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交易模型測試

發布時間:2022-03-15 00:13:16

A. 程序化交易模型的優點

期貨程序化交易模型,目前國內程序化軟體有文華與tb,西部匯市官方提供專來的程序化交易模型下載與程序化交易模型策略設計:
趨勢類-程序化交易模型,要求信號及時,具有防震盪能力,可減少橫盤時資金的回轍。
日內-程序化交易模型,要求信號及時,具有倉位與資金管理功能,每日交易次數合理,能長期穩定盈利於期貨市場。
我們在程序化短線交易模型的設計中採用:1,確立趨勢。2,回調點開倉。3。自動建立追綜止盈與止損。我們以這種交易理念,成功的收益於市場,有們有實盤交易賬單。日內模型有16個月份的效果測試,這樣的模型才能投入實盤,通常測試兩個月份或交易次數沒有過百,並說明不了該程序化交易模型的穩定性,更多教學內容可搜索-西部匯市官方網站,查看更多關於程序化交易的更多內容。

B. 關於期貨程序化交易模型,程序化交易模型設計方案

期貨程序化交易模型,目前國內程序化軟體有文華與TB,西部匯市官方提供專來的程序化交易模型下載與程序化交易模型策略設計:
趨勢類-程序化交易模型,要求信號及時,具有防震盪能力,可減少橫盤時資金的回轍。
日內-程序化交易模型,要求信號及時,具有倉位與資金管理功能,每日交易次數合理,能長期穩定盈利於期貨市場。
我們在程序化短線交易模型的設計中採用:1,確立趨勢。2,回調點開倉。3。自動建立追綜止盈與止損。我們以這種交易理念,成功的收益於市場,有們有實盤交易賬單。日內模型有16個月份的效果測試,這樣的模型才能投入實盤,通常測試兩個月份或交易次數沒有過百,並說明不了該程序化交易模型的穩定性,更多教學內容可搜索-西部匯市官方網站,查看更多關於程序化交易的更多內容。

C. 交易模型的模擬檢驗

模擬是對建立的系統或決策問題的數學或邏輯模型進行試驗,以獲得對系統行為的認識或幫助解決決策問題的過程。模擬的主要優點在於檢驗交易模型中的問題或系統的任何假設模型化的能力,使它成為最靈活的工具。判斷交易模型是否有實用價值,最簡單、最可靠的途徑是通過在盡量多的市場里,進行長時間的測試。為了減少交易模型的檢測成本,檢測先從模擬開始。交易模型檢驗的基本原則是「模擬實戰」,一切條件都要接近實戰條件,使檢驗結果盡可能真實,因為只有這樣才能使交易模型有真正的使用價值。
1.突發事件
在檢驗過程中一定要包含有突發事件(包括漲跌停板),因為除了要檢驗交易模型在正常情況下的運作情況,還要有應付突發事件的能力,不能因為是「小概率」事件而忽略了突發事件的影響,應遵循「模擬實戰」的基本原則。一個成熟的交易模型,即使不能捕捉到突發事件帶來的超額利潤,也應該有能力抵抗突發事件帶來的風險。
2.檢驗的信息和數據
對於基本分析交易模型,需要有完善的信息資料庫,信息的來源隨著科技的發達,互聯網的不斷應用,信息的收集比以前方便了許多,因此要整理完善好信息資料庫相對較容易。對於技術分析交易模型,由於期貨基金運作的是期貨品種,期貨品種的數據有它的獨特性,歐美期貨的數據有各自不同的特點,如倫敦金屬的期貨數據沒有出現「斷層現象」,使用計算機檢驗就不會有問題,而國內的期貨數據源襲了美式期貨數據,不同的交易合約換月時會出現「數據斷層」,不能像股票一樣使用簡單的除權處理,因此要通過交易模型的檢驗首先對數據進行處理。
實際合約數據:按照實際的合約交易數據,缺點是十分明顯的,因為國內期貨合約目前只有1年的周期,因此在檢驗時數據周期就顯得太短了,而且在相當長的交易時間內合約的成交量並不活躍,流動性小,不具有代表意義。
即月連續數據:按合約交割日連接,連接起來形成連續數據。這樣產生的連續數據優點是具有實際交易性,但在實戰交易中會產生差別,交割前成交不活躍,缺乏代表性,像上海銅一般都是交割月後第四、五個合約成交活躍;缺點則是會產生「斷層現象」,對檢驗結果產生重大的失真。
價差調整連續數據:按照一定的規則,在進入交割前一定時間內連接隨後的合約數據,這里的時間參數X,要根據不同品種來確定,上海銅要比大連大豆和鄭州小麥的時間參數X要大,將調整時兩個合約的價差累計下來,最後將累計價差加減到數據列中,得出最終的期貨數據。特別注意的是,經過調整的期貨數據可能會出現負值,要做相應的數據調整,但這不會影響使用計算機檢測的交易結果。優點是能長時間反映價格變化水平;缺點是數據不能直接應用於實際交易中,需要通過轉換。
權重連續數據:按照固定的時間連接隨後的合約數據,同時按近月大、遠月小或是按成交量與持倉量的比重計算連續價格,隨著時間的推移,較近的合約的權重越來越小,而遠月的權重越來越大。優點是消除了數據「斷層現象」,可以選取多個活躍月份,這樣就可以更真實地貼近實戰交易;缺點也是數據不能直接應用於實際交易中,需要通過轉換。
以上四種數據處理方式各有所長,要根據使用者的情況選用。對於短線使用者,實際合約數據較好,而對於中長線的使用者連續數據才能真實反映實際中長期的盈虧情況,並進行計算機的檢測。在對交易模型的檢測中,為了保證檢驗結果的可靠性和穩定性,需要足夠的統計樣本數據,按照統計學的大樣本要求,樣本數量要多於30個。以短線為主的交易模型,數據時間不能短於1年的分時數據,使用日線數據檢測的不能少於3年以上,基本分析交易模型的數據要求要經歷一個以上的循環周期。

D. 請問程序化交易系統是如何實現的用的是什麼編程語言怎麼測試適用范圍是什麼謝謝!

1、程序化交易系統目前主要是通過計算機程序實現的,其實就是把交易者決策的過程用計算機語言描述出來,然後由計算機給出交易建議或直接發送交易指令到期貨公司的交易系統中去,完成一筆交易。

比如我們用自然語言思考某個品種是否應該買入賣出時:「如果大豆0901價格跌破3000元,則開倉賣出三分之一......」用計算機語言描述時可能就是:
「IF A0901<=3000 THEN SELL......」

當然實際上的程序編寫是比較復雜的,因為要做大量的邏輯判斷和公式計算。

2、理論上來講,用什麼語言都可以完成這樣的任務,但因為涉及到大量的數據讀寫和網路存取,所以最好用自帶資料庫功能的編程語言,比如Delphi,不但資料庫功能很強,而且可直接讀寫SQL-Server、Oracle、Sybase等證券期貨行業普遍採用的資料庫,相應的網路控制項也齊全。

3、此類交易系統適合所有的交易市場,證券、期貨、外匯都已經有了類似的交易系統,但各自的模型基礎不一樣,因為這些軟體都是根據交易者的經驗來建立交易模型並編寫的,而不同的交易者思路是不完全相同的。

4、在證券市場和期貨市場上,如果個人要建立一個計算機程序化交易系統的話,首先要做的當然是建立交易模型,也就是把自然語言描述的交易決策過程轉換成計算機語言。
其次是建立交易介面,這里有兩個介面問題要解決,一是你的交易程序要讀取行情軟體的數據,以便系統根據行情數據作出交易決策並發出交易指令;二是你的交易程序發出的指令要下到證券公司(期貨公司)的交易伺服器上去,就像你自己敲單一樣。

介面問題涉及到TCP/UDP埠的讀寫,證券(期貨)公司和交易所的通信都是通過TCP/UDP進行的,他們不對最終客戶開放介面,這就需要你自己破解數據格式了。

所以要建立一套有效的程序化交易系統,不但要求程序的編寫者有成功的、長期有效的交易經驗,還要懂得將這些經驗用計算機語言描述出來,這不是一個很簡單的過程。

E. 期貨日內交易模型測試時的價位選擇是出現指令價位還是選擇收盤價做測試,為什麼測試結果不同

收盤價是最準的價位。因為是經過一天多空雙方的爭奪形成的。

F. 期貨交易模型測試的軟體在哪裡下載 謝謝了

http://www.tradeblazer.net/index.html 交易開拓者 很好用

G. 怎麼辨別期貨量化交易模型的好壞方法

程序化模型的選擇與辨別如果有人告訴你他的程序化能在不長的時間內,讓你的資金翻幾番,那你要為他的言語或者他的程序打個折扣,但是如果對方又能拿出不錯的圖形或者非常漂亮的收盤測試結果放在你的面前,你又當如何說服自己是相信還是不相信?以下內容就是幫助你如何辨別好壞模型.
1、測試時間:一個好的程序化必須經得起時間周期的測試,如果一個程序化,結果很漂亮,周期卻只有一兩個月,不可信;
2、使用資金:很多人貼出來的漂亮測試結果,使用資金常常是80%或者其它百分比,但這些都是不合理的選擇,因為金融市場資金管理很重要,在行情好時候,資金使用越高,收益越大,行情不好時,資金使用越高虧損越大,但我們無法去判斷接下來的行情會如何,所以,歷史測試的結果使用百分比的開倉方式是不合理,這也就是為什麼,有時候會出現,資金使用率為80%是,測試結果是虧損的,而且使用率為40%時又是贏利的.
3、測試方式:開盤價和收盤價測試均有其不合理性,趨勢模型一般以趨勢逆轉點為開倉信號,故較為准確的是:出現指令價位。
測試結果的分析:
a. 指令總數:也就是信號數,過高,說明震盪行情過濾不好,過低,說明風險大;如何判斷信號數合理呢?那就只有不同的模型在同樣的周期下的一個對比了.還有一個最簡單的方式就是將 指令總數/有效交易天數 以日內短線為例,一般一個有效交易日的平均信號數在2-5之間(此數據僅供參考);
b. 利潤率:總利潤不用看,只看扣出最大利潤的結果,必須為正,而且測試周期越長利潤率應該越大,很多模型,測近期不錯,測遠期就不行,所以測試時應該盡量的去測能測到的最長周期.(當然因為行情關系也可能出現,長期比短期利潤率低,但總體而言,周期越長利潤率越高,才是好的模型的測試結果)
c. 正確率:其它條件都完全一樣的情況下,正確率越高自然越好,但也不用為了看到一個高正確率的模型而心動,也不用因為你自己模型的正確率低而擔心,一般的正確率能在45%左右,就不錯了,因為程序化的本來意義就是賺大虧小,在震盪的時候正確率自然會低;
d. 最大虧損率:如果你是選擇的固定手數,比如10手進行測試,你的最大虧損率最大應該不能超過10%,當然,如果你選擇的測試手數多,最大虧損率可能有所提高.如果你選擇的80%的資金使用率,可能虧損會更大,當然也會有虧損的不大的測試結果,這往往和你的測試周期中的行情的一定關系,所以不值得過於依賴;
e. 空倉時間:以日短線為例,空倉時間不能太高,太高,必然會錯過大行情,當然,這一項不是最重要的,如果你空倉時間長,利潤也高,錯過就錯過吧,錯過不是過錯,沒賺到也不存在虧損的風險;

H. 如何從零開始構建量化交易模型

先用語言描述出一個開倉平倉的條件,然後轉換成交交易系統代碼,不斷的回測和參數優化,最終進行實盤測試。

I. 關於期貨交易模型測試的問題

測試軟體很多,文化財經可以,但文化好像必須要以開戶的才能用。
我用的2008,輸入是在編輯指標公式---選擇交易模型---新建,就可以自己編輯公式了。
測試是在交易--選擇程序化交易---選擇模型---會跳出一個界面,在編輯模型那一欄里,有一個測試模型。

如果測試要求很簡單,在一些證券公司提供的通達信軟體里,會有期貨行情,用通達信的交易測試也可以做到。

最好的測試還是手工測試,軟體測試難免出現問題。

另外,單均線貌似是賺不到錢的,至少得加一個過濾器。

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