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  • 最佳化可以分為兩個部分:一個是策略最佳化,另一個是參數的最佳化。

    (1)策略最佳化:是指在初步架構完成後,交易者為了讓策略對特定走勢的反應更符合預期效果,加入一些新的條件或對於邏輯條件進行修改

    詳閱全文 · 2020/01/31 00:00回 0 / 推 0
  • 如果在同一點位、同一時間過度使用類似策略,就會造成大量的湧入相同的委託。同時價格突然往委託方向推擠,使滑價過大。如果交易者執行效率不佳就會造成,交易成本大幅增高。獲利空間會因此變小,進出場和停損訊號也


    詳閱全文 · 2020/01/30 15:09回 0 / 推 0
  • 2.沒有明確辨別策略的性質和風險

    如果我們在程式交易前沒有明確策略在什麼狀況下能夠賺錢、什麼狀況下會賠錢。或者沒有評估過交易風險,那麼就沒有辦法預先做好心理準備。在將來的交易過程中可能會面對連續


    詳閱全文 · 2020/01/17 07:00回 2 / 推 0
  • 程式交易的優勢是可以幫助交易者在交易過程中降低心理因素的干擾。但是很多交易者即使建立了自己的交易策略,還是由於缺乏正確的心態所以導致交易失敗。下面一起來看一下7個常見的失敗原因:

    1.客觀評估不


    詳閱全文 · 2020/01/16 11:21回 8 / 推 0

  • 程式交易與量化投資

    在程式交易領域,大多數時候,我們能夠在線圖上看到趨勢開始、發展或停止時的特徵。但是這些特徵並不足以支撐預測趨勢未來的變化。很多成功的趨勢發展都來自於突破,但是一般在突破後


    詳閱全文 · 2020/01/15 07:00回 0 / 推 0
  • 剛剛看完James Simons相關報導:

    Quants 為量化交易專家的簡稱,Quants運用的策略十分多元化,其中包括了利用不同的技術分析特性,短線交易股指期貨(如S&P 期貨及恆生指數期貨

    詳閱全文 · 2020/01/14 14:00回 0 / 推 0
  • 昨天我們分析要收盤價大於近期的最高價,是不可能的:
    收盤價最多就只會等於近期的最高價

    幾種方法解決:

    1.condition1=close=var0;也就是收盤創新高

    2.cond


    詳閱全文 · 2020/01/13 07:00回 0 / 推 0
  • 昨天我們分析創新高及新低因素:

    inputs:len(12);
    variables:var0(0);
    var0=highest(high,len);
    condition1 = close&


    詳閱全文 · 2020/01/10 16:01回 0 / 推 0

  • 根據統計及經驗,台指期的變動雖然可以很多,但一些重要的支撐及壓力位,不會在即市中才出現,而是連續數個交易日買賣雙方的力量所形成。

    只要能找出這些重要的支撐及壓力位,在交易期指時有一定的參考價


    詳閱全文 · 2020/01/09 15:53回 0 / 推 0
  • 在新手入門之前,我們要來了解一下什麼是量化交易。量化交易即為通過數學模型,利用電腦從龐大的歷史數據中篩選“大概率”事件。並且依據“大概率”事件製定策略避免投資者的非理性投資。

    量化交易在美國已


    詳閱全文 · 2020/01/08 12:33回 0 / 推 0
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