期货十三篇 第三篇 计划篇

在我最初进行期货投资时,我的开仓、加仓、止损、平仓都很随意,结果亏得一塌糊涂,我相信有很多期货投机者也和我一样,对期货投机过于随意了,缺乏严密的事前计划,所以当突发情况发生时总是措手不及,结果以失败离场。

真正的期货投机者对待期货投机应该像对待战争一样。孙子兵法中说“是故胜兵先胜而后求战,败兵先战而后求胜。”所以我们在进行期货投机之前,对每一次操作都应该做好周密的事前计划,然后严格按照计划来执行。一套完整的期货交易计划,应该包括开仓的品种,开仓的价格、开仓的数量、开仓的时机、止损的价格、加仓的时机与数量、平仓的时机、资金的使用比例等,只有把这些问题在交易之前都做好了统筹规划,然后在盘中按照既定的计划执行,才不至于对突发情况显得措手不及。

开仓品种:商品期货市场中有那么多品种,究竟开仓哪个品种?期货交易可不是韩信带兵——多多益善,期货交易者对想要开仓的品种要有一定的了解。从基本面来讲,要了解这个品种目前的供需情况、库存情况、季节性情况、基差情况等。从技术面来讲,要了解当下该品种处于上涨阶段、盘整阶段还是下跌阶段。正所谓知己知彼,百战不殆,这些基本的情况还是要了解的。

开仓理由:做自己熟悉的品种,并不是任何时候都可以开仓,开仓必须要有足够的理由,就像新兵打仗总是要有一定的理由。我们开仓的理由通常是发现供需矛盾的出现、库存过大或骤减、基差过大、技术性突破或者破位等。首先开仓的理由一定是基本面上发生了一定的变化,同时技术面上有了验证,这个时候是开仓的最好时机。

开仓价格:开仓的价格谁也无法控制,但是开仓价格的范围基本上还是可以掌控的。这里之所以强调开仓价格,是因为同样的品种,同样的做单方向,往往因为开仓价格的不同

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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