交易策略

交易策略在金融领域中,是一种精心设计的计划或方法,旨在指导投资者在多变的市场环境中进行交易决策。它结合了市场分析、风险管理和资产配置的精髓,旨在通过优化入场和离场点,以及头寸大小,来实现与投资者风险承受能力和盈利目标相匹配的投资组合调整。策略可以基于技术指标,如移动平均线或相对强弱指数,或基于基本面分析,例如公司财务报告或宏观经济数据。一个有效的交易策略不仅能明辨投资机会,更应将资本保护和最大化投资回报作为其核心目标。

alphahua,k线训练营,ai智能k线

请问一下站内大佬,有人知道吗?如何做出同花顺alphahua那种《k线训练营》的ai智能k线决策吗?

更新时间:2023-10-09 08:48

期货日内分钟K线图

问题

麻烦,问一下,期货日内分钟K线图画的时候出现这个错误,怎么解决完善?

策略

https://bigquant.com/experimentshare/d01379a313004a6895b7644f8f0ec144

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更新时间:2023-10-09 07:36

TRade(回测/模拟)报错怎么改


{w:100}


{w:100}新手想问一下在trade运行中,这个错误是什么意思,需要在什么地方改正

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更新时间:2023-10-09 07:12

个股的炸板次数该怎么获取?

个股每日的炸板次数该怎么获取呢?

更新时间:2023-10-09 06:09

为什么 高频特征抽取输出值为None?

见 链接:

https://bigquant.com/experimentshare/e939e9c9a1ef43ec8f267205b530219b

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更新时间:2023-10-09 03:36

请问回测模块加中入 m_deps=np.random.randn(), 是做什么用的呢?

3. 启动回测

策略回测接口: https://bigquant.com/docs/module_trade.html

m = M.trade.v4( instruments=['510330.HOF'], start_date=start_date, end_date=end_date, initialize=initialize, history_ds = history_ds, before_trading_start=None, handle_data=handle_data, # 买入订单以开盘价成交 order_pric

更新时间:2023-10-09 03:32

为什么根据LSTM+CNN深度学习预测股价案例没有成交?

根据【模板策略】LSTM+CNN深度学习预测股价案例没有成交?

https://bigquant.com/wiki/doc/shendu-gujia-4teFqoC7MV

https://bigquant.com/community/t/topic/194980

https://bigquant.com/experimentshare/52d3c0772a2d4ef9bb5950c7c6646170

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更新时间:2023-10-09 03:16

持仓比例问题

{w:100}上图为买入twap1 卖出为twap8时候的持仓比率

{w:100}下图为买入open 卖出close时候的持仓比率 请问这是哪里的问题?

![{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=9b51f825-7d67-4158-a063

更新时间:2023-10-09 03:08

根据【模板案例】盘前撤单再委托做的为什么不一致?

根据【模板案例】盘前撤单再委托

https://bigquant.com/community/t/topic/191526

结合视频

{w:100}在模板案例及视频中7月14日只有浦发银行成交,但是我克隆了上述策略,发现7月14日,成交了两笔,分别是浦发银行及万科A,为什么不一致?

[https://bigquant.com/experimentshare/55bcf4598c2b40b58f5b74c47af151b3](http

更新时间:2023-10-09 03:05

有小时级别的AI策略范例吗?

最好更细粒度的, 比如分钟级别。

好像没找到。 求例子。

更新时间:2023-10-09 03:04

成交价格不对

{w:100} {w:100} {w:100}用同花顺看 当时是没有除权和其他情况在的 麻烦看一下

更新时间:2023-10-09 02:56

有使用强化学习的例子么

老师好,我想基于强化学习ddpg训练一个交易策略,由于强化学习训练时每次需要和环境(gym)交互,想用交易引擎实现一个env,在训练的时候直接调用该env进行训练。这个有相关的案例可以参考么?

更新时间:2023-10-09 02:39

代码报错——type object 'datetime.datetime' has no attribute 'timedelta'

153 # 今天和上次交易的时间相隔hold_days就全部卖出 datetime.timedelta(context.options['hold_days'])也可以换成自己需要的天数,比如datetime.timedelta(5) -->

154 if data.current_dt - positions_lastdate[instrument]>=datetime.timedelta(0) and data.can_trade(context.symbol(instrument)):

155 context.order_target_percent(co

更新时间:2023-10-09 02:39

回测如何设置一次全仓买入一只股票

回测如何设置一次全仓买入一只股票

更新时间:2023-10-09 02:35

筹码策略研究-20230830

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https://bigquant.com/codeshare/7fd0ea69-d032-46f3-8b0e-7e0fda50f573

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更新时间:2023-08-30 03:29

基于阻力支撑相对强度(RSRS)的市场择交易-20230817

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https://bigquant.com/codeshare/4b05b2aa-5dbd-49b2-b88d-331a625ccc07

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更新时间:2023-08-30 03:27

基于阻力支撑相对强度(RSRS)的市场择交易-20230815

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https://bigquant.com/codeshare/1ed3fa07-c733-47fd-8fbc-4e441ed37672

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更新时间:2023-08-30 03:27

LLT低延迟趋势线择时交易

研报:

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LLT低延迟趋势线择时交易模型研究

https://bigquant.com/codeshare/38ef8568-518b-4756-98f0-8dd8722d01e5

LLT低延迟趋势线择时交易

[https://bigquant.com/codeshare/942d320a-c17f-4061-9e56-d24e3a0ac472](https://bigquant.com/

更新时间:2023-08-07 05:52

230608 孤雁出群

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https://bigquant.com/codeshare/38085c4a-2332-4ceb-ba0e-eed448c3c6e5

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更新时间:2023-06-15 10:43

申万宏源技术指标测试大全之二十六— Mass

指标介绍

梅斯线(Mass):

所需数据和参数:Mass(high,low,smoothlength,summationlength,malength )

指标伪码:

MASSVAR0:=EMA(HIGH-LOW,SMOOTHLENGTH);

MASSVAR1:=EMA(MASSVAR0,SMOOTHLENGTH);

MASSVAR2:=IF(MASSVAR1>0,MASSVAR0/MASSVAR1,0);

MASSVAL:SUM(MASSVAR2,SUMMATIONLENGTH);

指标含义

[/wiki/static/upload/b4/b4d2ac13-d4

更新时间:2023-06-13 06:53

申万宏源技术指标测试大全之二十七— Psychological line

指标介绍

心理线(Psychological line):简称Psy

所需数据和参数:Psy(close,nDay,threshold1, threshold2 )

指标伪码:

PSY:COUNT(CLOSE>REF(CLOSE,1),NDAY)/NDAY*100;

指标含义

/wiki/static/upload/c3/c3c6e415-2abe-4c54-885f-a338fffb2e73.pdf

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更新时间:2023-06-13 06:53

申万宏源技术指标测试大全之九—Commodity Channel Index

指标介绍

顺势指标(Commodity Channel Index):简称CCI

所需数据和参数:CCI(high,low,close,tp_per,md_per,const )

指标伪码:

TYP:=(HIGH+LOW+CLOSE)/3;

CCI:(TYP-MA(TYP,tp_per))/(const*AVEDEV(TYP,md_per));

指标含义

[/wiki/static/upload/66/66738cbe-f3d6-4cfe-b4da-2219d83947a3.pdf](/wiki/static/upload/66/66738cbe-f3d6-4cfe

更新时间:2023-06-13 06:53

策略自动产生之二:筛选策略

摘要

前情回顾:传统上,研究人员需要以劳动密集型的方法去研究因子,因子组合和规则组合。这样的方法是低效的,非常像工业化之前的手工作坊。

本方法针对现有技术存在的不足,依靠当今强大的计算力,提供一种能满足用户预期收益风险需求的、高效的自动批量产生交易策略的方法。

去伪存真:自动产生出来的策略并不能直接用,而是需要策略研究员的进一步筛选。我们给策略研究员提供了一系列能够避免未来函数、过度拟合和贴合实际交易环境的方法

具体实践:

避免未来函数——推进分析+模拟盘

过拟合——参数敏感性分析+主观归因

策略周期——最大回撤失效+预测值和实际值IC判别法

更新时间:2023-06-13 06:53

持仓量的奥义:从交易行为到CTA策略-方正 -160907

摘要

分钟行情数据,提供了持仓量分析的微观视角。我们借助统计方法,从股指期货的分钟行情数据中,选出“交易激进”的部分样本,再进行交易行为的分析。由此构造的交易策略,年化收益为34.5%,年化波动为27.4%,最大回撤为36.5%,信息比率为1.26,Calmar比率为0.95。

成交持仓表,提供了持仓量分析的宏观视角。中金所每个交易日公布的“结算会员成交持仓排名”数据,是一项十分宝贵的市场信息。由此构造的交易策略,年化收益为17.0%,年化波动为12.1%,最大回撤为10.2%,信息比率为1.41,Calmar比率为1.67,日胜率为57.3%,盈亏比为1.48。

结合微观与宏观两

更新时间:2023-06-01 14:28

中高频交易策略再出发:机器学习T0-安信证券-20191230

摘要

中高频机器学习再出发

区别于传统的主观规则交易,机器学习模型可以挖掘出更多的非线性模式。我们设计的集合分类回归策略采用XGBoost机器学习模型,并使用集合学习对机器学习模型进行融合来预测日内涨幅。

日内涨幅影响因子

我们共挖掘出15个因子:隔夜涨幅,集合竞价阶段第一阶段涨幅,集合竞价阶段成交金额占比,第一阶段委比变化,第二阶段委比变化,第二阶段涨停和第二阶段持续上行与日内涨幅有正向影响;集合竞价阶段第二阶段涨幅,集合竞价阶段成交金额占当天总成交金额的比例,第一阶段涨停,第二阶段的委买一价,委卖一价均值的平均值,第二阶段的委买一价,委卖一价均值的最大值,第二

更新时间:2023-06-01 14:28

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