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外汇交易的最佳策略

选择加量化趋势跟踪是最激动人心的交易方法

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陈剑灵:选择加量化趋势跟踪是最激动人心的交易方法

深圳开拓者科技有限公司董事长陈剑灵

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建立量化交易趋势跟踪策略的五个指标

BigQuant 于 2022-07-04 12:06:03 发布 314 收藏 2

趋势是如何出现的?

由于互联网的力量,我们都听说过病毒式传播。尽管这是相同的概念,但目标不同。在金融界也有 FOMO(害怕错过),尽管在这里,原因是普遍希望站在胜利的一方。情绪驱动人。
虽然我们使用算法交易(即量化交易策略)来抑制情绪化交易,但同样也可以用于利用情绪并将其货币化。

如何实施趋势跟踪策略?

移动平均线

如何在趋势跟踪策略中使用移动平均线

在 Python 中为趋势跟踪策略绘制移动平均线

在绘制移动平均线之前,我们将首先定义一个时间段并选择一个公司股票,以便我们对其进行分析。对于本文,让我们将范围保持为 2017 年 1 月 1 日至 2018 年 1 月 1 日,要使用的公司详细信息是特斯拉(TSLA)。

因此,导入相关库并在 python 中定义句点在以下代码中给出:

现在,我们使用以下 python 代码绘制公司的 SMA 和 选择加量化趋势跟踪是最激动人心的交易方法 EMA:

移动平均线图</p>
<p>

如何在趋势跟踪策略中使用布林带

将布林带绘制成距离平均平均值两个标准差的原因是为了确保两个带之间的距离占价格行为的 80% 以上,从而使高于或低于该带的任何价格都非常重要。

在 Python 中绘制布林带以实现趋势跟踪策略

在这里插入图片描述

布林带策略源码

根据时间序列的带宽,您可以评估两个不同时间段的价格波动。一个持续一个月,另一个持续 200 天。

如何在趋势跟踪策略中使用 MACD

在 Python 选择加量化趋势跟踪是最激动人心的交易方法 中为趋势跟踪策略绘制 MACD

在这里插入图片描述

相对强弱指数

#相对强弱指数

RSI = 100 – 100 / (1 + RS)

其中 RS = 指定时间范围内上涨时段的平均收益 / 指定时间范围内下跌时段的平均损失。

RSI 用于衡量价格波动的速度和变化。该指标提供了证券近期在股市中的表现的一个概念。它衡量股票在 0 到 100 范围内的强度。

如何在趋势跟踪策略中使用 RSI

股票在 70 范围内被视为超买,在 30 以下被超卖。您可以相应地修改您的交易策略。

在 Python 中为趋势跟踪策略绘制 RSI

在这里插入图片描述

绘制的图表如下所示:

平衡交易量 (OBV) 指标是一种基于动量的指标,可测量交易量以衡量趋势的方向。量和价格的上涨是成正比的。

上涨的 OBV 代表价格上涨,而下跌的 OBV 代表价格下跌。如果 OBV 以与价格相同的模式描绘上涨,这是一个积极的指标。而与模式的对比描绘了一个负面指标。

如何在趋势跟踪策略中使用 OBV

OBV 被用作关于价格趋势的确认工具。如果 OBV 相对于价格上涨趋势而增加,则可以推断价格趋势是可持续的。

但是,如果 OBV 相对于价格上涨趋势显示下降,那么它可能预示着价格趋势反转。

在 python 中为趋势跟踪策略绘制 选择加量化趋势跟踪是最激动人心的交易方法 OBV

在这里插入图片描述

绘制的图表如下所示:

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来源:Chihiro Quantitative Research 作者:刀疤连 趋势跟踪策略,学术上又被称为时间序列动量(time series momentum),在CTA基金中被广泛使用,也是多元化配置方案常见另类策略。在《和趋势做纯纯朋友》这篇文章中,我们介绍了趋势跟踪策略方方面面,从存在逻辑到交易规则,从权重分配到杠杆管理,从受到追捧到招致质疑,都有所涉及。 为了跟踪趋势跟踪策略表现,一般可以通过两种方式:基金指数和策略指数。本文对比了两种方式优点和缺点,然后设计了一个.

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BigQuant简介 BigQuant AI 量化平台 引领投资未来 以AI赋能投资,为投资者提供企业级AI平台、量化投资大数据、AI投研工具、Quant成长体系和社区 AI量化策略 什么是量化投资? 什么是人工智能? 机器学习被评为人工智能中最能体现人类智慧技术,开发AI量化策略我们可以理解为将机器学习应用在量化投资领域。我们通过下面一张图来直观理解一下什么是机器学习:人类对新问题做出有效决策依靠是过去积累许多经验,并对经验进行利用,而对机器来说,“经验”以“数据”方式存在,机器从过去众多“数据

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20世纪80年代,美国股市分析家唐纳德·蓝伯特(Donald Lambert)选择加量化趋势跟踪是最激动人心的交易方法 发明了顺势指标,即CCI指标,早期被用于期货市场判断,后来被广泛应用在股票市场研判。与多数技术分析指标相比,根据统计学原理CCI指标是比较独特,它通过测量股价波动是否已超出其正常范围,来预测股价变化趋势技术分析指标,属于超买超卖类指标一种。 CCI与其他技术分析指标一样,由于选用计算周期不同,其中包括:分钟CCI指标、日CCI指标、周CCI指标、年CCI指标等很多种类型。其中,日、周CCI指标较为常用在股市..

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趋势跟踪策略 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from finance import GetData import warnings; warnings.filterwarnings('ignore') data = GetData.get_data('../data/002236.csv') .

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