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量华资产_陈道民
量华资产_陈道民
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前言:做量化,没数据?没关系,我们有yahoo和sina!该程序适用于想学习或者从事量化研究工作的师生或非商业应用人士(专业人士或者商业应用的最好对接WIND而不是yahoo和sina)。

1. 程序概述

(1)从yahoo和sina读取无复权数据(请参照 李洋 前辈的《量化投资:以MATLAB为工具》-基础篇N分钟学会MATLAB(60版本,http://chinaqi.org/forum.php?mod=viewthread&tid=1085);

(2)从sina读取除权除息数据;

(3)进行前复权处理。

2. 存在的问题和需要注意的地方

(1)读取

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Matlab用三种格式来表示日期与时间

(1)双精度型日期数字:一个日期型数字代表从公元0年到某一日期的的天数,例如,2008年8月26日夜时0点钟被表示为733646,而这同一天的中午12点就被表示为733646.5,也就是说任何一个时刻都可以用一个双精度型数字表示。

(2)不同形式的日期字符串:Matlab定义了28种标准日期格式的字符串。

(3)数值型的日期向量:用一个6元数组来表示一个日期时间,例如,[2008 8 26 12 5 0]表示

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分类: 交易系统

 1止损的函数用什么?

请教前辈,止损应该怎么写?2种情况
1.到价格触及到-5%时。
2.到收盘价触及到-5%时。

以多单的止损为例
1、sell next bar at entryprice*0.95 stop;

2、if close<entryprice*0.95 then sell next bar at market;

2

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     最近在看神经网络算法,所以做了一个简单的尝试——对证券价格的行情进行简单的分类和识别。
     自组织竞争网络是一种典型的无导师学习的神经网络,它可以通过不断的“观察”、“分析”和“比较”,从而发现样本的内在规律,从而对其进行分类和识别。它与有导师学习的神经网络最大的区别就是无需知道期望的输出,也就是说一场搏击比赛无需裁判来判定胜负,通过比赛者自身之间的相互竞争,最后活着站在擂台上的那一个就是胜利者,并且胜利者可以获得各种奖励甚至成为搏击界的权威(该神经元相关的各连接权值和阈值向着其有利竞争的方向发展),而失败者则啥也没有(其神经元对应的权值和阈值都保持不变)。
     在用它对行情进行识别之前,我们首先要对行情进行分类,例如说“涨/跌/平”,或者“趋势/震荡”等等。在这里我对上证指数进行分类——“上涨”、“下跌”和“区间震荡”三类,然后对样本外的的数据进行识别,看看其识别结果能否令我们满意。当然,这识别结果与你输入的训练数据有着密切关系。
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    前晚吃夜宵的时候,和佛大月曦工作室的几位弟兄一起聊天,然后说到刚学完的金融计量课程的微观市场流动性估计的时候,突然想到,为何不把市场流动性对价格的冲击做成一个指标呢?于是我就写了一个市场流动性(交易量)对价格冲击的指标——量能冲击指标MAVI(原始的量能冲击并不能直接用于交易,所以做了一定的平滑处理)
下面是MAVI指标对沪深300指数的回测结果:

    从交易信号可以看出,MAVI也是一种趋势捕捉型指标,并且捕捉效果非常好,但是也有趋势型指标的缺点,在震荡行情表现一般,但是比起一般使用的MA和MACD这些指标,在不利的行情出现时并不会出现大幅的回撤,资金曲线表现非常平稳。
    下面是MAVI指标,上穿零轴做多,下穿零轴做空。
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呼呼~最近也把TS1.3写完了,由于最近比较忙,就没有发上来和大家分享,现在我把这些汇总成为一个小小的回测平台(HistoricalTestStation),供大家下载,方便大家交流。
下面是一些图片,大家看看效果怎么样

 


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一,TradingSystem_cdm1.1版本介绍
1,时隔一个星期后,1.1版本也写完了。这个版本和1.0一样,都是基于MA交易策略写的:
进出场规矩:
           初始状态         空仓    (signal =  0)
           Short 上穿 Long → 开多    (signal =  1)(如有空头头寸则同时平掉空头)
           Short 下穿 Long → 平多    (signal = -1)(如有多头头寸则同时平掉多头)
           最后一个交易日  
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股票

分类: 交易系统
花了一个晚上终于写完了一个简单的MA交易系统
先来个first look先
QQ截图20130401223112.jpg
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