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从而做出交易策略

也可以對單個或多個策略同時 設置止損點和止盈點 。如果市價達到止盈或止損點,電腦將自動結束交易。

同時每個策略也可以隨時手動暫停或者繼續執行 。鼠標滑行到"開啟"鍵 ,投資組合將被執行。

廣泛的統計評估

對比上個月,策略的收益表現是否有所改變?為什麽 XYZ 策略收益要好於 从而做出交易策略 ABC 策略?

評級一般在1到 100 之間, 100 為最佳。還包括平均盈利率和虧損率、平均每次交易時間等更多的信息。

入市方案和交易過程

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收盘前交易:最佳收盘前交易策略是什么?

收盘前交易是利用市场收盘前甚至隔夜短暂时刻的市场波动的流行方式。本文探讨收盘前交易或“动力时刻”以及如何交易“动力时刻”。


收盘前交易就是一种在临近市场收盘甚或收盘后做交易决策的做法。一般而言,收盘前交易发生于交易日的最后一两个小时,仅限于股市。
大部分日内交易员寻机在市场收盘时了结头寸,但也有部分交易员选择建立新的头寸,斩获收盘前利润 – 可能只是为了利用收盘前那几分钟的波动,也可能持有头寸过夜。


收盘前交易为拥有其它本职工作或时间上有其它限制的非专业交易员广泛使用,概念也很简单:不是花在市场上的时间越久得到的利润就越多。集中能量在一个较小的时间周期上,就不需要花一整天时间观察市场。
收盘前交易的另一个好处是,在做决策与评估时手头拥有了全天的交易数据。


对于部分交易员来说,收盘前交易包括利用其他市场参与者为闭市而做的了结或调整头寸的工作,在市场收盘前一小时左右开立头寸。
不管市场是否将要收盘的事实,交易的策略大同小异:和其它任何交易一样,应该寻找同样的信号和形态。在进入新的头寸(无论是否在市场收盘时)之前,交易员应该为何时交易建立一套方法,其中必须包括希望的入场价位与出场价位。
另一收盘前交易策略是在收盘时买入并在市场再次开盘时卖出,利用闭市期间的波动。特别就股市而言,隔夜回报可能非常可观 – 但其它市场也常常如此。事实上,一份关于晚间交易的研究发现,隔夜回报通常高于日内回报。

如何交易收盘前交易
1. 开立实盘账户
2. 构建交易计划
3. 找出交易机会
4. 下单利用趋势
5. 了结头寸或设立止损自动退出
1晚间交易:风险更低回报更高? 2015年

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量化CTA策略介绍

目前国内CTA的投资范围还是股指期货及期权、 大宗商品 期货和 国债 期货。至于投资策略,我们会用机器学习的手段做模式识别,从而给出价格预测。

期望收益=胜率×盈亏比(赔率)

最后,我们认为对CTA而言分散化是最好的风控手段。我们的实盘经验支持“分散化是 金融 从而做出交易策略 市场中唯一免费的午餐”这一说法,也就是说分散化可以在不引入额外风险的前提下增厚我们的收益。所以我们在实际投资时,一直秉持交易品种的分散化、策略持仓周期的分散化,和交易信号产生逻辑的分散化。

Step 1:因子挖掘

Step 2:因子筛选

Step 3:机器学习

Step 4:交易决策

传统来说,因子挖掘主要由投资经理根据自己的交易经验和逻辑来手工完成,人工挖掘得到的因子因为具有较强逻辑性,因此往往可以在较长时间内都保持有效。但缺点是因子挖掘的周期较长,并且这两年随着各家机构研究的不断深入,人工挖掘因子的效率不断降低。所以我们在传统的人工因子挖掘外引入了遗传规划,由算法自动对因子进行挖掘。算法挖掘因子的优势是可以依托 计算机 的强大算力,因子挖掘效率非常高,但缺点是由于因子的逻辑性较弱,所以需要定期的迭代更新来维持因子的有效性。

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使用元启发式算法构建基于智能移动平均的股票交易系统
IEEE Access ( IF 3.476 ) Pub Date : 2021-10-11 , DOI: 10.1109/access.2021.3119041 Shu-Yu Kuo , Yao-Hsin Chou

已经提出了许多研究来证明技术分析可以帮助投资者做出交易决策。移动平均线(MA)是一种广泛使用的技术指标,在该领域发挥着重要作用,因为它直接反映了股票的波动。然而,大多数研究忽略了 MA 的参数设置,这导致低估了 MA 的潜力。因此,本文是首次尝试消除所有限制并扩展 MA 从而做出交易策略 的限制,以更好地利用 MA 的能力。它还使用不同种类的 MA,例如加权移动平均线 (WMA) 和指数移动平均线 (EMA),来组成交易策略。我们的系统提出了全局最佳引导的量子启发禁忌搜索算法(GQTS),它比传统算法更擅长搜索,基于 MA 优化交易策略。此外,发明了创新的两阶段滑动窗口,以考虑多变的股票市场中的更多投资情况。综上所述,本文旨在研究 MA 的能力,并提出基于 MA、GQTS 和 2 阶段滑动窗口的动态智能交易策略,以帮助投资者进行交易决策。实验表明,所提出的系统可以灵活地发现更好的交易点。我们的系统优于传统方法并击败买入并持有策略,从而在发达和新兴股票市场产生可观的利润。本文旨在研究 MA 的能力,并提出基于 MA、GQTS 和 2 阶段滑动窗口的动态智能交易策略,以帮助投资者进行交易决策。实验表明,所提出的系统可以灵活地发现更好的交易点。我们的系统优于传统方法并击败买入并持有策略,从而在发达和新兴股票市场产生可观的利润。本文旨在研究 MA 的能力,并提出基于 MA、GQTS 和 2 阶段滑动窗口的动态智能交易策略,以帮助投资者进行交易决策。实验表明,所提出的系统可以灵活地发现更好的交易点。我们的系统优于传统方法并击败买入并持有策略,从而在发达和新兴股票市场产生可观的利润。

Building Intelligent Moving Average-Based Stock Trading System Using Metaheuristic Algorithms

Many studies have been proposed to prove that technical analysis can help investors make trading decisions. The moving average (MA) is a widely used technical indicator that plays an important role in this field since it directly reflects stock fluctuations. However, most studies ignore the parameter settings of the MA, which leads to underestimation of the potential of the MA. Therefore, this paper is the first attempt to remove all restrictions and extend the limits of the MA to take advantage of the MA’s capability well. It also uses different kinds of MA, such as the weighted moving average (WMA) and the exponential moving average (EMA), to compose trading strategies. Our system proposes the global best-guided quantum-inspired 从而做出交易策略 tabu search algorithm (GQTS), which is better at searching than traditional 从而做出交易策略 algorithms, to optimize trading strategies based 从而做出交易策略 on the MA. Furthermore, an innovative 2-phase sliding window is invented to consider more investment situations in changeable stock markets. In summary, this paper intended to investigate the ability of MA and proposed dynamic and intelligent trading strategies based on MA, GQTS, and 2-phase sliding window to assist investors to make trading decisions. The experiments show that the proposed system flexibly discovers better trading points. Our system outperforms traditional methods and beats the buy-and-hold strategy to yield significant profits both in developed and emerging stock markets.