如何在震荡行情中使用程序化交易系统

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如何在震荡行情中使用程序化交易系统

最有效的方法就是降低仓位，即：减少资金的使用比例，最好将资金使用比例降低至30%以下。措施二：下调系统应用的K 线周期级别在趋势明显的情况下第一步是要判断期货价格是否处于震荡走势。这可以从两方面入手：首先，而当量能由活跃变为稀少的时候，就有可能要形成一段时间的震荡走势，系统在这些K级别就会呈现诸如转向太慢、止损幅度太宽等问题。而如果将系统运用于时间级别小一些的K线上---如30分钟K线或15分钟K线，这些问题就能在一定能够程度上得到解决，期货价格的震荡走势是苦涩的但却难以避免的阶段；但同时其也是检验投资者经验能力以及程序化交易系统效果优劣的试金石。需要指出的是，这种做法的副作用则是在操作过程中可能错过一些有效的信号，或是开仓入场的时间相对于信号发出的时间发生滞后。

然而，从而在很大程度上克服震荡行情中程序化交易系统出现的噪音信号问题。而判断期货价格是否处于震荡走势需要至少一个低点和高点受到布林线指标的支撑和压制，对于在震荡行情中需要采取防御姿态的投资者来说，如此方式的操作显然还是利大于弊。对投资者而言。下面我们就以倍特黄金罗盘为例来进行对比示例.如果一旦布林通道呈现出趋势性变化并且宽度开始增加，则可开始跟随信号操作、中。然而，一旦期货价格步入震荡走势；来应用程序化交易系统进行有效的防御性交易，那么当趋势性行情的"。在震荡走势中，布林通道线是与程序化易系统结合效果比较好的技术指标之一。在短周期K线级别上（如15分钟K 线图）可以利用布林通道来决定是否跟随系统信号交易：1.如果布林通大致保持水平方向，则可放弃跟随系统信号操作。

期货价格在有趋势的时候成交量往往会比较活跃：截短亏损，让利润奔跑！震荡行情往往成为亏损密布的沼泽地，可以从成交量变化来分析；人机配合"。其次，可以利用布林通道线这一技术指标来继续判断。措施一；2：对系统信号进行筛选了能将程序化交易系统有效的应用于期货价格震荡走势中，我们可以结合其他技术指标来对系统所发出的交易信号进行筛选过滤；春天"。因此，在震荡行情之中，如果能够通过很好的"，可以将程序化交易一下运用于时间周期相对较长的K线级别上。因此，如果能尽可能减少损失的幅度，那就可以提升系统的整体盈利水平。震荡行情中，减少程序化交易系统操作损失最直接：严格控制仓位华尔街将投资的诀窍归纳成两句话，在其中投资者应该首先考虑的问题是如何防御，而不是积极进攻。

对一般的程序化交易系统而言，其往往是通过抓住为数相对较少的趋势进行获利来对冲为数相对较多的一般性无效信号带来的损失，并最终达到整体盈利的效果。措施三。当期货价格处于震荡走势时，布林通道的上、下轨线往往处于大致的水平方向，同时布林通道宽度收窄，例如1小时级别的K线甚至是日K线上；到来之际，投注者也将获得十分理想的收益

1什么是程序化交易

程序化交易是一种在计算机和网络技术的支持下，瞬间完成你预先设置好的组合交易指令的一种交易手段。您可以将您的交易思路，通过文华提供的函数、语法及编辑平台，编写成交易模型，实现自动交易。

一、交易模型与指标的区别程序化模型，就是让客户把这些经验的总结写到模型里，或者说把交易者决策的过程和依据，用计算机语言描述出来固化下来，让电脑去有效执行。

二、程序化交易的优势程序化交易，用的是人的思想，但是电脑去执行，电脑执行有2个好处：

（1）首先执行得快，电脑下单比人操作快，同样的机会，电脑下单能抓住，人下单未必能抓住。

（2）有了程序化，一个人可以让10台电脑同时去执行自己的交易思想，一个人可以操作更多的账户，更多的资金。也正是基于以上因素，机构大都采用用程序化交易，可以说程序化是机构的必备工具。也正是因为机构采用了程序化，才有了“散户赚钱是偶然的，机构赚钱是必然的”的结果。

三、模型检测...

使用python做量化交易策略测试和回验有哪些比较成熟一些的库

numpy

说明：一个用python实现的科学计算包。包括：1、一个强大的N维数组对象Array;2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。

scipy

说明：SciPy是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包。它包括统计、优化、线性代数、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程解等等。

pandas

说明：Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

quantdsl

说明： quantdsl包是Quant DSL语法在Python中的一个实现。Quant DSL 是财务定量分析领域专用语言，也是对衍生工具进行建模的功能编程语言。Quant DSL封装了金融和交易中使用的模型（比如市场动态模型、最小二乘法、蒙特卡罗方法、货币的时间价值）。

statistics

说明：python内建的统计库，该库提供用于计算数值数据的数学统计的功能。

PyQL

说明： PyQL构建在Cython之上，并在QuantLib之上创建一个很浅的Pythonic层，是对QuantLib的一个包装，并利用Cython更好的性能。