今天大盘不咋地,就得空分享下我的量化,今天讲个简单的,橡皮筋交易策略,作为个例子:
交易规则如下:
(1)计算(最高价减去最低价)的 5 日平均值,即平均真实波幅(ATR)
(2)计算过去 5 天的最高价。
(3)使用第 1 点中算出的平均值(即 ATR),计算出一个位于 5 日最高价下方 2.5 倍 ATR 的区间。
(4)如果收盘价低于第 3 点中的区间,那么在收盘时做多。
(5)当收盘价高于前一日的最高价时平仓离场
基于上述几点我用python实现了自己的交易规则,可以同时监控和分析几百只股票,采用pandas和numpy,后台的历史数据是自己的MySql。每隔30秒轮询近400只股票,符合条件的系统会抛出买入信号,同时更新买入决策状态。

此图为模拟数据
下面是我亲身体会并总结的量化交易最关键的几个点:
1.量化交易策略
2.历史数据收集和维护,比如我每日收盘会一键将收盘数据导入自己的MySql数据库。
3.实时数据获取和高速分析和计算,其中实时数据是多模态的,需要进行量化,比如市场情绪
4.决策形成和交易执行
5.基于历史交易数据回测和盘中实时数据模拟的模型优化
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