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外汇剥头皮交易策略基础知识介绍

量化交易员通过技术指标的分析

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量化交易员通过技术指标的分析

首先来看KDJ指标计算公式:
KDJ的计算比较复杂,首先要计算周期(n日、n周等)的RSV值,即未成熟随机指标值,然后再计算K值、D值、J值等。以n日KDJ数值的计算为例,其计算公式为
n日RSV=(Cn-Ln)/(Hn-Ln)×100
公式中,Cn为第n日收盘价;Ln为n日内的最低价;Hn为n日内的最高价,一般n取9。
其次,计算K值与D值:
当日K值=2/3×前一日K值+1/3×当日RSV
当日D值=2/3×前一日D值+1/3×当日K值 量化交易员通过技术指标的分析
利用pandas ewm函数计算K、D值时,注意这里是1/3 × 当日RSV,因此pandas ewm函数参数,要用com,而不是span,com设置的是1/3,而span设置的是2/3。
J值=3*当日K值-2*当日D值
KDJ指标计算代码如下:

sublime3 react开发 常用插件_郑小皕的博客-程序员ITS203

1.安装Package Control插件使用ctrl+`(tab键上面的按钮),将以下代码复制后粘贴到打开的对话框的录入区域,然后按Enter(回车),稍等片刻import urllib.request,os,hashlib; h = '2915d1851351e5ee549c20394736b442' + '8bc59f460fa1548d1514676163dafc88'; pf = '.

序列(Sequence)_雨落花潭的博客-程序员ITS203

序列(Sequence)什么是序列序列是用户创建的数据库对象,序列会产生唯一的整数。序列的一个典型的用途是创建 一个主键的值,它对于每一行必须是唯一的。序列由一个 Oracle 量化交易员通过技术指标的分析 内部程序产生并增加或减 少。序列是一个节省时间的对象,因为它可以减少应用程序中产生序列程序的代码量。序列 号独立于表被存储和产生,因此,相同的序列可以被多个表使用。操作序列查询序列--查询序列SELECT s.

摩根士丹利量化分析師稱 港股的軋空風險正在上升

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摩根士丹利。路透 -->

摩根士丹利。路透

【彭博】-- 摩根士丹利量化分析師稱,隨著交易員爭相平倉,港股的空頭頭寸已上升到可能引發股價飆升的水準。策略師Gilbert Wong周三郵件點評稱,避險基金和其他做空機構表示他們要麼在回補空倉,要麼計畫這麼做。

Kitco黄金调查:本周狂泻55美元!杰克逊霍尔研讨会来袭 华尔街唱空声一片

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对于近年很火的量化投资,码哥有话想说…

或许,你是第一次接触这个名词,那么下面码哥就来解释下,什么是“量化交易策略”。量化交易简单来说就是通过编写软件程序,实时监测市场交易情况,并且设定一些条件,一旦当市场交易情况满足这些条件时就自动执行一些操作,比如买入、卖出等。
作为混迹投资圈10多年的码农代表人,码哥肯定对这个词不陌生,甚至还有些许“心得”。在投资市场中的人,我们的愿望和目的只有一个,实现资产安全增长。不论是通过基金经理管理还是通过“量化投资策略”让机器以数据说话提供投资决策都是为了达成“人类共同的心愿”——有钱。

为什么会出现量化交易

在最先的时候,都是交易员自己盯盘,根据市场动向来进行买入、卖出。但是人的精力是有限的,随着金融市场的发展,股票也越来越多,一个交易员很难再靠自己去盯住这么多股票的交易信息。就如现在的“扫地机器人”一个概念,人类自己做不过来的事情,我们往往第一想法是留给机器去做
后来,随着计算机技术的突破与发展,投行家们就想着利用计算机来进行金融操作,只要设定好相应的规则,编写好相应的程序,依靠计算机强大的数据处理能力,就可以轻松地进行市场操作了。

有了计算机还不够,没有很好的交易规则也不行,这些交易规则就是比如“当股票涨了1%,是该买入还是卖出”之类的。而这些交易规则往往需要大量的数据分析和计算能力,但当有了计算机之后,大量的数据分析和计算就可以由计算机去完成,于是这些金融专家就可以进行大量的数据试验和分析,研究出更好更准确的金融模型,制定出更加有效的交易规则。

这便带来了几个好处:

  • 只要你开着电源,挂着程序,计算机就能实现24小时工作,实时监测市场的情况,完全不用人为干预和收集,程序里的数据都是“新鲜”的。
  • 计算机强大的计算能力还保证了数据计算中的准确性,要知道市场上丝毫的数据差都会影响投资决策,如果没有了数据差,相应的投资决策也给你备好了,是不是很节省时间?
  • 可以说,正是由于计算机技术的发展和金融理论的进步,量化交易才成为可能。

量化交易 Battle 人工交易

这时候肯定有朋友有疑惑了:既然计算机这么强大,我为什么要自己分析市场行情选择投资行为呢?其实兜兜转转还是回到了那句“人工智能会取代人类嘛?”,其他行业码哥不清楚,可是金融投资圈内,我能负责任地说一句:不会!

首先,机器一旦出问题,损失将极其惨重

虽然量化交易实质上是根据历史数据进行分析,总结出合适的买入卖出策略,然后利用机器去进行操作,它肯定比人工买卖效率要高很多,而且能够克服一些人性的弱点,严格按照事先订好的规则执行,不会像人一样害怕割肉损失,也不会太贪舍不得卖出。但是你有没有想过如果计算机出问题了怎么办,这一点就很可能给使用者带来意想不到的损失。

其次,“黑天鹅”事件屡见不鲜,机器无法作出反应

量化交易把金融市场当作一个稳态结构,然后从历史数据中挖掘规律,利用高杠杆赚取利润。但金融市场就是到底是人的市场,在交易的每个节点中都充斥着人性的特点。过去的收益不能代表未来的结果“黑天鹅”是可能发生的。无论是在股票还是期货交易中,我们一次又一次的看到曲线狂泻狂涨。无论是毫秒量级的高频交易,还是持仓几日几周的中低频,我们都看到了市场的大波动行为。 市场这种疯狂的黑天鹅行为会让人瞠目结舌,无法预料。

如果你可以想像把金融市场和物理系统做类比, 在一个初始的稳定状态,每一个交易者就像是一个粒子,在系统里面干着平凡的买卖,乖乖地随机游走(或者有偏向性地随机游走), 系统也在慢慢的演化,这时所有的迹象表明我们还在平衡态里面。突然之间到了某一刻,由于系统演化出来的偏向性,或者是由于外力的作用下,突然大部分粒子都被改变了运动轨迹,不敢随机游走了,都偏向性地向一个方向狂奔,都想成为第一个从系统中逃逸,这就造成了市场的压倒性的趋势行为
再者如果能够预测市场的行为,我们又如何能够将这种可能性写入到量化交易的模型里面? 我想应该没有人能做到, 即使有任何人可以找到一点蛛丝马迹,也不敢妄自说抓住了亘古不变的规律。

最后,量化交易其实给这几类人提供了机会

金融专家:

传统量化主要还是依赖人的策略能力,没有长时间的经验积累还是难以做出优秀的策略,这时候就需要优秀的金融专家出手了。市场总是最好的教育者,而机器是不能在市场的教育中主动地作出改变的,而人可以。优秀的金融专家从市场中积累到的经验、一些预测的方法和一些预防的机制,通过机器提供的历史数据,进行分析才能提供优秀的策略。

程序员:

不可否认的是,量化交易会给确实投资者带来很大便利 ,但这其中也需要一批真正能让计算机量化程序“跑起来”的人,这类人就是程序员。一种应用数学模型来帮助投资者进行判断,并且根据计算机程序发的指令来进行交易,而干这行的人,叫做“宽客”。宽客的概念:英文Quant的音译,意思是“金融工程师”,他们是主持和操纵金融工程的人,是金融工程的决定性要素。

虽然能当“宽客”都不是一般人,毕竟高薪不是那么容易拿的,他们既要掌握编程语言,又要掌握专业的金融知识,说白了就是IT圈里最懂金融,金融圈里最牛的IT工程师。但这个行业,任然吸引着许多程序员的目光…..