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原创 利用C++语言和CTP 交易接口实现量化交易
笔者业余从事量化交易多年，一直利用国内商业平台开发策略和交易。渐感商业平台有诸多弊端，比如交易速度慢，策略安全性存疑，一些策略思路实现受限等。 为解决问题，决定直接利用上期信息技术的CTP接口，利用C++语言编程实现策略。 第一件事是从官网上下载了文档和DEMO，在SIMNOW 网站上申请了模拟账户，开始初步的调试： C++ 利用Visual Studio 2019 进行开发。在微软官网下载VS2019安装运行。 打开下载的DEMO文件夹：
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原创 CTA 策略分享之三 -- 策略优化
上一个帖子介绍了一个趋势跟踪策略的优化思路，今天我们继续对策略进行分析，找到另外的优化方法。先看回测的权益曲线：看到在2017 8月份到2018 2月份策略出现了较大的回撤。先定性分析一下，应该是在这段时间内日线级别的图形上震荡走势，造成策略不适应导致，看一下日线图是不是这样：可以看出这一段日线的无趋势走势造成了策略的亏损。因为我们采用的日线的EMA过滤导致。那么，我们更换一个思维，把日线换为1小时周期K线看一下：总体分析：胜率和盈亏比还是不尽如人意。继续想方法：加上1小时的趋势指标AD
2020-05-29 22:40:15
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原创 CTA 策略分享之二----一个优化思路
趋势跟踪策略是常用的CTA策略，具有盈亏比较高（一般要大于2），而胜率较低（往往在40%以下）的特点。要实战应用，策略必须要超出常规的盈亏比和胜率。这就需要对策略进行优化。策略优化是一个非常重要的过程，若简单地根据历史数据进行回测选择较优参数，往往会堕入参数拟合的窠臼，达不到用于实战的预期。本文介绍了一个基于跨周期定多空方向的优化方法，在此分享给量化交易同仁。原始的策略是一个EMA 通道突破的策略，策略思路和源码详见上篇CTA 策略分享之一的文章：为了提高策略绩效，我们利用日线来决定做多或者做空方向
2020-05-27 14:48:02
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原创 高频交易是如何对期货合约造成“破坏”的
看到一个高频交易的微观视频，在三秒之内的成交动态过程，生动解释了高频交易的“破坏作用”，在此分享给大家哈。
2020-05-24 18:46:12
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原创 CTA 策略分享之一
笔者闲暇之余经常测试一些量化交易策略。在此分享一个，抛砖引玉哈。通道突破类是较为常用的一种趋势跟踪策略。简单直接的通道突破就是利用最近若干根K线的最高价和最低价形成的通道突破高点做多，下破低点做空。但是这种突破追入的成功概率较低。这里介绍的策略利用最高价/最低价的20EMA 均线形成的通道。进场条件： 若最近两根K线有一根的收盘价大于上一根K线的EMA(H,20)，而且最近两根K线中，有一根的ADX 值大于前面一根K线的ADX值，则符合做多条件；进场时机： 以收盘价加上上述的最高价EMA 减去最低价
2020-05-22 17:16:14
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高频交易对期货合约盘口的变化影响.mp4
2020-05-23
空空如也
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