新闻驱动的量化投资(全文) - 程序化交易者

新闻驱动的量化投资

阎泓 博士

作者简介：理论物理学博士，美籍，曾在多家华尔街金融公司任对冲基金经理、资深量化分析师、算法交易系统架构师、高频交易系统设计师等职。联系信箱：wallst82@https://www.wendangku.net/doc/ec9830089.html,

内容提要

本文介绍了利用新闻软信息进行量化处理并进行统计套利的量化投资策略。

Abstract

This article introduces a quantitative trading strategy based on quantified soft information in stock market news.

关键词：量化投资，程式化投资，算法投资，新闻驱动，新闻情绪，软信息

Keywords: quantitative investment, program trading, algorithmic trading, news driven, news sentiment, soft information

量化策略基本上可以分成两种，即alpha策略和beta策略。无论是哪一种策略，都需要下面的步骤：收集数据，产生初步交易信号，使用规则进行预测，利用历史数据进行模拟试验，产生模型，运行模型，生成动态权重，进行风险管理，关联度计算，设计市场冲击模型，通过投资组合优化模型（CAPM, Black‐Litterman等）生成订单，通过计算机系统进行交易，最后进行风险分析和交易成本分析等。

模型的关键是预测，而预测可以分成以下几类。

第一、相对稳定量的预测。譬如印花税是相对稳定的量，预测印花税的改变对市场的影响就是一个针对相对稳定量的预测。

第二、对趋势（trend）的预测，又称对动量（momentum）的预测。简单地讲，昨天上涨的股票今天是否还会继续上涨，就是一个对趋势的预测。

第三、对均值回归（mean reversion）的预测。前几天一直在上涨的股票，今天会不会下跌，就是此类型的预测。

第四、事件对市场影响的预测。譬如大选和中选年的11月份选举就是一个会影响股市的事件。季报、美联储会议、以及普通新闻发布都会影响到股市。如果定量地预测事件对股票价格的影响，就是此类预测的本质。

本文就如何根据新闻，使用全计算机化的手段，对股票价格做预测进行初步讨论。

价格波动与新闻有关吗？

在普通人眼中，价格波动一定是与新闻有关的，不是吗？但是学术界围绕着确认价格波动与新闻的关系经过了很长时间的讨论。

大家一定还记得萨莫斯（Summers），这位刚刚卸任的白宫财经顾问吧？现任财长是他的学生，他本人还是克林顿政府的财长，现在是哈佛大学经济学教授。

萨莫斯在1989年发表了题为“价格波动与新闻的脱节”（Disconnect between price movements and news, Cutler, Poterba and Summers 1989）的学术论文，正式提出了很难确定价格变动所对应的新闻这一问题；后人称之为萨莫斯疑问。

二十几年过去了，随着计算机技术的快速发展，信息采集技术得到了极大发展，计算能力得到了极大发展，包括Grid Computing在内的海量计算能力已不罕见，计算机处理自然语言（NLP）的能力也得到了极大发展，金融工程理论和实践也得到了极大发展。确定价格变动所对应的新闻已经不再是一个难题。

当然，二十年后的今天，与萨莫斯发表论文的时代相比，也面临着前所未有的挑战，特别是信息的极大丰富，传统PR（新闻发布会）的出现，2000年出现PR Wire，传统新闻发布会后10分钟新闻发布延迟的取消，非传统媒体出现：网站、bbs, 博克、微博等等。

前不久，一些疑似中国下一代战机的照片出现在网络一个星期之后，才出现在华尔街日报头版上；而上一季度Google和Microsoft 在自己的网站发布季报，20分钟后才出现在传统媒体，就是非常典型的例子。那些比市场快20分钟拿到季报的投资人可以轻易成为百万富翁。

是否可以将新闻的交给计算机处理，在新闻出现的第一时间，多数投资人尚未来得及做出反应、市场尚未消化时立即做出反应，在市场消化掉新闻之后退出，进行套利操作呢？

这是可以做到的。

新闻中的软信息：情绪

Peterson(2004)与Stein（2002）指出，信息可以分成两种，即硬信息和软信息。硬信息是很容易证伪的量化信息，譬如公司盈利、公司高管对盈利的预测等。软信息是很难量化的信息，或者量化后很难证伪的信息，譬如：新闻报道的乐观语气，情绪等。对新闻带有的软信息进行归类和打分，将新闻的情绪量化。这种量化的情绪分，就可以作为统计套利的建模基础。

如果雇佣研究人员阅读新闻并对新闻的情绪打分，估计每个人每小时可以处理10条新闻。香港股市每天有超过100条新闻，需要一个人工作10小时。不算别的，就是所花费的时间和造成的延误也是交易策略无法承受的。

计算机的自然语言处理（NLP或者Natural Language Processing）技术源自1950年的Turing Test，经过了90年代的语音打字阶段，现在已经相当成熟。使用计算机处理新闻软信息，可以在秒钟内即时处理掉所有当前新闻。

这种技术的核心是语言模型，包括语法、语义模型，以及语言字典。在处理股市新闻时，大家常常采用的是Loughran and McDonald (2010)字典，它包括了大量的Litigation Risk的词汇，以及Harvard IV‐4 psychosocial dictionary，它们一共包括了2293 个正面词汇和1913个负面词汇。

一个NLP初级引擎只包括一本字典。根据字典中的正面词汇和负面词汇在新闻中出现的频率，可以给出一个情绪分数。

一个NLP高级引擎不仅包括一本字典，还包括了语法模型和语义模型。高级引擎可以更加准确地给新闻的情绪打分。参见下图。

譬如“我不能给你这个苹果”这句话，在人类读者看来它是负面的语句，在NLP初级、高级引擎看来它都是负面的。但是如果语句稍稍复杂化一点，处理引擎就会失效。

如果这句话改为“我不能给你这个又大又圆的苹果”，在人类读者看来仍是负面的语句，在初级引擎看来就变成了正面的。高级引擎仍可判断为负面。可见好的NLP引擎是不会轻易被骗过去的。

当然NLP引擎也有局限性，譬如它只能在语言层面正确工作，它终究不能像人类那样思考。举一个例子：“除非就业 市场明显好转，否则住房市场不可能出现奇迹般的复苏。”对于人类读者来说，美国就业市场很糟糕是尽人皆知的，因此这句话明显是负面的。如果使用初级引擎，简单地数词汇，会发现三个正面词汇（好转、奇迹、复苏）以及三个负面词汇，因此得出结论这是中性的。如果使用高级引擎，仍会发现这是一个中型语句，因为它是建立在一个假设上的，而这个假设对计算机来说没有意义。

因此NLP引擎对单独语句的纯语言学判读可能是正确的，但是市场环境、语义环境可能给人类不同的解读，这是NLP引擎所不知道的。譬如引擎不知道当今就业市场的情况。

如何设计量化模型以利用NLP引擎的长处，避免它的短处，就是量化策略家需要研究的课题。 数据的选择

首先确定新闻数据的来源。鉴于企业报告的立场很难中立超然、而网站、blog、bbs等网络新闻易被操纵的特点，我们倾向于采用传统金融新闻媒体的新闻，这些传统媒体包括华尔街日报、路透社、彭博通讯社、道琼公司、福克斯电视台等。这些传统媒体公司的报道相对来说比较中性自恰、格式固定、来源稳定、风格保守。

如前面指出的，传统媒体的报道可能会有滞后效应。尝试了大量的企业内部报告、公司网站、Blog, bbs等后，倾向于接受这种滞后。

道琼公司和路透社的全球新闻总量在2003年1月到2010年11月间达到了每月15万条（见下图）。

下图是从2003年1月到2010年10月，每天与香港股票有关新闻的数目。可见目前与香港股市

有关的新闻总量已经达到每天100则以上。

下图是这些新闻每月的数目。可见与香港股市有关的新闻已经达到了每月3000则以上。

同一个题材的报道一般形成一个系列，某一个新闻一般是一个系列中的一个。路透社和彭博通讯社的新闻系列结构往往是以一个非常简短的提示（Alert）开始，然后在5到20分钟后跟着一个完整的报道（Newsbreak），然后在20到30分钟内跟踪报道。一个小时内还会有后续报道等。

下面的图显示出路透社新闻系列的结构。

设计策略

如何设定量化标度是一个非常关键的问题。在大量相关研究的基础上，通常认为下面的量化标度是重要的。

第一、相关性。 一则新闻N次提到了股票，其中提到IBM一共m次，那么这则新闻与IBM的相关度就是m/N

有了这个标度，量化策略家就可以过滤掉相关性较低的新闻。

第二、正面度、负面度、中性度。其中正面度就是正面词语出现的总数，除以新闻中出现的字典词语总数，等等。每一条新闻都有这三个数值，三个数值相加等于1。

显然，正面度和负面度非常接近的新闻可能有NLP引擎解读不准确的问题。中性度偏高的新闻也可能有这种问题。此类新闻应该过滤掉。

第三、情绪指数，可以取值 1，0，‐1，分别代表正面、中型和负面。在正面度数值超过负面度和中性度时，这条新闻的情绪指数就是1，如此等等。

第四、报道的序列号。可以想像，同一个系列报道中的第一个是最重要的、影响最大的。

我们倾向于只选取每个系列中的第一条新闻。

量化结果

下图描述的是针对个股的负面新闻出现之前60天到出现之后60天，香港股票价格（收盘价）累计变化超过恒生指数部分的平均值。

注意笔者把每一条新闻和一个交易日联系起来，从上一个交易日结束的时刻开始到本交易日结束的时刻为止的所有新闻都属于本交易日，因为这条新闻会对本交易日的收盘价产生影响。

可以看出，在新闻出现于传统媒体之前60天内，股票已经处在持续下跌的过程中，总跌幅超过1.5%。在新闻出现之后的3、4天内，股票仍继续下跌0.2%。

类似地，下图是正面新闻出现前后60天股票价格相对于恒生指数的累计变化曲线。

同样，在正面新闻出现之前，股票已经处在持续上涨过程中，总涨幅接近1%。在新闻出现之后的3、4天内，股票仍继续上升0.2%。

这一观察表明，在信息成为公共信息之前，已经有投资者得到了信息并按照信息进行了交易，从而影响了股价。

香港的证监委（SFC）一直致力于打击内幕交易，也就是发行股票的公司高管乃至普通职员，以及大股东利用工作之便提前获取可能影响股票价格的内幕消息，并进入股市交易牟利的犯罪行为。

这里看到的消息泄露也可能是投资人自己主动跟踪研究所致。譬如要跟踪Home Depot（家乐宝）的销售情况，研究人员经常定点在几家连锁店址清点停靠车辆的数目、进出顾客的数目，或者与销售经理交谈等等。传统研究手段还包括研究基本面数据、研究报告等。这些传统研究手段虽常常有效，但手工特点明显，费时、费力，价格昂贵，规模小且无法保证结果的一致性、可重复性和成功率。一个基金经理如果能够这样跟踪10只股票就已经非常吃力了。

如果使用本文推荐的量化策略，在传统媒体发布新闻的第一时刻作出判断进行交易，可以在3、4天后获得0.2%的回报。0.2%比1.5%要低8倍，比1%要低5倍；但同样的策略可以交给计算机处理，并同时监视几百只股票，可以大范围、工业化成规摸进行，从而使综合回报远远超过传统研究方法。

对萨莫斯疑问的回答

下面这张图明确地回答了萨莫斯在22年前提出的疑问。

图中靠上的蓝色曲线代表所有香港股市新闻的正面度在那个月的总和，下面的红色曲线是恒生指数的每月平均价。可以看出，新闻的正面度和恒生指数呈正相关。并且蓝色曲线明显具有先导性；它几乎总是在恒生指数下跌之前下跌，反弹之前反弹，到顶之前到顶，触底之前触底。

仔细考虑后觉得这其实并不奇怪。投资人受到新闻报道情绪的影响不可避免地使股市受到同样的影响。

道高一尺，魔高一丈

当然，机器的策略一定有漏洞可被利用。

日常生活中，很多善于沟通者常常在负面消息中加入大量伪正面词汇，委婉传递坏消息。这常常可以欺骗初级引擎。

如果企业发言人知道了字典中的词汇，在发布新闻的时候，就可以有意避免使用字典中的词汇，改用字典中没有的负面词汇。这种做法甚至可以欺骗高级引擎。其实，西方的政治家常用这种做法欺骗选民。像使用“量化宽松”代替“滥印钞票”，“流动性短缺”代替“没钱了”等等就是同类做法。

此外，企业发言人还可以故意在发布坏消息的时候使用错误的语法，造成语法模型出错。或者故意制造自相矛盾的语义，造成语义模型出错。

譬如布什总统曾经说过：Our enemies are innovative and resourceful and so are we. They never stop thinking about new ways to harm our country and our people, and neither do we. 这等于是说“敌人伤害我们，我们也一样”。

发言人也可以故意制造语义错误，误导语义模型。某赛车评论员曾说过一句经典的语义矛盾的话：“领头的赛车设计得独一无二，而紧跟其后的第二辆赛车和它一模一样。”我们常说，“他死了，但他永远活着。”

最后指出，分析师完全可以把新闻情绪指标作为正交的自由度引入已有的动量趋势模型中或者均值回归模型中，从而达到提高模型Sharpe比率的作用。

类似的做法也可以在高频交易中使用。

笔者会在下一篇文章中讨论中国A股市场对新闻的反应以及相关的量化交易策略。

鸣谢

作者感谢Richard Brown博士和Nitish Sinha博士的有益讨论，感谢David Tai博士阅读全文并提出宝贵意见。

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目录 第一章 (4) 概述 (4) 1.1 TradeBlazer语言特点 (5) 1.2功能特色 (5) 1.3 安装TradeBlazer (5) 1.3.1 软件下载 (6) 1.3.2 软件卸载 (7) 第二章 (8) TradeBlazer可视化集成开发环境 (8) 2.1启动TradeBlazer (9) 2.1.1 TradeBlazer系统登陆 (9) 2.1.2 连接交易账户 (9) 2.2TradeBlazer的用户界面 (11) 2.2.1 系统菜单 (12) 2.2.2 工具栏 (14) 2.2.3 工作室 (15) 2.2.4 工作区 (15) 2.2.5 面板 (16) 2.2.6 桌面 (17) 2.2.7 窗口特性 (18) 2.2.8 我的键盘 (19) 2.2.9 跑马灯 (19) 2.2.10 状态栏 (20) 2.2.11 消息中心 (20) 2.2.12 系统设置 (22) 2.2.13 数据维护 (25) 2.2.14 导入和导出 (28) 2.2.15 图像存储和打印 (29) 2.2.16操作小技巧 (30) 第三章 (31) TradeBlazer视窗模块 (31) 3.1 行情报价 (32) 3.1.1 行情报价主界面 (32) 3.1.2 行情报价工具栏 (33) 3.1.3 行情报价右键菜单 (33) 3.1.4 商品选择和字段选择 (33) 3.2 分时图 (35) 3.2.1 分时图主界面 (35) 3.2.2 分时图分时图表 (36) 3.2.3 分时图盆口明细 (36) 3.2.4 分时图分笔成交 (37) 3.2.5 添加“开平仓性质” (37)

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中信证券数量化分析系统简介 1. 开发本系统的目的 ☆为金融工程的数量化研究提供一个有效的数据和工具平台。 ☆为研究报告提供统一的管理平台。 ☆把证券市场主要的投资分析活动进行整合,使分析更全面、深入、有效。 ☆摆脱原有一个客户一套数据库的旧模式,让所有用户共用同一底层数据库,使数据更准确、更新更及时。 2. 系统主要模块 2.1 股票分析 主要针对数量化分析所用到的所有结构化数据进行各种分类统计分析。 2.2 基金分析 在现有的基金信息披露程度上,能够准确分析出基金的投资、持股风格和风险收益状况,为投资者提供了一个深入分析基金业绩的工具。 2.3 债券分析 为债券组合的投资提供一个深入、全面、有效的分析工具。目前主要包括:债券基本信息和行情信息查询;债券指数行情查询分析;利率期限结构分析;情景分析;投资组合分析;新券定价分析。 2.4 组合分析

2.4.1 指数 是投资分析最基础、最常用的工具,用户可以自定义任意组合为一个指数,用于组合的历史模拟及实证分析研究。主要包括:用户自定义指数、指数叠加分析、指数点位、指数样本股及权重、指数的财务及风险指标分析等。 2.4.2 指数增强/Alpha预测 对标的指数样本股在未来一定时期的超额收益率进行预测(预测方法:多因子模型/横截面回归)。通过预测结果对指数中超额收益率高的样本股加大权重,低的减少权重,以此来达到指数增强的目的。 2.4.3 优化资产配置 针对用户对各资产类的期望收益率和风险、投资比例等约束条件,给出资金在各资产类上的最优投资比例。用户权衡每一个资产配置以后,从中选择满足自己要求的最优资产配置。2.4.4 构建最优组合 根据用户对自定义组合中各股超额收益率的预测结果,使用风险模型和标准的二次规划方法对用户组合中各股的权重进行优化。 2.4.5 优化指数策略 使用风险模型并考虑到交易费用及市值规模对指数的投资策略进行优化。 2.4.6 组合风险分析 该模块可以揭示任意组合相对于任意基准在任何时点的各项风险指标,以便用户对组合的风险进行及时的控制。 2.4.7 自建风险模型

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数学建模 选修课策略模型

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;

赢智程序化交易系统使用说明书 2.

赢智程序化交易系统使用说明书 目录 目录 (2 一、登录软件 (7 (一如何登录软件 (7 (二如何选择服务器 (9 (三如何保存交易密码 (9 (四如何使用动态备份 (10 (五如何矫正本机时间与服务器时间一致 (10 二、常用窗口基本操作 (11 (一、自选报价列表 (11 (二、分时走势图 (15 (三、K线图窗口 (19 (四当日分钟K线 (34 (五、OX图 (34 (六、价量运行趋势图 (37 (七、三线反转图 (38 (八、TICK闪电图 (40 (九、盘口报价 (40

(十、逐笔成交表 (42 (十一、大单成交表 (43 (十二、分笔统计 (44 (十三、分价统计 (45 (十四、分笔+分价 (46 (十五、新闻 (46 三、行情模块使用案例 (53 (一如何设置起始页面 (53 (二如何调入行情报价页面 (53 (三如何创建页面 (58 (四如何保存页面 (60 (五如何调出页面 (61 (六如何还原修改后的页面 (62 (七如何设置书签并将个人重要页面设置在书签上,方便调用 (64 (八如何修改报价窗口回撤在分时——K线图循环切换 (67 (九如何保存扩展分析模板 (67 (十如何自定义快捷访问工具条 (69 (十一鼠标滚轴操作如何切换合约 (70 (十二如何区分系统页面和普通页面 (71

(十三如何利用我的指标区保存多组指标参数 (71 (十四如何进行指标设置周期化 (73 (十五如何设置坐标显示方式 (73 (十六如何在数据出现问题时重新申请数据 (74 (十七如何申请更多数据及设置K线显示密度 (75 (十八如何设置报价列表排序 (77 (十九如何设置盘口报价买卖横竖排列 (77 (二十如何设定报价红绿定义 (78 (二十一如何设定成交明细红绿定义 (78 (二十二如何显示小报价框 (79 (二十三如何显示持仓成本线 (79 (二十四如何调出信息灯塔 (80 (二十五如何显示技术分析图上的十字光标 (81 (二十六如何设置今天昨天分割线 (81 (二十七如何设置K线形状 (82 (二十八如何调整报价页面的字体及字体大小 (82 (二十九如何进行颜色字体风格的设置 (83 (三十如何进行合约代码、指令快捷键、分析周期快捷键的设置 (84 (三十一如何进行涨跌停定义的设置 (85

算法交易的主要类型与策略分析

算法交易的主要类型与策略分析 历史上最早使用算法交易的例子可以追溯到1949年。对冲基金之父阿尔弗雷德·琼斯，利用空对多3：7的比例进行配对交易，在1955年到1964年间，综合回报率高达28%。到了上世纪60年代早期，投资者开始利用计算机通过分析股票的周线和月线来预测价格运动方向。 配对交易逐渐成熟，发展成后来的算法交易。随后算法交易策略慢慢在华尔街流传开来并被广泛使用，同时也带来了非常可观的盈利。原来在摩根士丹利从事配对交易的研究员，后来逐渐成为如大卫·肖、詹姆斯·西蒙斯这类明星基金经理手下的精英，算法交易的“黑盒子”便由此诞生。 随着计算机的广泛普及，华尔街各大交易平台都开始执行算法交易，对IT技术人员的需求不断攀升。各种数量化研究人才进入到华尔街工作，改变了交易大厅传统的交易习惯，公开喊价的交易员逐渐被算法交易员所取代，算法交易也从此在华尔街开始蓬勃发展。现在，无论是股票、商品、期货以及外汇市场，算法交易已成为市场中不可或缺的组成部分。2009年花旗集团的报告显示，超过50%的股票交易都是通过算法进行自动交易的。而其他银行的报告指出这一数字甚至达到75%。市场之所以青睐算法交易，其原因在于其能够快速有效地降低交易成本，控制市场冲击成本和具有较高的

执行概率。除此之外，它还能提供隐藏交易意图等传统交易方法不具有的交易方式。 冲击驱动型算法交易：降低对价格的影响冲击驱动型算法是由简单的指令分割策略演化而来的。通过将大订单分拆成小订单进行发送，试图降低交易对资产价格的影响，达到最小化市场冲击成本的目的。 基于平均价格的算法，代表了第一代冲击驱动型算法。这些算法都是由带有预设目标的算法演化而来的，对价格或成交量等条件无敏感性。它们通常按预定的步骤被执行，在给定的时间内不管市场条件如何，只是单纯执行预先设置的指令。为了使交易算法更加灵活和适应市场环境，可以对这些静态方法进行改进，或更多地采用动态算法。这就导致了算法逐渐向机会导向算法倾斜。参与率算法（POV）建立在真实市场成交量上而不是依赖静态模型而形成交易进度，随后逐渐演化成为采用更隐藏的路径以达到零市场冲击的最小冲击 算法。 时间加权平均价格（TWAP）是一种基于时间变化的加权平均价格，被称为TWAP算法，其仅以时间分割为基础，考虑指令的设置或指令的执行，而不受市场价格或成交量等其他方面因素的影响。用这种方法执行一系列指令，其平均执行价格就是各执行时间点市场交易价格的加权平均。 相对于TWAP策略而言，成交量加权平均价格（VWAP）交

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博尔量化交易系统 《博尔量化交易系统》是国内首款专门服务于个人投资者的量化交易系统，博尔量化交易系统采集了宏观层面、行业层面、财务层面、交易层面、市场调研层面等各个方面的数据进行量化处理，博尔量化交易系统通过金融模型计算价格变动的大概率区间，并且同时判定当前主导股价的交易行为，以独有的量化投资视角为投资者提供一整套科学的判断依据。博尔量化交易系统由于采用国际先进的量化交易模型，博尔量化交易系统能够扩展计算一周内的股价变动的大概 率区间，该项成果在国内投资软件领域内没有竞争对手。 博尔量化交易系统是一套海量信息人工智能（AI）分析处理系统，博尔量化交易系统的诞生源自博尔基金自身投资需要，投入大量人力物力通过对业内操盘手的深度访问，用4年时间积累了1200种操盘手法并编译成金融模型，破天 荒的做到了对未来一周行情进行预测。 博尔量化交易系统“主导动能“是博尔系统核心功能之一。该功能对股票交易中的全部资金进出数据进行量化处理，而通过这些处理后的数据，博尔量化交易系统可看到资金流入流出背后的四种真实目的，即：

资金做多：显示红色柱状，表示做多资金主导价格趋势，价格通常呈现明显强势； 资金做空：显示绿色柱状，表示做空资金主导价格趋势，价格通常呈现明显弱势； 获利回吐：显示黄色柱状，表示资金获利回吐（获利盘出现），价格通常呈现震荡； 空头回补：显示蓝色柱状，表示前期做空资金试探性进入，价格通常止跌震荡； 注意：上述资金的四种目的，需综合分析后做投资参考，不可单独使用其中某一组数据。 开发博尔量化交易系统，就是为了避免非专业人士因能力不足而导致投资失败，因此博尔量化交易系统采集了宏观层面、行业层面、财务层面、交易层面、市场调研层面等各个方面的数据进行量化处理。博尔量化交易系统完全贴近实战，买入机会提前预示，卖出机会提前预警，合理分配了人的脑力资源，让思考用在转折的关键时刻，采用了博尔量化

软件定价策略与模型设计

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：

程序化交易系统建设及相关研究

程序化交易系统建设及相关研究 程序化交易系统建设及相关研究 本文选自《交易技术前沿》第十七期（2014年12月）。 目录程序化交易系统建设及相关研究1 前言2 程序化交易简介及主要策略2.1 久期平均（duration averaging）2.2 组合保险（portfolio insurance）2.3 指数套利（Index Arbitrage）2.4 数量化交易（Quantitative trading）3 国外程序化交易系统建设及应用情况4 我国程序化交易系统建设及应用情况4.1 基于CEP的开放式程序化交易系统4.2 商业专用程序化交易系统4.3 国内软件厂商开发的程序化交易系统4.4 机械化交易系统4.5 其它程序化交易相关软件5 我司程序化交易系统建设及应用6 程序化交易策略开发技术规范与建议思考 程序化交易 上海市证券同业公会信息技术专业委员会 程序化交易研究课题组

光大证券股份有限公司 Email:zhouzhaoyang@https://www.wendangku.net/doc/ec9830089.html,1 前言 随着计算机技术的飞速发展，程序化交易已成为信息技术与投资管理的最佳结合点。由于完全凭借投资经理经验以及手工操作的资产管理模式受到了资金规模扩大、市场风险加剧、波动频繁等问题的挑战，引入程序化交易系统可解决操作效率、风险管理等难题。因此，各大投资机构纷纷投入研究，去开发专门的交易系统。这使程序化交易在交易决策、交易辅助方面发挥了巨大的作用。因此，现在程序化交易泛指利用计算机技术制定交易策略、自动或半自动交易、实行风险控制等行为。 程序化交易得以发展的原因是多方面的：首先，因其参与者主要为机构或资金量较为庞大的个人，他们的交易操作总量大，对交易成本、交易效率提出了更高的要求，对引入更先进的交易技术有内在的需求；其次，市场有效性理论盛行，简单的指数套利空间越来越小，交易者转而在交易频率上寻求突破；最后，借助程序化交易系统的分析功能，

程序化交易系统大全

程序化交易系统大全 （收集了主流程序化交易系统） 一、趋势跟踪类 1、海龟交易系统 2、趋势线突破交易系统 3、波动性突破交易系统 4、通道突破交易系统 5、四周规则 6、NEWS交易系统 7、MACD交易系统 8、EMA交易系统 9、均线交易系统 、三重滤网交易系统 1010、三重滤网交易系统 1111、、SAR交易系统 1212、、OBV交易系统 （另有 克罗均线系统、、时间价格 双均线交易系统、、克罗均线系统 （另有：：双均线交易系统 单均线交易系统、、趋势跟踪类全套多空强弱、、单均线交易系统 突破 突破、、LSS多空强弱 鳄鱼法则等系统）） 浮动波动性突破、、鳄鱼法则等系统产品 产品、、不动如山SAR SAR、、浮动波动性突破 二、反趋势振荡类 1、网格交易法 2、海岸线交易系统 3、假突破交易系统

5、薛斯通道交易系统 6、经典K线交易系统 7、RSI交易系统 8、KDJ交易系统 9、乖离率交易系统 、江恩回调带交易系统 1010、江恩回调带交易系统 、技术背离交易系统 1111、技术背离交易系统 、量价背离交易系统 1212、量价背离交易系统 BOLL通道交易、反四周 法则、BOLL （另有：维克多123法则、 规则 单摆震荡原理、、LSS轴点封套 轴点封套、、BIAS交易SLOWKD、、单摆震荡原理 规则、、SLOWKD 动能震荡、、分形交易系统等系价格通道交易、、ROC动能震荡 系统、、价格通道交易 系统 统） 三、波段交易类 1、海浪交易系统 2、天堂地狱交易系统 3、矩形交易系统 4、旗形交易系统 5、楔形交易系统 6、三角形交易系统 7、八段交易系统 8、波浪理论交易系统

C17027S_程序化交易系统研究与风险防范

1 . 下列不属于程序化交易优点的是（）。 ? A.根据规则自动交易，有利于克服人性弱点 ? B.突破人的生理极限，大幅提高投资效率 ? C.系统性的交易、资金和仓位管理，有利于投资的组合优化管理和风险控制 ? D.交易者只要拥有一套好的交易系统，利用程序化交易平台就可以稳步盈利https://https://www.wendangku.net/doc/ec9830089.html,/view/9b8934810029bd64783e2c7b.html 2 . （）交易策略是指套利者利用程序化交易系统在指数现货市场与指数衍生产品市场之 间，利用两类产品在不同市场上出现的瞬间定价的不同来迅速实现贱买贵卖的交易，并从中获得价差收益。 ? A.组合保险 ? B.久期平均 ? C.指数套利 ? D.算法交易 ?指数套利(Index Arbitrage)交易策略是指是套利者利用程序化交易在指数现货市场与指数衍生产品市场之间，利用两类产品在不同市场上出现的瞬间定价的不同来迅速实现贱买贵卖的交易，并从中获得价差收益[5]。它一般发生在股票指数的现货市场和与其相对应的股票指数期货市场。当股票指数现货与股票指数期货的价差大到足以超过无风险利率并能够抵补所有的交易费用时，从理论上讲，就可以进行指数套利 3 . （）交易策略是运用较为复杂的数学模型来确定订单最佳的执行路径、执行时间、执 行价格及执行数量的交易方法。 ? A.组合保险 ? B.久期平均 ? C.指数套利 ? D.算法交易

算法交易是指使用计算机来确定订单最佳的执行路径、执行时间、执行价格及执行数量的交易方法。 多选题（共4题，每题10分） 1 . 明确禁止的程序化交易包括（）。 ? A.进行股指期货套期保值交易 ? B.频繁报撤且成交较低 ? C.影响收盘价、误导他人交易 ? D.制造趋势以影响价格 https://www.wendangku.net/doc/ec9830089.html,/content/2015-10/10/content_3939157.htm ?《办法》明确列举了禁止的程序化交易，主要包括证券自买自卖、期货自成交、频繁报撤且成交较低、影响收盘价、误导他人交易、制造趋势以影响价格等。 ? 2 . 在国外程序化交易系统建设及应用中，使用完全自主开发的程序化交易系统具有哪些特 点？ ? A.高速、安全、稳定、灵活 ? B.重视界面友好、人机交互 ? C.开发工作量大，业务与技术紧密结合 ? D.策略的技术实现风险和业务管理风险高 3 . 目前开设程序化交易的交易所主要包括（）。 ? A.纽约股票交易所 ? B.纳斯达克市场 ? C.芝加哥期货交易所 ? D.芝加哥期权交易所

缠中说禅量化交易系统

缠中说禅量化交易系统 函数使用说明 1.Chdlm 缠论动力调用函数， CHDLM(CLOSE,1)：返回的动力数值， CHDLM(CLOSE,2)：返回值1表示动力底，返回值-1表示动力顶, CHDLM(CLOSE,3)：返回值1表示底背离买点，返回值-1表示顶背离卖点。 可以结合其他函数，进行画线，画标识，选股，预警等。 使用例子：CHDL 2.Macdnum 返回MACD的参数 MACDNUM(1)：返回周期数值1，供MACD函数调用 MACDNUM(2)：返回周期数值2，供MACD函数调用 MACDNUM(3)：返回周期数值3，供MACD函数调用 使用例子：三级别MACD 3.Kxian K线的初始化 KXIAN（HIGH,LOW）; 所有与笔有关的调用，必须先进行此函数的调用 使用例子：CHFB 4.Chbi 返回缠论笔顶底，返回值1笔的顶，返回值-1笔的底 CHBI(P)：P参数可以选择11,12,21,22,31,32；51（高级版选用） CHBI(11) 严格新笔 CHBI(12) 严格老笔 CHBI(21) 不考虑第一元素和第三元素对顶底的包含的新笔 CHBI(22) 不考虑第一元素和第三元素对顶底的包含的老笔 CHBI(31) 考虑第一元素不考虑第三元素对顶底的包含的新笔 CHBI(32) 考虑第一元素不考虑第三元素对顶底的包含的老笔 CHBI(51) 将分型直接相连，不考虑包含及共用K线 使用例子：CHFB 5.Chbinum 返回缠论一笔中K线的根数 CHBINUM(P)：P参数可以选择11,12,21,22,31,32；51（高级版选用） P的取值参考CHBI 使用例子见：CHFB 6.Chibs 返回缠论笔的状态（向上，向下，顶分型，底分型） CHBIS(P)：P参数可以选择11,12,21,22,31,32；51（高级版选用） P的取值参考CHBI 返回值1，代表顶分型， 返回值-1，代表底分型

程序化交易与算法交易

MBA智库： 算法交易(Algorithmic Trading) 目录 1 什么是算法交易 ?2 算法交易的优势 ?3 算法交易的发展 ?4 算法交易的类型[1] ?5 算法交易的产生原因[2] ?6 算法交易在证券市场的运用[1] ?7 参考文献 什么是算法交易 算法交易(algorithmic trading)是指事先设计好交易策略，然后将其编制成计算机程序。利用计算机程序的算法来决定交易下单的时机、价格和数量等。程序化下单能避免人的非理性因素造成的干扰，并能更精确的下单。并能同时管理大量的操作，自动判断将大单分拆为小单，减小冲击成本。 算法交易也称黑盒交易、自动交易，算法交易有时也被用来泛指所有使用数量技术和计算机程序来进行下单和投资的行为。 算法交易的优势 相比于手动订单执行而言，算法交易具有一系列的优势。主要体现在减少冲击成本、自动监控交易机会，隐蔽交易意图。还可以寻求最佳的成交执行路径，得到市场最好的报价；算法交易还能避免人的非理性因素造成的干扰；快速分析多种技术指标，更精确地下单。 算法交易的发展 在欧洲和美国，算法交易作为订单执行的策略和工具，被机构交易者广泛采用。据统计，2006年有三分之一的欧洲和美国的股票交易量是经由算法交易完成的，而2007年的伦敦股票交易所算法交易完成了40%的交易量；这一比例仍然在逐年增大，显示了算法交易的旺盛生命力。 算法交易在美国欧洲已经发展了30多年，应用已经非常广泛，并诞生了很多著名的量化基金，其中不乏业绩相当突出，比如数学家西蒙斯所组建的文艺复兴技术公司在算法交易的应用上处于领先地位。相比美国，中国乃至整个亚洲在算法交易的研究和应用上还刚刚起步。 中国深圳国泰安信息技术有限公司是国内最早开始研发算法交易系统的公司之一，目前已经推出了算法交易系统，并在香港市场上线交易。国泰安算法交易研发组与多位美国华尔街业内资深算法专家保持密切联系，紧密跟踪最前沿的算法研发趋势，目前已成功实现了适应国内A股和港股的多种国际主流算法策略：主要有“VWAP”、“VP”、“TWAP”、“Schedule”、

期货交易模型编写经典教程

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

量化交易系统构建思路1-7(待续)

程序化交易策略构建思路 1.基于商品价差的通道突破系统 1)公式名称：CL_SpreadChannelBreakout 2)策略构建思路: 本策略是以通道突破为基础的“四周规则”交易系统的价差交易版，策略本身和经典的“四周规则”并无区别，不同之处是将交易标的从单个商品合约变为两个商品的价差。 3)建立系统的步骤 首先，策略会按照设定的两个商品的交易手数计算出商品的价差，并根据价差的开盘价、最高价、最低价、收盘价画出价差K线图。由于价差的计算是基于两个商品的K线数据而不是详细的Tick数据，所以只有价差的开盘价和收盘价能够准确计算，最高价和最低价则取开盘价差和收盘价差的最高和最低。 4)进场策略 计算价差的一定周期的最高价和最低价，形成上下两条通道，当价差突破上通道时做多，价差突破下通道时做空，突破时反向仓位先平仓再反手。

5)出场策略 止损方面，引入价差的更小周期的最高价和最低价作为止损点。 至此，本策略的构建描述完毕，本策略是基于对外盘行情的观察和理解进行的K线组合交易策略，由于策略特性和国内行情的特性，该策略会出现丢失行情的情况发生，但不失为一种交易思路供使用者思考，请使用者仔细理解口进行选择、修改和使用。 2.基于均线交叉与通道突破相结合的交易系统 1)公式名称：CL_MovingAverageCrossOver【MACO】 2)策略构建思路: 传统的移动平均线交叉系统寻找快速均线和慢速均线的交叉来捕捉趋势，在快速均线上传慢速均线时买入，期待市场趋势上涨，反之卖出，期待趋势下跌。 这种技术在有趋势的市场很有效果，但当市场横向整理或者起伏不定时，均线反复交叉从而产生许多导致亏损的假信号。 【MACO】系统充分利用趋势的同时尽量避免或者减少假信号的产生，方法是识别趋势后并不立即进场，而是确定这是一波行情的开始之后再作为。 系统使用快速均线和慢速均线的交叉来识别一波潜在趋势，直到上升趋势或者下降趋势确定后才发出买入或者卖出的信号。

日内程序化交易模型思路分析整理(二)

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。

分析中国股票市场的现状及发展策略

摘要 资本市场作为现代金融体系的重要组成部分，股票市场占其主导地位，它为一国的经济增长提供直接融资。股票市场与我国经济增长的关系是我国经济发展过程中受到普遍关注的问题。从长期来看，股票市场发展与中国经济增长存在着稳定的均衡关系，而短期内股票市场的经济增长效应较为微弱，这与当前我国股票市场发展过程中存在的一些问题从而未能及时有效的指导投资者理性投资有关。所以合理的做法是规范健全股票市场、加强宏观调控以促进股票市场的经济增长效应。 关键词：股票市场；中国经济；影响；经济问题；未来发展 Abstract The capital market is an important part of the modern financial system. And the stock market has a dominant position in it, which provides direct financing for a country. The relationship between stock market and our China’s economic growth is widespre ad concerned in the China’s economic development process. In the long run there is a stable equilibrium between the development of stock market and China’s economic increase. But in short time the economic growth effect in stock market maybe relatively weak, which has something to do with that we fail to guide the investors invest rationally in time and effect that is the result of the problem exist in the current development

量化交易系统开发源码技术

量化交易系统开发找我是李小姐今年是199个月的2757和2910分钟 zhidian”量化交易系统开发源码量化交易现成系统出售 “量化交易”有着两层含义:一是从狭义上来讲，是指量化交易的内容，将交易条件转变成为程序，自动下单;二是从广义上来讲，是指系统交易方法，就是一个整合的交易系统。即为根据一系列交易条件，智能化辅助决策体系，将丰富的从业经验与交易条件相结合，在交易过程管理好风险控制。 量化交易至少应该包括五个方面的要素: (1)买入和卖出的信号系统。 (2)牛市还是熊市的方向指引 (3)头寸管理以及资金管理。 (4)风险控制，运用信号源来确定止损位置，利用资产曲线和权益曲线来加以判定和管理。 (5)投资组合，不一样的投资品种、不相同的交易系统(不同功能和参数，有快有慢)以及不相同时间周期组合.，现分散组合，让交易账户波动更加稳定。 2.量化交易的特点 量化交易是一个比较新的概念，它最鲜明的特征就是运用模型。量化交易主要的特点如下所述。

(1)投资视角广。凭借计算机高效、准确地对海星信息进行处理，在所有市场里去寻找更广泛的投资机会。 (2)纪律性。严格的纪律性是量化交易明显区别于主动投资的重要特点。纪律性的好处有许多，能够克服人性的弱点，比如恐惧、贪婪、侥幸心理，也能够克服认知偏差等。 (3)系统性。多层次模型主要包括行业选择模型、大类资产配置模型以及精选个股模型等。多角度观察主要包括对宏观周期、估值、成长、盈利质量、市场结构、分析师盈利预测以及市场情绪等多个角度的分析。 (4)及时性。及时、迅速地跟踪市场变化，不断发现能提供巨额收益的新的统计模型，去寻找新的交易时机。 —————————各种软件可定制——————————— 我司是一家资深定制APP开发公司，市场流通系统均可开发类似 有限的生命时光里，好好珍惜家人。 匆匆生活里，能够温暖你的，始终是家里那盏泛着黄晕的暖光，那双关切唠叨的眼睛，那抹真实淳朴的微笑。 这一生，都要用力去爱父母，爱儿女，爱伴侣，别吝啬拥抱和亲吻，带着感恩的心去相处，不给亲情留遗憾，这辈子才值得。

程序化交易系统仓库

一、趋势跟踪类 ⒈海龟交易系统 ⒉趋势线突破交易系统 ⒊波动性突破交易系统 ⒋通道突破交易系统 ⒌四周规则 ⒍NEWS交易系统 ⒎MACD交易系统 ⒏EMA交易系统 ⒐均线交易系统 ⒑三重滤网交易系统⒒SAR交易系统 ⒓OBV交易系统 二、反趋势振荡类 ⒈网格交易法 ⒉海岸线交易系统 ⒊假突破交易系统 ⒋布林带交易系统 ⒌薛斯通道交易系统 ⒍经典K线交易系统 ⒎RSI交易系统 ⒏KDJ交易系统

⒑江恩回调带交易系统 ⒒技术背离交易系统 ⒓量价背离交易系统 三、波段交易类 ⒈海浪交易系统 ⒉天堂地狱交易系统 ⒊矩形交易系统 ⒋旗形交易系统 ⒌楔形交易系统 ⒍三角形交易系统 ⒎八段交易系统 ⒏波浪理论交易系统 ⒐123法则交易系统 ⒑唉呀跳空交易系统 ⒒江恩轮中轮交易系统 ⒓时间周期交易系统 四、套利套保类 ⒈无风险跨期套利交易系统（分品种） ⒉跨品种套利交易系统 ⒊大豆提油套利交易系统 ⒋跨市场套利交易系统（分品种、分市场）

⒍企业套期保值交易系统 ⒎价差趋势交易系统 五、日内短线交易类 ⒈早盘心理交易系统 ⒉缺口交易系统 ⒊早盘突破交易系统 ⒋横盘突破交易系统 ⒌日内海浪交易系统 ⒍高低点交易系统 ⒎日内趋势线交易系统 ⒏分时图三角形交易系统 ⒐日内网格交易系统 ⒑BTOB交易系统 ⒒100%回撤交易系统 ⒓成交量交易系统 程序化交易的兴起得益于电子计算机的普及，它是借助市场技术指标，由预定的程序计算买卖点位，然后由计算机进行操作的一种交易系统。在发达国家，程序化交易目前已经被广泛的应用于外汇、证券、期货等市场的交易。在美国，程序化起源于于上世纪七十年代。而我国由于期货市场起步较晚，程序化交易的步伐也相对落后发达国家。 程序化交易的优点——避免了人为的主观性，避免人为主观性既是程序化交易的优点也是程序化交易的缺点，在进行期货交易时，正是人的主观判断得以利润的攫取，有一部分非常优秀的炒单手在期货市场的交易中获得了巨大的利润，他们的主观性是程序化交易所不能替代的。但是，更多的投资者的主观性可以说在期货市场的交易中是不合理的，该进场的时候退却，该离场的时候却是犹豫。采用程序化交易可以避免这些思想也就是避免绝大多数人在期货交易中不恰当的主观性。程序化交易最后获得的利润会低于优秀炒单手的利润，却会大

程序化交易案例

我比较熟悉计算机，但我不是程序员出身。两年前，我首先接触到文华财经交易系统，用了一段时间，感觉它只是为不懂一点程序的人开发的，傻瓜化的，但无法实现比较复杂的实时运算交易委托，半年后放弃了，后采用交易开拓者，不错很好，很快上手，遗憾的是可能是系统本身设计原因，连设计程序中最基本的功能：对同一个变量不能反复赋值，如a:=0;a:=1;a:=a+1;这是不可以的（现在是否可以，我不知道），使得我很难实现我的交易思路，并且是按交易所的收费的一定比例（25%）收费，对于我做日内交易成本特高，勉强用了几个月。直到有一天我到期货公司一个计算机管理员告诉我，金字塔比较容易实现我的思想，更适合懂一点编程知识的人使用，确实如此，因为后来我只用了一周的时间就将程序移植到了金字塔平台，就可以用图表交易了，当然还是花了很长时间才搞定后台交易，因为金字塔的对函数的说明文件太少太简单，对后台交易提供的代码案例太少，很多后台函数和语句的用法只用自己去反复试验才能知道是怎么回事。实事求是的说，金字塔系统应该是我所知道的目前最适合那些有些编程知识背景，想做程式化交易的最合适的平台，但是好像最近也仿照交易开拓者按交易所费用的比例收费了，我认为这可能是一着臭棋，因为做后台程式化交易的用户基本上是做日内短线或高频交易，交易成本会高的离谱。 按照我的期货启蒙老师交我的，其实大家都在用的最简单的进出场思路，采用原始的资金管理方法：做股指日内波段交易，一天自动开平仓次数一般不会超过3次个来回，从不过夜，满仓进满仓出，当日亏损超过总资金5%，自动平仓退出系统，用平仓反手做止损，不设止盈直到收市平仓。胜率45%左右，用大赚抹平众多小亏，最近一年无亏损月份，最大一月盈利18%，最小一月盈利5.1%。我晒这个账单的目的是想告诉众多的小散，不要老是想赚大钱，为什么很多人用测试的程式能赚钱，而且业绩不差，但实战确亏损，这也是我经历过的，主要的原因是没有能充分相信你的系统，老是因为恐惧和贪婪，管不住自己的手去干预，其实如果你放心让系统自己去做，一段时间后你再看你的业绩，其实比你的半自动交易效果要好很多，因为你远离了贪婪和恐惧。说了这么多，只是让大家相信无人值守的程式化交易是能赚钱的。 我的无人值守工作站目前的现状，已平稳运行差不多一年： 一、交易平台：金字塔专业版2.8版，win7-64位系统，实现后台交易。 二、电源和网络保证：计算机放在家中，安装了一台可供一台电脑连续工作（关闭显示器）4小时的UPS（1000多元），网络除了4M的ADSL宽带外，开通了联通的无线网卡（限流量型，每月20多元），保证电源和网络通畅，一年来电源停断过2次，网络因为双接入不知道是否断过，只是有时发生金字塔行情信息掉线，个别时候交易账户断线。 三、在后台交易程序中设置了以下情况发送邮件报警：1、交易账户断线超过时限2、每次开仓平仓时的数量和价格3，收市前5分钟的持仓和盈亏情况（验证系统正常，避免隔夜单产生）。开通了网易的随身邮，所有邮件达到短信通知到手机，基本上收到邮件时间延迟10秒，短信通知时间延迟20秒，包月每月10元费用。 四、在计算机BOIS中设置每天8点50分自动起计算机，设置：将BOIS中Resume By RTC Alarm 菜单设置成[Enabled]后，在Time(hh)Alarm设置小时，在Time(mm)Alarm设置分钟，每个