盈利模式、策略信号、交易速度等几个方面就可以划分出非常多的策略,而实务中的策略种类更是不计其数。其次,交易逻辑相同的策略可能在不同的交易产品、不同的信号标准以及不同信号...
转 思考 | 怎么样判断量化交易策略是否有用? 我们口中所言的策略是交易策略,交易策略用直观的话来解释就是一系列规则的集合,其中包括买入卖出等要如何判断的数据规定。交易策略又分为简单的和复杂的,简单的策略...
通达信指标公式源码量化交易系统.doc
99个量化策略,含源代码,分析给喜欢量化交易的朋友。
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所谓量化交易,指的是以数学模型代替人为的主观判断,利用数据分析技术分析,从广大的历史数据筛选出能够带来超额收益的大概率事件,把优化后的模型通过计算机来自动执行,大大减少了投资者情绪波动,避免在市场...
KD指标全称KDJ指标,中文名称是随机震荡指数,英文名称是Stochastics oscillator是技术分析指标的一种。的主要理论依据是:当价格上涨时,收盘价倾向于接近当日价格区间的上端;相反,在下降趋势中,收盘价倾向于...
20世纪80年代,美国股市分析家唐纳德·蓝伯特(Donald Lambert)发明了顺势指标,即CCI指标,早期被用于期货市场的判断,后来被广泛应用在股票市场的研判。与大多数技术分析指标相比,根据统计学原理的CCI指标是比较...
该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼策略名称:横盘突破策略策略思路:日内交易策略,收盘平仓;横盘突破在过去30根K线的高低点围绕中轴上下0.5%的范围内波动时;上轨=过去30根K线的最高价;下轨=过去30根...
原标题:分享一个可以实战的量化交易策略(适用于通达信系统)交易系统是每一个资深交易员必须具备的交易工具,拥有自己的交易系统是一个交易者成熟的标志之一。那么,一个交易系统都有哪些元素?应该如何分辨交易系统...
数字货币基金量化主要进行无风险...5、杠杆策略交易 下面,我将就具体如何执行做个阐述,涉及商业机密,只讲述操作逻辑,不讲具体算法。 第1个策略:搬砖套利 由于比特币是全球货币,不同国家有多个交易所在进行交易...
量化交易资料,如何建立自己的算法交易。交易系统,策略,回测,资金管理,风险管理
引言:量化交易建模最重要的一个方面是避免过度拟合。过度拟合是统计学和机器学习领域的概念,指的是模型在训练数据中拟合程度很好,但在测试数据中表现却不如人意。 一、过度拟合的影响 传统的机器学习问题,...