大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,关于tb量化软件编程语言有哪些的问题,于是小编就整理了2个相关介绍tb量化软件编程语言有哪些的解答,让我们一起看看吧。
如何设计量化交易策略?
您好,您只需要以下几步:
1.选择一个量化交易平台,科班的可以选择自己搭建CTP ,高频建议用C ++,中低频用Java 或Python ;非科班的,建议使用中低端商业平台比如TB, mc, 金字塔等。我比较喜欢TB
2.一个期货量化交易策略应该由以下几部分组成:
(1)原始信号进场+过滤机制,过滤即减少在震荡时期亏损次数或金额。过滤有跨周期过滤,ATR 通道过滤等等。
(2)资金管理,这个模块不能随便用,最好是在一手做好了再添加资金管理模块。资金管理模块分为:凯利公式,固定百分比,安全f 值,最优f 值,固定金额,
(3)出场,由原始信号出场+止盈止损出场。进场反信号离场,***用跟踪止盈止损、回撤百分比止损止盈、ATR 吊灯止盈止损等等。
(4)出场后再进场,如果过早得出场结束交易很可能会损失一部分利润,那么就需要再进场模块。比如突破前止盈区域最高价或者±一定的幅度再进场,±幅度是为了减少***突破!
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阅书呈品:取其精华,去其糟粕!
策略有很多种,自然也分优劣。孙子曰“上兵伐谋,其次伐交,其次伐兵,其下攻城”,这里用谋略达到不战而屈人之兵的目的,视为上策;挫败敌人的外交、军队而取胜,视为中策;攻陷敌人的城池取胜,视为下策;而像杀敌一千自损八百的情况,更是不入流了。因此好的策略一定是以上策为目标的。在交易当中的上策,一定是行情对我有利时,我大赚,行情对我不利时,我不损失或者是损失极少。
这里就牵扯到了“道”和“术”的问题。“道”是方向,只有对与错之分,没有概率问题,以“道”作为制定策略的基础,那么这就是上策。举个最简单的例子——正确的方向多加仓,这就是绝对正确的,不存在概率。而“术”则是方法,它是存在概率的,当前的量化交易策略绝大多数都是以因子等去追求“大概率”的时间,比如KDJ的金叉、死叉等等。不知道大家有没有算过一笔账,一个90%成功率的因子,这个概率已经是非常非常高了,而当三个这样90%成功率的因子组合在一起的时候,那么成功率就下降到了70%了,以此类推下去,结果是非常可悲的。相信有很多投资者用这些类似的因子策略做过交易,是深有体会的。所以“术”是不长久的、不稳定的,并非策略中的最优。
因此,量化交易的策略制定是需要大家一起去交流探讨的,虽然不易,但确实是投资者通往成功的一条光明大道。
为什么找一个写期货量化的程序员那么难?
程序不难,尤其是量化交易软件的程序更简单!难的是你想要找一个没能通过量化交易赚钱的程序员给你打造一个圣杯,这里面是个悖论,如果程序员的模型能赚钱也不给你写了,能给你写但是你的模型不完善而期望程序员给你完善!
作为期货从业者,尤其是期货研究员,在和一些量化客户交流的时候,也发现大家有着类似的难题,下面我就来谈谈自己的一些想法,以供参考。
做期货量化,需要的能力首先是了期货市场,对期货的基础知识还是要能够熟悉的,不然做模型分析的时候,沟通起来会有很大的障碍。
而程序员是其实有很多细分领域,如一般可将程序员分为程序设计人员,程序编码人员,还有系统分析员,系统架构师,测试工程师,等等,每个细分领域隔行如隔山。
这就意味着,程序员虽多,但是要满足熟悉期货知识、懂得交易的底层逻辑、能够理解交易跟踪的核心的指标,并能够转化为代码语言,就基本上排除了市场上绝对多数的程序员。
所以,找一个能写期货量化的程序员难度确实很大。
不过可以可以向期货行业内,做量化投资比较厉害的团队,寻求介绍相关人员,毕竟同行会熟悉自己的圈子,有着更为合适的人脉***。
希望对您有所帮助。
到此,以上就是小编对于tb量化软件编程语言有哪些的问题就介绍到这了,希望介绍关于tb量化软件编程语言有哪些的2点解答对大家有用。