1.什么是指指数CTA策略?(入门级别)
2.使用TA-Lib在vn.trader上开发CTA交易策略
3.基于VN.PY的CTA策略入门心得
4.国内4种常用日内CTA策略介绍及实现
5.什么是cta策略
6.CTA之策略篇——一个重要的指标
什么是CTA策略?(入门级别)
CTA策略的概述:
CTA策略是集中分析历史数据,以预期模式在金融市场中做出决策的标源一种投资策略,其对象包含期货、指指数股票、标源外汇及期权等多种金融商品。指指数策略的标源2017最新ddos源码核心是提取具有概率优势的规律,即因子或策略,指指数并将其编码以实现自动化交易。标源
研究对象和周期:
从狭义定义来看,指指数CTA策略主要研究期货市场,标源如国内的指指数股指期货、大宗商品期货及国债期货。标源广义定义则覆盖更广泛领域,指指数包括商品期货、标源国债期货、指指数股票、外汇及期权等具有历史公开数据的金融商品。交易通常基于分钟、小时和日线数据,部分策略也利用tick数据进行分析。
研究方法:
CTA策略采用数据分析方法,分析量价数据,如开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量与持仓量等,以提取规律并制定策略。通常,CTA策略是全自动的,但也存在人工调整空间。量化实施后的策略旨在预测商品未来走势,并执行买入、卖出、加仓、减仓等操作。
策略分类:
狭义上,CTA策略以趋势追踪为主,追求价格上涨或下跌趋势的追随者,如“追涨杀跌”策略。广义上,趋势追踪与反转策略结合,以避免趋势策略在市场静默期的夜袭者PVE源码亏损,如“高抛低吸”策略。
策略演进:
CTA策略的历史可以追溯至年代前,那时交易员已经尝试通过技术指标预测市场趋势。首批CTA基金在年代后出现,由早期的策略研发者创立。在经历了数十年的市场洗礼后,少数CTA策略脱颖而出。这一行业内部竞争激烈,但真正能持续优秀的策略手及基金团体却相对稳定。值得关注的是,英国在CTA策略发展中扮演重要角色,与该国经典与传统的氛围密切相关。
使用TA-Lib在vn.trader上开发CTA交易策略
在vn.trader平台上运用TA-Lib进行CTA交易策略的开发是一个高效且实用的选择。TA-Lib,作为一款历史悠久的开源技术分析库,自年起便为众多交易者提供了一套丰富的技术指标计算功能,包含约种指标,支持多种编程语言的API。它的主要价值在于,它能为策略开发提供现成的计算模块,大大节省了从零开始编写技术指标的时间,使得策略构思和验证更为迅速。
TA-Lib的应用方式并不仅限于指标计算,它还可以作为学习和实践的工具。比如,每天研究一个未尝试过的指标,通过回测来熟悉其工作原理,有助于策略的持续优化。同时,理解技术指标背后的金融逻辑,避免盲目的机器学习尝试,能有效提升策略设计的效率。
在CTA策略中,趋势策略是一种常见的框架,包括趋势信号、信号过滤和出场方案。通过TA-Lib,开发者可以搭建好这些基础逻辑,再利用Python等开源工具,结合机器学习来自动化策略开发,这在商业软件中是难以实现的。
安装TA-Lib方面,卖源码用于违法虽然有原生的Python接口,但推荐使用mrjbq7基于Cython的版本,因为其性能更好且编译更便捷。对于Linux用户,可考虑使用Anaconda的conda工具进行安装,如`conda install -c quantopian ta-lib=0.4.9`。
实战演示是通过vn.trader的cta模块提供的,一个DEMO策略展示了如何利用TA-Lib的指标函数进行回测和模拟交易。这些函数接受numpy数组作为输入,输出同样为numpy数组,使用起来非常直观。值得注意的是,由于性能考虑,缓存数据时通常使用Python列表而非numpy数组。
总的来说,TA-Lib为vn.trader上的CTA策略开发提供了强大的技术工具,通过合理利用,交易者能够提升策略设计的效率和质量。
基于VN.PY的CTA策略入门心得
CTA策略简介与VN.PY入门指南
CTA策略,即商品交易顾问(Commodity Trading Advisor),是量化投资领域中重要组成部分,相较于股票量化策略,CTA策略能提供更稳定的收益与更低的风险。通过CTA策略的对冲性和高频性,市场波动趋于平滑,使得对冲做得好时,能无视大盘波动。
开发CTA策略时,选择适合的工具极为关键。市面上的可编程交易软件如TB或MC,价格不菲且语言小众,开发复杂。在比较了多种选项后,VN.PY成为了CTA策略开发的首选平台。本文将为读者介绍VN.PY的入门心得,旨在快速帮助大家了解VN.PY并上手开发,而不涉及策略的深度开发。
一、VN.PY安装
安装VN.PY主要依赖于VNStation,用户可在官网上下载最新版进行安装,版本为2.5.1。安装目录默认为C:\vnstudio。母婴产品货源码需要注意的是,VNStation自带Python包,建议使用VSCode作为开发IDE,且本地Python环境应保持干净,避免与其他环境混用。此外,VN.PY的源代码位于C:\vnstudio\Lib\site-packages\vnpy目录下,与GitHub上的源代码存在差异,建议使用vnpy目录下的源代码。
二、启动VNStation
启动VNStation前需创建策略代码目录,一般在C:\Users[用户名或Administrator]\strategies下。启动VNStation后,选择VN Trader Pro,配置底层接口为CTP或CTP测试,选择上层应用时,通常选择CTA自动交易模块与CTA回测研究模块。设置运行目录与策略代码目录保持一致。
三、CTA回测与策略
在使用CTA回测或CTA策略前,需要进行数据准备。VNTrader提供RQData数据或本地数据库服务。启动CTA回测功能,选择策略,输入本地代码与回测条件,点击开始回测。回测页面显示各项指标,如账户净值、盈亏分布等。回测过程中,注意理解初始化日的限制、平今仓手续费设置以及优化参数等。
四、策略调试与学习资源
策略调试可选择命令行或Jupyter notebook方式。通过VN Studio Prompt启动VN Station,运行命令行调试,或在Jupyter notebook中导入策略进行调试,修改相关参数,运行代码。学习资源方面,VN.PY公众号视频教程、官网项目文档、拼团境外源码知乎频道、蜗牛博客与《Python量化交易》书籍均可作为深入学习的参考资料。
国内4种常用日内CTA策略介绍及实现
概要:
一、常用日内CTA 策略简介
1.1 双突策略
双突策略是一种趋势跟踪系统,专为日内交易设计。由Michael Chalek在世纪年代开发,被Future Thruth杂志评为最赚钱策略之一。其核心在于简单易用,参数较少,通过调整参数、止盈止损和仓位管理,可为投资者带来稳定收益。该策略适用于多种市场,包括股票、货币、贵金属、债券、能源及股指期货。双突策略的关键在于定义震荡区间,使用前N日的四个价格最高价、最低价和收盘价来计算范围,即Range = Max(HH-LC,HC-LL)。双突策略对于多头和空头的触发条件考虑非对称幅度,通过参数K1和K2确定。
1.2 R-Breaker策略
R-Breaker策略结合趋势与反转,被Future Thruth杂志评为最赚钱策略之一,尤其在标普股指期货上表现优异。该策略通过计算昨日的收盘价、最高价和最低价数据,形成六个价位来定义触发条件,从而实现日内交易。通过调整计算方式,可以改变触发条件,包括六个价格间的距离。
1.3 菲阿里四价策略
菲阿里四价策略是一种简单趋势型日内交易策略,主要依据昨日的高点、低点、收盘价和今日开盘价。它采用历史最高点与最低点作为近期波动范围的参考,突破该范围被视为入场信号。策略的上下轨以及开仓规则如下。
1.4 空中花园策略
空中花园策略侧重于开盘突破,即开盘时的高开或低开显示有大的利好或利空,使得开盘价远离昨日收盘价。该策略在开盘时使用,并通过突破上下轨来判断开仓。
二、策略回测的数据准备和基本设置
2.1 数据准备
使用DataAPI获取不同月份合约的1分钟行情数据,包括open、high、low、close、volume、oi等价格信息。选择所有品种的所有月份合约,筛选主力合约进行CTA日内交易策略回测。
2.2 回测框架搭建
使用优矿期货回测平台,参考期货策略API文档进行搭建。
三、主要CTA策略实证研究
3.1 双突策略
双突策略的性能受k1和k2参数影响,过大或过小都可能导致回撤增加。回测结果表明,策略在不同期货品种上表现不一,参数优化有助于提高策略表现。
3.1.1 未优化参数选择
双突策略的性能受参数影响,调整k1和k2可优化策略表现。
3.1.2 ATR过滤优化
通过ATR指标过滤震荡行情,优化策略在波动性市场中的表现。
3.1.3 止盈止损优化
加入止盈止损方法,减少亏损风险,提高策略稳定性。
3.1.4 部分品种回测表现
不同品种回测结果差异明显,策略参数可能需要针对特定品种进行调整。
3.1.5 推进分析
通过前一期最优参数推进策略,不断优化。
3.2 R-Break策略
R-Break策略在塑料主力上表现不佳,策略结合趋势与反转操作,但对不同市场敏感度不同。
3.3 菲阿里四价策略
策略简单,但在波动剧烈市场中表现不佳,回测结果验证了其局限性。
3.4 空中花园策略
策略注重开盘突破,对市场消息敏感,但在极端市场条件下表现不稳定。
四、组合测试
将多个策略进行组合,提供一种新的交易思路。
原文链接: 国内商品期货常用日内CTA策略测试
参考资料:
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什么是cta策略
CTA策略,即商品期货交易策略。CTA策略主要涉及对商品期货市场的分析和操作。这种策略主要通过对市场趋势的预测,以及对市场动态的跟踪,来实现交易盈利的目标。具体来说,CTA策略主要包括以下几个方面:
一、趋势跟踪
CTA策略的核心在于捕捉商品期货市场的长期趋势。通过对市场走势的分析,发现并跟踪主要的趋势,从而进行交易决策。这种策略强调的是趋势的持续性,一旦趋势形成,就会持续持仓,直到趋势反转或出现明显的调整信号。
二、技术分析
在CTA策略中,技术分析是非常重要的手段。通过对历史价格、交易量等数据的分析,预测市场的未来走势。同时,还会结合各种技术指标,如均线、相对强弱指数等,来辅助交易决策。
三、风险管理
CTA策略非常注重风险管理。交易者会设定止损点,控制单笔交易的风险。同时,还会通过仓位管理,控制整体的风险水平。在交易过程中,会不断进行风险评估和调整,确保交易的安全性和稳定性。
四、灵活调整
CTA策略强调灵活调整。市场是不断变化的,交易者需要根据市场的变化,及时调整交易策略。例如,当市场出现新的趋势时,交易者需要及时跟进;当市场波动加剧时,交易者需要更加谨慎。
总的来说,CTA策略是一种基于商品期货市场的交易策略,强调趋势跟踪、技术分析、风险管理和灵活调整。通过科学的方法和手段,实现交易盈利的目标。
CTA之策略篇——一个重要的指标
风险收益比,亦称卡玛比率,是衡量策略或组合性能的关键指标。其计算公式为:风险收益比=年化收益/历史最大回撤。
我认为,风险收益比是衡量程序化或量化策略或组合性能的最佳指标之一。它能够全面反映收益与风险的对比,其中分子部分采用历史最大回撤来衡量风险,而分母部分则采用年化收益进行平滑估计。通常情况下,组合的收益风险比若能长期维持在3以上,则说明该策略表现优异。此外,在策略容量不受限、资金使用率提高的情况下,可根据不同的风险控制手段,将收益风险比为3的策略升级为年化收益%,历史最大回撤%的策略。
在构建组合时,风险收益比可用来衡量组合中各品种、各周期的对冲效果。例如,两个趋势跟踪策略(一个反震荡,一个波动率突破)在相同行情下的表现可能存在差异。如在螺纹钢上的收益风险比分别为0.和0.,但在相同资金管理条件下,将这两个策略组合在一起,其双策略单品种组合的收益风险比可提升至0.,即两个策略在同一品种上具有对冲效果,从而提高组合的稳定收益能力。实际上,两个策略组合后的总收益不会改变,但由于入场点和出场点的不同,最大回撤将小于两者最大回撤之和,从而提高了收益风险比。
在策略测试和优化过程中,也应关注单个品种的收益风险比。例如,收益风险比与净利润这两个策略性能指标在参数高原上成正比,这进一步说明了参数的稳定性。
最后,收益风险比适用于不同策略组合、不同品种组合、不同参数组合,甚至是不同基金组合的衡量。它可作为衡量标的之间对冲效果的标准,并对最终稳定组合的形成具有指导意义。
CTA策略特征、分类与比较介绍
CTA策略,即商品交易顾问策略,是一种在期货市场利用期货价格变动趋势获利的投资策略。这类策略通过在期货市场上进行双向交易、T+0交易,以及投资多个交易品种,实现风险管理、流动性注入、价格发现等功能。CTA策略具有杠杆交易、低相关性、危机alpha、较高的风险收益比、绝对收益特征、收益率序列呈正偏分布等特点,且能显著改善组合风险调整收益。
CTA策略主要分为量化CTA和主观CTA,量化CTA主要通过数量化方法制定交易规则,而主观CTA则依赖于主观经验和判断。从交易策略上看,CTA策略通常被划分为趋势跟踪、趋势反转、套利和基本面量化四类。趋势跟踪策略容量大、低胜率、高赔率,而趋势反转策略则适合震荡行情。套利策略则通过相关品种交易,利用价格回归获利。基本面量化策略则是根据商品供需关系、库存等基本面数据寻求交易机会。
在评价或比较CTA产品时,主要关注业绩、管理人基本信息、投研体系、合规风控、产品设计、杠杆率、敞口、交易品种、趋势策略占比等指标。选择管理人时,应关注其中长期业绩、策略成熟度、团队完备性、策略风格、管理规模及其与策略特征的匹配度。此外,还需考虑策略可能失效的风险,例如策略模型依赖的假设不再成立、市场环境发生较大变化等。
CTA策略的配置时机在短期来看,通常在经历回撤后会是较好的介入时机,因亏损频次小,盈利频次高。长期而言,CTA策略具有危机alpha属性与绝对收益特征,择时贡献收益占比不高。在后续专题中,将深入探讨基金经理和投资理念。欢迎有兴趣的朋友与我们交流,****请通过后台私信或留言。
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