文华财经2016年商品期货最新基本交易模型
期货交易系统模型
期货交易系统模型————————————————————————————————作者: ————————————————————————————————日期：ﻩ模型交易法概述ﻫ模型交易法是一套完整的期货交易系统,指的是通过提炼期货价格K线形态模型,进行交易的方法。
ﻫ完整的模型交易系统包括：交易模型,交易系统和资金管理方案。
模型交易法的重点不是交易模型,而是以模型为核心的整个交易系统。
（图1)ﻫ模型：指的是可以套用和复制的交易模式或K线形态，比如最基础的交易模型：矩形整理。
ﻫ图例1矩形整理模型ﻫ模型说明：一段幅度的上涨之后,价格进行矩形整理阶段，据此我们判断，行情方向继续向上,上涨空间为矩形整理之前的那段上涨的空间幅度。
此模型的成功概率大于60%。
上图就是一个最基础的交易模型，看上去有点类似技术分析中的K线形态分析，但是与形态分析是有区别的,模型交易法是完整的交易系统，模型只是这个交易系统的一个组成部分。
如同机械制造中的模具一样,模型等同于模具,但是,只有模具是远远不够的，还需要与之配套的一系列机械设施。
ﻫ交易系统:交易系统指的是交易的规则，策略和方法的集成，是一个完整的执行体系。
完整的交易系统应该包括：市场选择，行情方向判断，入市时机点位，离市时机点位（止损,止赢),风险控制，仓位控制。
ﻫ以矩形整理的模型为例，如果某品种出现以上模型形态,那么,交易系统的第一个要素,方向的判断就出来了,我们判断价格会继续上涨（理论在后面阐述)。
ﻫ第二点,我们需要选择入市的时机和点位，,这里有几种选择：1在整理的过程中随机买入（随机)ﻫ２在矩形整理向上发生突破时买入（顺势）3在矩形整理的矩形下沿买入（逆势）ﻫ不同的入市时机选择对于最终的交易结果有不同的影响,最主要是影响到风险控制。
ﻫ入市之后，就要面对离市的问题了，如果行情按照预期的形势发展,我们会选择在价格到达目标价位后止赢出场;如果行情不完全按照预期发展,我们就会面对止损问题。
文华财经商品期货基本交易模型
文华财经商品期货基本交易模型Document number【SA80SAB-SAA9SYT-SAATC-SA6UT-SA18】一、内盘案例二、外盘案例三、经济数据、突发事件案例一、内盘案例模型一：棕榈油周线基本面模型NN:=BARSLAST(DATE<>REF(DATE,1))+1;RZC:=SUM(OPI,NN)-REF(SUM(OPI,NN),NN);RZC1:=STD(RZC,5);AA..GETBASEINFO(32);GETBASEINFO(84);GETBASEINFO(253);GETBASEINFO(220) ;GETBASEINFO(221);模型二：棉花日线基本面模型AA:=GETBASEINFO(230);模型五：郑棉主连日线案例加载合约：郑棉主连周期：日线信号计算起始时间：2014年1月1日至今沉淀资金:=OPI*C*UNIT*MARGIN;NUM3:=REF(BARSLASTCOUNT(ISNULL(GETBASEINFO(286))),1)+1; S5:=GETBASEINFO(286)>REF(GETBASEINFO(286),NUM3);B5:=GETBASEINFO(286)<REF(GETBASEINFO(286),NUM3);NUM5:=REF(BARSLASTCOUNT(ISNULL(GETBASEINFO(230))),1)+1; JC:=GETBASEINFO(230)-C;二、外盘案例模型六：COMEX铜指日线案例加载合约：COMEX铜指周期：日线信号计算起始时间：2014年1月1日至今沉淀资金:=OPI*C*UNIT*MARGIN,COLORMAGENTA;CX:=ABS(GETBASEINFO(235)-REF(GETBASEINFO(235),29))/(HHV(GETBASEINFO(235),30)-LLV(GETBASEINFO(235),30))*100;JC:=GETBASEINFO(235)-C;模型七：马盘棕榈油周线基本面模型AA:=GETBASEINFO(32);模型九：COMEX黄金一小时线单一突发事件函数模型A1..GETEVENT(404,1);GETEVENT(405,1);GETEVENT(396,1);GETEVENT(406,1);G ETEVENT(407,1);//欧元降息利多黄金GETEVENT(407,1)||GETEVENT(396,1)||GETEVENT(405,1)&&SCALE>&&DUALVOLUME ('M')>0,BK;C<BKPRICE-25*MINPRICE1||C>BKPRICE+80*MINPRICE1,SP;GETEVENT(407,1)||GETEVENT(404,1)&&SCALE<&&DUALVOLUME('M')<0,SK;C>SKPRICE+25*MINPRICE1||C<SKPRICE-80*MINPRICE1,BP;AUTOFILTER;SETDEALPERCENT(70);交易思路：当盘中出现欧元降息，金矿罢工，美元降息时，对黄金价格产生影响，同时在短时间出现增仓上行，此时多单进场；当盘中出现欧元加息，美元加息时，对黄金价格产生影响，同时在短时间出现增仓下行，此时空单进场；多单平仓条件，价格低于开仓价格25个最小变动价位止损；价格高于开仓价格80个价位止盈；空单平仓条件，价格高于开仓价格25个最小变动价位止损；价格低于开仓价格80个价位止盈；交易特点：优点：对突发事件开仓和平仓反应较快，通过市场突发事件，盘中仓位变化和市场情绪来引导交易，短周期模型，胜率较高，盈亏比正常，风险相对可控。
文华示范模型
这些示范模型,目的在于让大家通过这些举例来学习如何编写模型，文华不保证模型的盈利效果，也不对这些模型的交易结果负责。
程序化交易的基石是个性化，就是每一个投资者（或机构）根据自己的投资经验和智慧，编写自己的模型，然后进行电脑自动交易。
交易模型的真正价值在于投资者的投资经验和智慧。
举例来说：文华提供的只是纸墨，但是一张画的价值却完全取决于画家的画工。
//该模型仅仅用来示范如何根据指标编写简单的模型//用户需要根据自己交易经验，进行修改后再实际应用!!!// //后为文字说明，编写模型时不用写出ADTM模型N=23 M=8 P=-0.5 Q=0.5DTM:=IFELSE(OPEN<=REF(OPEN,1),0,MAX((HIGH-OPEN),(OPEN-REF(OPEN,1)))); DBM:=IFELSE(OPEN>=REF(OPEN,1),0,MAX((OPEN-LOW),(OPEN-REF(OPEN,1)))); STM:=SUM(DTM,N);SBM:=SUM(DBM,N);ADTM:=IFELSE(STM>SBM,(STM-SBM)/STM,IFELSE(STM=SBM,0,(STM-SBM)/SBM)); ADTMMA:=MA(ADTM,M);ADTMMA<P,BPK;ADTMMA>Q,SPK;ADTM原理：1、如果开盘价<=昨日开盘价，DTM=0，如果开盘价>昨日开盘价，DTM=(最高价-开盘价)和(开盘价-昨日开盘价)的较大值。
2、如果开盘价>=昨日开盘价，DBM=0，如果开盘价<昨日开盘价，DBM=(开盘价-最低价)和（开盘价-昨日开盘价）的较大值3、STM=DTM在N个周期内的和。
4、SBM=DBM在N个周期内的和。
5、如果STM>SBM,ADTM=(STM-SBM)/STM,如果STM=SBM,ADTM=0,如果STM<SBM,ADTM=(STM-SBM)/SBM。
文华独特的形态箱体交易策略模型[文华财经公式]
![文华独特的形态箱体交易策略模型[文华财经公式]](https://img.taocdn.com/s3/m/9a98b6aeb8d528ea81c758f5f61fb7360b4c2bac.png)
文华独特的形态箱体交易策略模型[文华财经公式] 文华独特的形态箱体交易策略模型BAA:=1;MA4:=EMA(CLOSE,10)*BAA;HH:=HHV(HIGH,5)*BAA;LL:=LLV(LOW,5)*BAA;H1:=IFELSE(CLOSE>REF(HH,1),1,0)*BAA;L1:=IFELSE(CLOSE<REF(LL,1),-1,0)*BAA;H0:=REF(HIGH,1)*BAA;L0:=REF(LOW,1)*BAA;P7:=H1+L1*BAA;P8:=IFELSE(P7=0,REF(P7,1),P7)*BAA;P9:=IFELSE(P8=0,REF(P8,1),P8)*BAA;P10:=IFELSE(P9=0,REF(P9,1),P9)*BAA;P11:=IFELSE(P10=0,REF(P10,1),P10)*BAA;P12:=IFELSE(P11=0,REF(P11,1),P11)*BAA;P13:=IFELSE(P12=0,REF(P12,1),P12)*BAA;P14:=IFELSE(P13=0,REF(P13,1),P13)*BAA;P15:=IFELSE(P14=0,REF(P14,1),P14)*BAA;P16:=IFELSE(P15=0,REF(P15,1),P15)*BAA;P17:=IFELSE(P16=0,REF(P16,1),P16)*BAA;P18:=IFELSE(P17=0,REF(P17,1),P17)*BAA;P19:=IFELSE(P18=0,REF(P18,1),P18)*BAA;P20:=IFELSE(P19=0,REF(P19,1),P19)*BAA;P21:=IFELSE(P20=0,REF(P20,1),P20)*BAA;P22:=IFELSE(P21=0,REF(P21,1),P21)*BAA;P23:=IFELSE(P22=0,REF(P22,1),P22)*BAA;P24:=IFELSE(P23=0,REF(P23,1),P23)*BAA;P25:=IFELSE(P24=0,REF(P24,1),P24)*BAA; P26:=IFELSE(P25=0,REF(P25,1),P25)*BAA; P27:=IFELSE(P26=0,REF(P26,1),P26)*BAA; P28:=IFELSE(P27=0,REF(P27,1),P27)*BAA; P29:=IFELSE(P28=0,REF(P28,1),P28)*BAA; P30:=IFELSE(P29=0,REF(P29,1),P29)*BAA; T:=IFELSE(P30=0,REF(P30,1),P30)*BAA;T=1,BPK;T=-1,SPK;AUTOFILTER;//赢顺去掉该行源码解析：BAA赋值:1MA4赋值:收盘价的10日指数移动平均*BAA HH赋值:5日内最高价的最高值*BAALL赋值:5日内最低价的最低值*BAAH1赋值:IFELSE(收盘价>昨日HH,1,0)*BAA L1赋值:IFELSE(收盘价<昨日LL,-1,0)*BAA H0赋值:昨日最高价*BAAL0赋值:昨日最低价*BAAP7赋值:H1+L1*BAAP8赋值:IFELSE(P7=0,昨日P7,P7)*BAAP9赋值:IFELSE(P8=0,昨日P8,P8)*BAAP10赋值:IFELSE(P9=0,昨日P9,P9)*BAAP11赋值:IFELSE(P10=0,昨日P10,P10)*BAA P12赋值:IFELSE(P11=0,昨日P11,P11)*BAAP13赋值:IFELSE(P12=0,昨日P12,P12)*BAA P14赋值:IFELSE(P13=0,昨日P13,P13)*BAA P15赋值:IFELSE(P14=0,昨日P14,P14)*BAA P16赋值:IFELSE(P15=0,昨日P15,P15)*BAA P17赋值:IFELSE(P16=0,昨日P16,P16)*BAA P18赋值:IFELSE(P17=0,昨日P17,P17)*BAA P19赋值:IFELSE(P18=0,昨日P18,P18)*BAA P20赋值:IFELSE(P19=0,昨日P19,P19)*BAA P21赋值:IFELSE(P20=0,昨日P20,P20)*BAA P22赋值:IFELSE(P21=0,昨日P21,P21)*BAA P23赋值:IFELSE(P22=0,昨日P22,P22)*BAA P24赋值:IFELSE(P23=0,昨日P23,P23)*BAA P25赋值:IFELSE(P24=0,昨日P24,P24)*BAA P26赋值:IFELSE(P25=0,昨日P25,P25)*BAA P27赋值:IFELSE(P26=0,昨日P26,P26)*BAA P28赋值:IFELSE(P27=0,昨日P27,P27)*BAA P29赋值:IFELSE(P28=0,昨日P28,P28)*BAA P30赋值:IFELSE(P29=0,昨日P29,P29)*BAA T赋值:IFELSE(P30=0,昨日P30,P30)*BAA T=1,BPKT=-1,SPKAUTOFILTER//赢顺去掉该行。
文华财经期货软件指标公式源码期货傻瓜式买卖指标
文华财经期货软件指标公式源码期货傻瓜式买卖指标以下是一个用Python编写的期货买卖指标的示例代码，包含了几个常见的指标公式：```pythonimport pandas as pdfrom talib.abstract import *#读取期货数据data = pd.read_csv('futures_data.csv')#计算技术指标data['macd'], data['macdsignal'], data['macdhist'] = MACD(data, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9) #生成买卖信号data['buy_signal'] = (data['sma_5'] > data['sma_10']) & (data['rsi_14'] < 30) & (data['macd'] > data['macdsignal']) data['sell_signal'] = (data['sma_5'] < data['sma_10']) ，(data['rsi_14'] > 70) ， (data['macd'] < data['macdsignal']) #模拟交易position = 0 # 仓位for i in range(len(data)):if data['buy_signal'][i]:if position == 0: # 无仓位，买入position = 1entry_price = data['close'][i]print(f"买入：{entry_price}")elif data['sell_signal'][i]:if position == 1: # 有仓位，卖出position = 0exit_price = data['close'][i]pnl = (exit_price - entry_price) / entry_priceprint(f"卖出：{exit_price}，盈亏：{pnl}")#输出结果print(data)```在这个示例代码中，我们使用了Pandas库来读取期货数据，并使用了TALib库来计算一些常见的技术指标，如简单移动平均（SMA）、相对强弱指标（RSI）、移动平均收敛/发散指标（MACD）和布林带（BBANDS）。
最常用的期货交易模型三十个
最常用的期货交易模型三十个1. 均线交易模型：通过计算不同周期均线的交叉点来确定买入和卖出时机。
2. 动量交易模型：利用价格和成交量之间的变化来判断市场趋势和力量。
3. 布林带交易模型：利用布林带的上下轨道来判断价格的超买超卖情况。
4. KDJ交易模型：结合随机指标和移动平均线来判断超买超卖和市场拐点。
5. MACD交易模型：结合长期和短期的指数移动平均线来判断趋势和买卖信号。
6. RSI交易模型：通过计算相对强弱指数来判断股价的超买超卖情况。
7. DMI交易模型：利用动向指数和平均动向指数来判断趋势的强弱。
8. 壳牌交易模型：通过计算股价的支撑位和阻力位来判断买入和卖出时机。
9. 逆市交易模型：在市场情绪极度悲观或极度乐观时，采取相反的操作策略。
10. 趋势线交易模型：通过划定趋势线来判断趋势的延续和反转。
11. 顶底转向交易模型：根据市场价格走势的拐点来判断趋势的变化。
12. 三重交叉交易模型：通过计算不同周期均线的三重交叉点来确定买入和卖出时机。
13. 金叉死叉交易模型：通过计算不同周期均线的金叉和死叉来判断买入和卖出时机。
14. 隐形背驰交易模型：通过比较价格和指标之间的背离来判断趋势的反转。
15. 盘整突破交易模型：通过股价突破盘整区间来确定买入和卖出时机。
16. 整理区间交易模型：在价格形成明确的整理区间时，进行短期的来回交易。
17. 跳空缺易模型：通过股价出现跳空缺口来判断趋势的变化。
18. 强势股交易模型：选取表现优异的股票进行长期持有和盈利。
19. 趋势反转交易模型：根据趋势线的突破和转向来判断趋势的反转。
20. 补缺回抽交易模型：利用股价的缺口和回抽来确定买入和卖出时机。
21. 日内反转交易模型：根据开盘价和收盘价的相对位置来决定买入和卖出时机。
22. 日内趋势交易模型：利用盘中股价的高低点来判断市场的趋势和波动。
23. 冲动交易模型：在市场情绪极度冲动时，采取相反的操作策略。
文华期货自动化交易模型编写教程
文华期货自动化交易模型编写教程自动化交易模型是一种利用计算机程序进行交易决策和操作的交易方式，它可以根据事先设定的规则和策略，在不需要人工干预的情况下执行交易。
文华期货是一家国内知名的期货公司，其交易软件提供了编写自动化交易模型的功能，下面是一个关于如何编写文华期货自动化交易模型的教程。
1.确定交易策略在编写自动化交易模型之前，首先需要确定你的交易策略。
交易策略是指根据市场的变化和交易者的预期制定的一系列操作规则，可以是技术指标的判断、基本面数据的分析，或者是一些特殊的交易信号。
你可以根据自己的交易经验和市场分析来确定适合自己的交易策略。
2.学习文华期货交易API文华期货提供了一套API（Application Programming Interface）来支持自动化交易模型的编写和执行。
你需要学习这些API的使用方法，了解如何连接到交易软件，获取市场数据，以及如何进行交易操作。
文华期货的官方网站和交易手册中可能会提供相关的文档和示例代码，你可以参考这些资料进行学习。
3.编写交易模型在了解了API的使用方法之后，你可以开始编写自己的交易模型。
根据你确定的交易策略，你可以编写一些逻辑判断和操作指令，来实现你的交易决策。
比如，你可以通过API获取最新的行情数据，在特定的条件下执行买入或卖出操作。
4.测试和优化完成交易模型的编写后，你需要对其进行测试和优化。
你可以使用历史数据来回测你的交易模型，看看它在不同市场条件下的表现如何。
通过回测，你可以找出模型的优点和不足之处，并对其进行相应的调整和优化。
5.实盘运行在进行了充分的测试和优化之后，你可以将交易模型部署到实盘上运行。
在运行过程中，你需要密切关注市场的变化和模型的表现，及时进行调整和修改。
总结：编写文华期货自动化交易模型需要以下几个步骤：确定交易策略、学习文华期货交易API、编写交易模型、测试和优化以及实盘运行。
通过不断的实践和经验积累，你可以开发出一个稳定、高效的自动化交易模型，为你的交易增添一份智能和便利。
期货交易中的交易模型
期货交易中的交易模型在期货交易市场中，交易者需要采用合适的交易模型来指导交易策略和决策，以期获得更好的交易结果。
本文将介绍几种常见的期货交易模型，并分析其特点和适用场景。
一、趋势交易模型趋势交易模型是一种基于市场趋势的交易方法。
它认为市场会沿着一定的趋势方向发展，交易者可以通过跟随趋势来获利。
趋势交易模型通常使用技术指标如移动平均线、相对强弱指标等来判断市场趋势的方向和力度。
当市场处于上升趋势时，交易者可以选择做多头交易；当市场处于下降趋势时，可以选择做空头交易。
趋势交易模型适用于市场较为明显的趋势情况下，但在震荡市或趋势不明显时效果不佳。
二、均值回归交易模型均值回归交易模型是一种基于市场价值回归至均值的交易策略。
它认为市场价格在短期内有可能偏离均值，且会向均值回归。
交易者可以根据价格的偏离程度来选择适时入场和出场。
常见的均值回归交易模型包括配对交易和统计套利。
配对交易是指通过寻找相关性较高的资产或合约，当其价差偏离历史均值时，做多差价；当价差回归均值时，平仓获利。
统计套利则是利用期货合约价格与其他相关金融指标之间的关系进行交易。
均值回归交易模型适用于震荡市或价格偏离明显的情况。
三、量化交易模型量化交易模型是基于数学和统计模型构建的交易系统。
它通过大量数据的分析和模型推演，自动进行交易决策和执行。
量化交易模型可以利用大量历史数据进行回测和优化，从而找到适合的交易策略。
它通常包括信号产生模型、风险管理模型和执行模型等。
信号产生模型根据市场行情和技术指标生成交易信号；风险管理模型根据策略的风险收益特征进行头寸和仓位的规划；执行模型则负责具体的交易执行和成本控制。
量化交易模型在需要大量数据和较高算力支持的情况下表现出色，适用于高频交易和大规模资金管理。
四、事件驱动交易模型事件驱动交易模型基于市场上发生的特定事件来进行交易。
这些事件可能是财经数据发布、重大事件公告或其他市场影响因素。
交易者可以根据对事件的分析和预测，制定相应的交易策略。
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文华财经2016年商品期货最新基本交易模型•一、内盘案例•棕榈油周线基本面模型•棉花日线基本面模型•沪铜指数日线案例•白糖指数日线案例•郑棉主连日线案例•二、外盘案例•COMEX铜指日线案例•马盘棕榈油周线基本面模型•三、经济数据、突发事件案例•沪金指数日线案例•COMEX黄金一小时线单一突发事件函数模型一、内盘案例模型一：棕榈油周线基本面模型NN:=BARSLAST(DATE<>REF(DATE,1))+1;RZC:=SUM(OPI,NN)-REF(SUM(OPI,NN),NN);RZC1:=STD(RZC,5);AA..GETBASEINFO(32);//马来西亚棕榈油产量BB..GETBASEINFO(84);//马来西亚棕榈油库存DD..GETBASEINFO(253);//马来西亚棕榈油现货EE..GETBASEINFO(220);//马来西亚棕榈油出口ITSFF..GETBASEINFO(221);//马来西亚棕榈油出口SGSDD1:=MA(DD,2);NUM1:=REF(BARSLASTCOUNT(ISNULL(GETBASEINFO(32))),1)+1;//马来西亚棕榈油产量A1:=GETBASEINFO(32)>REF(GETBASEINFO(32),NUM1);A2:=GETBASEINFO(32)<REF(GETBASEINFO(32),NUM1);NUM2:=REF(BARSLASTCOUNT(ISNULL(GETBASEINFO(84))),1)+1;//马来西亚棕榈油库存B1:=GETBASEINFO(84)>REF(GETBASEINFO(84),NUM2);B2:=GETBASEINFO(84)<REF(GETBASEINFO(84),NUM2);NUM3:=REF(BARSLASTCOUNT(ISNULL(GETBASEINFO(220))),1)+1;//马来西亚棕榈油出口ITSC1:=GETBASEINFO(220)>REF(GETBASEINFO(220),NUM3);C2:=GETBASEINFO(220)<REF(GETBASEINFO(220),NUM3);NUM4:=REF(BARSLASTCOUNT(ISNULL(GETBASEINFO(221))),1)+1;//马来西亚棕榈油出口SGSD1:=GETBASEINFO(221)>REF(GETBASEINFO(221),NUM4);D2:=GETBASEINFO(221)<REF(GETBASEINFO(221),NUM4);NUM5:=REF(BARSLASTCOUNT(ISNULL(GETBASEINFO(253))),1)+1;//马来西亚棕榈现货E1:=GETBASEINFO(253)>REF(GETBASEINFO(253),NUM5);E2:=GETBASEINFO(253)<REF(GETBASEINFO(253),NUM5);DD>DD1&&GETBASEINFO(32)<REF(GETBASEINFO(32),NUM1)||GETBASEINFO(84)<RE F(GETBASEINFO(84),NUM2)&&RZC>RZC1,BK;DD<DD1&&GETBASEINFO(32)>REF(GETBASEINFO(32),NUM1)||GETBASEINFO(84)>RE F(GETBASEINFO(84),NUM2)&&RZC<RZC1,SK;DD<DD1&&GETBASEINFO(220)>REF(GETBASEINFO(220),NUM3)||GETBASEINFO(221) >REF(GETBASEINFO(221),NUM4)||GETBASEINFO(84)>REF(GETBASEINFO(84),NUM2 ),SP;DD>DD1&&GETBASEINFO(220)<REF(GETBASEINFO(220),NUM3)||GETBASEINFO(221) <REF(GETBASEINFO(221),NUM4)||GETBASEINFO(84)<REF(GETBASEINFO(84),NUM2 ),BP;AUTOFILTER;交易思路：基本面函数当中马来西亚棕榈油产量减少，库存量下降，现货价格指数上涨，大于前两日均价，日内增仓数量大于之前交易日，同时满足以上条件，建立多头头寸。
当现货指数出现下降，小于前两日均价；ITS和SGS出口量持续增加时，选择平掉多头头寸。
基本面函数当中马来西亚棕榈油产量增加，库存量增加，现货价格指数出现下跌，小于前两日均价，日增仓数少于之前交易日，同时满足以上条件，建立空头头寸。
当现货指数出现上涨，大于前两日均价；ITS和SGS出口量持续减少时，选择平掉空头头寸。
说明：优点：周线级别成交次数较少，基本面信息趋同性和市场高概率事件发生，回撤相对较小，胜率以及盈亏比相对稳定,趋势行情下效果比较理想，开仓数量比较适中。
缺点：持仓周期较长，交易反馈相对较慢，应对突发事件处理可能不足，震荡行情可能会造成一定的成本损耗。
用马棕的信息对应国内，可能会在个别时候出现信息不对称等因素影响价格走势。
测算报告棕榈油指周线棕榈油基础模型周线名称全部交易多头空头报告生成时间2016/03/07 15:16:34初始资金1000000数据合约棕榈油指交易合约棕榈油指K线周期周线数据开始时间2007-11-2信号计算开始时间2014-2-7结束时间2016-3-7单位10(吨/手,元/点)保证金8.00%手续费 2.00元/手滑点0开仓手数60初始资金比例29.10%模型棕榈油基础模型（定稿）周线参数[0,0,0,0,0,0]测试天数760测试周期数109信号个数26指令总数26信号消失次数0初始资金1000000.00最终权益1612480.00空仓周期数74最长连续空仓周期数11最长交易周期 5标准离差96445.06标准离差率 2.05夏普比率 4.18盈亏总平均/亏损平均0.90权益最大回撤147120.00权益最大回撤时间2016/02/26权益最大回撤比8.57%权益最大回撤比时间2015/07/03权益最长未创新高周期数36权益最长未创新高时间段2014/12/12 - 2015/08/14 损益最大回撤147120.00损益最大回撤时间2016/03/04损益最大回撤比8.36%损益最大回撤比时间2016/03/04损益最长未创新高周期数30损益最长未创新高时间段2014/12/12 - 2015/07/10 风险率 2.68%收益率/风险率10.99每手最大亏损1324.00每手平均盈亏785.23盈利率61.25% -15.48% 76.73%年化单利收益率29.42%月化单利收益率 2.42%年化复利收益率25.79%月化复利收益率 1.90%胜率61.54%模型得分63分平均盈利/权益最大回撤 0.74平均盈利/平均亏损 2.09 0.85 1.83净利润612480.00 -154800.00 767280.00 总盈利874080.00 41760.00 832320.00 总亏损261600.00 196560.00 65040.00 总盈利/总亏损 3.34 0.21 12.80其中持仓浮盈0.00 0.00 -0.00交易次数13 5 8盈利比率0.62 0.20 0.88盈利次数8 1 7亏损次数 5 4 1持平次数0 0 0平均交易周期8.38 21.80 13.63平均盈利交易周期13.63 109.00 15.57平均亏损交易周期21.80 27.25 109.00平均盈亏(利润) 47113.85 -30960.00 95910.00 平均盈利109260.00 41760.00 118902.86 平均亏损52320.00 49140.00 65040.00 最大盈利233760.00 41760.00 233760.00 最大亏损79440.00 79440.00 65040.00 最大盈利/总盈利0.27 1.00 0.28最大亏损/总亏损0.30 0.40 1.00净利润/最大亏损7.71 -1.95 11.80最大持续盈利次数 5 1 4最大持续亏损次数 3 4 1平均持仓手数60最大持仓手数60平均使用资金额252235.92最大使用资金额291264.03平均资金使用率20.37%最大资金使用率29.93%扣除最大盈利后收益率37.87% -19.66% 53.35%扣除最大亏损后收益率69.19% -7.54% 83.23%期间最大权益1759600.00期间最小权益973240.00手续费3120.00滑点成本0成交额79438800.00模型二：棉花日线基本面模型AA:=GETBASEINFO(230);//中国棉花现货指数BB:=GETBASEINFO(53);//郑州交易所棉库存AA1:=REF(AA,2);BB1:=REF(BB,10);CC:=HV(C,2);CC1:=LV(C,2);AA>AA1&&BB<BB1&&C>CC1&&SCALE>0.5&&DUALVOLUME('M')>0,BK;AA<AA1&&BB>BB1&&C<CC1&&SCALE<0.5&&DUALVOLUME('M')<0,SK;A:=MINPRICE1;BB>BB1||C<CC||(C<=BKPRICE-SL*A||C>=BKPRICE+TP*A),SP;BB<BB1||C>CC1||(C>=SKPRICE+SL*A||C<=SKPRICE-TP*A),BP; AUTOFILTER;MULTSIG_MIN(3,0,1);参数设定：SL 最小：0 最大：100 缺省：30TP 最小：0 最大：300 缺省：100交易思路：当基本面函数中，棉花现货价格指数高于前2周期价格，并且库存低于两周期库存，期货价格高于前2周期高点，并且出现多头增仓，建立多头头寸。