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新手该如何开始进行外汇交易

简单最常用的四周规则与七种交易策略

Dual Thrust系统是 Michael Chalek 在80 年代开发的 Dual Thrust。在自动化交易排名中,目前为止,仍然排名第二左右。下表是我自己按5分钟周期跑回测的结果,效果非常好:

外汇交易市场策略:简单最常用的四周规则与七种交易策略-爱代码爱编程

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Contextual Residual Aggregation for Ultra High-Resolution Image Inpainting 作者 | Zili Yi, Qiang Tang, Shekoofeh Azizi, Daesik Jang, Zhan Xu 单位 | 华为技术有限公司(加拿大) 代码 | https://gith

医疗科研常用网站工具-爱代码爱编程

国内常用数据网站: 1、医微客:http://www.ewitkey.cn 2、网站国家统计局:http://www.stats.gov.cn/tjsj/ 3、国家数据网: http://data.stats.gov.cn/ 4、中国互联网信息中心:http://www.cnnic.简单最常用的四周规则与七种交易策略 net.cn/ 5、中国互联网数据平台:http://www.cnidp.

关于系统架构你不知道的那些事-复杂度的来源之低成本、安全和规模-爱代码爱编程

复杂度的来源之低成本、安全和规模 低成本安全功能安全架构安全规模总结 低成本 当我们的架构方案只涉及几台或者十几台服务器时,一般情况下成本并不是我们重点关注的目标,但如果架构方案涉及几百上千甚至上万台服务器,成本就会变成一个非常重要的架构设计考虑点。 例如,A 方案需要 10000 台机器,B 方案只需要 8000 台机器,单从比例来

详解程序化交易Dual Thrust策略

Dual Thrust系统是 Michael Chalek 在80 年代开发的 Dual Thrust。在自动化交易排名中,目前为止,仍然排名第二左右。下表是我自己按5分钟周期跑回测的结果,效果非常好:

这是上表成绩最好的沪铜指数的成绩走势图:

通过几个关键数据的对比发现,该模型对于多品种还是有一定的普适性,模型中的参数也采用默认,未针对个别产品进行优化,虽然选出的四个产品都达到了正收益,但由于品种的差异性,区别还是较大。

我们可以看下它的源代码,并不复杂:
Inputs: K1(.5),K2(.5),Mday(1),Nday(1);

Vars: BuyRange(0), SellRange(0);

If CurrentBar > 1 Then Begin

If (HH - LC) 简单最常用的四周规则与七种交易策略 >= (HC - LL) Then Begin

SellRange = HH - LC;

SellRange = HC - LL;

If (HH - LC) >= (HC - LL) Then Begin

BuyRange = HH - LC;

BuyRange = HC - LL;

If MarketPosition = 0 Then Begin

Buy at Open of next bar + BuyTrig Stop;

Sell at Open of next bar - SellTrig Stop;

If MarketPosition = -1 Then Begin

Buy at Open of next bar + Buytrig Stop;

If MarketPosition = 1 Then Begin

Sell at Open of next bar - SellTrig Stop;简单最常用的四周规则与七种交易策略

短短几十行而已,难度并不大,但其背后的交易策略却是很厉害。

开盘区间突破策略基本原理
1. 在今天的收盘,计算两个值:最高价-收盘价,和收盘价-最低价。然后取这两个值较大的那个,乘以k值0.7。把结果称为触发值。

3. 没有明确止损。这个系统是反转系统,也就是说,如果在价格超过(开盘+触发值)时手头有一口空单,则买入两口。同理,如果在价格低于(开盘-触发值)时手上有一口多单,则卖出两口。

Dual Thrust在开盘区间突破策略上进行了相关改进:
1、在范围(range)的设置上,引入前N日的四个价位,使得一定时期内的范围相对稳定,可以适用于日间的趋势跟踪;

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资料来源此网站

日内交易模型的设计思路

绩效指标的迷失

2、报酬率:
报酬率期间长度(用多少时间来计算报酬率的分子:盈亏金额)。是年报酬率?还是月报酬率?时间长短不同,累积的报酬率自然不同。

3、交易频率:
频率太低,交易次数少,不具代表性。取样期间内应该超过36笔交易。

4、实际绩效与模拟绩效:
模拟绩效
一般系统绩效多是以历史数据来仿真的,必须了解系统仿真的原理与假设。因为K线资料只有4个统计值(开盘价 / 最高价 / 最低价 / 收盘价),所以,必须有所谓的K线假设(Bar Assumptions),来模拟行情在K线中的走势,当K线的时间架构越大(如日线,周线)时,误差就会越大。在TradeStation中,即使时间架构是日线,仍然可以用分线,甚至是实际每笔交易纪录,这种用更细微的时间单位(Resolution),来仿真过去交易与绩效,误差就大为减少了。当然,前提是历史的数据必须是存在与正确的。

实际绩效
有些人会把实际账户的交易绩效,以交易报告书公布出来。除非是长时间的详细交易纪录,否则,都无法证实是系统完全执行下的结果。

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