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初学者10天交易策略

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初学者10天交易策略

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如果你想彻底改变自己的生活,成为一名货币交易者,那你一定要先做好心理准备,做交易没有那么简单,不可能几天之内就能成为百万富翁,但也不必过分悲观,做交易也没有那么难。本文将介绍简单易上手的五大实用交易策略,相信一定会对你有所帮助。

交易策略是什么?

每个成功的交易者都有着一套有效的交易策略,根本就不是凭借所谓的“直觉”获得盈利。

一些交易策略基于基本面分析(新闻、经济大事件)或技术分析(交易指标和图表)。许多经验丰富的交易者结合这两种分析方法总结出了一些交易策略。 有的交易者甚至还尝试制定了一些交易策略。不过,对于新手来说,最好还是先使用已经由成千上万的交易者测试过的交易策略,不仅有效而且还无需任何费用

交易策略的类型

几乎所有的交易策略都可以大致分为两类:

1)手动–需要交易者手动操作,观察交易信号,根据交易策略判断何时做多,何时做空。

2)自动-一种特殊的算法(称为专家顾问或交易机器人),该算法可自动找到合适的交易信号,并执行订单。由于这种策略可以避免交易者因情绪问题做出错误决定,许多交易新手都会选择自动交易策略。

怎样的交易策略才是有效的? 初学者10天交易策略

交易策略有很多,但所有的有效交易策略都必须包含以下几点要素:

1)选择一个或多个货币对。货币市场上85%的订单都是这7对主流货币对:EUR / USD,USD / JPY,GBP / USD,AUD / USD,NZD / USD,USD / CAD,USD / CHF;

2)根据交易者的风险承受能力确认仓位大小;

3)制定入场点规则,交易者必须选择多头或空头;

4)制定离场规则,何时平仓;

5)阻力或支撑区;

6)在MT4或MT5之类的平台进行手动或自动交易

五大实用交易策略

1. 价格行为交易:适合熟悉支撑/阻力的交易者

你可以选择买卖货币对,成为多头还是空头。但是,有一些货币交易员会通过对多头和空头行为的分析来进行交易,也就是是价格行为交易。有时交易者也称其为裸K交易法,因为这种交易策略无需使用任何指标即可进行

优点:

缺点:

2. 头寸交易:适合有耐心的交易者

如果你打算长期做交易,那这个方法肯定很适合你。头寸交易者通常选择每日或者每周的时间框架进行交易。该方法的追随者通常依赖NFP非农报告、零售额、GDP和基本面分析入场后才会使用技术分析

优点:

缺点:

3. 波段交易:适合善于持仓的交易者

这种策略允许交易员持仓数周和数天。波段交易者通常会选择1小时或4小时时间框架。波段交易者需要学习阻力和支撑、移动平均线和蜡烛图形态

优点:

缺点:

4. 日内交易:适合想要快速赚钱的交易者

日内交易者通常使用5分钟或15分钟时间框架进行交易。日内交易者主要关注日内波动,因此应该选择波动最大的时段进行交易

优点:

缺点:

5. 过渡交易:适合短期交易者

当目标价格上涨时,过渡交易者会在低时间框架入场,或者在高时间框架设置止损过渡交易者始终在较高的时间框架平仓

量化交易初学者指南

metaquant 于 2018-10-01 18:11:37 发布 2642 收藏 18

  • 策略识别:寻找策略,挖掘竞争优势并确定交易的频率;
  • 策略回测:获取数据,分析策略的性能和消除各种偏差;
  • 执行系统:将交易系统经纪商连接起来,自动交易以及最小化交易成本;
  • 风险管理:最优资本配置,最优下注规模、凯利标准和交易心理学。

交易策略的频率是量化交易中另一个非常重要的方面。低频交易(LFT)通常指持有资产超过一个交易日的策略,相应地,高频交易(HFT)则指的是在日内持有资产的策略。 超高频交易(UHFT)是指持有大约几秒和几毫秒的资产的策略。 虽然作为个人量化交易从业者也能实施HFT和UHFT,但是只有当从业者充分掌握了相关交易技术细节以及订单簿动态变化的知识后才有可能。这篇介绍性的文章不会详细地讨论这些问题。

  • 数据的精度与其总体质量有关,即数据中是否包含错误。有时可以很容易地发现错误,例如使用窄带滤波器(spike filter)可以挑选出时间序列数据中不正确的尖峰并进行校正。其他时候则很难发现错误,有时需要有两个或多个数据提供商,通过对它们的数据进行比对以检查数据的正确性;
  • 生存偏差通常是免费或廉价数据集的一个显著特征。含有生存偏差的数据不包含不再交易的资产。具体到股票,这通常指已退市或破产的公司股票。这种偏差意味着,在这样的数据集上测试的任何股票交易策略将可能比在真实世界中表现得更好,因为历史赢家早已经被预先选择了;
  • 公司市场行为通常指公司开展的股利分配行为,这些行为通常导致股票原始价格出现跳跃,这些跳跃不应该包含在价格回报的计算中。常见的罪魁祸首是股息调整和股票分割,通常需要对这些市场行为进行所谓的向后复权。你必须非常小心,不要混淆股票分割和真正的回报调整,许多交易员就被这类公司市场行为欺骗了。

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一位量化交易程序员手把手教你入门 市面上教量化交易的资料五花八门,我们希望能用最少的篇幅,最少的文字,在最短时间内让大家可以尝试量化交易量化交易不是什么新鲜名词了,自从计算机出现在金融交易领域之后,就有越来越多的交易员从传统的人工交易转到计算机自动交易。 那些从事量化交易交易员,本身也是很优秀的制图师,他们需要分析大量的市场数据,得到不同的指标之后作为判断依据。从这个方式出发诞生了很多理论,像波浪理论,动量理论。 量化交易其实就是通过计算机代替人力分析大量的市场数据。对于千亿甚至万亿的金融市场来说,这

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本文章和相关代码已不再更新,在行业合规的范围内,进一步的量化金融技术交流,可以扫码咨询 对于量化交易来说,量化策略和技术系统缺一不可,为了知其所以然,本文实现了一个C++连接CTP接口进行仿真交易的demo,从接收行情、下订单、数据处理到添加策略、挂载运行交易等多个环节来看一下量化交易的最简单流程,管中窥豹,一探究竟。 准备工作 交易所接口 这里使用上期所提供的CTP接口API,通过.

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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。 初学者10天交易策略 一、C++ SDK 文档指引 1.快速新建策略 ◆打开终端后,登陆掘金账号点击研究策略,新建策略 或者点击右上角新建策略 ◆新建一个典型默认账号交易策略 新建C++的默认账号交易策略 2、编译策略 ◆打开新.

08-23 8346

本文通过讲述 [单股票均线策略] 在 Ricequant 量化平台的实现,熟悉平台并快速入门、创建自己的量化策略代码。难易度:入门级那么以下我们就先从 [单股票均线策略] 的代码实现及进行日级别回测讲起吧。1 确定框架:[单股票均线策略] 的主要策略框架: 5 日均线高于 30 天均线,则全仓买入股票 5 日均线低于 30 天均线,则卖出所持股票从我们日常交易的角度,一般交易者的行为可以拆分以下两.

10-21 3万+

作者:MathQueen 来源:知乎 一、量化交易都是什么 量化交易、程序化交易量化投资,听起来很高大上的名词。随着市场的成熟化,去散户化,量化交易慢慢成为机构投资的主要手段之一,但它真的如同印钞机一样,躺着赚钱,还是不过是把“手动亏钱”变成了“自动亏钱”,本文说说。 成熟市场,散户的占比是很少的,比如美股,不到10%的散户比例,其他都是机构,再比如外汇交易市场,就没几个散户,因为散户.

【数量技术宅|量化投资策略系列分享】基于指数移动平均的股指期货交易策略

指数移动平均线 ,英文名称Exponential Moving Average,它是在普通移动平均线基础上的改进,要理解指数移动平均线,就需要先理解普通移动平均线,许多股票交易软件把它成为MA(Moving Average),我们通常看到软件中的MA10、MA20等等,指的是10个计算周期、20个计算周期所计算得到的移动平均线。

移动平均线的计算方式很好理解,我们以收盘价的MA10为例,即过去10个K线计算周期(如果是日线,那么就是过去10天)的某个股票的收盘价全部相加,再除以10。20或其他周期,以此类推,将N个周期股票收盘价全部相加,再除以N,就得到MA(N)的移动平均线。

移动平均线的算法,平滑了价格走势(异常高、低价格被多数价格平均),在一定程度上去除了价格运动中的噪声,能够更直观地反应出市场的趋势。我们以下图为例,经过移动平均线地平滑,原本歪歪扭扭的价格走势,变成了上涨、下跌的两段明显的趋势。

解释完移动平均,我们再进一步解释何为指数移动平均。指数移动平均,是在移动平均基础上的改进,为什么这么说?我们还是看上图的5-6之间的行情,此时,绿线所代表的价格已经向下运动了,而白色的移动平均线仍然在向上走,如果我们根据白色移动平均线的趋势形态进行买入(做多),就会遭受损失。

指数移动平均,是在移动平均基础上,加大了离当前观察点最近的一定周期内价格的权重,而减小了离当前观察点较远周期的价格的权重,使得指数移动平均在保留平滑价格噪声的优点基础上,对于价格近期的变化更为的敏感。我们来看公式:

对序列 < xn > 定义其截至第 n 项的周期为 N 的指数移动平均 EMA Nxn )。从定义式可以看出 EMA 加权平均的特性。在 EMA 指标中,每天价格的权重系数以指数等比形式缩小。时间越靠近当今时刻,它的权重越大。说明 EMA 函数对近期的价格加强了权重比,更能及时反映近期价格波动情况。

综上,对于指数移动平均线,我们可以总结出他的用法:当行情发生快速、剧烈的波动时,指数移动平均线EMA相比较普通移动平均线MA,更具参考价值。

指数移动平均的具体应用

接下来,技术宅就将分享给大家一个由 指数移动平均作为基础原理构建核心指标 ,并由该核心指标构建的量化交易策略。不同于单纯的EMA,我们不仅将指数移动平均的思路用于平均线的计算,还将类似的思维应用到策略中其他时间序列指标的计算。

基于指数移动平均的策略

本次股指策略分享,技术宅 准备了Python版本、TB版本两个版本 提供给大家学习。想得到完整策略的同学,欢迎扫码找到小编,领取策略的Python、TB源代码。

初学者10天交易策略

Python 的学习者中,有相当一部分是冲着爬虫去的。因为爬虫可以帮你解决很多工作和生活中的问题,节约你的生命。不过 Python 还有一个神秘而有趣的应用领域,那就是量化交易。

Python 由于开发方便,工具库丰富,尤其科学计算方面的支持很强大,所以目前在量化领域的使用很广泛。市面上也出现了很多支持 Python 语言的量化平台。通过这些平台,你可以很方便地实现自己的交易策略,进行验证,甚至对接交易系统(由于政策原因,现在很多交易接口暂停开放)。

在交易策略方面,我是外行(虽然曾经也有证券从业资格)。所以本文只是介绍几个 Python 量化平台,以及一些最基本的使用方法。更多的功能、更强大的策略还有待各位自己去挖掘。

它们都可以使用 Python 进行策略开发。

以优矿为例,注册之后,在“开始研究”页面,新建一个 Notebook,就可以开始用 Python 写你自己的策略。

开始的一些变量是对回测的基本配置。initialize 里可以做一些初始化的工作。handle_data 则是回测代码的核心,用来实现每个交易日(或每分钟)的交易指令。

account.universe 就是开头设定的 universe 值。这里遍历股票池中的股票。

order 是买卖指令,函数原型是:order(symbol, amount)

参数 symbol 是股票代码,amount 是买卖数量,正为买入,负为卖出。此处买入 100 股,即 1 手。

时间设为去年(2015)全年,起始资金 10 万元。

取得股票池中所有股票前 3 天的收盘价(closePrice)。

得到 1 天前和 3 天前收盘价的差值。

如果收盘价 2 天的差值满足买入条件且未持有,就执行:

居然,这么简单的策略在最高的时候有超过 90% 的收益,即使在经历了年中的股灾和下半年的震荡之后,到年底也还有 30% 多的收益率,应该超越了大部分散户去年的成绩吧。如果按照这个策略进行交易,啧啧,想想还有点小激动呢。(喂!快醒醒!)