如何实现程序化交易?如何做好期货程序化交易模式?
对于一些对编程不够了解又想了解的朋友,本文做如下总结,希望能帮助更多的朋友客观合理的了解和选择编程交易,插上适合自己财富积累的翅膀。
A.程序理解
编程一般分为两类模型,一类是趋势模型,一类是震荡模型。想把两者结合起来,一定要看自己的技术。我的建议是,编程需要不断完善,但一定不要追求完美。以下模型均为趋势模型;
编程是帮助你积累财富的工具,但不是暴利的赚钱方式。编程模式有好有坏,编程赚钱的前提是好的模式。编程赚钱的关键在于坚持执行,编程赚钱的精髓就是确定最终使用模式后,彻底放弃你对金融市场的所有理解和交易技巧。就像武侠小说里说的,想练上层功夫,先废之。
2.编程模型的选择和鉴别
如果有人告诉你,他的编程可以让你的资本在短时间内翻几倍,你应该对他的话或者他的程序打个折扣,但是如果对方能在你面前拿出一个很好的造型或者非常漂亮的关闭测试结果,你怎么说服自己信不信?以下内容就是帮你分辨好与坏的机型。
1.测试时间:一个好的程序必须经得起时间的考验。如果一个编程,结果很漂亮,但周期只有一两个月,不可信;
2.资金的使用:很多人贴出来的漂亮的测试结果,往往会使用80%或者其他百分比的资金,但这些都是不合理的选择,因为金融市场的资金管理非常重要。市场好的时候,资金使用率越高,收益越大。市场不好的时候,资金运用越高,亏损越大,但是我们无法判断下一个市场会是什么样,所以,对于历史检验的结果,用百分比开仓是不合理的,这就是为什么就是有时会出现。资金利用率80%,测试结果是亏损,利用率40%时是盈利的。总之,你在使用资金的时候要选择固定的手数进行测试,不要管他的市场情况,千万不要加仓或减仓。
3.测试方法:开盘价和收盘价测试都不合理,趋势模型一般以趋势反转点为开仓信号,所以指令价出现更准确。
测试结果分析:
A.指令总数:也就是从010到31047的信号数。如果太高,说明对震荡行情的过滤不好;如果太低,说明风险高;如何判断信号数量是否合理?那么就只有同期不同车型的对比了。还有一个简单的办法就是以指令总数/有效交易日为例,一般一个有效交易日的平均信号数在2-5之间(此数据仅供参考);
B.利润率:总利润是不看的,只看扣除大利润的结果,肯定是正的,而且测试周期越长,利润率越大。很多模型,短期测试好,长期测试不好,要尽量测量可测期。(当然,因为市场关系也可能发生,长期利润率低于短期利润率,但一般来说,期限越长,利润率越高,这是一个好模型的检验结果。)
C.正确率:其他条件相同的情况下,正确率越高越好,但你不必感动于看到正确率高的模型,也不必担心自己的模型正确率低。一般正确率能在45%左右就不错了,因为编程的本义就是大亏,波动的时候正确率自然会低;
D.大损失率:如果选择固定数量的批次,比如10个批次进行检测,那么你的大损失率应该不会超过10%。当然,如果选择大量的测试批次,大损失率可能会有所改善。如果选择80%的资金利用率,损失可能会更大,当然也会有损失不大的测试结果,这往往和你测试周期内的市场有关,不值得太多。
E.做空时间:以做空天数为例。如果做空时间不太高,势必错过大行情。当然,这一项并不重要。做空时间长,利润高,错过了就错过了。错过了不是过错,没赚到也没有赔钱的风险。总结:测试结果的分析不能只看某一个数据,因为可以一起分析:指令总数不能多也不能少,周期越长利润率越高,可接受准确率45%以上,大亏不能太大,空仓时间自己把握;
如果一个模型做到了以上几点,是不是一个好模型?基本上可以忘记,但重要的是我们还需要结合信号形态(这个需要一定的编程经验,不一定好看的型号就是好,当然好看是前提,如果看起来一般肯定不行)。此外,我们还需要看看模型中是否有未来函数。如果信号一定不能消失,还有其他问题,比如日线缺口需要技术补偿,都是分析一个模型好坏的原因。但是,好的模型是不怕任何测试和分析的。
三。程序化交易的执行
这个没什么好说的,但是不得不说,很多有多年经验的交易者,甚至国内的一些金融公司,经常会对程序化交易提出一定的质疑。我见过一个期货公司的老板,因为他觉得编程不错,准备的资金都编程了。*不知道他选择型号的依据是什么,声称只是因为他是大公司,测试结果不错。(如果我听到这个,我肯定不会很快认同他们的模式,因为我也看过一些大公司所谓程序化交易模式的原代码(不方便透露)。说实话,真的很* *,理论基础说服不了我,但是迷惑一些想用编程的初学者绰绰有余。)结果老板在用模型交易的时候,正好遇到了一段时间的行情震荡,大概亏了不少,然后决定放弃程序化交易。
这个就是就是典型的程序化执行的例子。程序是没有人性的,所以我们在使用它的时候不应该添加人性。如果决定使用程序,就要给自己一个期限(不管是真金白银还是模拟)。时间不能太短。如果很短,你必须能够自己分析是否能满足基本上所有的市场条件,比如,测试30天。绝不能因为几次使用效果不好就否定编程,也不能因为几次使用成功就完全信任编程。一定要观察模拟一定时间,再去真金白银试试。时间的长短是小事。关键是我们是否经历了大部分的市场,从而为自己的程序化交易选择一个合适但不完美的模型。
一旦实施,你应该忘记金融市场的所有规章制度。你就是傻瓜执行人,聪明人不一定能在金融市场生存,傻瓜也不一定能在金融市场被淘汰。
如何实现程序化交易?
1.交易策略设计
*第一,交易策略的属性(趋势型、波动型、套利型.)应该定义,也可以是上述简单交易模式的综合应用。然后,要根据待交易品种的价格波动特征和待交易的交易时段来制定交易策略。交易策略中要设定盈利目标、允许的大亏损和具体的止损点。
2、模型的准备
*第一,一定要选择程序化的交易平台。目前国内比较流行的程序化交易软件有文化智赢、交易先锋(TB)、金字塔等。不同的交易软件编程语言有不同的特点,包括句子句法结构和功能结构等。投资者可以结合自己选择一种语言,然后通过计算机语言实现自己的交易策略。以文华英智的程序化交易平台为例。下面的程序代码是一个简单的波动率突破的交易策略。波动率的定义是:高价和低价,根棒的高价和最后收盘价,根棒的低价和最后收盘价。这三组最大的价格差异就是这个品种的波动值。波动率可以用来横向比较品种之间的波动水平,也可以用来纵向判断价格波动的异常,可以作为进场的触发点。具体操作如下当前价格波动落在合理范围后,在平仓处理。
3.模拟交易
投资者可以利用程序化的交易软件模拟自己的交易策略,以便投资者判断和改进自己的交易思路。在模拟测试中,需要注意以下几点:(1)回测的杠期要与策略制定的初始阶段一致;总的来说,回测效果较好的策略对近期行情有较好的指导意义。对测试报告的分析和对模拟测试的理解,要综合考虑测试报告中的最终收益率、资金回笼量、收益风险比、连续亏损次数等指标。
4、参数优化
应注意参数的优化:
(1)优化使用历史数据,其对未来的指导力度有待商榷;
(2)模型开发要有理论基础,不能依赖参数优化;
(3)对中长期优化参数进行回测可能是短期市场的好选择;
(4)过度优化的参数不一定对引导后市有利;
(5)应考虑交易成本和滑差对投资结果的影响。
5.实盘交易
实盘交易前,建议投资者按照模拟实盘交易,观察交易策略的稳定性后再进入实盘交易,这对于投资经验较少的投资者尤为重要。
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在任何情况下,用百分比而不是价位来表示止损距离,5%至10%是通常可以接受的合理幅度。尽管不同承受能力或不同操作风格的人会采用不同的比例,但是,对于不同价位和不同敏感度的个股,仍需设置不同的止损距离。一般而言,股价较低或股性较为活跃的个股,止损幅度应适当放宽,反之则较小。
在买入的情况下,止损价位一般设在上一个局部小底部以下,而且以收盘价为准,以避免被盘中震荡过早地清理出局。
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