开拓者TB的RangeBreak交易模型源码
开拓者TB的RangeBreak交易模型源码
日内效果不如隔日来得好
Params
Numeric PercentOfRange(0.5); //突破系数
Numeric ExitOnCloseMins(14.55); //最后交易时间
Numeric MinRange(0.002); //开盘价的百分比
Numeric Lots(1); //开仓量
Vars
Numeric MyExitPrice;
Numeric DayOpen;
Numeric preDayRange;
Numeric UpperBand; //上轨
Numeric LowerBand; //下轨
Numeric MyPrice;
Begin
DayOpen = OpenD(0);
preDayRange = HighD(1)-LowD(1); //昨日波幅 PreDayRange = Max(PreDayRange,DayOpen*MinRange);
UpperBand = DayOpen+PreDayRange*PercentOfRange; //求出上轨
LowerBand = DayOpen-PreDayRange*PercentOfRange; //求出下轨
PlotNumeric("UpperBand",UpperBand);
PlotNumeric("LowerBand",LowerBand);
If(MarketPosition!=1 && High>=UpperBand && Time 0) //开多条件价格高于上轨，时间小于0.145500 { MyPrice = Max(UpperBand,Open); Buy(Lots,MyPrice); Return; } If(MarketPosition!=-1 && Low<=LowerBand &&Time { MyPrice = Min(LowerBand,Open); SellShort(Lots,MyPrice); Return; } If( MarketPosition==1 && Low { MyExitPrice=Min(Open,LowerBand); Sell(Lots,MyExitPrice); Return; } If( MarketPosition==-1 && High>UpperBand) //空头中如果上穿上轨止损 { MyExitPrice=Max(Open,UpperBand); BuytoCover(Lots,MyExitPrice); Return; } End TB技术人员：本帖最后由rookies 于2012-7-21 11:25 编辑 隔日情况下，允许二次开仓，可以提高盈利率 Params Numeric PercentOfRange(0.5); Numeric ExitOnCloseMins(14.50); Numeric MinRange(0.002); Numeric Lots(1); Numeric StopPointUpper(1); Numeric StopPointLower(1); Numeric Length(12); Numeric TakeStart(0.1); Numeric TakeStop(0.5); Vars Numeric LastTradeMins(14.00); NumericSeries Ma; Numeric MyExitPrice; Numeric DayOpen; Numeric preDayRange; Numeric UpperBand; Numeric LowerBand; Numeric MyPrice; Numeric StopLine; BoolSeries UpperStoped; BoolSeries LowerStoped; NumericSeries HigherAfterEntry; NumericSeries LowerAfterEntry; String BoolSet; Begin Ma=Average(Close,Length); DayOpen = OpenD(0); preDayRange = HighD(1)-LowD(1); PreDayRange = Max(PreDayRange,DayOpen*MinRange); Commentary("DayOpen="+Text(DayOpen)); Commentary("preDayRange="+Text(preDayRange)); UpperBand = DayOpen+PreDayRange*PercentOfRange; LowerBand = DayOpen-PreDayRange*PercentOfRange; Commentary("UpperBand="+Text(DayOpen+PreDayRange*PercentOfRange)); Commentary("UpperBand="+Text(DayOpen-PreDayRange*PercentOfRange)); PlotNumeric("UpperBand",UpperBand); PlotNumeric("LowerBand",LowerBand); If(Date!=Date[1]) { UpperStoped=True; LowerStoped=True; } If(UpperStoped && LowerStoped) { If(MarketPosition!=1 && High>=UpperBand && Time { MyPrice = Max(UpperBand,Open); Buy(Lots,MyPrice); UpperStoped=False; Return; } } If(!UpperStoped) { If(MarketPosition!=1 && High>=UpperBand && High>=HigherAfterEntry && Time { MyPrice = Max(UpperBand,Open); MyPrice = Max(HigherAfterEntry,MyPrice); Buy(Lots,MyPrice); PlotString("二次建仓","二次建仓"); Return; } If(LowerStoped && MarketPosition==1 && Low<=LowerBand && Time { MyPrice = Min(LowerBand,Open); Sell(Lots,MyPrice); LowerStoped=False; PlotString("反向建仓","反向建仓"); Return; } } If(UpperStoped && LowerStoped) { If(MarketPosition!=-1 && Low<=LowerBand &&Time { MyPrice = Min(LowerBand,Open); SellShort(Lots,MyPrice); LowerStoped=False; Return; } } If(!LowerStoped) { If(MarketPosition!=-1 && Low<=LowerBand && Low<=LowerAfterEntry &&T ime { MyPrice = Min(LowerBand,Open); MyPrice = Min(LowerAfterEntry,MyPrice); SellShort(Lots,MyPrice); PlotString("二次建仓","二次建仓"); Return; } If(UpperStoped && MarketPosition==-1 && High>=UpperBand && Time { MyPrice = Max(UpperBand,Open); BuyToCover(Lots,MyPrice); UpperStoped=False; PlotString("反向建仓","反向建仓"); Return; } } End ?TB客服：本帖最后由rookies 于2012-7-21 11:14 编辑 应学友要求加入反向平仓和二次建仓 RU000 5分测试效果如图，如果做得更细一些的话会有更好的效果 15分上效果更好一些 ?网友回复：本帖最后由rookies 于2012-7-21 11:25 编辑 加入动态止盈和止损 Params Numeric PercentOfRange(0.5); Numeric ExitOnCloseMins(14.50); Numeric MinRange(0.002); Numeric Lots(1); Numeric StopPointUpper(1); Numeric StopPointLower(1); Numeric Length(12); Numeric TakeStart(0.1); Numeric TakeStop(0.5); Vars Numeric LastTradeMins(14.00); NumericSeries Ma; Numeric MyExitPrice; Numeric DayOpen; Numeric preDayRange; Numeric UpperBand; Numeric LowerBand; Numeric MyPrice; Numeric StopLine; BoolSeries UpperStoped; BoolSeries LowerStoped; NumericSeries HigherAfterEntry; NumericSeries LowerAfterEntry; String BoolSet; Begin Ma=Average(Close,Length); DayOpen = OpenD(0); preDayRange = HighD(1)-LowD(1); PreDayRange = Max(PreDayRange,DayOpen*MinRange); Commentary("DayOpen="+Text(DayOpen)); Commentary("preDayRange="+Text(preDayRange)); UpperBand = DayOpen+PreDayRange*PercentOfRange; LowerBand = DayOpen-PreDayRange*PercentOfRange; Commentary("UpperBand="+Text(DayOpen+PreDayRange*PercentOfRange)); Commentary("UpperBand="+Text(DayOpen-PreDayRange*PercentOfRange)); PlotNumeric("UpperBand",UpperBand); PlotNumeric("LowerBand",LowerBand); If(Date!=Date[1]) { UpperStoped=True; LowerStoped=True; } If(UpperStoped && LowerStoped) { If(MarketPosition!=1 && High>=UpperBand && Time { MyPrice = Max(UpperBand,Open); Buy(Lots,MyPrice); UpperStoped=False; Return; } } If(!UpperStoped) { If(MarketPosition!=1 && High>=UpperBand && High>=HigherAfterEntry && Time { MyPrice = Max(UpperBand,Open); MyPrice = Max(HigherAfterEntry,MyPrice); Buy(Lots,MyPrice); PlotString("二次建仓","二次建仓"); Return; } If(LowerStoped && MarketPosition==1 && Low<=LowerBand && Time { MyPrice = Min(LowerBand,Open); Sell(Lots,MyPrice); LowerStoped=False; PlotString("反向建仓","反向建仓"); Return; } } If(UpperStoped && LowerStoped) { If(MarketPosition!=-1 && Low<=LowerBand &&Time { MyPrice = Min(LowerBand,Open); SellShort(Lots,MyPrice); LowerStoped=False; Return; } } If(!LowerStoped) { If(MarketPosition!=-1 && Low<=LowerBand && Low<=LowerAfterEntry &&Ti me { MyPrice = Min(LowerBand,Open); MyPrice = Min(LowerAfterEntry,MyPrice); SellShort(Lots,MyPrice); PlotString("二次建仓","二次建仓"); Return; } If(UpperStoped && MarketPosition==-1 && High>=UpperBand && Time { MyPrice = Max(UpperBand,Open); BuyToCover(Lots,MyPrice); UpperStoped=False; PlotString("反向建仓","反向建仓"); Return; } } If(MarketPosition<>0 && BarsSinceEntry==1) { HigherAfterEntry=AvgEntryPrice; LowerAfterEntry=AvgEntryPrice; } Else If(BarsSinceEntry>1) { HigherAfterEntry=Max(HigherAfterEntry,High[1]); LowerAfterEntry=Min(LowerAfterEntry,Low[1]); } Commentary("HigherAfterEntry"+Text(HigherAfterEntry)); Commentary("LowerAfterEntry"+Text(LowerAfterEntry)); If(MarketPosition==1) { If(HigherAfterEntry>=AvgEntryPrice+DayOpen*TakeStart*0.01) { StopLine=HigherAfterEntry-DayOpen*TakeStop*0.01; Commentary("StopLineHigherAftetEntry"+Text(StopLine)); } Else { StopLine=UpperBand-DayOpen*StopPointUpper*0.01; Commentary("StopLine"+Text(StopLine)); } If(Low<=StopLine) { MyExitPrice=Min(StopLine,Open); Sell(Lots,MyExitPrice); } } If(MarketPosition==-1) { If(LowerAfterEntry<=AvgEntryPrice-DayOpen*TakeStart*0.01) { StopLine=LowerAfterEntry+DayOpen*TakeStop*0.01; Commentary("StopLineLowerAfterEntry"+Text(StopLine)); } Else { StopLine=LowerBand+DayOpen*StopPointLower*0.01; Commentary("StopLine"+Text(StopLine)); } If(High>=StopLine) { MyExitPrice=Max(StopLine,Open); BuyToCover(Lots,MyExitPrice); } } End 科技大学 题目：选课策略数学模型 班级： 姓名： 学号： 摘要 本问题要求我们为了解决学生最优选课问题，本文利用0-1规划模型先找出目标函数，再列出约束条件，分三步得出对最终问题逐层分析化多目标规划为单目标规划，从而建立模型，模型建立之后，运用LINGO软件求解，得到最优解，满足同学选修课程的数量少，又能获得的学分多。 特点：根据以上分析，特将模型分成以下几种情况，（1）考虑获得最多的学分，而不考虑所选修的课程的多少；（2）考虑课程最少的情况下，使得到的学分最多；（3）同时考虑学分最多和选修科目最少，并且所占比例三七分。在不同的情况下建立不同的模型，最终计算出结果。 关键词0-1规划选修课要求多目标规划 模型一：同时要求课程最少而且获得的学分最多，并按3:7的重要性建立模型。 模型二：要求选修课的课程最少，学分忽略；约束条件只有，每人至少学习2门数学，3门运筹学，2 门计算机，和先修课的要求建立模型一。 模型三：要求科目最少的情况下，获得的学分尽可能最多，只是目标函数变了，约束条件没变。 一．问题的重述 某学校规定，运筹学专业的学生毕业时必须至少学过两门数学课，三门运筹学课,两门计 算机。这些课程的编号，名称，学分，所属类别和选修课的要求如表所示。那么，毕业时最少可以学习这些课程中的哪些课程。 如果某个学生即希望选修课程的数量最少，又希望所获得的学分最多，他可以选修哪些课程？ 二．模型的假设及符号说明 1．模型假设 1)学生只要选修就能通过； 2）每个学生都必须遵守规定； 2. 符号说明 1)xi:表示选修的课程（xi=0表示不选，xi=1表示选i=1,2,3,4,5,6,7,8,9）； 三．问题分析 对于问题一，在忽略所获得学分的高低，只考虑课程最少，分析题目，有先修课要求，和最少科目限制，建立模型一，计算求出结果； 对于问题二，在模型一的条件下，考虑分数最高，把模型一的结果当做约束条件，建立模型二，计算求出结果； 对于问题三，同时考虑两者，所占权重比一样,建立模型三； 四．模型的建立及求解 模型一 目标函数： min=0.7*(x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9)-0.3*(5*x1+4*x2+4*x3+3*x4+4*x5+3*x6+2*x7+2* x8+3*x9) 约束条件： x1+x2+x3+x4+x5>=2; x3+x5+x6+x8+x9>=3; 商品期货交易策略的数学模型 摘要 商品期货交易在当前中国的经济体系中占据着很重要的作用，投资者都希望从大量的期货交易中获取一定的利润，但是期货交易作为一种投机行为，交易者置身其中往往要承担很大的风险，本文研究了商品期货交易中的一些问题，给出了获取较大收益的交易方式。 问题一：我们首先利用SPSS中的模型预测方法给出了橡胶期货交易各项指标在9月3号这天随时间推移的波动图，又给出了利用Matlab软件作出的成交价与各个指标的相关性图表。分析所作的图得出的结论是商品期货的成交价与B1价、S1价具有显著相关性，与成交量、持仓增减、B1量、S1量也具有相关性而与总量不具有相关性。最后利用SPSS软件双变量相关分析进一步确认其相关性指标。为了对橡胶期货价格的这些变化特征进行分类，我们作出了成交价19天的波动图，并以持仓量为例分析其他指标的变化特征，将七项指标分成了上涨和周期波动两类。 问题二：本文采用了回归分析的方法建立价格波动预测模型。首先介绍回归分析的基本原理与内容，叙述了回归分析中用到的最小二乘法，之后在第一问的基础上建立回归分析的数学模型，得出函数关系，算得价格的波动趋势并与实际数据对比，再分析模型中的残差数据，验证所建立的回归模型合理性。 问题三：为建立收益最大化的交易模型，本题我们分析价格的波动数据后，借助移动平均线的理论方法，再分析价格的“高位”与“低位”，得出买点卖点。建立交易模型后，利用MATLAB 软件分析出合适的交易时机，并画出图形，利用所给数据根据建立的模型计算收益。 关键词：期货交易波动 SPSS软件回归分析 我国商品期货交易的品种迅速增加，吸引了大量交易者的参与，如何从商品期货的交易中获取相对稳定的收益成为交易者非常关注的问题。商品期货交易实行T+0的交易规则，所开的“多单或空单”可以马上平仓，从而完成一次交易，这样就吸引了大量的投机资金进行商品期货的日内高频交易。某种商品价格在低位时开“多单”，当价格高于开“多单”的价格时平仓，或者，价格在高位时开“空单”，当价格低于开“空单”的价格时平仓，差价部分扣除手续费后就是交易者的盈利；反之则是亏损。 现在题中给出了2012年9月相关商品期货交易的成交数据，让你以所给数据为基础，建立数学模型解决下面的问题： 1、通过数据分析，寻找价格的波动和哪些指标（仅限于表中列出的数据，如持仓量、成交 量等指标）有关，并对橡胶期货价格的波动方式进行简单的分类。（提示：这里的波动方式是指在某一时间段内（简称周期）价格的涨跌、持仓量的增减、成交量的增减等指标的变化特征。周期的选取可以短到几秒钟，长到几十分钟甚至是以天为单位，具体时长通过数据分析确定，较优的周期应该是有利于交易者获取最大的盈利）。 2、在实时交易时，交易者往往是根据交易所提供的实时数据，对价格的后期走势做出预测 来决定是开“多单”还是开“空单”。请在第1问的基础上建立合理的橡胶价格波动预测模型； 3、橡胶期货交易的手续费是20元/手，保证金为交易额的10%，设初始资金为100万。请 利用前面已经得到的相关结果，建立交易模型，使交易者的收益最大； 4、试分析确定合理的评价指标体系，用以评价你的交易模型的优劣。（这一问为选做） 2.模型假设与符号说明 2.1模型的假设 1.由于题中所给指标外的其他因素对期货价格波动影响较小，可以忽略，认为价格的波动只受所给指标影响。 2.假设所给的19天的数据能准确反映期货交易中出现的各种变化特征情况。 3.假设不考虑交易模型中交易者的主观因素。 2.2符号说明 B1价指的是买1价、B1量是指买1量、S1价指卖1价、S1量指卖1量。在问题二的回归分析中，x1指成交量，x2指总量，x3指属性,x4指b1价，x5指s1价,x6指b1量，x7指s1量。 软件定价策略与模型设 计 IMB standardization office【IMB 5AB- IMBK 08- IMB 2C】 ERP软件定价策略与模型设计 ERP软件定价策略与模型设计 ERP软件定价(价格)的高低是ERP厂商整体竞争力强弱的一个重要指针，也是影响客户购买行为的重要因素。客户购买某一ERP软件，总是面临不同的ERP厂商﹑不同渠道的多种选择，ERP软件价格往往成了除软件功能﹑售后服务态度、实施水平等因素外，客户选择首要考虑的因素。而目前国内ERP软件市场，价格的高低不齐，不仅给客户带来许多顾虑，也搞乱了ERP市场。本文将对ERP软件的价格特性与定价策略加以分析，并用模糊数学的方法将ERP软件的价格从定量的角度加以探讨。一﹑ERP软件价格的特性 ERP软件价格形成过程符合商品经济一般规律的要求，是价值规律﹑供求规律等的具体表现，其特性主要表现为以下五点： 1．同一ERP软件而言，它没有一个固定的价格，它的价格随着时间、地点和客观条件的改变而改变； 2． ERP软件的价值多维性可能导致ERP软件价格偏离信息作为商品的价值，在某一特定时间、地点，它的交易价格存在于用不同的方法估算所得到的价格群中； 3． ERP软件使用价值的时效性，使得ERP软件的价值起伏波动，其价格也就随之大起大落；4．复杂劳动折算成简单劳动的系数在一定程度上影响ERP软件的价格； 5． ERP软件产量越多，单位产品所包含的ERP软件的价格越低。 二﹑ERP软件定价方法与策略 ERP软件的定价问题在理论界与实践界主要有四种基本的理论： 1. 垄断价格论由于ERP软件的生产具有唯一性、独创性及非重复性，并存在产权保护的法律，形成了ERP软件的垄断性。价格的大小取决于ERP厂商的垄断性（主要是ERP软件在行业方面的适应性）、客户的需求程度和支付能力。 2. 价值价格论 ERP软件设计与实现客户需求的物化形成其价值，个别劳动时间决定其价值量，价值进一步决定它的价格。 3．效用价格论 ERP软件的设计是为了解决企业在运作过程存在问题的实际需要，而客户使用时所能产生的实际效用，才是ERP软件价格形成的依据. 4. 供求价格论 ERP软件的价格决定因素是其供需关系，正是ERP软件厂商与客户在软件市场上相互制约，决定ERP软件的价格。 这四种理论分别从不同方面考虑ERP软件的因素，在一般情况下，客户对ERP软件使用所产生的预期利润额度，是ERP软件理论价格的上限；ERP厂商对ERP软件的设计与实现成本的额度，是ERP 软件理论价格的下限。考虑到影响ERP软件的主要因素如成本﹑市场对产品的需求情况、同行业竞争态势﹑可替代产品的价格等等，相应的定价方法有： 1. 成本加成定价法 将在ERP软件设计过程中所消耗的成本汇总，再加上规定的成本利润来确定ERP软件的价格。其成本往往包括硬软成本两部分，硬成本指房租、计算机和通讯设备等固定资产消耗及相关材料消耗支出；软成本指员工成本的消耗。其计算公式为： ERP软件的价格=成本+成本×成本利润率+税金 2. 成本差价定价法 为ERP软件定价必须把ERP软件的类型与价格政策的要求结合起来，以某种同类型的ERP软件为现行标准，通过成本和质量的比较来确定可行的价格。即，在同类ERP软件中，以某一ERP软件为标准品，计算其原料成本，并根据合理成本加税﹑利润来计算价格。其公式为： 阶段涨幅：（CLOSE-REF(CLOSE,N）/REF(CLOSE,N); 再创新高：HIGH=HHV(HIGH,N); 放量上攻：CLOSE/REF(CLOSE,5)> &&VOL>MA(VOL,5)*3; 窄幅整理：(HHV(CLOSE,20)-LLV(CLOSE,20))/CLOSE,; 均线多头排列:MA(CLOSE,5)>MA(CLOSE,10) && MA(CLOSE,10)>MA(CLOSE,20);前期高点及其位置:HHV(HIGH,20) HHVBARS(HIGH,20); 60天前到40天前的最高价格: REF(HHV(HIGH,20),40) 动态平均EMA(X,N) SMA(X,N,M) SMA(CLOSE,VOL) 点到面转化 COUNT SUM HHV LLV 面到点转化 CROSS 线性回归 SLOPE(CLOSE,10)/REF(CLOSE,10)>; 之字转向 PEAK TROUGH PEAKBARS TROUGHBARS 大阳线 LOW=OPEN &&CLOSE=HIGH&&CLOSE/OPEN>; 穿头破脚 C/O> &&OPEN MA普通金叉 CROSS(MA(CLOSE,5),MA(CLOSE,10)) && MA(CLOSE,5)>MA(CLOSE,10) && MA(CLOSE,10)>MA(CLOSE,20) 3条均线多头排列持续3天CC:= MA(CLOSE,5)>MA(CLOSE,30) && MA(CLOSE,10)>MA(CLOSE,30); EVERY(CC,3)=1 ; 均线死叉 CROSS(MA(CLOSE,10),(CLOSE,5)); 当日成交量放大2倍的金叉 CROSS(MA(CLOSE,5),MA(CLOSE,10)) && VOL/REV(VOL,1)>2 KDJ指标RSV:=(CLOSE-LLV(LOW,N1))/(HHV(HIGH,N1)-LLV(LOW,N1))*100; K:=SMA(RSV,N2,1); D:=SMA(K,N3,1); 综合判断条件 CROSS(K,D)&&D ; RSI指标N1[ N2[ := REF(CLOSE,1); RSI1:SMA(MAX(CLOSE-LC,0),N1,1)/SMA(ABS(CLOSE-LC),N1,1)*100; RSI2:SMA(MAX(CLOSE-LC,0),N2,1)/SMA(ABS(CLOSE-LC),N2,1)*100; WR指标N[ 综合判断条件 CROSS(WR,80) CROSS(WR,20) MACD指标L1[ L2[ L3[ DEA:EMA(DIFF,L1); MACD:2*(DIFF-DEA),COLORSTICK; 国海良时期货 文华财经 程序化交易系统 使用说明书 程序化交易是一种在计算机和网络技术的支持下，瞬间完成你预先设置好的组合交易指令的一种交易手段。您可以将您的交易思路，通过文华提供的函数、语法及编辑平台，编写成交易模型，实现自动开仓、自动止损、自动止赢。程序化交易在投资实战中不仅可以提高下单速度，而且可以帮助投资者在交易过程中避免受到情绪波动的影响，实现理性投资。 Mytrader2009的程序化交易功能在Webstock2008的基础上增加了追踪止损功能、在全自动状态下系统默认按照最后的信号方向执行，解决了交易指令消失不做任何处理的问题、使用算法交易确保下单成交、并且升级了效果测试和参数优化的功能，使程序化交易又前进了一步，让投资更加的轻松和快乐。 启动程序化交易进行自动交易 打开交易软件，输入账号和密码 启动自动交易模型，选择模型后点击加载或新建模型。 使用算法交易 可以选择是否启用“追价下单”“分批下单”“超价下单” 追价下单： 如果下单没有成交，可以设置追价下单，单子在几秒钟之内没有成交，系统会自动撤单并按市场最新价追价下单，直至预设手数全部成交（也可设置追价范围，防范风险）。（模型触发、价格价格条件单、画线条件单都可以支持追价下单） 分批下单： 如果下单手数过大，启动分批下单，系统会根据默认的分批下单手数，将总手数分批下单超价下单：在市价基础上调整[ ]最小变动价位，以提高成交几率。 算法交易参数的设置 点击图中程序化交易窗口的红色方框可以对算法交易功能进行设置 在下图中对算法交易参数进行设置 “程序化交易自动下单”的其他设置说明： “按市价下单，下单手数” ：模型每次下单的数量 “只进行多头交易”：选择此项设置后，模型自动过滤掉卖开和买平的交易指令，只进行多头交易。 “只进行空头交易”：选择此项设置后，模型自动过滤掉买开和卖平的交易指令，只进行空头交易。 “双向交易”：选择此项设置后，模型可以发出买开、卖平、卖开和买平指令，进行双向交易。 “下单方式”：可以选择全自动（不需要确认）、半自动（需要确认）或者只显示信号。 “信号确认”：可以设置信号出现后几秒钟发出委托。 在全自动状态下，系统默认使用“程序化交易按最后信号方向执行”来解决指令反复的问题，设置如下图： 一、程序化交易的编写 ㈠、交易模型编写规范和一般原则 1、编辑平台支持的操作符 操作符意义例 CLOSE＋OPEN 表示求收盘价及开盘价的＋加法 和。 CLOSE－OPEN 表示求收盘价及开盘价的－减法 差。 CLOSE*OPEN 表示求收盘价及开盘价的* 乘法 积。 CLOSE/OPEN 表示求收盘价及开盘价的/ 除法 商。 AND 与(并且)，也可简写为&& OR 或(或者), 也可简写为|| CLOSE>OPEN 表示判断当前周期是否收> 大于 阳。 CLOSE=OPEN 表示判断当前周期是否平< 小于 盘。 >= 大于等于 <= 小于等于 <> 不等于 = 等于 ：= 只定义一个局部变量 (这个变量在画图时是不画的) TMP1:=(OPEN+CLOSE)/2; :MA(TMP1,10); 上面的公式的第一个语句定义了一个局部变量TMP1，在下面一行中引用了这个局部变量，但是要注意的是这个公式在画图的时候只画了第二条语句MA10所求出的结果。相反下面这个公式则需要画出两条线，第一条是自己定义的均价线，同时显示了均价的名称为A VP,第二条线是均价的简单移动平均线。 A VP:(OPEN+CLOSE)/2; MA(A VP,10); ：声明了一个变量， 在画图时画出它并且按这个名字显 示。 2、编辑平台支持的函数 ⑴引用数据 A VPRICE 引用均价(在盘后对于国内三个期货交易 所指结算价) SETTLE 引用结算价(只有在日线周期盘后才能引 用当日的结算价) CLOSE 引用收盘价(在盘中指最新价)，也可简写 为 C HIGH 引用最高价，也可简写为H 。 LOW 引用最低价，也可简写为L 。 OPEN 引用开盘价，也可简写为O 。 OPI 引用持仓量 REF(X,N) 引用X在N个周期前的值 例:REF(CLOSE,5);表示引用当前周期前 第5个周期的收盘价 REFX(X,N) 引用N个周期后的数据。（N为大于等于 1的整数）『未来函数』 例：REFX(CLOSE,5);表示引用自当前周 期后第5个周期的收盘价 .. .. .. 期货程序化交易策略研发 .专业资料. .. .. .. .专业资料. 摘要 期货程序化交易起源于欧美国家，随着计算机技术的发展，程序化交易得到了快速的发展。程序化交易主要通过阿拉法模型、交易成本模型和风险控制模型三个模型构成，通过对历史数据的分析寻找阿拉法策略，通过多策略组合实现能够收益稳定回撤可控的程序化策略组。本文主要是通过对程序化交易各个环节的特点进行剖析，实现通过数量模型就能稳定盈利的方法。 关键词：阿拉法模型，交易成本模型，风险控制模型，数据，多策略组合 .. .. .. .专业资料. Abstract Futures program trading originated in Europe and the United States, with the development of computer technology, program trading has been rapid development. Program trading is mainly constituted by alpha model, transaction cost model and risk control model of three model, by finding the Alpha strategy for the analysis of historical data, the combination of strategies can yield stable retracement controllable program strategy group. This paper is mainly through the analysis of characteristics of every part of the transaction on the program, through the method of quantitative model can stable profit. Key Words：Alpha model, Transaction cost model, Risk control model, Data, Multiple strategies 河北稳升软件科技有限公司制作 期货全自动交易软件序化交易与高频交易，你了解多少？ 高频交易或者说程序化交易的主要卖点是什么？既是给市场带来了流动性。随着国内期货市场迈入金融期货时代，有关股指期货程序化交易的议论也随之升温。 这是一个新的交易理念、交易技术、交易产品均可与金融期货挂钩的时代，价格的快速发现与财富的快速集结，让程序化交易被誉为从数学界来到金融市场的天使。可是，相对于一些弱势投资者来说，这个备受对冲基金、投行等机构投资者欢迎的天使，竟然是可怕的黑天鹅，这是引入程序化交易的欧美市场以实践告诉我们的。许多投资者朋友对于程序化交易和高频交易有一定误区，认为程序化交易既是高频交易，本文就讨论下如何看待高频交易与程序化交易。 美国股市道琼斯指数盘中在2010年5月6日瞬间下跌998.5点，重挫9.2%，事后调查发现是程序化卖出指令和止损指令集中触发所导致的大幅下挫，并不是交易员“乌龙指”所引发的。而1987年10月19日是上一次类似的“黑天鹅“事件发生的时候，交易所电脑系统线路由于当天美国股市开盘后大量股票被抛出而变慢，实际交易情况与电脑显示的情况不符。装有比较股票现价与期货价格程序的电脑非常多，这些电脑在显示期货价格低于基础股票价格20%以上时，发出了无止尽的止损命令，最终酿成“黑色星期一”。虽然发生这种事件的几率很小，也足以造成无法弥补的灾难，之所以被监管机构申斥，正是因为高频交易对金融市场可能带来系统性风险。 高频交易按照目前并不完全的分类方法，大概有以下五类： 1.闪电交易或闪单交易。美国期货交易所特有的闪单指令导致了闪单交易方式，而闪电交易方式主要依托于市场制度，而人尽皆知的高盛软件工程师阿列尼可夫事件更让闪单策略基本原理加速了普及，使闪单高频交易进入白炽化竞争阶段。当然，这些在国内市场并未成形。 2.赚取成交量回扣或通道费，其特点有点类似做市商，国外大型交易商通过在不同的交易通道上挂单提供流动性，相应补偿则由各大电子交易所提供。可是此类高频交易在国内没有市场基础，因为目前就国内情况来看，并不具备交易所竞争的态势，所以为吸引交易者而提供回扣的可能也就不存在了。 3.算法交易。将大单指令通过计算机算法分割成众多小单指令的交易模式，被称为“幽灵单”，可以有效地控制交易商平仓过程或大额建仓的冲击成本。 4.定量化交易模型。主要依据各种金融理论、统计实证或传统技术分析指标来实现自动交易。 5.“炒手”交易模式。一天的总体成交量中，国内炒手的单个品种成交量大概可以占到5%—20%不等，往往是500毫秒成交一次，一定程度上来说，频繁的挂撤单实现价差获取加速了期货市场博弈生态的恶化。 目前，从掌握的资料上看，国内较为流行的程序化交易方式是第三、四、五种模式，一般中大型私募机构运用第三种模式，由大量的“海龟”派主导的是第四种模式，而第五种模式正在从传统手工操作转向计算机自动化。这三种计算机交易模式随着股指期货市场的不断壮大，机构占比的提高与参与群体的多元化，相信在不远的将来发展空间会越来越大。 综上所述，我们可以发现程序化交易与监管层诟病的高频交易区别较为明显，程序化交易中集计算机与策略优势的高阶模式是高频交易，偏重于上述第四类中的短周期是传统的程序化交易，并且更注重模型研究，其中的动量模型、定价模型、套利模型等均起到了增强市场流动性、填补市场非理性漏洞的作用。 事物都有两面性，对于弱势群体来说，程序化交易中的高阶模式会不断弱化其交易胜算和空间，可是，结合了传统交易理念与高新技术的程序化交易，也在一定程度上显示了市场的成熟度和参与群体的专业度。 日内程序化交易模型思路分析整理（二） 6.横盘突破 较难于实现量化的形态突破，有圆弧顶底、旗形、趋势线、三角形、菱形等各种经典技术分析形态；较易于实现量化的形态突破，有窄幅横盘突破、分形、缠论三买三卖、各种K线组合、双底双顶，趋势之后是盘整，盘整之后是趋势。波动性循环的价格波动规律在横盘突破的交易策略中得到了充分体现。合理量化盘整的定义，比如周期跨度、波动的幅度，就是我们需要做的事情。 主要特点：日内交易策略，收盘平仓； 横盘突破，在过去30根K线的高低点围绕中轴上下0.5%的范围内波动时； 上轨＝过去30根K线的最高价；下轨＝过去30根K线的最低价； 当价格突破上轨，买入开仓； 当价格跌穿下轨，卖出开仓。 7.ORB突破 1988年美国基金经理托比提出了ORB突破交易，他失败突破幅度是通过衡量开盘价与最低价、最高价距离的较小者，一旦后市超过这个幅度，便认为是真正的突破。在实际应用中，可作为有效过滤条件的是早盘的突破、窄幅波动后的突破。 主要特点：日内交易策略，收盘平仓； ORB失败突破基于过去N个交易日ORB指标； 上轨＝今日开盘价+N天ORB*M；下轨＝今日开盘价－N天ORB*M； 当价格突破上轨，买入开仓；当价格跌穿下轨，卖出开仓。 注意：过去失败的次数多，下一次成功的概率就比较高。 8.转向交易 相对固定百分比幅度的突破而言，基于固定点位的突破，可能受制于品种价格区域的变化而变迁，而固定百分比幅度的突破，除非该品种的波动性水平发生巨变，否则较少受到类似的困扰。 主要特点：日内交易策略，收盘平仓； 转向交易基于今日开盘价； 上轨＝今日开盘价+今日开盘价*0.01；下轨＝今日开盘价－今日开盘价*0.01； 当价格突破上轨，买入开仓；当价格跌穿下轨，卖出开仓。 期货程序化交易模型编写技术在期货市场中，随着程序化交易的思想日益加深，计算机程序化交易的比重在我国期货市场中所占分量飞速提高。在高频交易，趋势交易，套利交易等多种方式的交易中，计算机执行指令的速度以及纪律，要远远高过交易员，更高过一般投资者。可以预见，在不远的将来，中小个人期货投资者，将面对一个新的强大对手，就是交易技巧优秀，交易纪律严明的计算机程序化“部队”。 当然，也有一部分思想超前的中小投资者，虽然面对各种门槛，比如英语，交易逻辑性，计算机编程技术，但我相信，只要坚持下去，每个人都能在期货程序化交易方面占有一席之地。 期货程序化交易技术 1 交易思路的理顺：举个简单例子，比如用KD指标进行编写，当金叉时买入，死叉是卖出，这个方法容易想到，也容易编写，但有些其他问题不知道你是否考虑到：金叉或死叉，都是根据K线价格变动而变动，当价格不断的变动时，死叉可能瞬间消失，金叉也可能突然不见，这种“闪烁”信号带来的误差，我们如何统计，如何避免？当然，我们可以让图形彻底走完，然后再按照定死不动的信号进行交易，我们是否考虑过这样也会带来误差，这种误差我们又如何统计和避免? 我对问题的解决方法：提高编写精度，对交易指标的内涵读懂，而后根据需要改动其交易参数或是增加一些止损止盈条件。 2程序化函数的认识：通常的函数用法在工具栏中都能解释找到， 只是有时比较难以理解其表达的意思，这里我无法解释所有的函数用法，我想要解释的是，函数用法容易懂得，难以表达的是，我们的思路符合哪种“函数”，有不少人，自己不能有效表达所体现的意思从而在选择函数上，更加无所适从，结果，要么是编写的程序错误表达自己意思，要么是编写的程序不能运行。记着：当人不能有效描述自己的思想时，怎么能苛求计算机完美的表达？ 3程序化模型类型：日内模型，趋势模型。 日内模型的编写，一般BPK SPK 是不用的，因为通常要在平仓条件上加入TIME函数以此让起收盘前某时刻平仓，所以常用BK SP SK BP，并且买卖条件不是对称相反的。 趋势模型的编写，一般用BPK SPK，交易思路要有说服力，试想，当空头不再坚持空单时，难道不该做多么？若你不敢做多，为何不坚持做空？当你照各种理由去表达你对震荡行情的忧虑，或是你对未来行情不确定性的担心时，记着，无论你怎么分析，行情总是不确定的，你也很难预测出行情的走势。程序化，就是个概率交易，交易员犹豫，程序会更犹豫。 4应当注意的几点： 收盘价成交的优势有哪些：1信号稳定不闪烁 收盘价成交的劣势有哪些：1成交价格往往不利于交易者；2较大的成交延时造成不确定的误差 指令价成交的优势有哪些：1当编写技术不成熟时，信号往往 期货自动交易模型中程序化交易策略的深度分析 文章对国内商品期货市场上的量化基金做了概述，同时介绍部分海外主要投资于商品期货的量化对冲基金。 商品期货品种繁多，因此想要有效降低回撤可以通过多品种投资。有很多的海外对冲基金同时投资于外汇、大宗商品、股票等市场，因为有着相对较低相关性的商品期货市场与股票市场，经常被作为降低风险、分散投资的良好标的，而商品期货市场也逐渐被国内的基金公司所关注。 除了商品期货交易策略中常见的套期保值外，以博取收益为目的交易策略有：短线投机策略、中长线趋势策略和套利策略。此篇在短线投机策略与中长线趋势策略部分，为新策略的研究设计做铺垫和准备，主要介绍了海内外部分经典交易策略。在套利策略方面，主要介绍跨品种套利、跨市场套利以及跨期套利。 首先介绍全球商品期货量化对冲基金及产品。 商品期货有多个品种，而且每个品种之间有相对较弱的相关性。所以投资者想有效降低回撤，可以选取若干个品种同时进行交易分散投资。相对于风险和收益同时被放大的期货交易来说，商品期货就可以避免引入止损机制，具有更灵活的处理方式。 (一)国内商品期货量化对冲基金及产品介绍 1.黑天鹅二号 济南百仕旺投资咨询有限公司专注于可持续,风险可控,高回报率的量化投资。成立于2012 年7月16 日的“黑天鹅二号”就是此公司的量化基金产品，主要操作品种为股指、螺纹钢、焦炭期货。连续多年，公司管理的账户年化收益率实现50%以上。朝阳永续举办的中国私募基金风云榜，黑天鹅期货基金连续两年荣获商品市场组第一名。“黑天鹅二号”的净值曲线如图1所示。 2.弘业顺元资产管理计划 注册资本6.8亿元,净资产10亿元的弘业期货股份有限公司，是经中国证监会批准的大型期货公司。“弘业顺元资产管理计划”是此公司自有投资研究团队针对期货、股票市场量身打造,通过本公司直接发行，商业银行进行资金托管,主要投资于股票、期货市场,面向特定多个客户进行资金募集的集合资产管理计划。 把“奥卡姆剃刀原则”放在策略开发第一位的“弘业顺元资产管理计划”，力求交易策略的稳定可靠和逻辑简明，并通过市场分散化和多策略组合来减小资金进出市场的难度，以及市场无序波动的冲击，把握市场给予的利润。我们这里就不做重点介绍了，因为该产品在商品期货方面的投资比例较小。 3.铖功程序化 “铖功程序化”是广州银闰投资有限公司的商品期货量化基金产品。此公司成立于2011年,主要从事资产管理业务,对冲基金、期货基金的研发与销售，与国内多家知名期货商和券商建立长期合作的关系,有大型投资策略发布会的经验多次，是国内金融类期货投资和风险投资的顾问公司。 以中低频交易为主的“铖功程序化”，程序发出交易信号,人工判断之后进行下单。“铖功程序化”的净值曲线如图2所示。 (二)海外商品期货量化对冲基金及产品介绍 1.Emil van Essen Spread Trading Program 成立于2006 年12 月的Emil van EssenSpread Trading Program 是芝加哥Emil van Essen 公司旗下的产品。该公司,于2008 年8 月注册为CTA 和CPO,并在2011 年3 月成为NFA 会员，专注于衍生品交易。Emil van Essen Spread Trading Program 主要通过相对价值交易和跨期套利来获取阿尔法,交易品种主要有：活牛、瘦肉猪、糖、原油、燃料油、天然气、玉米、银、铜、咖啡、小麦和大豆。该产品收益率与多个基准,包括商品指数、CTA、股票指数的相关性都非常低。成立至今累积收益达306.43%,最大回撤-36.21%。Emil van Essen Spread Trading Program 的净值曲线如图3所示。 2.Global-Macro-Universal 1988年在德国苏黎世成立的vonPreussen-Hohenberg Management AG公司，活跃于全球的大宗商品和外汇交易市场，1988年成立的Global-Macro-Universal是该公司旗下的产品。 日内程序化交易模型思路分析整理 此文整理日内程序化交易10个经典模型思路： 1.空中花园 开盘突破，出错的概率最高，但是最快的一种入场方式。判断日内趋势可能运动方向的标准，取决于开盘第一根K 线是收阳还是收阴，在当天开盘低开或高开时更有效。 主要特点：日内交易策略，收盘平仓； 空中花园在当天低开或高开时使用，即当开盘价<=昨天收盘价*0.99时或开盘价>=昨天收盘价*1.01； 上轨＝第一根K线的最高价，下轨＝第一根K线的最低价；当价格突破上轨，买入开仓，当价格跌穿下轨，卖出开仓。当天大幅高开（>1%），搏高开低走；反之亦然。 2.菲阿里四价 菲阿里四价：昨天低点、昨天高点、昨日收盘价以及今天开盘价。它由日本期货冠军菲阿里实盘采用的主要突破交易参照系。而且，“阻溢线”的方式也在实际交易中大量结合并运用，即阻力线、支撑线，因为菲阿里主观心智交易的模式。 主要特点：日内交易策略，收盘平仓； 上轨＝昨日高点，下轨＝昨日低点； 当价格突破上轨，买入开仓，当价格跌穿下轨，卖出开仓。 3.区间突破 波动区间突破交易，触发当日的突破性交易，需根据昨天波动幅度的一定百分比。如果昨天的波动幅度是异常的，应该对该波动幅度进行必要的调整，以保证其合理性。 主要特点：日内交易策略； 区间突破基于今日开盘价与昨日振幅的关系（昨日振幅＝昨日最高价－昨日最低价）； 上轨＝今日收盘价+N*昨日振幅，下轨＝今日收盘价－N*昨日振幅； 当价格突破上轨，买入开仓；当价格跌穿下轨，卖出开仓。 4.日内ATR波动性突破 侧重于短期市场波动率的变化评估。波动性突破，在一定程度上具备适应市场的能力，在实际应用中适应不同市场环境的能力更强。 主要特点：日内交易策略，收盘平仓； 日内ATR突破基于当根K线开盘价与过去N个周期的ATR； 上轨＝当根K线开盘价+N周期ATR*M；下轨＝当根K线开盘价－N周期ATR*M； 当价格突破上轨，买入开仓；当价格跌穿下轨，卖出开仓。 5.分时均价突破 就交易策略的自我实现语言而论，它的地位格外突出醒目，因为分时均价黄线广泛出现于各种交易软件的分时均价趋势图中。 主要特点：日内交易策略，收盘平仓； 分时均价黄线基于今日分时图均价； 上轨＝当日分时均价黄线；下轨＝当日分时均价黄线； 当价格突破上轨，买入开仓；当价格跌穿下轨，卖出开仓。 程式化交易目前针对我们期货市场而言最为适用，程式化交易就是将多个优质的交易策略编写成电脑程序，让电脑来完成开仓平仓指令，而不用个人的意愿进行交易，从而免除了人为分析交易中情绪化的干扰从而做到客观下单交易及止损，同样从程式化交易的风格来看，也分顺势交易和策略交易，投资者可按照自已的交易风格来选择。交易软件可采用文华财经行情软件执行全自动交易，目前西部汇市向客户免费提供程式化交易文华交易模型及软件，您可以搜索：西部汇市官方网站，来查看更多程式化交易教学及免费下载使用程式化交易软件！ 推荐你使用汇金操盘手，很热门的一款软件，行情大，速度快，指标全，一定能满足你的需要 开拓者的类似于国外的MT4，有人说它是新一代中的佼佼着，（现在都在强调一些自动化交易功能）我看的不太习惯，所以没有什么使用心得。文华是行业中间占有率最高的，数据由服务器发送，但是它的函数没有飞狐完整，优点嘛就是服务做的好，你一上论坛，他们随时回答。飞狐可以下载数据，缺点楼上的人说了：每天的交易数据要自己收藏。我觉得还有一点，它用起来慢的很，也许是我的电脑不行了。 总的来说，都区别不大，他们也就是一件普通的商品，卖点不一样而已。最基本的功能就是看行情 股指期货交易中程序化交易 2007年09月26日11:49:35 稿源: 证券时报发表评论订阅新疆手机报 程序化交易，主要是指应用计算机（与网络）系统进行依据某种约定的条件形成证券组合，并构建组合交易指令，实现自动下单的交易过程。程序化交易是从美国1970年代资本市场的计算机股票组合交易发展演变而来的。随着计算机技术金融数学理论的发展，程序化交易发展非常迅速，程序化交易软件的功能也越来越精细化和富有效率。 现在的程序化交易使用者主要集中在股票组合管理经理（基金经理）、经纪经理（经纪商）和各类数量化基金（对冲基金）市场机会套利投资经理。各类专业投资经理、经纪人可以直接通过计算机、网络与各类交易所联网，即可实现股票和衍生品组合的一次性买卖交易。 程序化交易还有一类使用者，主要是期货短期趋势交易者，趋势交易主要是建立在技术指标的设计、应用上，技术指标主要是针对价格和交易数量作相应的统计分析指标。这类投资人通过研究市场趋势的各种技术指标，依据指标组合，建立自动买和卖的交易指令，并执行该交易。 程序化交易最大好处在于交易是通过电脑自动执行，能帮助系统使用者最大程度地克服人性贪婪和恐惧的弱点，在风险管理、成本管理等方面具有无可比拟的优势。 风险控制的优势与特点 对于盈利/止损的执行。程序化交易的最大优势就是在于对于亏损的敏感性，只要使用者严格依据交易准则，对于亏损，止损机制可以通过交易系统得到保证。程序化交易系统常常可以设置盈利率和亏损率，如果触发条件满足，系统可以自动执行。 程序化交易模型中常用的几大止损策略 既要避免被无谓的随机波动震出局，又要起到保护交易者作用的才是优秀的止损策略。 时间止损 时间止盈止损逻辑：开仓后的时间（通常使用开仓K线到当前K线的区间内的K线数量）触发设定的条件时进行止损/止盈平仓，通常与价差条件结合使用。 例1： BARSBK=1,SP;易者盈利预期和愿意并且能够承受的亏损。 2.交易品种的随机波动性，可以通过对历史数据分析或经验总结等方法研究。衡量随机波动性标准的通常是ATR 指标。 我们除了基准价和价差外，有时还会设置一个启动止损止盈的条件，例如：通常我们会限制当最大盈利达到某一标准后再启动跟踪止损。时间也经常被作为止损的触发条件。 跟踪止损 跟踪止损的逻辑：以开仓后的最高或者最低价为基准价，回撤超过价差后进行止损。 这里的价差可以使用最大盈利的百分比，也可以是固定价差。通常还会限制当最大盈利超过某一范围后再启动止盈止损策略。 例2： A:=MINPRICE;//取模组交易合约的最小变动价位 BKHIGH-BKPRICE>50*A && C<*(BKHIGH-BKPRICE),SP; //触发条件：买开仓后的最高价减去买开仓价格大于50个最小变动价位 //止损条件：最新价小于基准价减价差。（基准价是买开仓后的最高价，价差是最大盈利的30%） SKPRICE-SKLOW>50*A && C>SKLOW+*(SKPRICE-SKLOW),BP; //触发条件：卖开仓价格与卖开仓后的最低价的差值大于50个最小变动价位 //止损条件：最新价大于基准价加价差。（基准价是卖开仓后的最低价，价差是最大盈利的30%）限价止损/止盈 限价止盈/止损的逻辑：以开仓价格为基准价，当前亏损或盈利超过固定的价差时进行止损/止盈。 例3： A:=MINPRICE;//取模组交易合约的最小变动价位 C<=BKPRICE-10*A,SP;//最新价低于买开仓价10个最小变动价位，多头止损; 期货程序化交易略使用说明书 策略描述： 该策略为趋势型策略。加载股指期货10分钟K线，根据股指波段走势确立多空点，根据利润最大化和回撤小化设置最优化的参数，把握股指主要趋势。经过严格的历史测试与模拟测试，该策略收益高，回撤小的特点，50万资金测试三年内累计收益191%，最大资产回测9.33%，适合成熟、理性的波段投资者。 测试结果： 使用平台：金字塔CTP正式版。 风险揭示：本策略收益率（回测）不代表实际确定实现的收益率，仅供投资者参考了解相关策略情况。投资者如使用本策略进行交易，须充分了解其包含的各种交易风险，东海期货有限责任公司不对投资者使用本策略所产生的交易结果承担任何责任。 使用步骤： 1)到东海期货营业部开通程序化交易功能；申请使用金字塔交易软件，获得软 件使用账号和资金账号；申请使用“如影随形”策略；下载并安装金字塔CTP 正式版软件。 2)登录金字塔软件，输入账号和密码，登陆软件，连接服务器数据， 3)在右边商贩边栏目中选择“公式”按钮，右击公式管理面板，导入公式，选 择路径，把要导入的策略导入公式管理器，新导入的公式在“交易系统—A. 新交易系统”栏目下 点击左上方画面按钮，新建框架，选择空框架，设置初始公式为K线主图，然后右击，退出版面设置。选择合约你要加载的合约如IF12(股指12月份合约)，（如果要历史测试，要选择IF00），把分析周期换成10分钟K线，按F3键，插入要选择策略。 4)右键选择右上方的“如影随形”策略，调整参数，策略第一个参数X为止损 点数，第二个参数N为开平仓手数。调整好参数之后，选择左上方“文件” 按钮，把工作区保存，点确定。 程序化交易模型编写协议 甲方： 乙方：新湖期货 甲乙双方经友好协商，就甲方委托乙方代为编写程序化交易模型达成以下协议： 1.服务内容： 乙方接受甲方委托，根据甲方所填写的《程序化交易模型编写定制表》，代甲方编写程序化交易模型。 2.服务流程： ●甲乙双方确定《程序化交易模型编写定制表》的内容； ●甲乙双方签订协议，甲方向乙方支付费用总额的50%为首付款； ●乙方收到首付款后开始编写，并于1个月内将所定制的程序化交易模型 交付甲方； ●甲方收到定制的程序化交易模型后，支付费用总额的50%，并填写《程序 化交易模型交付回执》传真给乙方，乙方收到传真后，服务完成。 3.服务说明： ●乙方只负责根据甲方所填写的《程序化交易模型编写定制表》，将文字要 求转化为要求的平台语言，不负责依照此模型来做交易的有效性，由于 使用该交易模型而造成的资金盈亏由使用者自行承担； ●服务完成后，非技术原因，乙方将不再对已交付的程序做出修改。甲方 若需要更改《程序化交易模型编写定制表》中的文字要求内容，须重新 填写《程序化交易模型编写定制表》，并签订协议。 4.服务的保密： ●乙方承诺，甲方在支付完所有费用后，乙方代甲方所编写的程序化交易 模型代码的版权归甲方所有，未经甲方同意乙方不得把程序化交易模型 的代码透露给任何第三方； ●若乙方未经甲方同意把程序化交易模型的代码透露给第三方，造成甲方 相关损失的，甲方可要求乙方退还程序化交易模型的编写费用，并有权 提出诉讼追究乙方法律责任。 5.服务费用及付款方式： ●甲方委托乙方编写套程序化交易模型，费用总额为元（大写： 元）； ●甲方于合同签订后5个工作日内，向乙方指定账户支付费用总额的50%， 即元（大写：元）； ●甲方收到定制的TB公式后5个工作日内，向乙方指定账户支付费用总额 的50%，即元（大写：元）； 账户： 开户银行： 汇款户名： 汇款账号： 6.合同生效及其它： ●本合同自甲乙双方签字并盖章后生效； ●本合同传真件有效； ●本合同一式贰份，甲乙双方各执壹份。 甲方（签章）：乙方（签章）： 2012年月日 2012 年月日 程序化交易模型的参数优化方法 程序化交易的书籍在市面上层出不穷，大多数打算进行程序化交易的朋友都会去阅读一两本或者更多。我敢肯定通过阅读大家会发现，这些书里面每一本都会提到交易模型的参数优化的问题。这是由于现代的计算机处理技术发展的同时也带来了一些困惑，程序化交易可以说是建立在计算机和通讯技术的基础之上的一种交易手段，如果没有这些基础设施，那么程序化交易也就不能存在。正是有了可以高速运行的CPU才使我们可以对参数进行优化。光凭技术手段并不足以解决所有交易的问题，这就是为什么说交易是一门艺术之所在，而我们使用机械的交易方法是为了尽可能的避免人为的判断和情绪对交易的不良影响，在我们没有形成自己的一套交易体系之前通过机械的方法来进行交易无疑可以少走很多弯路，把时间和金钱留给我们用来积累更多的经验，让我们首先确保在市场中生存，再去追求如何使交易变成艺术。因此作为一个力求以科学和规律的方法解决交易的问题的人，我试图通过本文来解决大家在程序化交易中参数优化这个矛盾的问题。 什么是参数优化 在这里首先我们介绍一下什么是参数优化，以便一些刚刚接触程序化交易的朋友阅读本文，已经了解这方面知识的朋友可以掠过本段。 对于一些模型来说会有一些参数，这些参数设置的主要含义可能是为模型提供一个周期，举个例子来说象n日均线上穿N日均线（n为短周期均线参数，N为长周期均线参数，一般短周期的移动平均要比长周期的变化要快，所以我们通过这两个不同周期的均线来制定交易计划），n和N参数的意义就是指定周期，一般来说参数的意义都与时间有关系（周期），但也有其他的用途。参数优化实际上就是利用计算机的处理能力对参数的各个值进行一次测试，找到盈利最大的那次值，如上面函数的n和N，数学建模 选修课策略模型
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