低频中频高频策略比较

最新推荐文章于 2025-05-07 13:06:00 发布
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高频交易与量化交易到底有什么区别？
weixin_74936997的博客
11-04 1761
近些年来国内的大数据产业链和芯片的迅猛发展，投资所需的大型数据处理，都离不开现代智能科技的进步；另一方面，我国众多高校为我们提供了大量数学、统计学、计算机研发和金融工程专业的人才，使得各种交易策略能够实现真实操作；另外，机构投资者在人才储备的培育和增长上，也为这两种投资方式提供了土壤。
如何高效、优雅地进行高频策略回测？
jiu_shi_jiu的博客
04-06 964
今天与大家探讨高频策略的回测框架。高频策略的研发，有两个显著的特点：一是数据量大，与日频相比，分钟频率就是百倍的数据量， 到秒级别更达到上千倍的差异。二是对交易细节敏感，回测系统要尽可能去模拟真实交易的情形，甚至要比真实交易更严格，这样研发出来的高频策略才有实盘的价值。所以高频策略要考虑的细节很多，决策时间点，成交价，手续费，流动性等。细节考虑的不到位，策略回测和实盘交易就会差异很大，降低策略研发的价值和效率。
高频电路和低频电路的频率划分
07-14
高低频划分： 极低频ELF3KHZ以下 甚低频VLF3-30KHZ 低频LF30-300KHZ 中频MF300-3MHZ 高频HF3-30MHZ 甚高频VHF30-300MHZ(电视1---12频道) 特高频UHF300-3GHZ(电视13频道以上) 超高频SHF 3G-30GHZ 也有这样划分： 频率按照规定划分，以便有专业的交流语言： 超低频：0.03-300Hz 极低频：300-3000Hz(音频) 甚低频：3-300KHz 长波（低频）：30-300KHz 中波（中频）：300-3000KHz 短波（高频）：3-30兆 v=fλ 对任何情况恒成立其中v是波速，f是频率，λ是波长 甚高频：30-300兆 超高频：300-3000兆 特高频：3-30G 极高频：30-300G 远红外：300-3000G 我们通常说的高频是频率在3——30MHz的信号频率，这只是对高频的狭隘理解。而高频是包括3MHz到X00GHz的频率范围都可以称为高频。
高频交易的几种策略
江州司马
04-29 2万+
西蒙斯的大奖章基金是华尔街对冲基金的一个神话，连续20年，平均每年盈利35%，如果考虑该基金5%的管理费和40%的提成的话，它每年的收益率超过60%。这个收益率远远超过了巴菲特和索罗斯。 西蒙斯的策略主要是利用强大的数学模型和计算机软件，在全球市场的不同产品中，进行高频交易，赚取微小的波动差，从而获取一个稳健持续的收益。这种属于市场中性策略，不太受牛市熊市的影响，只要有波动就能赚钱。西蒙斯的大奖...
股票市场中的高频交易策略有哪些？普通人如何参与其中？
最新发布
wencaitouzi的博客
05-07 248
在股票市场中，高频交易（HFT）是一种利用技术和算法在极短时间内执行大量交易的策略。例如，如果同一股票在两个交易所的价格不同，高频交易者会迅速在低价市场买入，在高价市场卖出，从而获得无风险利润。对于普通人来说，直接参与高频交易可能不太现实，因为这需要专业的技术和大量的资金。如果你有足够的资金，可以考虑与专业的高频交易团队合作，或者寻求专业的咨询服务，以获取更专业的投资建议。一些在线交易平台提供了算法交易工具，允许用户设置自己的交易策略，这些工具可以帮助你自动化交易决策。
“天下武功唯快不破”--常见高频交易策略简介
03-18 6449
想在交易竞赛中占据先机？看看常见的高频交易策略都有哪些套路 目前市场上高频交易策略五花八门。比较常见的策略包括以下四种： 1， 套利策略 2， 盘口策略 3， 做市策略 4， 事件驱动 一，套利策略： 一个理想的套利策略是各种情境下，预期收益始终为正的策略，比如当一个期货品种出现了期货价格大幅高于可交割现货价格，投资者如果选择卖出期货合约，并使用现货交割，在扣除所有交易...
20140424程序化中低频策略开发思路分享.pdf
05-14
程序化中低频策略开发思路分享。希望能对大家有所帮助
基于样本熵的EEMD分解信号重构：低频、中频、高频信号的提取与重构指南,对序列信号进行eemd分解，计算样本熵，根据样本熵的大小进行信号重构，重构为低频中频高频信号 程序步骤 有详细的使用说明和参
01-26
基于样本熵的EEMD分解信号重构：低频、中频、高频信号的提取与重构指南,对序列信号进行eemd分解，计算样本熵，根据样本熵的大小进行信号重构，重构为低频中频高频信号。 程序步骤。 有详细的使用说明和参数选择建议...
对序列信号进行eemd分解，计算样本熵，根据样本熵的大小进行信号重构，重构为低频中频高频信号 程序步骤 有详细的使用说明和参数选择建议 1.输入时间序列， 2.对时间序列进行eemd分解 2.分
01-14
对序列信号进行eemd分解，计算样本熵，根据样本熵的大小进行信号重构，重构为低频中频高频信号。 程序步骤。 有详细的使用说明和参数选择建议。 1.输入时间序列， 2.对时间序列进行eemd分解 2.分解后得到IMF序列，...
序列信号EEMD分解与样本熵值评估：低频、中频、高频信号重构指南,序列信号的EEMD分解与样本熵值分析：低频、中频、高频信号重构指南,对序列信号进行eemd分解，计算样本熵，根据样本熵的大小进行信号重
03-02
低频、中频、高频信号重构指南,序列信号的EEMD分解与样本熵值分析：低频、中频、高频信号重构指南,对序列信号进行eemd分解，计算样本熵，根据样本熵的大小进行信号重构，重构为低频中频高频信号。 程序步骤。 有详细...
基于样本熵的EEMD分解信号重构：低频、中频、高频时间序列生成程序步骤
05-04
最后讨论了根据不同样本熵值对IMF进行分类并重构为低频、中频和高频信号的技术细节，同时给出了参数选择的建议。 适合人群：从事信号处理研究的专业人士，尤其是那些关注非平稳信号分析的研究者和技术开发者。 使用...
中低频量化交易策略研发04_ 简单的择时策
江州司马
04-26 2196
4.1 择时策略的基本框架 图 4.3 多分类的基本择时策略框架 4.2 均线趋势策略的简单优化 这里进行的优化，其实就是很简单的将所有参数的可能组合都测试一遍，然后选取整体收益最高的参数组合，这种方法也被称之为网格搜索 斐波那契数列并不是一个具有神奇效果的技术工具仅仅是作者觉得该数列在数学上可以比较好的将均线之间的差异平均化而已，换成其他的抽取形式其实也是可以的，请读者不要过分联想。斐波那...
Zemax中的MTF
热门推荐
HECHUANWANG的博客
10-17 2万+
记录一下Zemax中Mtf的解释 MTF:低频部分反映物体轮廓传递情形；中频部分反映光学物体层次传递情况；高频部分反映物体细节传递情况。 MTF曲线是用来评价光学系统成象质量 纵坐标是传递函数，你可以理解为对比度。 横坐标是线对/毫米（lp/mm），你可以理解为分辨率。 曲线越平滑越好，弧矢(Sagittal)与子午(meridian)曲线差距越小越好，曲线与两坐标轴围成的面积越大越好。 ...
量化策略分类：中低频&超高频
每一个不曾起舞的日子，都是对人生的辜负。
09-02 858
在跟踪标的指数的基础上，用量化投资的方法，适当调整持仓范围，追求获得超越标的指数的收益。
量化策略分类体系：量化交易策略有哪些？
BetterBench的博客
02-26 2011
在投资领域，量化策略已成为一种重要的投资手段。通过对大量数据的分析和处理，量化策略能够帮助投资者做出更加科学、理性的投资决策。本文将根据不同的分类标准，对量化策略进行详细的分类和介绍。
中低频量化交易策略研发03_注意事项与应对
江州司马
04-26 2485
3.1 未来信息的规避 未来函数对于回溯测试的可靠性有负面的影响，因此在实际的策略研发过程当中是需要极力规避的。最直接的办法莫过于将研发完成的量化交易策略放入实际环境中进行模拟交易或者实盘交易，原因在于实际交易中判断策略执行的时间点总是现在，因此必然是无法得到未来的信息的然存在一些未来信息的种类， 还有一类是难以发觉甚至是难以避免的，例如在其他资料中讨论较多的存活者偏差这种问题常常发生在选股策略...
中低频量化交易策略研发06_推进的择时策略
江州司马
04-26 2759
7.1 均线趋势策略的推进分析 需要单独说明的是，在第 4 章第 2 节均线趋势策略的简单优化中，策略的参数设置在四年半的模拟交易时间内始终保持不变，因此这段时间内的均线趋势策略也等同于“短期均线从下向上穿过长期均线则做多，短期均线从上向下穿过长期均线则做空”。但是这里灰色框所代表的模拟交易期则不同，三年半的时间由相对独立的 845 个交易日组成，对每一个灰色框中运行的均线趋势策略而言，参数设置...
高频交易算法研发心得—最稳妥的低风险交易策略
pbzr97797的博客
01-22 5360
高频交易算法研发心得—最稳妥的低风险交易策略 注意：本文章的算法策略适用于可借资源的市场（数字币、贵金属），不适用于股票   很多人在进行交易的时候，都喜欢一直盯着大盘看，为什么呢？原因很简单，大家都在关心着当前的行情有没有大涨大落，正常情况下（用货币来买入交易物）没有人会害怕行情大涨，但是一旦出现了极端情况，行情一路大跌，很多人会血压升高，满面通红。 咱们书归正文，很多人都在寻找能提前预
频域特征提取，高频中频低频
01-17
### 频域特征提取方法 #### 一、频域中的高低频定义及其意义 在信号处理领域，通过快速傅里叶变换（FFT），可以将时域上的数字信号转换成频域表示形式[^1]。在此过程中，不同频率范围内的成分被分离出来： - **低频分量**：代表了信号中变化较为缓慢的部分，在图像处理中通常指代那些亮度或灰度值变动不大的区域，这些部分构成了图像的基础结构或是背景信息[^4]。 - **高频分量**：则反映了信号内部快速波动的信息，对于图片来说意味着边缘、纹理以及其他细节点；值得注意的是，由于大多数类型的随机干扰都表现为高频特性，因此这部分也可能包含了噪声数据[^2]。 至于所谓的“中频”，并没有严格意义上的界定标准，一般是指介于上述两者之间的那一段频率区间内所对应的信号特点。这类信号既不是特别平稳也不是极其突变的，可能涉及到一些局部性的模式或者是特定尺度下的形状特征等。 #### 二、基于频域的特征提取技术 为了有效地从复杂多样的原始输入当中抽取出有意义的表征向量用于后续的任务（比如分类识别），往往需要针对不同的应用场景选取合适的方法来操作各个层次上的频率响应： ##### （一）利用滤波器组实现带宽选择性抽取 构建一组具有不同截止频率特性的线性相位FIR/IIR型滤波器阵列，分别作用于待测对象之上从而获取各自限定范围内经过筛选后的输出序列作为新的观测样本集。这种方法能够灵活调整关注的重点并减少冗余计算开销的同时保持较高的精度水平。 ##### （二）应用离散小波变换(DWT) 相比于传统的STFT方式，DWT可以在多个分辨率级别上提供更加精细的时间—尺度映射关系图谱，有助于捕捉到更深层次的空间分布规律以及瞬态行为表现。尤其适合用来刻画非稳态过程或者存在明显周期性振荡现象的目标实体。 ```python import pywt coeffs = pywt.wavedec(data, 'db4', level=5) # 使用Daubechies wavelet进行五级分解 cA5, cD5, cD4, cD3, cD2, cD1 = coeffs # 获取近似系数和各级细节系数 ``` ##### （三）执行主成分分析(PCA)/独立组件分析(ICA) 当面对高维空间里的多元统计变量集合时，这两种降维手段可以帮助揭示潜在的数据内在关联性和独立源贡献比例情况，进而辅助确定哪些维度携带了最重要的变异信息即所谓的关键属性指标。 ```matlab % MATLAB PCA Example [coeff,score,latent] = pca(meas); biplot(coeff(:,1:2),'Scores',score(:,1:2)); ```
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