A. 閫氳揪淇￠噺鍖栭夎偂鍏寮忔槸浠涔堬紵
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B. 如何建立量化交易模型
量化投資的一般思路：選定某些技術指標（我們稱之為參數，往往幾個組成一組），並將每一個參數的數據范圍進行分割，成幾等份。然後，用計算機編程寫出一段能對這些參數組對股票價格造成的影響進行數據統計的程序，連接至大型資料庫進行統計計算，自動選擇能夠達到較高收益水平的參數組合。但是選出這些參數組後還不能馬上應用，因為這里涉及到一個概率陷阱的問題，比如說，有1到100這一百個數字放在那裡，現在讓你選擇，請問你選到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果較幸運你選到了100並不能說明你比別人聰明，而是概率的必然。所以，在進行統計時要特別關注統計的頻率與選出的結果組數量之間的關系。在選出符合要求的參數組後我們還應留出至少三年的原始市場數據進行驗證，只有驗證合格後才能試用。
量化投資原始數據策略：我們選用96年後的市場數據，因為96年股市有過一次交易政策改革（你可以自己查詢了解一下），為了不影響研究結果我們不採納96年以前的數據進資料庫。
量化投資研究的硬設備：高計算性能電腦，家用電腦也可以，不過運算時間會很長，我曾經用家用電腦計算了三個月時間才得到想要的數據。
統計方法：可以選用遺傳演算法，但我在這里陪大家做的是比較簡單的模型，所以採用普通統計方法就可以了。
用於量化研究的軟體：我採用的是免費的大型資料庫MYSQL，ASP網路編程語言，以及可以設置成網路伺服器的旗艦版WIN7操作系統
C. 閫氳揪淇℃湡璐ч噺鍖栦氦鏄撳叕寮
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STICKLINE(CLOSE,20,30,4,1),COLOR404000;
STICKLINE(CLOSE,0,20,4,1),COLOR404000;
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XA_1:=EMA(CLOSE,5);
XA_2:=EMA(vol,5);
XA_3:=MA(CLOSE,5);
XA_4:=MA(CLOSE,10);
XA_5:=MA(CLOSE,20);
XA_6:=EMA(SLOPE(CLOSE,21)*20+CLOSE,55);
XA_7:=CLOSE>XA_3;
XA_8:=CLOSE>XA_4;
XA_9:=CLOSE>XA_5;
XA_10:=XA_3>XA_4;
XA_11:=XA_3>XA_5;
XA_12:=REF(XA_5,1);
XA_13:=XA_5>XA_12;
XA_14:=IF(XA_7,10,0-10)+IF(XA_8,10,0-10)+IF(XA_9,10,0-10)+IF(XA_10,10,0-10)+IF(XA_11,10,0-10)+IF(XA_13,10,0-10);
XA_15:=ATAN((XA_1/REF(XA_1,1)-1)*100)*180/3.1416;
XA_16:=ATAN((XA_2/REF(XA_2,1)-1)*100)*180/3.1416;
XA_17:=CLOSE>XA_6 AND OPEN>XA_6 AND CLOSE>OPEN AND XA_15>50 AND XA_16>70;
XA_18:=FILTER(XA_17,13);
XA_19:=XA_18<=0;
XA_20:=BArslAST(NOT(XA_19));
XA_21:=MA(LOW+(HIGH-LOW)/2,26)*1.15;
XA_22:=MA(LOW+(HIGH-LOW)/2,26)*0.95;
XA_23:=(XA_21+XA_22)/2;
XA_24:=(MA(CLOSE,5)+MA(OPEN,5))/2*1.06;
XA_25:=(MA(CLOSE,5)+MA(OPEN,5))/2*0.98;
XA_26:=(XA_24+XA_25)/2;
XA_27:=XA_24>XA_22;
XA_28:=XA_24>XA_23;
XA_29:=XA_24>XA_21;
XA_30:=XA_26>XA_22;
XA_31:=XA_26>XA_23;
XA_32:=XA_26>XA_21;
XA_33:=XA_25>XA_22;
XA_34:=XA_25>XA_23;
XA_35:=XA_25>XA_21;
XA_36:=IF(XA_27,10,0-10)+IF(XA_28,10,0-10)+IF(XA_29,10,0-10)+IF(XA_30,10,0-10)+IF(XA_31,10,0-10)+IF(XA_32,10,0-10)+IF(XA_33,10,0-10)+IF(XA_34,10,0-10)+IF(XA_35,10,0-10);
XA_37:=EMA(EMA(EMA(CLOSE,13),13),13);
XA_38:=ATAN((XA_37/REF(XA_37,1)-1)*100)*180/3.1416;
XA_39:=XA_38>0;
XA_40:=BARSLAST(NOT(XA_39));
XA_41:=(CLOSE-LLV(LOW,21))/(HHV(HIGH,21)-LLV(LOW,21))*100;
XA_42:=CEILING(SMA(XA_41,13,8));
XA_43:=XA_42<10 AND XA_14=(-60) AND XA_15<(-60);
XA_44:=BARSLAST(NOT(XA_43<1));
STICKLINE(XA_43>0,1,9,3,1),COLORRED;
STICKLINE(XA_18=1,11,19,3,1),COLORMAGENTA;
STICKLINE(XA_36=10 AND REF(XA_36<10,1),21,29,3,1),COLORGREEN;
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DRAWNUMBER(XA_39>=0,36,XA_40),COLORWHITE;
DRAWNUMBER(XA_36>=0,26,XA_36),COLORWHITE;
DRAWNUMBER(XA_36<0,26,0),COLORWHITE;
DRAWNUMBER(XA_18<=1,16,XA_20),COLORWHITE;
DRAWNUMBER(XA_43>=0,6,XA_44),COLORWHITE
D. 期貨量化交易編程怎麼弄
方法：1、前提是你必須有自己的期貨交易賬戶，每個期貨公司都可以開，現在不用出門就可以用手機在線開戶。
2、其次，要選擇合適的交易軟體。其中交易開拓者的軟體是最好編程的，很多交易團隊基本都在用這個軟體。確定賬戶和交易軟體。
3、剩下的就是如何用編程語言編寫策略，並將其輸入交易軟體。編程其實並不難。在程序化交易中，程序化只佔程序化交易的30%。好的編程可以簡化代碼，提高運行速度，增加交易策略的多樣性和完整性，實現一些復雜的策略。
4、如果沒有這方面的編程能力，可以參加期貨交易的相關培訓課程。另外70%主要是策略、倉位設置、交易品種選擇、程序化交易心態控制、網路設置等的組合管理。
拓展資料：
1、 戰略的確定。一個成功的量化交易系統的開發過程必須是恰當的。如何找到一個成功的量化交易策略，是構建量化交易體系的基礎。無論是基本面還是技術面，都可以用量化的方法進行分析，進而得出量化的交易策略。比如，從根本上說，GDP的增長和貨幣流通量的增加可以用定量的方法來分析和描述。技術上，移動平均線和指數smma是物理和化學策略思想的來源。
2、 經典理論。很多量化投資策略思路來源於傳統經典投資理論，比如經典商品期貨技術分析主要包括技術分析的理論基礎、道指理論、圖表介紹、趨勢基本概念、主要反轉形態、持續形態、交易量和倉位興趣、長期圖表和商品指數、移動平均線、擺動指數和相反意見、盤中點圖、三點轉向和優化點圖、艾略特波浪理論、時間周期等等。這些經典理論有的有具體的指標和具體的應用理論，有的只有理論，需要根據理論生成具體的應用指標來完成策略的測試。因此，經典投資理論可以通過量化思維將理論中的具體邏輯量化為指標或事件形成交易信號，通過信號優化檢驗實現經典理論的投資思路。這種方式可以有效實現經典理論，同時也可以從原有的經典理論中衍生出周邊的投資方法，是量化策略發展初期的主流模式。
3、 邏輯推理。邏輯學的戰略思維大多來源於宏觀基礎信息，其量化戰略思維是通過對宏觀信息的量化處理，梳理出符合宏觀基礎信息的量化模型。典型的量化策略包括行業輪動量化策略、市場情緒輪動量化策略、上下游供需量化策略等。這種策略思路來源非常廣泛，數據一般不規范，很難形成標准。目前，許多對沖基金都有類似的想法來生成量化策略產品。
4、 總結經驗。經驗總結是量化戰略思想的另一個主要來源。在使用量化策略交易之前，市場上有大量經驗豐富的投資者，其中許多人在長期穩定回報方面表現突出。因此，他們對市場的看法和交易思路成為了量化策略開發者的模仿對象，有經驗的交易者也願意量化一些他們覺得相對固化、能夠獲得穩定回報的交易策略，最終可以用機器自動交易，只監控交易。這可以大大減少交易中消耗的能量。在這個前提下，出現了一個與經驗豐富的交易者合作的量化策略團隊。
操作環境：iPad第九代15.1 交易開拓者4.5.2