交易策略

交易策略在金融领域中,是一种精心设计的计划或方法,旨在指导投资者在多变的市场环境中进行交易决策。它结合了市场分析、风险管理和资产配置的精髓,旨在通过优化入场和离场点,以及头寸大小,来实现与投资者风险承受能力和盈利目标相匹配的投资组合调整。策略可以基于技术指标,如移动平均线或相对强弱指数,或基于基本面分析,例如公司财务报告或宏观经济数据。一个有效的交易策略不仅能明辨投资机会,更应将资本保护和最大化投资回报作为其核心目标。

高频交易:为了0.07毫秒的比拼,竟然花费了1400万美金

摘要

2/3光速对你我来说可能只是一瞬,但对于高频交易公司来说,可能就是事业的全部。在瞬息万变的市场上,棋先一招常常就在微秒之间。

眨眼 0.4 秒,常被形容快,但有家公司花了 1400 万美元,就为了让自己再快 0.07 毫秒( 0.00007 秒),5700 分之一眨眼的时间。

Jump Trading 公司在全球最大期货交易所芝加哥商品交易所数据中心对面,买了一块 12 万平方米的空地。

买了之后,他们没盖楼炒房,也不是为了风水,就是架微波通信基站,用于第一时间把交易请求传到芝加哥商品交易所。

![{w:100}{w:100}](https://n.sinaimg.cn

更新时间:2025-03-18 01:16

分钟数据获取

策略案例

AIStudio3.0.0分钟数据获取请转移至:

https://bigquant.com/wiki/doc/5yig6zkf5pww5o2u6i635yw-6fK4a8ZOZx

[https://bigquant.com/experimentshare/893162aea1dc4c4f953f670293646709](https://bigquant.com/experimentshare/893162aea1dc4c4f953f6

更新时间:2025-03-13 02:08

HYF一个可视化stockranker 模板策略

https://bigquant.com/experimentshare/6508a3b7858b4d098a358a880b18b332

训练结果展示: \n {w:100}{w:100}

更新时间:2025-03-13 02:08

基金双均线策略

策略案例


https://bigquant.com/experimentshare/50587a5bf63646e0b50bac78a9658ba0

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更新时间:2025-03-13 02:08

筹码理论的探索-筹码分布计算的实现

新版请移至, 新的链接

https://bigquant.com/codesharev2/dd736102-e54b-4d0b-b549-16bd7703a7ac

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更新时间:2025-03-13 02:08

交易引擎:6-设置周一买入周五卖出

  • 本策略运行环境:AiStudio 3.0.0
  • 策略描述:



https://bigquant.com/codeshare/f7c0d42e-a4ee-4856-8f97-246e97cd4cdd

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更新时间:2025-03-12 06:21

低频因子构建:量价技术因子构建(4)

BBI指标

计算方式:BBI=(3日均线+6日均线+12日均线+24日均线)/4

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DMI平均线差

计算方式:10日均线-50日均线后再进行移动平均

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DMI趋向标准ADX

计算方式:

  1. 先计算上升下降指标线:ID+=(当日最高价-昨日最高价);ID-=(昨日最低价-当日最低价);
  2. 真实波动幅度:TR=MAX(H-L,H-昨收,昨收-L);
  3. 计算上升指标线和下降指标线的14日移动平均值;
  4. 计算相对强弱指标:PDI=(ID+/TR)*100;MDI=(ID-/TR)*100;
  5. 计算相对强弱指标的6

更新时间:2025-03-12 06:21

KDJ策略:超买超卖

因为很多量化在线平台目前还不支持期货交易,且KD指标对大盘和热门大盘股有着较高的准确性,此策略选取'605588.SH'为标的股票,000300.SH为参考标准。\n策略逻辑:\n当kt>80,dt>80, jt>100时,卖出\n当kt<20,dt<20, jt<0 时,买入


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策略源码:


{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/c4d61821-4048-4560-9ce4-372b28202ccb](https://bigquant.com/codeshare/c4d61821-4048-4560-9ce

更新时间:2025-03-12 06:21

【历史文档】策略示例-双均线策略(数字货币)

更新

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新版量化开发IDE(AIStudio):

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略:

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

更新时间:2025-02-27 02:34

【历史文档】因子构建与标注样例-TALIB库定义技术指标_MACD

更新

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新版量化开发IDE(AIStudio):

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略:

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

更新时间:2025-02-27 02:34

【历史文档】因子构建与标注样例-TALIB库定义技术指标_自适应均线

更新

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新版量化开发IDE(AIStudio):

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略:

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

更新时间:2025-02-27 02:34

【历史文档】因子构建与标注样例-TALIB库定义技术指标_ATR

更新

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新版量化开发IDE(AIStudio):

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略:

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

更新时间:2025-02-27 02:34

外汇数据

更新时间:2025-01-02 14:54

一文了解算法交易策略:类型、步骤、建模思路和实施

算法交易策略简单来说就是用计算机语言(如 Python)编码的策略,用于执行交易订单。交易者将这些策略编码,以利用计算机的处理能力,以更高效的方式进行交易,几乎不需要干预。

无论你是初学者还是经验丰富的交易者,跟随这个指南踏上算法交易策略的旅程。它旨在赋予你必要的知识,帮助你在交易中取得成功。

从动量交易和套利,到做市和机器学习驱动的高频交易,我们通过实际案例和真实世界的交易算法应用进行学习。我们将探讨如何在实时市场中实施自动化交易系统,并且深入研究算法交易中的风险管理、优化技术、算法交易策略的回测以及数据获取等内容。

这个全面的指南是你值得依赖的资源,提供了专家驱动的见解,讲解简单明了

更新时间:2024-12-19 11:02

ATR指标的用法

bigquant提供不同14天或28天周期范围的ATR指标

ATR即平均真实范围(Average True Range)是由著名的技术分析大师J. Welles Wilder Jr.在1978年提出的,主要用于衡量市场波动性。

ATR是衡量资产价格波动性的指标,表现为价格在一定时间内的平均最大波动范围,主要反映价格波动的强度。

计算方法:

ATR计算基于一定时期内的真实波幅(TR)平均值。

真实波幅(TR)考虑

更新时间:2024-12-05 02:30

量化交易模型及策略2023版

量化交易利用数学和统计学方法来分析市场并执行交易的过程,是现代金融的一个重要组成部分。量化模型的目的是通过算法自动识别并利用市场中的规律和机会,用以获取更多收益。

量化交易模型的一般由以下几个部分组成:

1 数据处理模型: 量化交易的基石是数据。这包括了从历史价格、成交量到公司财报、宏观经济指标等各类数据。对这些数据的收集、清洗和处理是构建有效模型的首要步骤。**[BigQuant策略编写平台](ht

更新时间:2024-12-05 02:12

分钟趋势和震荡因子

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https://bigquant.com/codesharev3/54f74c7b-49c9-4d1a-8865-fafa36ea9978

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更新时间:2024-10-18 03:19

113-大类资产配置ETF基金交易策略

策略介绍

大类资产配置策略(Asset Allocation Strategy)是投资管理中一种基于投资组合理论的策略,其主要目的是通过在不同类型的资产之间分配投资来优化风险与回报的比例。这些资产类别通常包括股票、债券、现金及现金等价物、不动产、大宗商品以及其他替代投资品种。资产配置的目标是利用不同资产类别间的非完全相关性来降低整体投资组合的波动性和风险,同时寻求合理的回报。

大类资产配置策略的盈利逻辑主要基于以下几点:

  1. 分散风险:不同资产类别通常具有不同的风险回报特性和市场表现。通过多样化的投资组合,可以在某些资产表现不佳时,依靠其他资产的表现来平衡损失,从而降

更新时间:2024-08-22 03:39

125-多头排列回踩买入策略

什么是均线?

金融市场上每个人都有一套自己的分析方法,无论你是一个技术派、基本面派、消息派还是量化投资派,对于“均线”这个名词一定不会陌生。虽说这个概念诞生于市场技术分析领域,但由于它的通俗易用,均线一直受到投资者和市场分析人士的青睐。

均线的全称是移动平均线(MA)。移动平均线是个什么概念?即通过等权或指数加权的方式,计算一段时期内的平均价格,是将某一段时间的收盘价之和除以该周期。 比如,日线MA5的意思就是说,5天内的收盘价除以5。


![{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=be71ecb6-a01a-4a99-9a9e-

更新时间:2024-08-22 02:54

117a-TALIB指标选股策略

策略介绍

该策略是一个TALIB指标选股策略

买入条件是(1)今日开盘价大于昨日收盘价;(2)5日收盘价均线大于10日收盘价均线的股票

买入后,如果5日收盘价均线小于10日收盘价均线,则次日卖出。

策略流程

  1. 股票过滤:剔除ST、停牌股、北交所
  2. 筛选条件:上市天数大于270,收盘价小于30
  3. 信号设定:对符合买入条件(今日开盘价大于昨日收盘价;5日收盘价均线大于10日收盘价均线的股票)的股票设定买入信号,对5日收盘价均线小于10日收盘价均线的股票设定卖出信号,并按照总市值升序排列
  4. 交易设定:开盘买入,开盘卖出,初始资金100万,持仓票数20只,持仓周

更新时间:2024-08-22 02:28

按照排名平仓

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https://bigquant.com/codesharev3/d752695f-a1a8-430d-80dd-d6ad1e514878

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更新时间:2024-07-29 03:08

持仓交易日个数

positions = context.get_account_positions()

for code, position in positions.items():

    print(code,position.last_sale_date, context.trading_calendar.session_distance(position.last_sale_date, data.current_dt))

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更新时间:2024-06-29 00:03

76th Meetup

MeetUP直播答疑 时间:6月27日(周四)19:00

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问题列表


问题1:请问现在量化交易领域中业界和学术界关注的重点问题有何异同?

答:点击此处查看


问题2:在交易引擎中,我想添加新股买入附加限制,例如仓内同行业票数小于等于2

答:[点击此处查看](https://bigquant.com/wiki/doc/5lqk5pit5byv5poo5lit5aac5l2v5re75yqg5

更新时间:2024-06-26 09:50

HFTrade使用文档

交易引擎介绍

HFTrade是宽邦科技推出的致力于为用户提供便捷、功能强大的高频量化交易策略编写、回测分析、模拟测试和实盘交易的工具。

支持的品种

股票、基金、期货,可转债,未来会支持期权、债券、两融

交易频率

日线、分钟、Tick、逐笔

策略编写

策略程序架构

名称 说明
initialize 策略初始化函数,只触发一次。可以在该函数中初始化一些变量,如读取配置等
before_trading 策略盘前交易函数,每日盘前触发一次。可以在该函数中一些启动前的准备,如订阅行

更新时间:2024-06-18 10:48

监督式机器学习算法的应用:择时

旧版声明

本文为旧版实现,仅供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU


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导语

《Machine Learning for Stock Price Forecasting》是Ali El-Shayeb撰写的机器学习系列文章 ,本文主要介绍其第二部分内容——《监督式机器学习算法的应用》,并将其思想和代码应用在中国股票市场,开发出具有择时功能的监督式机器学习算法,最后进行策略回测。对此感兴趣的小伙伴可以直接在

更新时间:2024-06-12 05:57

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