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新手该如何开始进行外汇交易

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沈运策:黄金走势上冲受阻?白银原油操作策略解读

周四美国方面数据表现较好,美国当周初请失业金人数继续降低,实际值只有18.7万人,这是在疫情之后表现最好的一次,但美国2月耐用品订单月率却进一步降低,使得市场区间加剧,今日的基本面主要关注22:00的美国3月密歇根大学消费者信心指数终值和美国2月成屋签约销售指数月率。
今日行情分析:
黄金昨日震荡走高,最高触及1966附近后开始高位震荡。昨日我们多单也如愿以偿的拿下,并在突破1950之后,回踩我们再次做了多单,也成功拿下,昨日文章策略都给出了详细的分析和布局,恭喜跟上的朋友。
尽管昨日破高点,但是仍然未能突破站上0.382分割线的压制,同时四小时连续小墓碑线,上冲明显受阻,所以今日行情围绕分割线压制先空,回落到位之后再去考虑做多。上方关键压制在0.382位置,大概点位在1961附近,分水岭在昨日美盘1966的高点位置,所以今日行情在1961附近或上方先空,破昨日高点离场。下方短线支撑在1942位置,关键分水岭支撑在1937昨日起涨点位置。
简单理解,今日行情给到1961附近或上方做空,损1967,目标看1942附近。下方给到1940-1942轻仓布局多单,损1935,目标不设。文章只能给你一时的方向和思路,需要实时进出场点位及每日策略分析指导可以(添加沈运策V:bbwy118)获取实时帮助。
白银方面,短线压制在25.7附近,强压在昨日高点25.85位置,下方短线支撑在25.2位置,强支撑在25.1附近。操作上,反抽给到25.7-25.85位置做空,损25.9,目标看25.4-25.2位置,下方给到25.1附近反手做多,损24.95,目标不设。
原油方面,亚欧盘下跌口压制在112.6-7附近,反抽不破此位置直接做空,破位观望,目标看110.6-109.8-109位置。
本文由沈运策撰稿,本人主攻黄金、白银、原油、外汇等大宗商品,对市场深有研究。因网络发文有延迟性和时效性,建议仅供参考,具体操作以实盘指导为准!

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EBC为您全方位专业解读「回测交易策略」

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回溯测试被认为是金融交易者工具集中的一个重要工具。想一想,在你购买任何东西之前,无论是手机还是汽车,你是不是都需要查看品牌历史、功能等,并检查它是否物有所值。同样的原则也适用于交易。

什么是回测?

回测交易策略的关键因素

选择正确的市场/资产细分

涵盖各种市场条件的数据

纳入交易成本

回测平台

零售交易回测平台

TradeStation

TradeStation 提供跨多个资产类别的电子订单执行。它允许从图表交易和实时盈亏P&L投资组合管理进行交易。TradeStation 使用“EasyLanguage”来创建图表和开发算法交易策略。顾名思义,这种语言很容易学习,因为它与英语非常相似,因此非常适合编码初学者。

MetaTrader

NinjaTrader

NinjaTrader 是一款免费软件,它使用非常广泛且文档丰富的 C# 编程语言和 DotNet 框架。它可用于股票、期货和外汇市场的高级图表、策略回测和模拟交易。

Blueshift

Blueshift是一个免费且全面的交易和策略开发平台,还支持回溯测试。它帮助交易者更多地关注战略制定而不是代码,并提供集成的高质量分钟级别数据。其基于云的回测引擎使交易者能够在 Python 编程环境中开发、测试和分析交易策略。

Amibroker

Amibroker 是一款交易分析软件,可以进行投资组合回测和优化,并拥有一系列良好的技术指标来分析策略。它使用“AmiBroker 公式语言(AFL)”来制定和实施交易策略和指标。

基于网络的平台

QuantConnect

Deltix

Quanthouse

与 Deltix 一样,Quanthouse 由于高额的许可费,也主要由机构使用。它为跨工具和投资组合交易方收集数据、策略制定、历史回溯测试和实时执行提供一体化解决方案。

AlgoTrader

这是一家总部位于瑞士的公司,为基于 Web 的前端的系统提供开源和商业许可。支持外汇、期权、期货、股票、ETF、商品、合成工具和自定义衍生品点差等,允许完整的历史回溯测试和甚至复杂的事件处理。

编程语言的选择

Python

C++

C# 和 Java

两者都是开发回测的不错选择,因为它们具有本机 GUI 功能、数值分析库并提供快速的执行速度。

MATLAB

MATLAB 是拥有多个用于科学计算数值库的商业 IDE。它具备很快的执行速度,但对零售交易者的吸引力仍然较低,因为它相当昂贵。

R

回测类型

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尽管事件驱动的回测系统具有许多优点,但与简单的矢量化系统相比,两大缺点也比较突出:一是实施和测试要复杂得多,有更多的“活动组建”(模块),导致引入错误的机会更大;二是执行速度较慢,进行数学计算时,无法利用最佳的矢量化运算。

如何进行回测?

Python中的矢量化回测

在本文的这一部分,我们将演示如何在 Python 中基于移动平均线回测交易策略。

我们将使用一个简单的移动平均线,它的计算方法是将最近 n 天的价格相加,然后除以天数。

交易规则假设当短期移动平均线(50 天移动平均线)超过长期移动平均线(200 天移动平均线)时,我们买入。

获取价格数据

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计算移动平均线

我们将计算收盘价的 50 天和 200 天移动平均线。我们将使用熊猫滚动和均值方法来计算移动平均值。

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生成交易信号

如前所述,我们将在 50 天移动平均线大于 200 天移动平均线时买入,在 免費獲取 每日交易策略 50 天移动平均线低于 50 天移动平均线时做空。

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绘制收益曲线

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回测评估参数

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年化回报

年化回报 = ((1 + 累积回报) ^ (252/交易日数)) – 1

累积回报

年化波动率

年化波动率 免費獲取 每日交易策略 = 日波动率 * 252 的平方根

夏普比率

夏普比率 = 超额回报 / 波动率

最大回撤

回测偏差

过去是未来预测的衡量标准

回溯测试假设过去的表现是未来表现的衡量标准。例如,假设您想测试基于互联网 IPO 表现优于整体市场这一概念的策略。

如果您要在 90 年代末的互联网繁荣时期测试此策略,该策略的表现将显着优于市场。然而,在泡沫破灭后尝试同样的策略会导致惨淡的回报。

过度拟合/优化偏差

回测时如何避免过拟合?

前瞻偏差

幸存者偏差

如何在回测时避免幸存者偏差?

其中一种方法是购买昂贵的无幸存者偏差数据。另一种方法是仅使用不超过 5 年的最近数据(不是很可靠的方法)

FAQ

问:如何解释回测结果?

问:如何区分好的和坏的回测结果?

问:回测的时间段应该是多久?

回测的时间段取决于你头寸的平均持有时间。如果交易的策略持有期超过一个月,那么最好使用较长的时间段,最好是 15 年。

如果你正在创建日内策略,那么 10 免費獲取 每日交易策略 年是一个很好的时间。然而,当你开始交易时,这种运行良好 10 年的策略可能不再有效。因此,在样本外数据集上测试你的策略非常重要。

如何使用 RSI 进行交易:最佳“每日”技术指标

我们可以将分歧分为两组, 经典卡老旧房屋.

A 经典牛背离 当价格创出较低的低点时发生,同时该指标出现更高的低点。 这种模式通常是下降趋势正在减弱并且很有可能逆转的良好迹象。 另一方面,价格较高的高点和 RSI 的较低高点表明趋势正在减弱,这可能代表了卖出的机会。

另一方面,当价格形成更高的低点,而 RSI 形成更低的低点时,就会发生隐藏的看涨背离。 这是主要看涨背离的视觉回顾,通常它们代表非常有趣的买入机会。

十柱突破交易策略

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