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交易模型最新视觉报道_一键生成3d模型(2024年12月全程跟踪)

内容来源：兔耳朵在线影院所属栏目：热点更新日期：2024-11-30

交易模型

交易模型交易中有很多模型，成熟交易员会根据模型的规律展开交易， N,W,M，5浪等，找到切入点， 20，40线辅助走出波段，找到出场点。重点:模型，规律，跟随。「实盘超话」

你做高频交易？那你到底在做什么？最近网上高频交易的热度真是蹭蹭往上涨，但很多人还是搞不清楚这到底是个啥玩意儿。别急，咱们一起来捋一捋。程序化交易：机器人的交易方式 𐟤– 程序化交易，简单来说就是用电脑程序来下单。这个程序可以设定好交易时机、仓位管理、止损止盈的标准，也可以把这些信息独立于程序之外。总之，程序本身只是负责执行这些指令。算法交易：用数学模型说话 𐟓ˆ 算法交易就更有意思了，它是根据一条或多条算法来决定交易的。这些算法是交易的基础，执行方式可以是手工的，也可以是自动化的。如果用交易程序来执行这些算法，那就叫程序化算法交易。高频交易：速度就是金钱 𐟒芊高频交易就是每次交易的时间间隔特别短，从几毫秒到几分钟不等。它的主要目的是通过捕捉市场的短暂价格波动来赚钱。简单来说，就是在一秒钟内完成开仓和平仓的操作。量化交易：用数据说话 𐟓Š 量化交易是基于概率统计理论等量化分析方法来构建交易模型的程序化交易方式。简单来说，就是用数据和模型来指导交易决策。高频交易的真相 𐟕𕯸‍♂️ 说到高频交易，很多人以为用Python等解释型语言或者带GC的语言就能搞定。其实不然，真正的高频交易系统一般用C/C++开发，性能指标Tick2Order中位数小于5us。而且需要对全链路进行优化，才能达到高频交易的要求。如果你用Python或者其他性能较差的语言，或者用CTP等性能较差的柜台系统，那你的交易链路中某些环节会存在低延迟的瓶颈，很难达到高频交易的标准。总结 𐟓 总的来说，高频交易、程序化交易、算法交易、量化交易这些名词听起来高大上，但其实它们都有各自的领域和要求。搞清楚这些概念，才能更好地理解和参与市场交易。希望这篇文章能帮你理清思路，找到适合自己的交易方式！

「期货超话」【今日总结】今天的行情多数呈现冲高回落的走势，不过市场的整体势头依然有回升的趋势，因此，短期的回调修正，也许是为了后续多头更好的上扬。基于这个思路，因此，今天我们没有过多的介入，主要是观察行情的回调力度如何，今晚除了白糖稍显强势一些之外，其它的多数品种再原油疲软的带动下，均呈现不同程度的弱势回撤修正形态，虽然今天走势疲软，但大多数品种的多头形态并没有改变，可以继续观察低位的机会。交易很多时候就是等待，等待符合交易模型的机会出现，交易不是随意开仓，草原上再好的猎手也不是看到猎物就出击，如果你随意出手，连续出现失误，即使好的机会来临，你也不敢再出手了。所以，做交易要严格执行交易模型和规则。老船长在这个市场沉淀十多年，有经得起检验的交易模型，交易中耐心等待属于我们的机会，稳健的收获属于我们的利润，我也会一直在这里守候着大家，我们一起努力，加油！「棉花期货」「沪镍期货」「沥青期货」

做期货，你凭什么盈利？不是靠赌和猜，靠的是专业知识，和通过大量实盘建立起来的属于自己的交易模型。网上很多冒牌老师，想要辨认真假，做三次实盘就知道了！不要轻易相信别人说什么，要相信实践。#期货#

说说左侧和右侧交易左侧交易并非很多人理解的左侧交易，左侧交易并非逆势交易，当所有的周期都处于下跌过程中的，是不存在左侧交易的，那被称之为逆势交易。如果大的周期处于上涨，而在次级别里面出现了回调，这是左侧交易唯一的生存空间，左侧交易其实立足的依然是大趋势当中的提前建仓，而不是盲目的做个计划就开始逆着所有周期交易。所以左侧交易过程中至少一个更大级别的趋势是顺势而非逆势，这就是常说的顺大势，逆小势，这是提前建仓，因为需要的是在这个更大的趋势当中去建仓，这才是左侧交易的根本目的。也就是说左侧交易并不是一种单一的交易模式，这种模式聚焦的应该是大趋势里面的行情在次级别回调过程中的提前建仓，完整的操作应该是左侧建仓，右侧加仓的完整仓位模型。而右侧交易则可以作为一种单一的操作模式，我们常说的右侧交易一般来说更多的意义在于顺应当前走势的转向，也就是在当前走势完全走好之后去进行交易，这时候的止损是确定的，模式也是确定的，大多数的量化交易模型的理念也来自于右侧交易的理念。

普通人如何通过量化投资逆袭基金市场？ 𐟓š《小散逆袭：基金量化投资实战》这本书以基金定投为主题，深入浅出地介绍了基金量化定投的方法和技巧。作者总结了自己多年来对基金定投的认知，从零开始用简单易懂的语言阐述了什么是基金、什么是量化投资，以及普通人如何从量化的视角去实践基金投资之路。相对于股票投资的高风险和复杂性，基金无疑是普通人进行金融投资的最佳选择之一。基金投资是通过购买专业投资机构的基金产品，由基金经理对股票进行投资来获得超额回报的。然而，投资基金并不能无脑选择。国内有成百上千的基金品种，各种基金的投资领域、风险程度以及收费标准差别极大。更重要的是，基金虽然是由专业的投资人进行打理，但只要是人为操作就一定会有行为偏好和决策失误的情况发生。因此，学习一些基本的基金投资专业知识是非常必要且重要的。那么，什么是量化交易呢？量化交易是指利用先进的数学模型替代人为的主观判断，从庞大的历史数据中筛选出能带来超额收益的多种“大概率”事件，以指定交易策略。量化交易能极大地减少投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。量化交易的步骤包括：模型实现：将定性交易思想转变为完全客观的交易条件。例如，股价当天收盘价格大于等于最近20个交易日最高收盘价格，则买入；盈利大于等于5%或亏损大于等于5%即卖出。这样交易变成明确标准，没有歧义不受情绪干扰。样本内侧：利用股市已有历史数据对量化交易模型进行模拟真实交易的测试，以此观察模型在某个历史时间段内的业绩表现。样本外跟踪：量化交易模型通过样本内测试后，持续用每天新产生的交易数据来测试，观察评估模型的表现是否与样本内测试阶段保持一致性。实盘交易：根据量化交易模型输出的买卖信号进行真实股票或基金交易。归因分析：指在量化交易模型运行一段时期后，对模型的盈利、亏损情况进行数据统计，分析出盈利、亏损的来源。总之，投资没有躺赢这回事，大家需要通过学习提升投资的专业知识和技能，才能赚到你认知以内的钱。

StockFormer：新交易范式传统的金融强化学习（RL）方法直接在嘈杂的市场数据上优化交易策略，例如股票价格和交易量，而忽视了不同投资资产的未来趋势和相关性。然而，我们人类在投资时，会明确考虑这些因素。本文介绍了一种名为StockFormer的混合交易模型，该模型融合了预测编码的前向建模能力和RL智能体的策略灵活性。 StockFormer的核心是预测编码部分，由三个具有特殊结构的Transformer分支组成。这些分支分别提取长期、短期未来动态和资产关系的有效潜在状态。RL智能体则适应性地将这些状态融合，然后在统一的状态空间中执行一个actor-critic算法。整个模型通过将critic的梯度反向传播到预测编码模块来进行联合训练。在投资组合回报和夏普比率方面，StockFormer显著优于现有方法，跨越了三个公开可用的金融数据集。这一模型为金融量化交易提供了一种新的思路和方法。

关于第一次转向第一次转向是一个很重要的概念，也是跟屁虫建立趋势交易模型的基础，还是那句我常说的话“明确的趋势不一定是能让你赚钱的趋势”，这句话应该怎么理解，我们常说交易趋势，但是究竟什么样的趋势是值得交易的，这其实才是重点，并且所有趋势都可以做，也并非说有明确的趋势都可做。趋势交易的核心在于趋势刚刚发生之时，而不是趋势已经运行了很久，也就是说趋势运行了很久的时候一定是明确的，但不一定是可交易的，而可交易的趋势不一定非常明确，但一定有一个标准，那就是伴随着拐点的突破。这就是为什么分析趋势很容易，但交易趋势比较难的原因，因为交易趋势是通过拐点的突破，也就是趋势的第一次转向去进行试探，这时候的趋势并不明确，而只是通过试探去迎接可能的趋势，也就是说趋势交易其实交易的仅仅是趋势会形成的一种可能性，而非确定性，因为真的确定性出现之后，其实比的是持仓能力，而非交易能力。

在设计交易模型时，需要使用过去的结构和数据，但由于未来是变化的，实际上是不合适的，所以设计的模型应当是只用于当下和未来的走势，否则会亏损。

下午主力资金不再净流出了，可能主力也后悔了，上午让出那么多筹码，都没想到散户这么热情。「A股疯牛」

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