沪深300股指股票程序化交易模型
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沪深300股指股票程序化交易模型
【盛博股票学习网注】花旗集团经济学家在最近发布的一份研究报告中指出：“我们认为，采购经理人指数为（中国人民银行）在第一季度中广泛降准50个基点敞开了一扇窗。”花旗集团分析师认为，除了降准以外，中国人民银行还将在本月某个时候降息25个基点。 据腾
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　　随着参与者的逐步成熟、国内相关程序化交易平台的技术实现，以及程序化交易自身的优点，程序化交易在近几年的国内市场上得到了飞跃式的发展。程序化交易是国际市场常用的交易方式，国外程序化交易的应用领域非常广泛，主要有组合管理、套利交易、趋势交易及其他量化策略等。　　波涛(1998)在《系统交易方法》中提出，一个设计良好的交易系统，必须对决策的各个相关环节做出相应明确的规定，同时还必须符合使用者的心理特征、投资对象的统计特征以及投资资金的风险特征。国外交易系统的典范莫过于RichardDennis在1983年底推出的海龟交易法则，从中可以看到一个完整的交易系统包括：市场―买卖什么；头寸规模―买卖多少；入市―何时买卖；止损―何时退出亏损的头寸；止盈―何时退出赢利的头寸；策略―如何买卖等方面。　　根据策略原理和市场数据之间的逻辑关系，交易策略设计的思路可分为自上而下和自下而上两方面。自上而下的方法是指从投资理念或理论基础的角度出发寻找规律，并以此形成交易策略。比如基于持有成本理论的期现套利策略、根据行业轮动规律，配置股票组合以获得超额Alpha的策略等等。自下而上的方法则从市场统计数据出发，根据历史统计特征而形成的交易策略。例如，当的开盘价高于昨日收盘价、最高价、最低价三者的平均价时，日内做多，反之做空；或根据固定几家机构的净空单变化来确定次日的交易方向等策略。自下而上的交易策略更容易受市场条件变化的影响。　　关注此贴，将慢慢的阐述我在这一年中根据之前交易模式做成程序化，以及一些对程序化的理解，欢迎交流！
　　
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1楼： 发表于：[ 21:49:01]
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　　图1：国外交易系统的TOP10历史排名情况期货　　在欧美发达资本，程序化交易伴随着资本、技术和监管的变化而不断演变，程序化交易的策略也层出不穷。上图是FuturesMagazine在2005年评出的最佳交易系统的历史排名情况，某些交易系统在不同时段内表现出较稳定的特点。2008年美国S&P500交易系统的TOP10排名为：TurboTrader Pro、Anticipation、Samurai 35、Dual Thrust、Maxim、Mesa T-Notes、QtechBellies、Keystone、Sledge Hammer、Delphi Universal。
2楼： 发表于：[ 21:50:37]
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　　尽管国外上的交易系统名称举不胜举，但对于成熟的交易策略，开发者一般不愿公开，者也较难深入了解诸多交易策略的原理。本文通过对几个公开化的成熟交易策略举例，试图了解一些国外成熟交易策略的设计原理，同时检验其在国内期指市场中的适用性。　　1、Dual-Thrust　　图2：Dual Thrust和开盘区间突破策略的原理期货　　开盘区间突破是较为常见的日内交易策略之一，以今日开盘价加减一定比例的昨日振幅，确定上下轨。日内突破上轨时平空做多，突破下轨时平多做空。DualThrust在形式上和开盘区间突破策略类似。不同点主要体现在两方面：DualThrust在Range的设置上，引入前N日的四个价位，使得一定时期内的Range相对稳定，可以适用于日间的趋势跟踪；DualThrust对于多头和空头的触发条件，考虑了非对称的幅度，做多和做空参考的Range可以选择不同的周期数，也可以通过参数K1和K2来确定。　　当K1K2时，空头相对容易被触发,当K1&K2时，空头相对容易被触发。因此，投资者在使用该策略时，一方面可以参考历史数据测试的最优参数，另一方面，则可以根据自己对后势的判断，或从其他大周期的技术指标入手，阶段性地动态调整K1和K2的值。　　为了使该策略更贴近实际情况，加入一些简单的交易规则，如初始止损、跨周期的数据引用等进行完善。具体地，初始资金100万、每次以30%仓位开仓，日内突破上轨且30分钟周期的MA5&MA10开多，日内跌破下轨且30分钟周期的MA5　　图3：Dual Thrust策略的累计收益率
3楼： 发表于：[ 21:52:00]
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　　发图片真麻烦呀
4楼： 发表于：[ 22:14:36]
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5楼： 发表于：[ 23:54:17]
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　　人机大战”实盘“斗法风云再起，究竟谁是王者，人组、机组的集结号角纷纷吹响，还等什么，快来参战吧!!! 　　一次报名，双重参赛，参赛即有6重好礼，更有总值500万大奖等你来拿，还在犹豫什么，英雄、勇士、王者，让战绩来成就你们吧，赶快加入永安实盘大战，硝烟正在弥漫..... 　　富足的你正在苦苦寻找，能让你倍增的合作方，如此人机大战之期货实盘大赛的良机则可错过！赶紧预约你的“”吧！　　联谊方式：零三一一八六六八零六零零
6楼： 发表于：[ 11:51:24]
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7楼： 发表于：[ 11:52:31]
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　　　2、R-Breaker　　在交易系统中，枢轴点 (Pivot Points) 交易方法是一种经典的交易策略。PivotPoints是一个非常单纯的阻力支撑体系，根据昨日的最高价、最低价和收盘价，计算出七个价位，包括一个枢轴点、三个阻力位和三个支撑位。　　图4：Pivot Points策略的原理图期货　　阻力线和支撑线是技术分析中经常使用的工具之一，并且支撑线和压力线的作用是可以互相转化的。从交易的角度上来看，PivotPoint好比是作战地图，给者指出了盘中应该关注的支撑和阻力价位，而至于具体的战术配合，PivotPoint并没有具体地规定，完全取决于投资者自身的交易策略。投资者可以根据盘中价格和枢轴点、支撑位和阻力位的相关走势灵活地制定策略，甚至可以根据关键进行加减仓的头寸管理。　　图5：R-Breaker策略的原理图股指　　R-Breaker根据昨日价格计算出六个价位作为今日盘中交易的参考价位，只是比PivotPoints的设置少了一个枢轴点。R-Breaker与PivotPoints的不同点体现在：通过参数设置，使得六个价格间的距离更加灵活，并且R-Breaker明确了具体的交易策略。根据盘中价格走势，同时采取趋势追踪和反转策略。图中有颜色背景的区域可以视为观察区，当盘中日内最高价触及Ssetup后出现回落，且跌破参考Senter的阻力线时，采取反转策略，即在S1点开仓做空；在空仓的情况下，如果盘中价格一路突破Bbreak的阻力线时，则采取趋势追踪策略，即在B2点开仓做多。类似地，B1点反转做多，S2点顺势做空。　　由于盘中开仓的触发条件涉及到多个价位，对日内价格走势较为敏感，因此该策略适用于在一分钟周期上交易。另外，该策略触发的交易次数并不多，不考虑跨周期的条件。TBIF888的1分钟数据源最早为，其他测试条件和Dual Thrust相同。
8楼： 发表于：[ 11:53:24]
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　　图6：R-Breaker策略的累计收益率期货　　R-Breaker中距离参数的设置对交易触发次数和最终收益率有一定影响，为了验证其策略的有效性，把R-Breaker的思路移植到距离参数固定的PivotPoint上，测试结果显示收益率103.6%、最大资产回撤值比例14.6%、胜率40.96%、均盈利/均亏损1.97、交易次数595。　　3、Dynamic Breakout II
9楼： 发表于：[ 13:04:02]
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　　3、Dynamic Breakout II　　图7：S&P500和隐含波动率VIX指数期货　　动态突破的原理与波动率相关，我们先来回顾波动率与指数的关系。我国目前暂未推出基于指数的期权衍生品，所以无法计算标的指数的隐含波动率，通常根据历史数据计算价格的标准差来衡量波动率。这里可以参考基于S&P500指数期权隐含波动率的VIX指数，也称为恐慌指数，代表对未来30天的市场波动率的预期。图中可以看出，在2007年之前和2009年之后，当VIX指数处在低位时，指数通常延续当前的趋势；而当VIX由低位攀升至高位时，预示着后市出现反转的概率加大。较为例外的是，2008年金融危机产生的系统性风险，使得VIX指数大幅上升，指数出现持续下跌。　　动态突破的思想是通过刻画市场波动率，同时结合使用布林线以及突破前期最高或最低点的做法来捕捉趋势。当市场波动率降低时，延续当前趋势的概率较大，在计算布林线带宽时，使用的回溯周期数减少，使得开仓容易被触发；当市场波动率增加时，行情有可能发生反转，同时为了过滤虚假信号，计算布林线带宽时使用的回溯周期数增加，使得开仓条件相对难触发。这种设置使得计算出的布林上下轨具有一定的适应性。策略中增加突破前期高点买入和跌破前期低点卖出的条件可以进一步过滤虚假信号。者可以参考《BuildingWinning Trading Systems with TradeStation》中关于Dynamic Breakout II的介绍。　　Dynamic BreakoutII策略中当价格突破前期高点且超过布林上轨时做多，当价格跌破前期低点和布林下轨时做空，除了初始止损外，使用布林中轨线作为跟踪止损。其他测试条件和DualThrust相同。　　图8：Dynamic Breakout II策略的累计收益率股指　　Dual Thrust、R-Breaker和Dynamic BreakoutII的适用周期不同，策略原理也不同。若同时使用这三个策略，组合后的收益率曲线变得更加平滑，最大资产回撤比例为5.2%，显示了投资组合策略分散化的优势。值得注意的是，上述得到的收益率曲线是根据历史数据，在使用相对优化参数的前提下得到的测试结果。
10楼： 发表于：[ 13:05:31]
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　　1、程序化交易平台的选择　　目前国内的程序化交易平台有金字塔、交易开拓者、文华、快期、盈佳等，这些交易平台是以“上期综合交易平台CTP”为后台的交易软件。在平台选择上，应结合软件稳定性、交易策略的适用性、使用费用、使用习惯等方面选择适合自己交易的平台。例如：金字塔支持图表程序化、后台程序化，支持VBS开发和外部数据库，扩展性好；交易开拓者的交易策略测试报告更加详细，国外的TradeStation代码容易移植到TB平台上。　　2、实盘交易中的细节问题　　程序化交易平台的实时数据来源于中金所，中金所500ms推送一次Tick数据，不同平台自行提取更长周期的数据，不同的提取规则可能导致数据不一致。比如金字塔和TB在日内周期K线的分割方法，以及K线的时间标记上都是不同的。在日内收盘平仓的时点，以及跨周期的数据引用上等方面，需要注意不同平台的数据差异。　　交易策略测试是在既定的周期里每个周期计算一次相应参数，而实盘交易中会有数据实时推送过来，有可能会造成交易信号反复的问题。有的平台软件支持每隔固定秒数的轮询模式，以及走完K线模式来读取数据，选择什么样的数据刷新频率取决于策略本身。除了信号反复的问题，还可能出现下单未成交、重复开平仓、止损未触发等情况，这需要者事先考虑可能出现的不利情形，对策略进行相应的调整，如把代码转换到更小的周期上运行、考虑滑点、通过全局变量控制开仓次数等。另外，策略测试时通常是针对期指连续合约，实盘交易时要选择合约，换月时注意移仓时点的把握。　　3、程序化交易执行过程中的交易心态　　成功的投资不但需要正确的分析，更需要完善的风险管理和良好的心态控制，即所谓的3M(Mind、Money、Market)。一些投资者在使用程序化的过程中，尤其是当使用胜率较低的趋势跟踪系统出现连续亏损时，投资者会对使用的交易系统产生质疑，交易心态难以平和，甚至最终放弃交易系统的使用。每个交易系统对投资者心理、交易品种以及资金的风险偏好都是有一定适应性的。因此，投资者需要加深对市场的认识，理解交易策略原理，把握自己能把握的，包括交易心态和交易方法，才能真正发挥程序化交易的作用
11楼： 发表于：[ 13:17:02]
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　　外盘配资
12楼： 发表于：[ 16:36:36]
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　　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。最著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著 《精明交易者》
⒊指标突破。常见的技术分析指标，如MACD、KDJ、RSI、BOLL、SAR、WR、ADX等，均可独立构成一个简单的趋势跟踪系统，当然，是使用系统默认参数，还是使用优化参数；是使用其常规用法，还是使用创新用法，可能存在仁者见仁、智者见智的分歧。笔者可能更倾向于具有一定技术分析功力的投资者，以自创技术分析指标为最佳，这样可以确保你所使用的交易系统模型的专属性。 ⒋形态突破。形态突破，包括K线形态组合突破、经典技术分析形态突破等，K线形态组合的突破，以酒田战法为最经典，著名的红三兵、黑三兵、希望之星等经典K线形态均源于此，共分为酒田战法70型。至于经典的双顶、双底、趋势线突破、横盘突破、头肩顶底、三角形态、楔形、旗形、钻石型、圆弧顶底等技术形态，因普通的模型编写语言较难精确描述而存在一定的设计使用障碍，需要使用转向函数及图形模糊识别技术来克服。 ⒌波动性突破。波动性可以定义为：最高价与最低价、当根K线的最高价与昨收盘、当根K线的最低价与昨收盘，这三组价格差额的最大者即该品种的波动性值，波动性既可以进行横向比较品种间的波动性水平，也可以用于纵向判断价格波动的异常，并作为入市信号的触发器。 ⒍时间价格突破。在趋势行情的必经之路，守株待兔，是我们进行突破系统设计的基本思路。而时间、价格突破，从速度、幅度的两维视角预约了趋势行情，堪称突破系统设计的典范。基本设计思路为价格在N时间范围内、上涨或下跌了N个。进一步拓展思路后，我们还可以引入周间日、日间时的概念，细化不同时间段的突破标准，以便更好地适应品种个性，此外，我们还可以时间、价格过滤器的方法来实现对趋势行情的确认，以减少价格盘整阶段的假突破现象。 遗憾的是，尽管很多投资者致力于追求日内趋势跟踪交易，以降低隔夜交易风险，并认为不同交易时间框架下理念、方法应具有一致性，但实证研究仍然表明，突破类趋势跟踪系统所应用的交易时间框架越长、越有效。我们有理由相信，任何一个设计简单的突破类趋势跟踪系统，长期跟踪市场日线以上级别的结果必然是盈利的，当然同时需要承受较大幅度的阶段资金回撤，这是普通投资者难以坚持使用的主要原因，而这并非意味着该趋势跟踪系统失效了
13楼： 发表于：[ 16:38:37]
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　　这里我只是想普及一下一些程序化的知识，和概念，也许看到的人也会对你目前的操盘有所帮助，毕竟程序化很多的思维，都是定义在很长的数据分析里面的，而且都经过了成时间的验证，有很强的借鉴作用的
14楼： 发表于：[ 16:41:13]
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　　 【离市设计】 ⒈止损。止损，是交易系统模型设计中一个不可或缺的元素，资金止损、技术止损，是两种主要的考虑方案，采用两者孰低的方案可能更为科学。一方面，你要确保每笔交易不冒过大的风险，另一方面，你要背靠一个关键的压力、支撑技术位置，采用反向交易信号作为自动止损的依据，则是持续在市的交易系统模型的一个常用止损方法。 ⒉止盈。虽然固定的止盈、止损，也是系统设计中可以采用的方法，但我们更倾向于兼顾利润保护和放大功能的跟踪止盈或SAR抛物线止盈模式，随着利润的扩大，而不断抬高甚至收紧止盈目标位置，可以在一定程度上起到利润最大化的设计目标。 ⒊时间清仓。以时间为因素考虑离场，无论是作为一种辅助离场方法，还是作为一种独立的出市方法，都是一个不错的思路。比如三根K线过后，如果既没有达到止盈位、也没有触及止损位，就主动离场。《幽灵的礼物》中曾经对这种思路有过经典的描述：在没有证明你是正确的时候，主动离场。 无论是入市方法，还是离市方法，建议程序化交易爱好者可以将它们都做成独立的模块，像积木一样可以根据需要自由搭配使用，这对于提高系统模型设计效率与可能组合收益，会产生极大的帮助。当然，作为一个完整的交易系统，还需要考虑资金管理与头寸调整的细节，建议大家参考《通向金融王国的自由之路》中的风险百分比法。
15楼： 发表于：[ 16:48:40]
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16楼： 发表于：[ 17:30:12]
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　　感谢老师的知识普及
17楼： 发表于：[ 22:49:46]
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18楼： 发表于：[ 08:30:32]
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　　交易模型选择标准　　1.机械交易系统　　交易模型为自动化交易模型，除组合管理等宏观层面的干预调整外，不存在手工干预、参数输入等人为因素干扰。　　交易模型的优化升级频率保持合理水平，不存在过度优化的情况。　　度量标准：　　交易模型是否为自动化交易模型？　　交易模型参数调整的周期？　　建议：1个月、1个季度、半年、1年等相对较长周期。　　交易模型优化升级的周期？　　建议：1个季度等相对较长周期。　　……　　2.流动性　　交易模型的交易范围为流动性较好的品种，规避流动性较差、市场效率较低等交易品种。　　度量标准：　　交易模型应用范围为多品种还是单一品种？　　建议：普适性模型应用品种流动性较好，可以从成交量、成交额、换手率、波动率等特征去刻画。单一性模型应用品种也应满足成交量、成交额、换手率、波动率等统计指标阀值。　　交易模型适用品种的流动性状况？　　建议：某一选定品种应采用、次主力合约进行交易（对于另类策略可不受此限制，但另类模型需要更加严格的考核标准）。主力、次主力的选取标准可以参照成交量排名和持仓量排名。
19楼： 发表于：[ 08:31:29]
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　　3.行情的无依赖性　　交易模型的绩效表现不依赖历史回测数据中某时段的具体状况。　　度量标准：　　模型偏好行情对于模型绩效的贡献程度？模型厌恶行情对于模型绩效的贡献程度？　　建议：根据模型的特定类型制定相应的度量标准。趋势追踪模型考察多头趋势、空头趋势、盘整等阶段在模型绩效中的占比。震荡模型考察趋势回复和趋势延续等阶段在模型绩效中的占比。混合模型综合上述两者进行考察。对冲模型考察真实信号和伪信号等在模型绩效中的占比。　　不同时间框架对于模型绩效的贡献程度？　　建议：各交易品种的回测数据至少应该包括完整的趋势、震荡等行情数据，同时尽量规避使用存在小概率事件的历史数据进行回测。各个交易模型应该测试不同的时间周期数据以寻求更广泛的时间周期集群，避免单一时间周期的小概率特性。　　4.测试结果绩效　　历史回测成本（交易佣金和滑点）应设置为合理水平，不能过大或者过小。历史回测绩效应关注某些关键指标。　　度量标准：　　交易成本设置？　　建议：交易佣金的设置应高于实际佣金一定水平以覆盖部分滑价引起的损失。滑点的设置可按照实际交易状况和历史回测状况进行对比获得较可靠水平。　　回测报告关键指标？　　建议：净利润、盈亏比、盈利比率、佣金、收益率、最大回撤、夏普比率（该指标有滞后，建议采用更有实用价值的指标，详情请参考《高频交易》一书）、资金曲线统计指标等。
20楼： 发表于：[ 13:03:33]
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　　5.最大回撤　　关注最大回撤是关注模型遇到破坏期的表现状况，是进行风险管理的重要指标。　　度量标准：　　最大回撤的占比？　　建议：不超过平均年收益率的一半或者10%等其他指标。　　最大回撤的持续时间？　　建议：不超过6个月或其他指标。　　6.初始账户水平　　不同交易模型存在相应的规模效应，因而针对不同的模型可定义其相应的初始账户规模水平。　　度量标准：　　趋势模型初始账户水平？震荡模型初始账户水平？对冲模型（包括套利）初始账户水平？　　建议：不同的交易品种使用资金情况不一，应根据具体品种进行框定。如期货，趋势模型和震荡模型初始账户水平可以为50万或者100万，对冲模型可以为300万。可参考品种保证金水平和波动率水平之和与账户规模的一定比例相匹配进行初始账户规模设置。　　7.年收益率　　年收益率度量模型在一年的时间框架内的绩效状况，其值可采用扣除交易成本后的净利润与年初账户规模进行比较得出的数据。年收益率应满足收益率能覆盖最大回撤的一定倍数（至少2倍），理想状况下不存在回报为负值的年份，收益率的波动率保持在一定的水平。　　度量标准：　　年收益率的合理水平？　　建议：根据组合各部分的风险容忍程度进行匹配，不建议进行统一框定。年收益率需要满足一定的下限水平。　　8.交易水平　　交易效率（盈利比率）为盈利交易占盈利交易和亏损交易之和的比率。交易效率需要满足40%～60%的水平，实际交易中超过60%的模型存在曲线拟合情况，过高的盈利比率模型需要更加严格的标准度量。盈亏比需要满足1.3～2.0的水平。平均净利润（净利润除以总交易次数）需要覆盖一定倍数的实际交易的佣金和滑点，至少为3倍。　　度量标准：　　交易效率、盈亏比、平均净利润水平如何设置？　　建议：可采用上文标准，也可根据自身情况进行设置。
21楼： 发表于：[ 13:54:22]
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　　MACD的公式：　　DIFF := EMA(CLOSE,S) - EMA(CLOSE,P);　　DEA := EMA(DIFF,M);　　MACD1 := 2*(DIFF-DEA), COLORSTICK;　　DIFF线　收盘价短期、长期平滑移动平均线间的差
　　DEA线　 DIFF线的M日指数平滑移动平均线
　　MACD线　DIFF线与DEA线的差，彩色柱状线
　　参数：SHORT(短期)、LONG(长期)、M 天数，一般为12、26、9
　　用法：
　　1.DIFF、DEA均为正，DIFF向上突破DEA，买入信号。
　　2.DIFF、DEA均为负，DIFF向下跌破DEA，卖出信号。
　　3.DEA线与K线发生背离，行情反转信号。
　　4.分析MACD柱状线，由红变绿(正变负)，卖出信号；由绿变红，买入信号　　 　　　　公式里面的参数可以自己设置，越大，这个MACD的周期就越长
22楼： 发表于：[ 14:06:53]
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　　RSV:(CLOSE-LLV(LOW,N))/(HHV(HIGH,N)-LLV(LOW,N))*100;
　　K:=SMA(RSV,P1,1);
　　D:=SMA(K,P2,1);
　　J:=3.1*K-2*D　　1.指标&80 时，回档机率大；指标&20时，反弹机率大；
　　2.K在20左右向上交叉D时，视为买进信号；
　　3.K在80左右向下交叉D时，视为卖出信号；
　　4.J&100 时，股价易反转下跌；J&0 时，股价易反转上涨；
　　5.KDJ 波动于50左右的任何信号，其作用不大。　　 　　其实我们对于这个东西很多时候不是这样设计的，而是在这个指标公式的基础上面减去50.变成一个对称的。　　RSV:(CLOSE-LLV(LOW,N))/(HHV(HIGH,N)-LLV(LOW,N))*100-50;
　　K:=SMA(RSV,P1,1);
　　D:=SMA(K,P2,1);
　　J:=3.1*K-2*D　　这样得出的图形我们就是　　 　　　　我们要根据定义做多，做空的话，只要都记住大于30，或者小于-30就好了
23楼： 发表于：[ 17:44:23]
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24楼： 发表于：[ 10:41:38]
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　　奇怪了，我之前发的时候图片都能看到的，今天看不到了
25楼： 发表于：[ 10:52:58]
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　　BOLL线指标　　MID : =MA(CLOSE,M);
　　UPPER: =MID + N*STD(CLOSE,M);
　　LOWER:= MID - N*STD(CLOSE,M);　　1.股价上升穿越布林线上限时，回档机率大；
　　2.股价下跌穿越布林线下限时，反弹机率大；
　　3.布林线震动波带变窄时，表示变盘在即；
　　4.BOLL须配合BB 、WIDTH 使用；　　这个是标准的，然后我们一般在编写的时候根据这个编写　　假如 CLOSE&UPPER 时做空　　CLOSE&LOWER时做多，　　CLOSE是收盘价格，UPPER是上轨道,LOWER是下轨　　其实我们有时候也不是这样编的，可以有更强势一些的编写方法，　　比如突破上轨，且均线发散向上的，那么强势做多　　突破下轨，且均线发散向下的，强势做空。　　指标编写为　　CLOSE&UPPER AND MA5&MA10 AND MA10&MA30 //做多　　CLOSE&LOWER AND MA5&MA10 AND MA10&MA30 //做空　　
26楼： 发表于：[ 11:12:06]
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27楼： 发表于：[ 16:30:35]
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28楼： 发表于：[ 20:54:01]
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　　谢谢楼主，受益匪浅。
29楼： 发表于：[ 08:18:32]
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　　99%的模型就像看抗日影片,看着令人血脉喷张,但总止步于荧屏.
　　模型测试曲线极像街头女子的背影,初看,很美,但待回头细究,斑点多多.
　　用很短时间就写出了一个测试曲线很美的模型,也许是逻辑错误的结果;花很长时间写出一个测试曲线很美的模型,也许是过度优化的结果.新手切记.
　　长周期模型容错度高，滑点大小、交易迟疑或者手续费高低对资金曲线的影响相对小；短周期模型容错度低，需要精准打击，滑点、手续费对资金曲线的影响极大。没有一定功力进行短周期程序化容易失败、失败、失败……
　　模型、品种、交易平台的更换都可能导致大亏损，不能轻易进行，确需进行请先用虚拟资金模型一段时期。
　　毛发动文革，应有深意，不是儿戏，反胃的好，应该是，惨痛的，如同从亏损单学习。
　　小人物只能犯些小错,影响的范围小,如同短周期交易,亏得是小钱,但屡教不改也能毁掉一生;大人物大是大非,影响力大,能改变一群人的一生,但不能影响所有时期所有人的人生,如同大资金长周期交易能影响一定时期走势,但不能左右长期走向,天道不可逆.
　　没有随随便便的成功.人生如此,市场交易亦当如是观.级别大的行情产生于纠结\绝望之中, 级别大的行情也消亡于激昂\疯狂之后.于交易则纠结\绝望之时当坚持,激昂\疯狂之时可远离,仅此一项可省却浮财无数.于人生则遇纠结\绝望之人可给予援手,遇激昂\疯狂之人应回避,勿围观\跟随，仅此便胜造浮屠。
　　止损看似亏损了怎么出场，止盈看似赢利了怎么出场，另外还有一种是浮利很少怎么出场，其实说得是一回事，就是什么时候出场。相对于进场，出场更重要，需要考虑更多，更精细。但这个容许浮动幅度很难定，大了浮利回吐令人难受；小了容易丧失大级别利润，或者徒增交易次数，增加成本，特别是遇跳空时。有个方法是不断鉴别行情级别，而随着变更操作周期，温和行情操作大周期，波动加剧操作中级周期，疯狂行情操作小周期。
　　思想未表达之前最自由,模型未实盘之前最理想,但生存是一门如何妥协的艺术.思想\模型都要妥协于艰难的现实规则.模型的实践需要依赖于平台和品种,品种的特性在不断变化,要么使模型不断进化,要么寻找适合操作的品种.模型进化其实质是变成了另一个模型.适合模型的品种选择初步发现有二种形式,一是品种挑选,二是周期挑选.挑选的依据是波动性和流动性.
　　流动性高能实现及时成交;波动性大才有盈利空间.我等新手只能谋求直线上获利,奢求横线上获利无异于想在地雷阵中练赛跑.
　　一波趋势行情从发端\铺展\加速到折返需要多根K线,这多根K线的组合就形成了的空间，这个空间越大获利的可能性也就越大。所以模型实践所依赖品种的选择要观测品种这个空间的扩张度，我把这个扩张度叫做品种的波动性。观测品种的波动性要从比操作周期更高的周期来看，因为更高周期的波动性足够才能让操作有空间施展。于此，就可以发现有些品种只适合周线级操作，有些品种甚至可以T级进行操作。适合长周期操作的品种想用作短周期操作，亏钱太快！
　　没有强大的执行力,最牛逼的模型也还是一坨屎.执行力有赖于稳定的电源\合适的机器配置\优异的网速和对模型的充分信赖,以及可成交的发单价位,努力实现成交价位和理论价位误差最小.
　　不会有绝对的精确，只有相对而言，有些状况不是交易者的人力所能控制的，比如服务器所提供的数据，同一系统的测试结果在不同服务器会不同。精确是存在于混沌这一基础上的。
　　得意的时候容易摔倒，伟大的发现来之于创痛。
　　程序化交易实现了交易时段无人值守，把人从盯盘和开平中解脱了出来。但功夫在于下单之外的模型维护和品种选择，这是程序化交易里人的作用，分工必须明确。
　　总有意外在前方等着你。
30楼： 发表于：[ 13:09:38]
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　　组配资的路过
31楼： 发表于：[ 10:14:13]
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　　BBI:　　BBI:(MA(CLOSE,M1)+MA(CLOSE,M2)+MA(CLOSE,M3)+MA(CLOSE,M4))/4;　　输出多空指标:(收盘价的M1日简单移动平均+收盘价的M2日简单移动平均+收盘价的M3日简单移动平均+收盘价的M4日简单移动平均)/4　　价格在这个均线上面的，表示处于多头，多单可以持有，反之处于空头，多单持有。　　 　　、一般的这个多空线也多跟均线系统，或者布林线合在一起用的。
32楼： 发表于：[ 10:45:09]
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　　当人与程序各司其职，剩下的只有从提取利润。
33楼： 发表于：[ 14:56:51]
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　　是的，今天我们的螺纹涨的很好，盈利很多了。　　 　　不过PTA做了回过山车，哎，不然盈利更多，说是PTA上游有个项目被环保局否定了。昨天下午才突发消息的。　　
34楼： 发表于：[ 11:12:31]
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