導航:首頁 > 黃金交易 > 模型模擬交易

模型模擬交易

發布時間:2021-09-08 10:08:34

1. 模擬炒股的軟體可靠嗎

模擬軟體的交易並沒有進入滬深證券交易市場的主機進行撮合,何來對股價產生影響?

2. 交易模型的模擬檢驗

模擬是對建立的系統或決策問題的數學或邏輯模型進行試驗,以獲得對系統行為的認識或幫助解決決策問題的過程。模擬的主要優點在於檢驗交易模型中的問題或系統的任何假設模型化的能力,使它成為最靈活的工具。判斷交易模型是否有實用價值,最簡單、最可靠的途徑是通過在盡量多的市場里,進行長時間的測試。為了減少交易模型的檢測成本,檢測先從模擬開始。交易模型檢驗的基本原則是「模擬實戰」,一切條件都要接近實戰條件,使檢驗結果盡可能真實,因為只有這樣才能使交易模型有真正的使用價值。
1.突發事件
在檢驗過程中一定要包含有突發事件(包括漲跌停板),因為除了要檢驗交易模型在正常情況下的運作情況,還要有應付突發事件的能力,不能因為是「小概率」事件而忽略了突發事件的影響,應遵循「模擬實戰」的基本原則。一個成熟的交易模型,即使不能捕捉到突發事件帶來的超額利潤,也應該有能力抵抗突發事件帶來的風險。
2.檢驗的信息和數據
對於基本分析交易模型,需要有完善的信息資料庫,信息的來源隨著科技的發達,互聯網的不斷應用,信息的收集比以前方便了許多,因此要整理完善好信息資料庫相對較容易。對於技術分析交易模型,由於期貨基金運作的是期貨品種,期貨品種的數據有它的獨特性,歐美期貨的數據有各自不同的特點,如倫敦金屬的期貨數據沒有出現「斷層現象」,使用計算機檢驗就不會有問題,而國內的期貨數據源襲了美式期貨數據,不同的交易合約換月時會出現「數據斷層」,不能像股票一樣使用簡單的除權處理,因此要通過交易模型的檢驗首先對數據進行處理。
實際合約數據:按照實際的合約交易數據,缺點是十分明顯的,因為國內期貨合約目前只有1年的周期,因此在檢驗時數據周期就顯得太短了,而且在相當長的交易時間內合約的成交量並不活躍,流動性小,不具有代表意義。
即月連續數據:按合約交割日連接,連接起來形成連續數據。這樣產生的連續數據優點是具有實際交易性,但在實戰交易中會產生差別,交割前成交不活躍,缺乏代表性,像上海銅一般都是交割月後第四、五個合約成交活躍;缺點則是會產生「斷層現象」,對檢驗結果產生重大的失真。
價差調整連續數據:按照一定的規則,在進入交割前一定時間內連接隨後的合約數據,這里的時間參數X,要根據不同品種來確定,上海銅要比大連大豆和鄭州小麥的時間參數X要大,將調整時兩個合約的價差累計下來,最後將累計價差加減到數據列中,得出最終的期貨數據。特別注意的是,經過調整的期貨數據可能會出現負值,要做相應的數據調整,但這不會影響使用計算機檢測的交易結果。優點是能長時間反映價格變化水平;缺點是數據不能直接應用於實際交易中,需要通過轉換。
權重連續數據:按照固定的時間連接隨後的合約數據,同時按近月大、遠月小或是按成交量與持倉量的比重計算連續價格,隨著時間的推移,較近的合約的權重越來越小,而遠月的權重越來越大。優點是消除了數據「斷層現象」,可以選取多個活躍月份,這樣就可以更真實地貼近實戰交易;缺點也是數據不能直接應用於實際交易中,需要通過轉換。
以上四種數據處理方式各有所長,要根據使用者的情況選用。對於短線使用者,實際合約數據較好,而對於中長線的使用者連續數據才能真實反映實際中長期的盈虧情況,並進行計算機的檢測。在對交易模型的檢測中,為了保證檢驗結果的可靠性和穩定性,需要足夠的統計樣本數據,按照統計學的大樣本要求,樣本數量要多於30個。以短線為主的交易模型,數據時間不能短於1年的分時數據,使用日線數據檢測的不能少於3年以上,基本分析交易模型的數據要求要經歷一個以上的循環周期。

3. 股票交易模型如何建立,怎麼驗證一個成功率高的交易

你好,交易模型即交易理論、交易方法,投資者構建一套完整的交易模型回需要經過以下幾個步驟答:
1、認清自己的投資偏好,是對自己的一個定位,投資者可以根據自己的性格特點和交易風格先把自己的交易流派區分清楚:趨勢交易者,短線交易者,日內交易者等。
2、在認清自己的投資偏好之後,選擇有針對性的技術指標進行學習,比如,對於趨勢交易者,可以學習均線理論,根據均線理論中多頭排列的特點進行買賣。
3、紙上得來終覺淺,絕知此事需躬行,投資者可以先進行模擬操作,檢驗技術指標的正確性,對自己的交易方法進行總結,歸納出自己交易方法的框架和思路,如果發現自己以往的交易方法和自己的交易流派有沖突時最好重新總結歸納另一套方法。
4、模擬檢驗完成之後,進行實戰,在實戰中,投資者應嚴格按照交易模型執行。

4. 如何建立一個股票量化交易模型並模擬

用文化財經軟體,編寫程序化交易系統,具體參考官網教程

5. 新人學炒股,用哪個模擬炒股軟體好

一,股民常見問題:
1,股票被套除了割肉、換股、補倉以外還有什麼辦法可以快速解套?
2,申購新股中簽率低、上班忙容易忘記打新。
3,買了股票繼續跌、賣了股票繼續漲,總是買在半山腰、賣在山底下。
4,花錢買了幾萬塊錢的股票軟體或學習的方法、卻一直沒有按照買賣信號操作、結果回頭來看都很准,就是自己沒賺錢!
股票賺錢貪心不止盈、股票虧錢猶豫不止損,結果賺錢變虧損、小虧變深套。並且上班族也沒時間盯盤,股票破位了都不知道,錯失止損賣出的機會
二,股票被套除了割肉、換股、補倉以外還有什麼辦法可以快速解套?
大家好,我是郭洋老師!今天給大家分享一套適合在當前行情下使用!幫您實現天天賺價差的方法!叫做區間交易法!這套方法的優勢就在於不用割肉、不用換股、也不用補倉,就在你目前操作的股票上面利用日常波動的價差高拋低吸!降低持股成本!日積月累小錢變大錢!深套變淺套!
三,申購新股中簽率低、上班忙容易忘記打新。
今天給大家分享我18個月中簽19隻新股的秘密! 以下是我的中簽記錄截圖,如有疑問歡迎親自驗證。
四,買了股票繼續跌、賣了股票繼續漲,總是買在半山腰、賣在山底下。

大多數股民在買賣股票的時候都是主觀交易(左側交易=猜行情),機智獨創的拐點交易模型屬於(右側交易=趨勢跟蹤),可以幫您每次買入的時候買在您預期價格以下(買的更低),同理賣在您預期價格以上(賣的更高)!
五,花錢買了幾萬塊錢的股票軟體或學習的方法、卻一直沒有按照買賣信號操作、結果回頭來看都很准,就是自己沒賺錢!
上班忙沒時間盯盤、花錢買的軟體和學的方法執行的時候不堅決!機智軟體可以將您的策略指標與自動交易關聯在一起,符合預警條件的個股瞬間自動買入/賣出!高勝率策略+機智預警自動交易=股市提款機!
六,股票賺錢貪心不止盈、股票虧錢猶豫不止損,結果賺錢變虧損、小虧變深套。並且上班族也沒時間盯盤,股票破位了都不知道,錯失止損賣出的機會。
導致股民虧損的原因很多,但大多數都可以通過學習和總結經驗來克服!唯獨人性的弱點最難克服!貪婪、恐懼、猶豫!因此機智軟體開發了自動止盈止損模型!模型會跟蹤股票上漲的幅度大小,自動調整止盈幅度,一旦出現回落風險,立即執行賣出操作,幫您落袋為安!

6. 期貨的模擬交易方案怎麼寫啊最好能給我一個明確方案

一種交易計劃,大概包括動用資金、選擇品種、交易策略、入場點位、建倉手數、目標價位、止盈價位(止盈點可浮動)、止損價位、預期盈利、投資風險、盈虧比例、投資周期等內容。

先給你個框架:
資金:100萬
投資品種:滬銅0910合約
交易策略:中長線做空
入場點位:40000元附近
初始倉位:5手(約總資金10%),逢價格下跌1000元加倉1手(價格每下跌1000則5手盈利2.5萬,可開1手有餘),總倉位控制在10手以內。
目標價位:37000元
止損:每漲500減倉1手
預期盈利:9萬
投資風險:4萬
盈虧比例:9/4=2.25:1
投資周期:1個月
實施方案:
當價格處於40000元附近,並且受到M日均線支撐時建立倉位,首次建倉5手,保證金約為合約價值10%,首次建倉所用資金約為:7.5萬。如趨勢符合預期,建議在39000元、38000元各加倉1手,總手數達到7手,在37000元時可獲利9萬離場,使用資金總數:13.85萬,符合投資資金在30%以內的交易原則。如行情與預期有所偏差,建議逢下跌500點,減倉1手,可能承受的最大虧損為4萬。此方案利潤空間較大,有較大的可行性。
基本面分析:
對目前市場基本面因素進行描述及分析,得出合理的支持目前做空的原因等。
技術分析:
從技術面分析近期可以做空的趨勢等,得出合理的支持做空條件等。
交易心態(供參考):
1.嚴格遵守做單原則,以信號為主,而不以感覺為主,按照信號進場。
2.看不懂的行情不做,行情不動我不動,有計劃的進行操作。
3.嚴格按照制定的止損點,止盈點操作,一旦行情觸及,嚴格止損止盈。
4.合理運用資金,不滿倉操作,有盈利時不加大碼。
5.把握好自己的心態,不追漲殺跌,以一個輕松的心態交易。
總結(供參考):
綜上所述各計劃,如果嚴格按照計劃執行,那麼盈利是可實現的,並且風險也控制在比較小的范圍之內。
免責聲明:
本交易方案僅作參考,實際交易中的具體盈虧與xx單位或xx人及本方案無關。

以上就是此類方案的大概模型,謹供參考。至於模擬交易軟體,基本上所有期貨公司網站都可以下載到,下載安裝後在模擬交易界面可自助申請模擬賬戶,下面給你個模擬交易軟體下載鏈接,並有帳戶申請、使用說明及一些交易規則的簡單說明:
http://www.jyfco.com/Service.aspx?CateID=177

7. 如何建立一個完整的交易模型

你好抄,交易模型即襲交易理論、交易方法,投資者構建一套完整的交易模型需要經過以下幾個步驟:
1、認清自己的投資偏好,是對自己的一個定位,投資者可以根據自己的性格特點和交易風格先把自己的交易流派區分清楚:趨勢交易者,短線交易者,日內交易者等。
2、在認清自己的投資偏好之後,選擇有針對性的技術指標進行學習,比如,對於趨勢交易者,可以學習均線理論,根據均線理論中多頭排列的特點進行買賣。
3、紙上得來終覺淺,絕知此事需躬行,投資者可以先進行模擬操作,檢驗技術指標的正確性,對自己的交易方法進行總結,歸納出自己交易方法的框架和思路,如果發現自己以往的交易方法和自己的交易流派有沖突時最好重新總結歸納另一套方法。
4、模擬檢驗完成之後,進行實戰,在實戰中,投資者應嚴格按照交易模型執行。

8. 模擬炒股有那些軟體啊安裝要錢嗎

模擬炒股軟體安裝是不要錢的
股票軟體即針對股票交易而開發的軟體系統,基礎功能包括財經資訊、股票行情、模擬炒股、數據挖掘與分析、智能選股、交易系統。國內的股票軟體從上世紀九十年代初的少數幾家的獨領風騷,到已經發展成為百家齊放的局面,比較有代表性的軟體有:投資保姆、大智慧、錢龍、益盟操盤手、同花順、wind等,有的以行情實時性見長,有的以咨詢研究擅場,各具特色。
股票軟體的實質是通過對市場信息數據的統計,按照一定的分析模型來給出數(報表)、形(指標圖形)、文(資訊鏈接)。用戶則依照一定的分析理論,來對這些結論進行解釋,也有一些傻瓜式的易用軟體會直接給出買賣的建議。其實,比較正確,或者實在的用法,是應該挑選一款性能穩定、信息精準的軟體,結合自己的炒股經驗,經過摸索之後,形成一套行之有效的應用法則,那樣才是值得信賴的辦法,而機械地輕信軟體自動發出的進場離場的信號,往往會謬以千里。

9. 模擬炒股哪個平台好

這么簡單的問題還要問嗎?現在股市1800點。你可以買了,挑藍籌股績優股買了。然後3年不看股市。3年後你就是富翁了

10. 如何建立一個股票量化交易模型並模擬

研究量化投資模型的目的是找出那些具體盈利確定性的時空價格形態,其最重要手段的概率取勝,最重要的技術是概率統計,最主要的研究方向是市場行為心理。那麼我們在選擇用於研究的參數時,也應該用我們的經驗來確定是否把某技術參數放進去,因為一般來說定性投資比較好用的參數指標對量化投資同樣適用。
量化投資區別於傳統定性投資的主要特徵在於模型。我打個比方,我們看病,中醫與西醫的診療方法是不同,中醫是望、聞、問、切,最後判斷出的結果,很大程度上基於中醫的經驗,主觀定性程度大一些;西醫就不同了,先要病人去拍片子、化驗等,這些都要依託於醫學儀器,最後得出結論,對症下葯。中醫對醫生的經驗要求非常高,他們的主觀判斷往往決定了治療效果,而西醫則要從容得多,按事先規定好的程序走就行了。量化投資就是股票投資中的西醫,它可以比較有效地矯正理智與情緒的不兼容現象。
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。

閱讀全文

與模型模擬交易相關的資料

熱點內容
2019年期貨禮拜休市時間 瀏覽:902
古風股票 瀏覽:424
理財師解綁 瀏覽:522
山西中誠信託 瀏覽:996
理財通擼法 瀏覽:417
新興理財方式 瀏覽:899
股票型基金最後凈值怎麼確定 瀏覽:371
同花順股票基金是同一APP嗎 瀏覽:199
請查詢000173基金凈值 瀏覽:602
中小企業融資現狀及對策 瀏覽:6
有關鉬的股票 瀏覽:278
股票投資基礎 瀏覽:929
北向資金流入生物股份 瀏覽:927
二手車消費貸款 瀏覽:975
北大荒股票為什麼 瀏覽:840
可供出售金融資產會計 瀏覽:51
銀行融資的問題 瀏覽:981
didi融資 瀏覽:704
汽車龍頭股票 瀏覽:704
在股票上寫字 瀏覽:225