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楼主: lovei130908
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合约量化交易系统开发(代码搭建)分析 [推广有奖]

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lovei130908 发表于 2022-10-19 14:17:42 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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目前合约量化的具体表现为量化系统,量化软件,量化机器人等。每一种方式都带有不一样的表现形式,大部分的核心原理就是马丁倍投策略,马丁倍投策略来自原现货市场的策略,运用到合约上也是可以的

量化交易開发: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。

量化交易机器人优点:

1、克服人性的弱点:没有贪婪和恐惧,纪律性强、严格执行投资策略,不受投资者情绪的变化而随意更改。

2、模型的系统性:多层次的量化模型、多角度的观察及海量数据的处理,结合大数据处理技术捕捉至刂更多的投资机会。

3、及时、快速、准确:及时快速地跟踪市场变化,不断发现能够超额收益的新的统计模型,寻找新的交易机会。并且保证下单的准确无误,这是主观交易无法相提并论的。

量化交易就是把资金交给一个机器人,然后你把你的策略设定,他就按照你的来进行购买和出售货币。

#coding=utf-8 from __future__ import print_function,absolute_import,unicode_literals import numpy as np import pandas as pd from gm.api import*'''以短期为例:20日线第一步:获取历史数据,计算唐奇安通道和ATR第二步:当突破唐奇安通道时,开仓。第三步:计算加仓和止损信号。'''def init(context):#设置计算唐奇安通道的参数context.n=20#设置合约标的context.symbol='DCE.i2012'#设置交易最大资金比率context.ratio=0.8#订阅数据subscribe(symbols=context.symbol,frequency='60s',count=2)#获取当前时间time=context.now.strftime('%H:%M:%S')#如果策略执行时间点是交易时间段,则直接执行algo定义atr等参数,以防直接进入on_bar()导致atr等未定义if'09:00:00'<time<'15:00:00'or'21:00:00'<time<'23:00:00':algo(context)#如果是交易时间段,等到开盘时间确保进入algo()schedule(schedule_func=algo,date_rule='1d',time_rule='09:00:00')schedule(schedule_func=algo,date_rule='1d',time_rule='21:00:00')def algo(context):#计算通道的数据:当日最低、最高、上一交易日收盘#注:由于talib库计算ATR的结果与公式求得的结果不符,所以这里利用公式计算ATR#如果是回测模式,当天的数据直接用history取到if context.mode==2:data=history_n(symbol=context.symbol,frequency='1d',count=context.n+1,end_time=context.now,fields='close,high,low,bob',df=True)#计算ATR tr_list=[]for i in range(0,len(data)-1):tr=max((data['high'].iloc-data['low'].iloc),data['close'].shift(-1).iloc-data['high'].iloc,data['close'].shift(-1).iloc-data['low'].iloc)tr_list.append(tr)context.atr=int(np.floor(np.mean(tr_list)))context.atr_half=int(np.floor(0.5*context.atr))#计算唐奇安通道context.don_open=np.max(data['high'].values[-context.n:])context.don_close=np.min(data['low'].values[-context.n:])#

策略一、仓位马丁策略(比较常见的策略)

在量化交易中最常用的方法就是利用网格交易法,在亏损的交易中通过仓位的加备来实现。仓位分布1,2,4,8,16…。

缺点:是在趋势行情中,最终的建仓数量会非常大。如果浮动亏损超过本金就会爆仓。

量化投资策略

量化投资策略是基于大数据基础上,利用统计学、数学、信息技术、人工智能等方法取代人工作出决策,通过模型完成股票交易来构建投资组合。

相对于人为主观投资,量化投资策略的最大特点是其具有一套基于数据的完整交易规则。

在投资决策的所有环节,根据设定好的客观量化标准,严格贯彻执行,比如,根据自己已经持有的A股票,等到A股票的横指标达到多少的阈值时,才可以开仓,以及每次开仓要买卖多少手等交易规则。

双均线策略

均线最早由美国投资专家Joseph E.Granville(格兰威尔)于20世纪中期提出,现在仍然广泛为人们使用,成为判断买卖信号的一大重要指标。从统计角度来说,均线就是历史价格的平均值,可以代表过去N日股价的平均走势。​​​​

交易策略是一套有规律的系统,进出条件,资金管理和风险把控等。也有简单的策略也有复杂的策略。简单的策略通常使用的技术和价格行为,复杂策约使用高阶数学和统计模型。我们认为非常复杂的模型系统非常不错,但实际上分析和学术研究表明,复杂模型往往都是过度的挖掘历史数据,无法适应剧烈的市场变化,相反一些简单的模型却能长期稳定的发展。


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关键词:量化交易系统开发 量化交易系统 交易系统 量化交易 subscribe

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