空头发力,账面亏损变为盈利

这份记录详细展示了从2015年10月16日至10月29日期间进行的贵金属Ag(T+D)合约的卖出开仓及买入平仓操作。交易价格波动范围为3375至3462元/千克,体现了市场变化。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

序号 交易日期 交易时间 委托编号 成交单号 交易品种 交易类型 成交价格 成交数量(千克)
1 2015-10-16 15:00:56 02002457552 201510160200071148 Ag(T+D) 卖出开仓  3413.00 元/千克  1
2 2015-10-21 20:08:21 02003657491 201510220200001571 Ag(T+D) 卖出开仓  3397.00 元/千克  1 
3 2015-10-22 20:18:03 02000258039 201510230200002504 Ag(T+D) 卖出开仓  3392.00 元/千克  1
4 2015-10-23 00:05:24 02001858224 201510230200033789 Ag(T+D) 卖出开仓  3389.00 元/千克  1
5 2015-10-23 00:10:21 02000657766 201510230200033845 Ag(T+D) 卖出开仓  3390.00 元/千克  1
6 2015-10-23 10:09:24 02000057739 201510230200041549 Ag(T+D) 卖出开仓  3395.00 元/千克  1
7 2015-10-23 21:17:17 02000757964 201510260200021823 Ag(T+D) 卖出开仓  3403.00 元/千克  1 
8 2015-10-28 21:24:54 02000258161 201510290200017428 Ag(T+D) 卖出开仓  3433.00 元/千克  1  
9 2015-10-28 23:47:16 02002557848 201510290200067852 Ag(T+D) 卖出开仓  3462.00 元/千克  1  

10 2015-10-29 23:02:54 02003358104 201510300200055437 Ag(T+D) 买入平仓  3375.00 元/千克  1


准备陆续平掉空单



### 自动生成空头代码的方法 在量化交易框架中,生成自动化的空头代码通常涉及创建一个策略类并实现特定逻辑。以下是基于 Backtrader 框架的一个简单示例,展示如何构建一个自动生成空头信号的策略。 #### 空头策略的核心概念 空头策略是指当市场条件满足某些标准时,程序会发出卖出信号。这可以通过比较价格趋势、技术指标或其他市场特征来完成[^1]。 ```python import backtrader as bt class AutoShortStrategy(bt.Strategy): params = ( ('period', 14), # 可调整的技术指标周期 ) def __init__(self): self.stoch = bt.talib.STOCH( self.data.high, self.data.low, self.data.close, fastk_period=self.params.period, slowk_period=3, slowd_period=3 ) def next(self): if self.stoch.slowk[0] > 80: # 超买区域触发空头信号 if not self.position or (self.position.size > 0): # 如果当前无持仓或持有多头,则空 self.sell() elif self.stoch.slowk[0] < 20: # 超卖区域平仓 if self.position.size < 0: # 当前持有空头则平仓 self.buy() cerebro = bt.Cerebro() data = bt.feeds.YahooFinanceData(dataname='AAPL', fromdate=datetime(2020, 1, 1), todate=datetime(2021, 1, 1)) cerebro.adddata(data) cerebro.addstrategy(AutoShortStrategy) # 开启累积和并发支持以便更灵活控制仓位 cerebro.signal_accumulate(True) # 支持累积信号 cerebro.signal_concurrency(True) # 支持并发信号 print('Starting Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue()) cerebro.run() print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue()) cerebro.plot(style='bar') ``` 上述代码展示了如何利用 `STOCH` 随机振荡器生成空头信号,并通过 `sell()` 方法执行空单操作。同时,为了增强灵活性,还设置了允许累积和并发信号的功能[^3]。 --- ### 关于工具的选择 除了手动编写策略外,还可以借助一些高级工具来自动生成代码模板或者优化现有策略: 1. **Backtrader 的 QuantConnect 平台** 提供图形化界面帮助快速搭建基础策略模型。 2. **Jupyter Notebook 结合 Python 库** 使用 Jupyter Notebook 编写脚本可以方便调试和可视化回测结果[^5]。 3. **AutoML 工具链** 如 H2O.ai 或 Google AutoML,这些平台能够根据历史数据训练机器学习模型以预测最佳买卖时机。 注意,在实际应用过程中需特别关注风险管理和资金分配比例等问题[^2]。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值