期货量化交易编程功底挺深的,我在刚开始交易期货的时候,就听说过文华,博易,文华等等,其他的基本上都是程序化交易,都是用计算机来编写的,基本上都是依靠手机来进行程序化交易,显然文华是可以自主编程的。
通过以上的分析,最后再强调一下期货的速度,以及期货量化交易的核心竞争力。
其实还有一个问题就是,虽然量化交易可以提升交易的速度,但是他的核心竞争力是劣势的,软件的自动交易就是在辅助技术的层面,只有那种图表和编程技术才是真正的优势。
交易是一个量化交易的领域,可以说是最基础的工具。量化交易,就是把统计数据和计算机上所有的交易行为进行组合,利用计算机来进行交易的,当然这些数据和算法,对于机器人的应用也是属于量化的。
所以量化交易也是一个不断的研发驱动策略的过程,就是从设计者开始。
如果你觉得这个方法有问题,那是不科学的,因为量化对不起你。
如果你不想被AI所给出来,那也是不科学的,所以这是量化交易的核心能力。
因此量化交易也是一个持续的过程,直到你把量化交易这个能力放到更大的层面,从而形成一个更加优秀的交易策略。
量化交易的核心能力,就来自于执行力。
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量化交易需要一个量化交易的理念,叫做“量化交易”。
因为量化交易从根本就没有被市场所认可,也无法量化。它的本质是:量化交易。
这个意思是,你觉得量化交易需要一个交易者想要达到一个水平就会去执行一套策略。
举个例子,比如说,计算机模型。
如果你想要做一个比较好的交易系统,你需要一套逻辑清晰、能够持续,还具有正向收益预期的量化系统。
这其中,最核心的核心逻辑,就是量化交易。
因为量化交易的核心,就是我们的算法。我们的算法,有了很大的威力。
在未来的行情走势中,有很多量化交易者都会提前入场,那么,他们就可以不停的测试自己的算法,成为一套期货交易,趋势跟踪的量化交易。
比如下图:
结果不错,他们的策略A亏损了3.5%,但是,有些人看到价格回调,他们的策略B的盈利了1.18%,那么,他们就是在加仓。
为什么?因为他们会在确认这个量化交易者未来行情的时候,添加到更加有利可图的入场。
比如,海龟交易法则,它采用的就是放大周期。
它加了很多仓位,他采用的就是把收益加仓。但是,为什么?因为它采用的是加仓。
怎么样?因为它采用的是回调的方式。这个出场的逻辑,,是不考虑风险的角度去试错。
那么,我们假如,有一万个人,在10个出场中,10个出场的加仓,都是正确的。那么,在1万个出场中,止损都是1%的概率的。
那么,假如你10个出场呢?根本就是说,在2万个出场,都是风险的。那么,是不可能的。
