马丁格尔加仓交易策略
一、核心逻辑
(1)交易计划生成:先通过历史数据统计 “价格突破事件”(上涨或下跌达到阈值)的频率,再根据近期事件中上涨 / 下跌的比例,生成未来一段时间的多空交易计划。
(2)马丁格尔加仓机制:持仓时若未达止盈但触发止损,在最大加仓次数内按倍数加仓以摊薄成本,若超过最大次数则止损离场。
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(1)交易计划生成:先通过历史数据统计 “价格突破事件”(上涨或下跌达到阈值)的频率,再根据近期事件中上涨 / 下跌的比例,生成未来一段时间的多空交易计划。
(2)马丁格尔加仓机制:持仓时若未达止盈但触发止损,在最大加仓次数内按倍数加仓以摊薄成本,若超过最大次数则止损离场。
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[20251106151335-轮动宝
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[https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW](https://bigquant.com
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今天我们理解一个因子——市盈率。简单来说,它是股价和每股收益的比值!比如,某家公司的股价是20元,每股收益是1元,那么它的市盈率就是20倍!这就意味着,你愿意花20元来获取公司1元的收益。
市盈率的计算公式如下:
P/E Ratio = Price_per_Share/
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江湖上一直流传着“交割日魔咒”的传言,说交割日股指期货会集中平仓,往往会造成股市下跌。还有短视频平台的一些散户博主抱怨股指期货交割太频繁,经常造成行情下跌,阻碍股市发展。
真的是这样吗?我不认同。股指期货是现金交割的,而不是ETF交割或实物股票交割,单纯的股指期货交割行为不会导致ETF买入或卖出。
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联系工作人员申请成功后,将安装文件放到任意一个路径,输入pip install <路径>完成安装
如需测试,请在终端中测试,将下方指令替换成正确的信息(如自己的账号密码、正确的策略id)然后Enter
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这个因子的核心逻辑是结合盘口资金深度与短期动量信号,通过量化盘口供需力量对比并过滤不一致的动量信号,最终得到一个反映市场即时资金倾向与趋势协同性的指标。
盘口深度的全面性
传统盘口指标常关注单档(如买一 / 卖一),但五档资金总和能更全面反映市
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Alpha191因子是国泰君安证券研究者,于2017年6月,在《数量化专题: 基于短周期价量特征的多因子选股体系》研报中提出的191个因子,具体的因子表达式如下
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Alpha1: (-1 * CORR(RANK(DELTA(LOG(VOLUME), 1)), RANK((
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在交易圈里,有一个普遍存在的“这山望着那山高”的现象:主观交易员常常羡慕量化交易员,认为他们可以“写好程序,躺着赚钱”;而量化交易员则羡慕顶尖的主观交易员,觉得他们能创造出凡人难以企及的“惊人业绩”。
这种心态,常常导致一个共同的困境:许多在主观交易上取
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解开“黑箱”
作为一名普通的投资者,你是否常常感到困惑?为什么自己总是忍不住追涨杀跌,辛苦操作下来却收益甚微,而市场上那些神秘的“量化基金”似乎总能稳健地赚钱?这些基金就像一个不为人知的“黑箱”,其运作逻辑令人好奇又敬畏。
本文的目的,就是为你揭开这个“黑箱”的神秘面纱。我们将深入探
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因子评价本质是t时刻因子对t+1时刻未来收益率的corr
大多数研究者其实在因子研究中很少用到未来数据作为信息
但实际中并非使用某一时刻的未来数据就是作弊
例如
day1的数据中涵盖分钟(t)的信息
day1 数据结构为 day1t1~day1t240(日内交易时间为240分钟)
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XGBoost 是一种基于梯度提升树(Gradient Boosted Trees)的高效机器学习算法,常用于排序、分类、回归等任务,在bigquant平台上只用于排序任务,主要有三种:排序学习(NDCG); 排序学习(Rankne
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1.开通BigQuant合作券商账户(指定二维码开通享手续费优惠),并申请实盘、绑定实盘资金账号。
2.设置对应实盘资金账号的实盘策略,创建计划交易信号(实盘申请通过后:用户的实盘策略可选择用户的所有模拟交易策略)。
3.创建实盘访问凭证,获取对应访问凭证的密
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新版量化开发IDE(AIStudio):
[https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW](https://bigquant.com
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