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程序化交易、技术分析 有效结合并不难

时间:2017-12-29 08:53来源:未知 作者:一个量化投资者 点击:
我们都知道 程序化交易 的技术分析方法是利用一些方法和经验对持仓量、价格、交易量等直接发生的数据进行解释和分析。在今天这篇文章中我们主要来探讨一下怎么样才能将程序化交易和技术分析有效的结合起来。 我们首先要做的就是将变量设定好,把我们的交易策

我们都知道程序化交易的技术分析方法是利用一些方法和经验对持仓量、价格、交易量等直接发生的数据进行解释和分析。在今天这篇文章中我们主要来探讨一下怎么样才能将程序化交易和技术分析有效的结合起来。

程序化交易、技术分析 有效结合并不难
我们首先要做的就是将变量设定好,把我们的交易策略量化并依据这些来建立相关数据模型。举个例子,假如描述一段时间内某种商品的价格速度变化率。ROC=X/Y2,,周期数为Y,该周期内的价格变动量为X。利用极限的计算方法,Y无限接近于1,那么当两个相邻的ROC无限趋近于0时,说明市场开始出现衰竭的情况。这个情况也就是我们常说的价格速率在变小,波幅在变窄。
 
当确定好变量,设计好模型并确认在理论上是可行的之后。我们就要逐步开始选择一个适合自己的程序化交易第三方平台,例如文华、金字塔等。将我们的交易模型用编程语言写出来。交易模型的程序化不能简单的生搬硬套,将交易模型程序化的核心是量与量之间的逻辑关系。
 
在开发完成程序化交易模型之后接下来我们就是要对模型进行检验。最后我们要依据检验的结果对模型进行进一步的调整和完善并对模型进行测评。到这一步,程序化交易模型就算基本完成了。
 
模型设计要选择适合自己的。根据不同交易者的需求、性格特点和风险偏好,都要设计不同的程序化交易模型。
 
同一个交易系统,使用人变多,就会失效。假设进行真空测试,同一个系统,由于技术分析本身就存在自我预言实现的效应,那么使用的人多了,结果只能是变得更加有效。如果市场上所有的人都在使用同一套交易系统,那么结果是市场没有成交,因为再也找不着对手。
 
程序化交易模型的设计与开发主要还是受交易者交易思路的影响。我们在进行因素考虑时,不仅要考虑到交易策略也要对资金管理和风险控制进行一个有效的把控。其中我们也要针对不同阶段的交易模型选择最佳的策略和设计盈止损策略。
 
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(责任编辑:一个量化投资者)
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