是一种投资策略,它基于某个阈值条件,当市场价格超过该阈值时,采取多仓(买入)的交易策略。这种策略向量可以应用于金融市场中的股票、期货、外汇等交易品种。
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若基于机器学习的预测值触及多头开仓阈值,则做多;若基于机器学习的预测值触及空头开仓阈值,则做空。反之维持原来仓位。 1.5....若基于机器学习的预测值触及多头开仓阈值,则做多;若基于机器学习的预测值触及空头开仓阈值,则做空。反之维持原来仓位。 2.2....从线性到非线性 为了比较线性模型与非线性模型的区别,我们也设计了一个线性模型。这个策略是基于传统线性核函数的支持向量机回归,使用标准的神经网络回归策略一样的因子和预测目标。 3.1....算法和模型 算法与模型基本和标准的神经网络回归策略一样。在标准神经网络回归,我们只有当大于一个阈值的时候,做多。小于一个阈值的时候做空。...一个绝对值较大的预测阈值容易漏掉一些真正的上涨机会(统计上的Type II error),而一个绝对值比较小的预测阈值容易错误的开多仓(统计上的Type I error)。
当价格超过上界时,如果持有空仓,先平再开多;如果没有仓位,直接开多。当价格跌破下界时,如果持有多仓,则先平仓,再开空仓;如果没有仓位,直接开空仓。 上下界的设定是交易策略的核心部分。...以此来形成当前交易 日盘中交易的触发条件。 追踪盘中价格走势,实时判断触发条件。具体条件如下: 突破 在空仓条件下,如果盘中价格超过突破买入价,则采取趋势策略,即在该点位开仓做多。...核心 网格交易主要包括以下几个核心要点: 挑选的标的最好是价格变化较大,交易较为活跃 网格交易是基于行情震荡进行获利的策略,如果标的不活跃,价格波动不大,很难触发交易。...策略设计 传统利用价差进行跨品种套利的方法是计算出均值和方差,设定开仓、平仓和止损阈值。当新的价格达到阈值时,进行相应的开仓和平仓操作。 应该怎样确定均值?...每一次开仓交易合约数 unit 的确定是将总资产的 1%除以 DV 得到。
• 深度学习股指期货交易策略 基于深度学习股价预测模型对股票价格变化的预测,本报告提出了股指期货的日内交易策略。...• 结论 通过股指期货高频价格预测模型的实证研究, 本报告验证了深度学习这一大数据时代的机器学习利器在股票价格预测上的有效性。 并基于预测模型提出了股指期货交易策略,取得了良好的效果。...• 深度学习股票多因子交易策略 基于深度学习股价预测模型对股票价格变化的预测得分,本报告提出了股票交易的 Alpha 策略。...在组合规模为 100 的情况下, 该多因子 Alpha策略自 2011 年以来累积收益率超过 120%, 各年度收益率都超过 15%。...2016年05月09日——【东证期货】 《量化投资策略之机器学习应用( 1)基于 SVM 模型的期货择时交易策略》 SVM 属于监督学习算法, 对于求解小样本、 非线性、 高维度问题具有优秀的泛化学习能力
择时问题中,将智能体的决策空间简化为全仓做多、持有、 平多三种动作,动作空间属于离散集,因此选择基于价值的方法中的 DQN。进而构建 深度神经网络,包括确定网络结构、训练参数等。...其中 buy 代表全仓买入,sell 代表全仓卖出,hold 代表持有多仓或者保持空仓,不涉及做空。基于t日收盘价的状态选择动作,以t+1日开盘价执行交易。...,由此得到每个交易日的(s,a,r,s’)四元组。...100 组随机数种子结果以多数票规则合成,得到最终交易信号。当处于空仓状态时,若动作为 sell 或 hold 则继续保持空仓,若动作为 buy 则于次日开盘做多。...此时,择时策略样本外年化超额收益率提升至 37.0%,夏普比率提 升至 3.27,年均调仓 35.5 次。5. 总结展望本文介绍基于强化学习DQN算法构建股指日频择时策略。
反转: 持多单,当日内最高价超过观察卖出价后,盘中价格出现回落,且进一步跌破反转卖出价构成的支撑线时,采取反转策略,即在该点位反手做空; 持空单,当日内最低价低于观察买入价后,盘中价格出现反弹,且进一步超过反转买入价构成的阻力线时...,采取反转策略,即在该点位反手做多; 突破: 空仓,如果盘中价格超过突破买入价,则采取趋势策略,即在该点位开仓做多; 空仓,如果盘中价格跌破突破卖出价,则采取趋势策略,即在该点位开仓做空; 是否隔夜留仓...R-Breaker 是日内交易策略,若某个交易日已开仓且收盘前仍未触发平仓信号,则在收盘时强行平仓,不隔夜留仓以避免跳空的风险。...注: 里面的记录订单编号是基于vn.py1.7之前的版本写的,主要用于按照订单编号来撤单; 只是一个示例策略,不做任何实盘建议。用前请三思,不承担任何责任。...欢迎大家把使用过程中遇到的问题或者摸索的经验分享到「维恩的派」论坛! ? 基于python的开源交易平台开发框架。
比如你净资产100万,而你最大只能承受亏损20万,那么这20万就是你资本市场里的总投入本金。不能超过,一超过就很紧张,压力大。 交易资金管理有三种,第一是恒定交易风险比。...再具体到交易策略上,主观交易的资金管理会灵活一点,根据交易系统信号强弱、目前账户盈利状况、个人情绪状态等来决定仓位大小。因为风险控制固然重要,但机会来临、万事具备的时候敢于重仓也很重要。...;但高杠杆必然对应着高风险,特别是在单一品种上的这种行为很可能功亏一篑,也正因为这样,考虑到市场的联动性,我更多的把多品种交易理解为调节杠杆的手段,同时多周期的交易也是基于这样的考虑。...多品种的组合表现应该是在市场分化时,起到多空对冲的结果,以降低整个组合的净敞口,而在市场联动时,加入多周期达到盈利加仓,以此在浮盈的基础上来增加杠杆,取得超额收益。...我会严格遵守计划,知道自己在什么时间该做什么事情,这一习惯在我的交易风格上也得到了明1425显的体现。
首先构建一个交互环境Account,在每时间步(交易日)接受调仓指令向量,根据调仓指令使用当日开盘价调仓,并在交易日结束之后使用交易日收盘价估计当日持仓的估值,返回reward。...例如: 在周一沪市开盘前,Account接受到一个长度为50的向量对应SH50指数成份股的调仓指令,交易员Agent在开盘时分,挂卖单卖出部分股票之后挂买单买入新股票。...调仓指令向量可以简单的分为两种: 1 、调仓向量为定量指令 指令直接制定账户内个股持仓量/持仓权重,在交易日开盘时分,Agent发出指令,Account根据指令将账户股票持仓调整的与指令相同。...2 、调仓指令为定性指令 指令指示个股的预期涨跌方向,Agent发出看多/看空/平稳信号,由Account根据信号等权重的调整持仓。...Agent 使用LSTM网络进行策略和估值的拟合,每个交易日Agent获取该交易日之前的多因子数据[Time, Batch, N]使用LSTM估计指数成份股预期价值方向做出调仓指令。
案例1:多因子选股策略 - 基于调仓表 对于逻辑复杂的多因子选股策略,建议将选股过程和回测过程分离开来,在 Backtrader 回测框架外,进行选股,选股结果存成调仓表,然后再将调仓表传给 Backtrader...本案例对应的是同时筛选这种方式,在横截面上,计算每只股票在所有因子上的rank,然后将所有 rank 进行求和,得到综合 rank,再基于综合 rank 进行选股和调仓。...案例5:海龟交易策略 海龟交易法是一套非常经典的交易系统,因为它涵盖了交易品种的选择、头寸规模、单位头寸的限制、入场、逐步加仓、止损、离场(止盈)这一整套相对完备的交易体系,特别是其中的头寸管理或资金管理的思想...本案例要介绍的配对交易策略是基于价格序列之间的协整关系而构建的,投资标的是股票,主要思想是:寻找具有协整关系(表明双方存在长期均衡关系,价格走势相似)的一对股票,然后利用双方价差进行套利。...在使用 Backtrader 实现配对交易策略前,需要先寻找出存在协整关系的一对股票,再交易这对股票,整个配对交易策略的流程可以分为如下几步: step1:在股票池中,基于收盘价序列,筛选出存在协整关系的股票对
正文 我们经常采用非常简单的方法来预测金融时间序列:利用整个数据集,使用移动窗口生成X和Y,把它分为历史和样本外数据,训练一些机器学习模型映射X到Y并用多空策略进行回测。...如果我们基于恒定的时间间隔对历史数据进行抽样——当交易非常活跃时,我们会少抽样;反之。...正如我们所看到的,基于波动率的标签仍然不是很平衡,但是固定阈值标签基本上使大多数标签为0(其中-1下降,1上升,0 -不显著移动)。...在市场上盈利,要在大多数时间顺着羊群的方向顺势而为,在拐点处止损,但如果一个交易策略追求相对多的交易机会且希望大多数时间持有仓位,那么上述说法我们也同意。...为了解决类不平衡的问题,每个类的权重是基于训练和验证集计算的。 固定阈值vs波动阈值vs三重界线 我们的基线将只是预测价格的上升或下降或不超过阈值T。
,南北车4月20日开始起调整超过25%。...通过公式对这些热词测算,就能得到当日的情绪指标。...4 神器并非“一劳永逸” “不过,情绪值会有范围,但也不能说53是绝对多还是空,要相对比较。所以我们才最后淡化了事先设定阈值,而看情绪是否从高点回落。”...数据显示,大多数时候,当沪深300指数出现多空拐点时,情绪指标30日均线会提前反应,不过,“黑天鹅”的发生则不可避免 为了更加相对客观地评价情绪指标,夏潇阳加入了情绪指标择时策略:当情绪指标30日均线从高点回落...通过对择时策略的计算和模拟操作,自2012年10月27日起至2015年5月4日,假设自信号发出后下个交易日开盘时开仓,共计大赚5次,小赚4次,持平5次,小亏4次,大亏(止损)2次(开仓后,某日收盘时亏损
AlphaHorizon介绍 - 以非流动性因子ILLIQ为例 名称解释:AlphaHorizon是优矿团队实现的基于单因子的Alpha研究和实现一种过程和方法。...需要注意的是,AlphaHorizon的分析和真实的策略交易是不一样的,它仅仅着眼于alpha因子对于收益率的预测方面。...2)分位数收益简要分析将股票按照alpha因子分为不同的分位数组合,默认分为5分位,每天计算不同分位数组合内股票的平均超额收益(此处的超额收益为超过市场平均的收益,下同),得到的不同分位数组合内股票的平均超额收益...还可以计算最好与最坏的分位数组合的平均超额收益之差,并作为时间序列画出来 做多最好的分位数组合,同时做空最坏的分位数组合;下图给出这一策略的累积收益曲线 3)信息系数分析信息系数衡量的是因子对股票横截面超额收益率的预测能力...;直方图中不同的颜色代表不同的调仓周期 总结性表格对不同调仓周期,以因子值为权重构建多空组合,得到的策略回测结果的统计 本次因子的分析借助优矿量化平台实现。
,南北车4月20日开始起调整超过25%。...非首次出现的热词评级(Rank),就通过计算P的平均值来得到。...神器并非“一劳永逸” “不过,情绪值会有范围,但也不能说53是绝对多还是空,要相对比较。所以我们才最后淡化了事先设定阈值,而看情绪是否从高点回落。”...为了更加相对客观地评价情绪指标,夏潇阳加入了情绪指标择时策略:当情绪指标30日均线从高点回落1.0,指标看空;当情绪指标30日均线从低点回升0.5,指标看多。...通过对择时策略的计算和模拟操作,自2012年10月27日起至2015年5月4日,假设自信号发出后下个交易日开盘时开仓,共计大赚5次,小赚4次,持平5次,小亏4次,大亏(止损)2次(开仓后,某日收盘时亏损
底部放量择时策略 选股标准 沪深300成分股任选100只 择时标准 当前股价小于100交易日内最低价的1.1倍 当前成交量大于100日平均成交量的5倍,且当日上涨 止盈止损 止损:5% 止盈:20%...策略代码 网格资金管理 策略原理 将资金分为N份,采取随机抛点的形式入场,止损为10%,止盈为11%。如果该份资金获利超过11%,则上移止盈止损线,且启动下一份资金抛点入场。 只有多头入场。...策略代码 本期量化策略,digquant网站独家授权 策略开发平台:AT量能策略研究平台基于MATLAB,支持股票、期货、期权等全市场品种的策略研究和自动化交易,目前已经有超过300家高校的数学背景的学生...策略来源:点宽DigQuant量化社区(www.digquant.com.cn)是国内首家基于Matlab的专业在线量化研究社区,为专业策略研究人员及量化爱好者提供 Auto-Trader 量能策略研究平台...,30多篇严谨的专业文章和超百个完全公开源代码的策略资源池。
模型显示了一个反向投资策略,当Xt很小的时候,我们可以做多一美元的股票P同时做空β美元的股票Q;反过来,如果Xt很大的时候,我们可以空股票P同时多股票Q。...支持向量回归(SVR) 我们对通过主成分分析(PCA)得到的12个特征属性使用支持向量回归(SVR),采用高斯内核并用经验决定内核的宽度、成本和ε(松弛变量)参数。...均值回复过程 我们想要对目标资产的价格进行建模,如此以致得到衡量系统偏离程度的漂移项所占的比例,以及向整体行业水平均值回复的价格波动。当观察到价格波动显著偏离均衡时,我们构建一个交易策略。...根据该领域的实证研究,我们基于均值回复的基础信号为 (1)当s < -1.25时,买入iShare FTSE; (2)当s > 1.25时,卖出iShare FTSE; (3)当s < 0.75时,平掉...iShare FTSE的空头仓位; (3)当s > -0.75时,平掉iShare FTSE的多头仓位; 基本逻辑是,只有当s-score远离均衡,且只有当我们认为我们检测到满足协整关系的残差出现异常变动时
广义上来讲交易系统由逻辑构成,这里的逻辑分为两部分,其中一部分是基于对市场的分析,比如趋势交易进场的逻辑,还有一部分是规则性的内容,这部分内容要和交易者的心智相辅相成,比如止盈的幅度,仓位的大小,加仓的次数...趋势策略的核心逻辑应该是从上至下,也就是从逻辑到数据(参数、周期等),逻辑和数据之间应该相辅相成,不一定谁一定要迁就谁,走得到一起就走,走不到一起就散,强扭的瓜不甜;趋势策略的研究不应从下至上,从数据去倒退逻辑...逻辑就是策略的核心盈利点,交易策略是交易逻辑的具体体现。如果说交易逻辑是战略,那么交易策略是战术,具体的交易计划就是具体的操作指引。 【问题四】什么是逻辑出场?...其至少要过滤掉正常的行情波动,也就是说如果行情反向移动超过了近期绝大部分波动的范围,我们就认为市场没证明我们是正确的,趋势可能没来。怎么确定是正常的行情波动?...提升的余地及方法要比“掐头”来的多,但前提都必须建立在有逻辑有意义的基础上,存粹的数据优化与拟合是没有意义的。
通过使用日志合并树,稀疏索引和向量化执行引擎(CPU的SIMD单指令多数据)充分发挥了硬件优势,实现高效的计算。...2.2 整体架构 由于数据来源多、复杂度高,为了提升指标服务的稳定性,降低代码复杂度提升可维护性,提升指标的复用性,整体架构分5层,包括模型加工层、数据处理层、单仓指标加工层、区域指标加工层和展示层。...各层的职责如上图所示。 2.3 指标分层及一致性设计 以仓订单相关指标为例,所有指标加工保持1套逻辑,同一主任务触发,加工完成之后,基于单仓指标上卷加工区域等更高维度的指标,保证指标数据的一致性。...2.5 扩展性设计 基于UCC配置,通过配置灵活适配业务诉求,节约开发成本,方便定位问题和恢复; 包括4H/24H/28H、同环比日期配置、预测日期配置、单仓兜底配置、展示配置等; (1)28小时模式配置化...:可通过配置将任意一天切换为28小时、4小时模式,为业务和研发侧提供了充分的线上验证机会; (2)阈值开关配置化:可通过阈值开关进行数据兜底逻辑管控,确保数据平稳; (3)自动刷新白名单配置化:灵活配置大屏自动刷新白名单
R-Breaker是个经典的具有长生命周期的日内模型 类型:日内趋势追踪+反转策略 周期:1分钟、5分钟 根据前一个交易日的收盘价、最高价和最低价数据通过一定方式计算出六个价位, 从大到小依次为: 突破买入价...以此来形成当前交易日盘中交易的触发条件。...交易规则: - 反转: - 持多单,当日内最高价超过观察卖出价后,盘中价格出现回落,且进一步跌破反转卖出价构成的支撑线时,采取反转策略,即在该点位反手做空; - 持空单,当日内最低价低于观察买入价后...,盘中价格出现反弹,且进一步超过反转买入价构成的阻力线时,采取反转策略,即在该点位反手做多; - 突破: - 在空仓的情况下,如果盘中价格超过突破买入价,则采取趋势策略,即在该点位开仓做多;...- 在空仓的情况下,如果盘中价格跌破突破卖出价,则采取趋势策略,即在该点位开仓做空; 源代码 ?
在本篇文章中,我们讨论了均线交叉策略的设计、回溯检验、基准测试以及实践中可能出现的若干问题,并结合Python代码实现了一个基于均线交叉的交易策略系统。...例如,一名交易员可能认为在任何情况下,她在一笔交易中承受的风险都不能超过所有投资的10%。另外,在任何交易中,交易员必须制定一个由一组条件构成的退出策略,决定她何时退出仓位,从而获利或止损。...我们决定,对于任何一笔交易,如果损失超过交易金额的20%,我们将结束交易。现在,我们需要一种方法来判断何时进入仓位以及何时退出仓位,进而获取利润。 在这里,我将介绍一种均线交叉策略。...现在,我们有了一个完整的策略。但在我们决定使用它之前,我们首先应该尽可能地评估这个策略的效果。回溯检验是一种常用的方法,该方法基于历史数据对交易策略所能带来的利润多少进行评估。...规则包括: 在任何交易中,仅投资所有投资总额的10%。 如果损失超过交易金额的20%,则退出仓位。 在模拟的过程中,牢记以下几点: 股票交易以100股为单位。
情绪去预测股市 ♥ Two Sigma用新闻来预测股价走势,带你吊打Kaggle ♥ 利用深度学习最新前沿预测股价走势 ♥ 一位数据科学PhD眼中的算法交易 ♥ 基于RNN和LSTM的股市预测方法...单因子测试方法简介 回归法 回归法是一种最常用的测试因子有效性的方法,具体做法是将第 T+1 期的因子暴露度向量与期的股票收益向量进行线性回归,所得到的回归系数即为因子在期的因子收益率,同时还能得到该因子收益率在本期回归中的显著度水平...4、多空组合收益计算方法:用Top组每天的收益减去Bottom组每天的收益,得到每日多空收益序列r_1, r_2, r_3,...r_n,则多空组合在第n天的净值等于(1+r_1)(1+r_2)(1+r...另外一点需要说明的是,为了使测试结果更加客观,我们以回测期内每个交易日作为截面,与未来T日(下表中T=20)的个股收益向量做回归或计算IC值,这样得到的测试结果不存在“路径依赖”现象。...设因子在交易日K收盘截面上计算得到的因子值向量为X^K,所有股票在K日之后20个交易日内的收益率向量为r_K^{K+20}(该收益率由K+20交易日复权收盘价除以K交易日复权收盘价再减1得来),则因子在该截面上的
然而,我们可以相当有信心地说,所经历的最大回撤不会超过我们的阈值。为了做到这一点,我们计算了可能超过我们的风险阈值的最大回撤情况的百分比。如果这个百分比太大,我们必须使用较小的仓位(头寸)。...为了准确地设置最大回撤的阈值,我们需要定义时间范围。 例如,我们可能会指定在明年(约250个交易日)内回撤不得超过25%。基于我们之前的研究,我们想以一定程度的确定性或信心来陈述这个约束条件。...如果在我们指定的置信水平上的回撤值低于我们的风险阈值,则将中值GHPR指定为该f的GHPR值。 如果不是,则设置GHPR = 0。以这样的仓位交易风险太大了。...将过度优化的样本内结果代入这些公式,会低估风险,高估收益。如果你的策略在回测中夏普比率为8,但在实时交易中夏普比率接近0.5,那么你的杠杆将会很高,并很快超过你的风险承受能力。...首先,多策略没有考虑到交易成本。如果你的投资组合中的策略经常在市场中进进出出,那么这些策略很快就会变得很重要,并且必须加以考虑。接下来,用于优化的策略收益必须是样本外的。
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