BigQuant即将推出全新的期货实时模拟交易功能，完美连接SimNow平台，为您提供无缝的实时下单体验。此功能旨在帮助交易者在实时市场环境中测试和优化期货策略，提升交易决策的准确性和灵活性。用户可以利用高性能的交易引擎，快速执行策略，并实时监控市场动态，获取第一手交易数据，助您在期货市场中获得更大的投资机会与成功。

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行业轮动策略简介

行业轮动是利用市场趋势获利的一种主动交易策略，其本质是利用不同投资品种强势时间的错位对行业品种进行切换以达到投资收益最大化的目的。通俗点讲就是根据不同行业的区间表现差异 性进行轮动配置，力求能够抓住区间内表现较好的行业、剔除表现不佳的行业，在判断市场不佳 的时候，权益类仓位降低，提升债券或货币的比例。

行业轮动的原因

目前，对我国行业轮动现象的理论解释有很多，但主要是以实体经济和行为金融为主。从长期和综合的角度看，应该以实体经济为基础，这样才是有源之水、有本之木。股市里的行业轮动应该是以实体经济的行业轮动为基础，是实体经济的一个映射。当然，这个映射并不仅仅反

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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

导语

本文主要介绍在执行回测时，成交撮合价格如何设置以及有哪些设置方式。

撮合价格的设置

当我们新建一个模板策略时，我们默认情况是如下设置：

即买入以开盘价成交，卖出以收盘价成交。这样就决定了交易引擎在回测过程中按照哪个价格来进行撮合。 这样设置后，所有的订单都会按照这样的参数发挥作用，那如果某一笔订单想特殊处理呢？比如19年以来贸易战，策略不希望收盘卖出，而是希望开盘卖出。

我们在交易引擎里的下单API增加了order_

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旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

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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

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

策略案例

AIStudio3.0.0分钟数据获取请转移至:

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

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

训练结果展示： \n

策略案例

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

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新版请移至, 新的链接

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• 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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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

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

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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