原帖地址:https://www.fmz.com/bbs-topic/1184在商品期货高频交易策略中, Tick行情的接收速度对策略的盈利结果有着决定性的影响,但市面上大多数交易框架,都是采用回调模式的机制, onBar/onTick, Tick不漏掉就不错了, 为什么呢因为onBar/onTick函数里面,你要处理一整遍代码逻辑,很浪费时间, 不管你愿不愿意,你的策略逻辑必须被打断,必须采用状态机的模式,比如: var state = STATE_IDLE; function onTick(

3. 量化交易策略 * 输入数据 - 只取最原始可靠的,如 * date * open * high * low * close * volume * 输出数据 - 根据数理统计取权重,把 o, h, l, c 四价合一,如 * w_price_ = o * ? + h * ? + l * ? + c * ? * w_price_ma_ = (w_price[0] * ? + ...) / ? * 数据比率 - 只用比率不用市价 * w_rate_[i] = w_price_[i] / w_pr

Market Order以最高速下市价单(market order)是买方最基本的策略 Looking for Price Discrepancies 这个就是高频统计套利(high frequency statistical arbitrage) Indulging in Momentum Ignition人为制造价格上的spike诱使其它算法交易策略下单 Poke for Bargains发不同的Immediate Or Cancel Order来试探市场, 反制做市商的Hide Your

高频交易策略之Penny Jump 今天假设有一个笨笨的大型机构投资人(共同基金,银行,退休基金....),他想要买进一只股票,但又不想挂市价买进,所以就在市场里面挂了一张要买进的大单.这时候所有市场里面的人都会看的到limit order book里面有人挂进了大单准备要买进这只股票. 假设市场本来的order book是200 | $1.01 x $1.03 | 200,然后突然这个笨笨的机构投资人进来挂了一张3000股$1.01 的买单,这时候order book会变成3,200 | $1

最令我尴尬的事情,莫过于很多朋友来到网站,不知道我说的是什么.大多数人以为鬼仆是推销软件的.其实这里理解是错的,特别是一些软件制作与经销商,更出 于推销的目的,故意夸大产品性能,模糊交易系统与一般行情播报软件或者行情的辅助分析软件的本质差异,更加剧了这种混乱的情况,很不利于交易系统的研究. 交流与开发.因此,笔者认为有必要对交易系统的概念和特征进行论述,以正视听. 我相信你会遇见很多人,他们告诉你他有一套“预测”很准的系统,用这个赚钱很容易. 你再仔细的询问他,他会告诉你,他的独特的交易系统会清

网格交易策略(Grid Trading) 策略介绍 网格策略本质上是一种低吸高抛的策略.标的物价格越低,吸纳的头寸越多:标的物价格越高,卖出的头寸越多.网格策略巧妙地借鉴了日常生活中渔翁撒网扑鱼的思路,对低位震荡市场进行撒网.加仓(标的物价格下跌时).减仓(标的物价格上涨时).收网(平仓)等操作,实现了一个基本上不需要看基本面(如果标的物是股票)和价格走势的获利系统. 本策略设置买卖价格各4档,在不同价格上设置不同的仓位,并且加入止盈和止损机制. 实现方法 首先,我们要确定一个撒网(建仓)时间和

BotVS趋势交易策略-RSI, 基于Python实现. RSI简单买卖测试, 默认 70-100卖出,0-30买入 参数 代码 import math def adjustFloat(v): return math.floor(v*1000)/1000; # 取消挂起的订单 def cancelPendingOrders(): while True: orders = exchange.GetOrders(); if (not orders): if (len(orders) == 0): b

摘要 策略编写的基本框架及其实现 回测的含义及其实现 初步学习解决代码错误 周期循环的开始时间 自测与自学 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,最好去注册一个聚宽量化交易平台的账号. 一.策略编写的基本框架及其实现 1.从一个非常简单的交易策略开始 先看一个非常简单的交易策略: 每天买100股的平安银行. 为了让这个策略能让计算

策略介绍: 海龟之汤,简称“龟汤”,是个与海龟交易法则相反的交易策略,它利用了跟势交易(特别是海龟方式)在很多假突破方面的缺陷来获利(把海龟做成汤吃掉).上世纪八十年代早期,有个非常著名的交易员团体——叫做“海龟”.缔造了交易传奇的市场大师理查德·丹尼斯在训练一组新交易员的时候起了这个有趣的名字.因为理查德相信,培训交易员,其实就像新加坡人养海龟一样.这个交易方法被称作海龟方法,这个简单的趋势跟随技巧方法曾令他们的导师理查德取得了巨大的成功. 二十多年过去了,海龟方法现在已不再是个秘密,很多人已

在用python的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线的整合效果(含从网络接口爬取数据和验证交易策略代码)一文里,我讲述了通过爬虫接口得到股票数据并绘制出K线均线图形的方式,在本文里,将在此基础上再引入成交量效果图,并结合量价理论,给出并验证一些交易策略. 1 成交量对量化分析的意义 美国的股市分析家葛兰碧(Joe Granville)在他所著的<股票市场指标>一书里提出著名的“量价理论”.“量价理论”的核心思想是,任何对股价的分析,如果离开了对成交量的分析,都将是无本之木,无水

本人最近在尝试着发表“以股票案例入门Python编程语言”系列的文章,在这些文章里,将用Python工具绘制各种股票指标,在讲述各股票指标的含义以及计算方式的同时,验证基于各种指标的交易策略,本文是第一篇,通过K线和均线案例讲述Numpy,Maplotlib等相关库的用法,并且还用代码案例来验证买卖的交易策略.在本系列的后面文章中,将陆续通过python绘制成交量.KDJ.MACD.RSI和OBV等指标,而且还会用Python编写针对这些指标的交易策略,敬请关注. 1 K线整合均线的案例 均线也

我的新书<基于股票大数据分析的Python入门实战>于近日上架,在这篇博文向大家介绍我的新书:<基于股票大数据分析的Python入门实战>里,介绍了这本书的内容.这里将摘录出部分内容,用以推广本书,请大家多多支持. 1 MACD指标的计算方式 从数学角度来分析,MACD指标是根据均线的构造原理,对股票收盘价进行平滑处理,计算出算术平均值以后再进行二次计算,它是属于趋向类指标. MACD指标是由三部分构成的,分别是:DIF(离差值,也叫差离值).DEA(离差值平均)和BAR(柱状线)

更多精彩内容,欢迎关注公众号:数量技术宅.想要获取本期分享的完整策略代码,请加技术宅微信:sljsz01 AMA技术指标与原作者 Kaufman 说起 Perry Kaufman 这个名字,不少读者会比较陌生,但如果提到自适应移动平均线AMA,相信大部分读者都在交易软件或是技术分析的书中,接触过这个技术指标.相比普通的移动平均线,自适应移动平均线AMA能根据市场的波动节奏,自适应地调整均线计算的周期范围.当价格波动噪音很低时,它会紧跟价格,当价格波动噪音很高时,它又会消除噪音. 这个有效的技术分

今天假设有一个笨笨的大型机构投资人(共同基金,银行,退休基金....),他想要买进一只股票,但又不想挂市价买进,所以就在市场里面挂了一张要买进的大单.这时候所有市场里面的人都会看的到limit order book里面有人挂进了大单准备要买进这只股票. 假设市场本来的order book是200 | $1.01 x $1.03 | 200,然后突然这个笨笨的机构投资人进来挂了一张3000股$1.01 的买单,这时候order book会变成3,200 | $1.01 x $1.03 | 200.

程序参数 PARAMS = { "start_time": "2017-02-01 00:00:00", "end_time": "2017-08-01 00:00:00", "slippage": 0.003, # 此处"slippage"包含佣金(千二)+交易滑点(千一) "account_initial": {"huobi_cny_cash"

策略名称:AD指标策略 多空双方力量浮标- AD(Chaikin A/D线)策略关键词:ChaikinA/D线.多空对比.AD指标是一种非常流行的平横交易量指标, 用于估定一段时间内该证券累积的资金流量.指标大于0时多方力量强,买入:小于0时空方力量强,卖出.方法:1)通过特定周期内的价格以及成交量,来确定多头和空头的强弱:2)在多头力量强时买入,空头力量强时卖出 # !/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # 策略代码总共分为三大部分,1)PA

策略名称:NATR策略关键词:规范真实波幅.价格突破. NATR,是对ATR指标进行了标准化.主要应用于了解价格的震荡幅度和节奏,在窄幅整理行情中用于寻找突破时机.本策略在当前价格高于之前价格一定倍数NATR时全仓买入,低于一定倍数NATR时全仓卖出.方法:1)利用规范化的真实波幅来构造上下轨:2)价格突破上轨买入:3)价格突破下轨卖出. 代码 # !/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # 策略代码总共分为三大部分,1)PARAMS变量 2)i

Dual Thrust策略 策略介绍 Dual Thrust是一个趋势跟踪系统,由Michael Chalek在20世纪80年代开发,曾被Future Thruth杂志评为最赚钱的策略之一. Dual Trust是一个追涨杀跌的策略,原理并不复杂.是一个简单而又有效的短期趋势策略. 计算方法(以日为单位举例) Dual Thrust策略利用前N日的最高价,最低价和收盘价,来确定一个合理的震荡区间Range.利用前一时间点的开盘价和Range,确定当前的上下双轨.如果当前价格向上/向下突破Rang

ATR(真实波幅均值)策略 策略介绍 ATR(average true range,真实波幅均值),是用来衡量一段时间内价格的真实的平均波动范围,ATR不是一个领先指标,但是它测量最重要的市场参数之一--价格波动. ATR主要应用于了解股价的震荡幅度和节奏,在窄幅整理行情中用于寻找突破时机.通常情况下股价的波动幅度会保持在一定常态下,但是如果有主力资金进出时,股价波幅往往会加剧.另外,在股价横盘整理.波幅减少到极点时,也往往会产生变盘行情.真实波幅(ATR)正是基于这种原理而设计的指标. 计算方

RSI指标策略 策略介绍 RSI(相对强弱指标),是通过一段时期内的平均收盘上涨和下跌数,计算价格上涨所产生的波动占整个波动的百分比,来分析市场买卖盘的意向和实力. 计算公式(以日为单位举例) RSI的计算很简单,公式如下: RSI(N) = A / (A + B) * 100 其中,N为计算RSI的回看窗口,A为N日内收盘涨幅之和,B为N日内收盘跌幅之和的绝对值. 使用方法 从RSI的公式我们可以看出,RSI一定是一个介于0和100之间的数.RSI值越大,说明近一段时间内价格上涨所产生的波动占