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  • 介绍量化交易的主要策略
  • 量化交易策略—利用量化分析技术创造盈利交易程序的电子文档资料供大家学习参考,文件名:量化交易策略—利用量化分析技术创造盈利交易程序.pdf
  • 主要运用于长期投资虚拟币或量化交易策略。在海龟策略基础上进行了优化。欢迎同行批评指正。【短线勿扰】
  • 策略交易逻辑:当价格触及布林线上轨的时候进行卖出,当触及下轨的时候,进行买入。回测收益率99.77%,最大回撤:32.04%,夏普比率:0.43
  • 海龟交易法则属于趋势交易,首先建立唐奇安通道(下文会具体解释),即确定上突破线和下突破线,如果价格突破上线,则做多,如果价格突破下线就平仓或做空。
  • 基于峰度(kurtosis)和偏度(skewness)的交易策略,这是一个基于数据分布的峰度(kurtosis)和偏度(skewness)的交易策略。当数据呈现趋势性,并且潜在趋势为正时,我们做多。当数据呈现趋势性,并且潜在趋势为负...
  • js代码-量化交易策略

    2021-07-14 20:56:19
    js代码-量化交易策略
  • 本书的 写作目也正在于此我愿尽绵薄之力为有志学习读者 提供一个可以参考的 量化交易策略研发框架 ,希望大家在初入门径时少走弯路 。
  • Python定量交易策略包括MACD,Pair Trading,Heikin-Ashi,London Breakout,Awesome,Dual Thrust,Parabolic SAR,Bollinger Bands,RSI,Pattern Recognition
  • 量化交易学习3--常用量化交易策略

    千次阅读 2021-06-13 12:02:18
    1、无限网格策略 无限网格不需要设置最高价,但是设置了最低价。

    1、无限网格策略

    无限网格不需要设置最高价,但是设置了最低价。

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  • 商品期货市场常见的量化交易策略

    千次阅读 2019-08-06 10:53:29
    商品期货短线量化交易策略 1、R-Breaker 策略 作为一个经典的日内短线交易量化策略,R-Breaker策略一般使用1分钟、5分钟和10分钟的交易数据。具体来看,该策略根据上一交易日的收盘价、最低价、最高价,加上3个由...

    商品期货短线量化交易策略

    1、R-Breaker 策略

    作为一个经典的日内短线交易量化策略,R-Breaker策略一般使用1分钟、5分钟和10分钟的交易数据。具体来看,该策略根据上一交易日的收盘价、最低价、最高价,加上3个由量化投资机构自己确定的模型参数,计算出6个价位,从大到小分别为:突破买入价、观察卖出价、反转卖出价、反转买入价、观察买入价、突破卖出价。具体的交易规则如下:

    a、若日内最高价超过观察卖出价后,又下跌跌破反转卖出价,则采取反转策略,平仓多单并开仓做空;若日内最低价超过观察买入价后,又上涨突破反转买入价,则采取反转策略,平仓空单并开仓做多。

    b、若空仓,当价格上涨超过突破买入价时,采取趋势策略开仓做多;反之,当最新价格下跌超过突破卖出价时,则开仓做空。

    总体来看,R-Breaker策略选定的6个价位,可以认为是经典技术分析中所采用的“阻力位”和“支撑位”。根据这6个价位进行相应的开平仓,既可以追踪趋势,又可以判断反转。而3个模型参数则可以改变6个触发价位之间的距离,优化模型效果。

    2、Dual-Thrust 策略

    传统的开盘区间突破策略,是指通过在开盘区间的上下加减预定的数值范围进行交易。而Dual-Thrust策略实际上则是对传统开盘区间突破策略的一个改进。两个策略均是对当日开盘价加减某个数值(记为Range),获得一个区间,突破区间上轨做多,突破区间下轨做空。开盘区间突破策略通过前一个交易日的最高价和最低价确定Range的值,而Dual-Thrust策略使用前N日的4个价格:前N日最高价HH、前N日最低价LL、前N日最高收盘价HC、前N日最低收盘价LC,来确定Range的值,并引入更多参数,使得通过Range确定的区间可以是非对称的(见下图)。

    在此模型中,Ks与Kx的两个参数值可以阶段性地动态调整。当Ks>Kx时,空头相对容易被触发,反之亦然。

    商品期货中长线量化交易策略

    商品期货市场中长线量化策略中,比较经常被采用的策略模型,大致包括均线策略、通道突破策略、动量策略和Aberration策略四类。

    1、均线策略

    均线策略使用两条移动平均线来判断趋势。一般采用的交易规则是,当短周期均线(STMA)超过长周期均线(LTMA)幅度X%时,进行做多;当短周期均线落后长周期均线X%时做空。也即STMA> LTMA *(1+X)时做多,STMA< LTMA *(1-X)时做空。

    2、动量策略

    与股票市场的量化择股相类似,商品期货的动量策略也认为,期货品种的中长周期上涨或者下跌趋势具有动量效应,能够维持一段时间。在此之中,一个被广泛应用的经典的动量策略模型,就采取如下的量化交易策略。

    首先选出3个商品期货品种,然后在过去的L个月内进行涨跌收益率排序,并对排第一的品种开多单,排第三的品种开空单,开仓之后的持仓时间均为1个月。其中L的参数值,可以取1,2,3,6,9,12个月等。

    3、长区间突破策略

    长区间突破策略采取的交易规则是:当某个月收盘价超过前面L个月的收盘价的最大值时,则做多;低于前面L个月的收盘价的最小值时,则做空。该策略实施之后,有投资者会规定一个持仓时间,例如持仓L个月;另外也有投资者会一直持有到相反的开仓信号出现。区间长度L的取值有多种,常用的取值有3,4,5,6,9,12个月等。

    4、Aberration 策略

    Aberration策略,选取的角度是根据布林线判断交易方向。布林线指标,是由移动平均线和标准差定义的。在正态分布的假设下,金融标的价格大部分时间会在布林线带内波动。Aberration策略的思想就是,在大部分的震荡时间中等待一个新趋势出现的小概率事件发生。其交易规则为:向上突破上轨做多,向下突破下轨做空,回到中轨时平仓。在海外市场,Aberration 策略中布林线的初始参数,一般设置为MA30±2 个标准差。

    从交易特点来看,Aberration策略交易频率并不高,一般每年交易某个品种3-4次,平均每笔交易持仓60个交易日左右,通过长线来获取利润。另一方面,Aberration策略同时交易多个相关性较低的品种,通过分散投资避开大风险。

    各类策略的简单优劣对比

    根据海外多个商品期货市场的长期历史数据测算,以及海外一些优秀商品期货量化对冲基金的实证研究,短线策略经常有更低的回撤,尤其是在一些极端情况之下(例如 2008-2009 年的金融危机)更能够回避市场短期剧烈波动的风险。而另一方面,中长线策略则容易产生更好的收益。因此,同时使用短线和中长线策略可以同时平衡收益与风险。

    在中长线量化交易策略方面,相关实证研究也显示,或许由于长区间突破策略过于简单,均线策略比长区间突破策略和动量策略也更加有效,且更加稳定。具体来看,从1959年到1995年,均线策略与长区间突破策略在各种参数之下都能有很好的收益率表现,而动量策略则略逊一筹。自1996年到2007年,这三个策略的收益率表现都出现了下降,但均线策略与长区间突破策略仍在多个参数组合下有良好表现,而动量策略则差强人意。

    此外,一直以来,Aberration交易系统都在美国《Futures Truth Magazine》的交易系统排行榜上名列前茅。这也在很大程度上反映出,Aberration交易系统至少在稳定性方面,获得了专业量化投资者的普遍认可。

    筹码量化选股策略的基本思路是,如果主力资金要拉升一只股票,会慢慢收集筹码;如果主力资金要对一只股票派发出货,则会慢慢分派筹码。所以根据备选个股的筹码分布和变动情况进行量化统计,就可以筛选出合适的股票标的。这种量化选股策略,与资金流量化选股也有较大的相似性。

    以上观点、结论和建议仅供参考,不构成对任何人的投资建议,建议投资者谨慎判断。投资有风险,选择需谨慎。(股市有风险,入市须谨慎)

    来源:华宝证券量化投资俱乐部     QuantPlus

    拓展阅读:

    1.一个量化策略师的自白(好文强烈推荐)

    2.市面上经典的量化交易策略都在这里了!(源码)

    3.量化交易领域最重要的10本参考书推荐!

    4.期货/股票数据大全查询(历史/实时/Tick/财务等)

    5.如何设计量化交易策略?

    展开全文
  • 常见的量化交易策略简介

    千次阅读 2020-09-03 13:37:30
    一、网格策略 网格交易法指以某点为基点,每上涨或下跌一定点数挂一定数量空单或多单,设定盈利目标,但不设止损,当价格朝期望方向进展时获利平仓,并在原点位挂同样的买单或卖单。...海龟交易策略是一套非常

    一、网格策略

    网格交易法指以某点为基点,每上涨或下跌一定点数挂一定数量空单或多单,设定盈利目标,但不设止损,当价格朝期望方向进展时获利平仓,并在原点位挂同样的买单或卖单。

    把网格交易法运用在期货套利上,方便找出套利组合的波动区间,获得利润并控制风险。此策略支持跨期套利、跨品种套利、碟式套利,支持套利指令下单,网格快满时可动态调整。

    二、动态网格策略

    此策略根据行情动态设置网格参数并动态计算开平仓点位,在套利组合价差震荡期间实现盈利,主要做跨期套利和蝶式套利。

    三、海龟策略

    海龟交易策略是一套非常完整的趋势跟随型的自动化交易策略。这个复杂的策略在入场条件、仓位控制、资金管理、止损止盈等各个环节,都进行了详细的设计,这基本上可以作为复杂交易策略设计和开发的模板。

    海龟交易法从诞生到公开已经数十年,目前在期货外汇市场中只需稍加修改,仍能实现盈利,至少能够不亏损,证明了该交易策略的强大生命力。不要以为不亏损是个很逊的效果,要知道期货市场是99%投资者必定半年内亏损离场,一个简单的海龟策略能够保你活下来,方有时间完善自己以求盈利。

    四、Dual Thrust策略

    Dual Thrust策略是一种趋势跟踪系统,属于日内交易策略。该策略由Michael Chalek在20世纪80年代开发,曾被Future Thruth杂志评为最赚钱的策略之一。Dual Thrust系统具有简单易用和适用度广的特点,其思路简单且参数少,配合不同的参数、止盈止损和仓位管理可以为投资者带来长期稳定的收益。而且该策略适用品种较多,被投资者广泛应用于股票、货币、贵金属、债券、能源及股指期货市场等。在Dual Thrust交易系统中,对于震荡区间的定义非常关键,这也是该交易系统的核心。

    Dual Thrust在Range的设置上,引入前N日的四个价位,Range = Max(HH-LC,HC-LL)来描述震荡区间的大小。其中HH 是N日High的最高价,LC是N日Close的最低价,HC是N日Close的最高价,LL是N日Low的最低价。这种方法使得一定时期内的Range相对稳定,可以适用于日间的趋势跟踪。Dual Thrust对于多头和空头的触发条件,考虑了非对称的幅度,做多和做空参考的Range可以选择不同的周期数,也可以通过参数K1和K2来确定。

    五、R-Breaker策略

    R-Breaker 是一种短线日内交易策略,它结合了趋势和反转两种交易方式。该策略也长期被Future Thruth杂志评为最赚钱的策略之一,尤其在标普500股指期货上效果最佳。

    该策略根据前一个交易日的收盘价、最高价和最低价数据通过一定方式计算出六个价位,从大到小依次为突破买入价、观察卖出价、反转卖出价、反转买入价、观察买入价和突破卖出价,以此来形成当前交易日盘中交易的触发条件。通过对计算方式的调整,可以调节六个价格间的距离,进一步改变触发条件。

    六、双均线策略

    双均线策略,通过建立m天移动平均线,n天移动平均线,则两条均线必有交点。若m>n,n天平均线“上穿越”m天均线则为买入点,反之为卖出点。该策略基于不同天数均线的交叉点,抓住行情的强势和弱势时刻,进行交易。

    七、随机森林策略

    机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。其中,随机森林算法是一种基于统计学习理论的组合分类器。它可以将用户自选的各个因子,以机器训练的方式,自动分析其影响力度,从而给用户投资建议。

    八、ETF动量策略

    持有近期表现最好的两只ETF,每天中午策略系统自动检查调仓机会,换到表现更好的品种,市场不好时空仓。

    九、可转债轮动策略

    持有双低增强估值较低的15只可转债,每天中午策略系统自动检查调仓机会,当可转债估值普遍较高时可以适当减仓

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    6.江湖中常说的“网格交易法”到底是什么?

    7.10种经典的日内交易策略模型思路

    8.干货 | 量化选股策略模型大全

    9.量化金融经典理论、重要模型、发展简史大全

     

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  • 2.1 量化交易策略的基本研发流程 大部分情况下,买卖这一最为基本的组成部分还是与收益的关系最大,研究者也应该在研发这一组成部分时,着重考虑收益情况的具体影响。 对量化交易策略风险的控制可能会影响到量化...

    2.1 量化交易策略的基本研发流程

    大部分情况下,买卖这一最为基本的组成部分还是与收益的关系最大,研究者也应该在研发这一组成部分时,着重考虑收益情况的具体影响。
    对量化交易策略风险的控制可能会影响到量化交易策略中的买卖设置,但是在更普遍的情况下,风险这一因素主要影响的是交易仓位的设置。
    当交易者希望将风险处理到一个特定的水平时,调整仓位是一个比较方便的手段
    前面已经提到了买和卖是量化交易策略最为基本的组成部分,实际上仓位的设定是根据买卖决策和风险两个因素共同形成的,不建立在买卖之上的仓位选择是空洞没有意义的。此外还有一个更为极端的情况,仓位的正确设定有助于进
    一步优化策略的整体收益,第 10 章第 1 节所要介绍的凯利公式的意义正在于此。。不过在实际使用中,凯利公式所导出的仓位设定往往过于偏激,超过正常风险控制下的最高仓位值,因此仓位仍然与风险的关系更为紧密。
    在图 2.1 这个较为松散的量化交易策略研发流程中,交易成本是和买卖以及仓位具有同等地位的组成部分。在实际操作中,就是首先基于对收益和风险的判断得出合适的买卖和仓位选择,然后在买卖和仓位共同组成的量化交易策略当中考虑交易成本,


    就是在建立仓位和退出仓位等操作中扣除所需要承担的交易成本。随后再次判断该量化交易策略所代表的收益和风险情况,只有这两个因素仍然在接受范围之内,才能确认这是一个可行的量化交易策略。虽然最后用来执行的组成部分只有买卖和仓位,
    但是交易成本作为对量化交易策略的一个实际化修正,也是策略研发流程中一个不可或缺的组成部分。
    就作者看来,评判一个策略的标准中最重要的仍然是策略在整个交易过程下的收益情况,一个负收益的量化交易策略根本无需考虑其风险即可排除。
    而当收益为正时,再结合风险的度量进行具体的取舍,就可以直观的给出量化交易策略是否合格的评判标准了。作者心目中最重要的风险指标是策略净值的回撤水平
    一些量化交易策略在进行收益和风险情况的判断时,仅仅针对策略自身的净值走势进行研究是不够的,给出一个合理的基准来进行对比往往是更为有效的判别方法。例如后面的案例中会涉及到的量化选股策略,当交易选择仅限为对具体的股票进行持仓,而不考虑空仓或者卖空时,选取一个特定的基准进行对比就会是一个更为有效的判别方法。
    上述所有的操作,都需要建立在对历史数据的分析之上,在量化交易领域当中一般称之为回溯测试,或者简称回测

    2.2 量化交易策略研发流程的进一步论述

    买卖和仓位虽然是更为通用的说法,但是更适合于描述择时策略,放在选股策略的研发框架中会显得比较突兀,因此图 2.2 将买卖换成了选股,仓位则换成了配比,这样更容易让读者领会该研发流程的含义

    略有不同的是风险在量化选股策略研发流程中的具体含义。由于选股策略的仓位操作涉及到多个股票之间的配比问题,因此这里的风险不仅包括单支股票的风险,也涉及到多支股票之间的风险程度,后一种风险一般采用股票收益之间的相关性来进行描述。
    图 2.3 给出了相应的流程刻画,如图所示,

    在判断收益因素时,同时考虑交易成本对于收益的影响,从而优化出更为实际的买卖设置。再根据相应的风险控制,结合买卖点的选择,得出最后的仓位设置。在确定了买卖和仓位这两个部分之后,就获得了一个完整的量化交易策略。



    而在量化交易策略研发流程的诸多框架类型当中,则选取作者认为的最为基本的流程进行研究和阐述,即量化择时策略采用图

    2.1 的研发流程,量化选股策略。
    采用图 2.2 的研发流程。希望读者能够根据最为基本的框架举一反三,并在实践中慢慢掌握如何根据具体的研发环境选择最为合适的流程框架。

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空空如也

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