期货交易模型编写经典教程
期货交易模型编写经典教程

期货交易模型编写经典教程一、确定交易目标和策略在编写期货交易模型之前,首先需要明确交易目标和策略。
交易目标可以包括盈利目标、风险容忍度等,而交易策略则是实现这些目标所采取的具体方法,比如均值回归策略、趋势跟踪策略等。
一个有效的交易模型需要基于明确的交易目标和策略进行编写。
二、选择编程语言和平台编写期货交易模型需要选择合适的编程语言和交易平台。
常见的编程语言包括Python、C++、MATLAB等,而交易平台可以选择主流的期货交易软件,如CTP、交易所提供的API等。
选择合适的编程语言和平台是编写期货交易模型的基础。
三、数据获取和处理在编写交易模型之前,需要获取和处理相关的数据。
期货交易所提供了历史交易数据和实时行情数据,可以通过交易平台的API获取。
同时,还可以使用第三方数据供应商提供的数据源,如财经网站、数据服务提供商等。
获取到的数据需要进行清洗、整理和分析,以便后续模型的建立和优化。
四、模型建立和参数调优基于交易策略,可以建立相应的交易模型。
模型的建立需要考虑市场的特点、交易标的的特征等因素,可以使用统计学方法、数学模型、机器学习算法等进行建模。
同时,还需要对模型的参数进行调优,以提高交易模型的稳定性和盈利能力。
五、回测和优化在模型建立和调优完成后,需要对模型进行回测和优化。
回测是通过历史数据模拟交易的过程,可以评估交易模型的盈利能力和风险承受能力。
回测过程中可以进行参数敏感性分析、风险控制优化等,以优化交易策略和模型的参数设置。
六、实盘交易和监控模型经过回测和优化后,可以进行实盘交易和监控。
实盘交易是将交易模型应用到实际的交易中,进行实时交易操作。
同时,还需要进行实时监控和风险控制,及时调整和优化交易策略,以适应不同市场环境的变化。
总结起来,编写期货交易模型需要经过确定交易目标和策略、选择编程语言和平台、数据获取和处理、模型建立和参数调优、回测和优化、实盘交易和监控等步骤。
在每一步都需要进行细致和扎实的工作,以实现一个有效且盈利能力强的交易模型。
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。
期货编程入门(期货程序化编程教程)

•引言•基础知识准备•期货编程环境与工具•期货数据获取与处理目录•策略模型构建与优化•程序化交易系统实现与测试•总结与展望01引言期货市场概述期货市场的定义和功能期货市场是金融市场的重要组成部分,为投资者提供风险管理和价格发现的工具。
期货合约的种类包括商品期货、金融期货等,每种合约都有其特定的交易规则和风险特点。
期货市场的参与者包括套期保值者、投机者、套利者等,他们在市场中扮演着不同的角色。
编程在期货交易中的应用自动化交易01数据分析和挖掘02风险控制和资金管理03学习目标与课程安排学习目标课程安排包括基础知识讲解、编程环境搭建、数据处理与分析、交易策略编写与测试等内容,通过实例分析和实践操作帮助学员掌握期货编程的核心技能。
02基础知识准备计算机编程基础掌握至少一门编程语言了解编程基本概念掌握基本的数据结构和算法期货交易基础知识了解期货市场的基本概念掌握基本的期货交易策略了解期货市场的风险管理1 2 3掌握基本的数据处理技能了解基本的数据分析方法熟悉常用的数据处理和分析工具数据处理与分析基础03期货编程环境与工具常用编程语言介绍PythonJava开发环境搭建与配置安装编程语言根据选择的编程语言,下载并安装对应的编译器或解释器。
配置开发环境安装必要的开发工具和库,如代码编辑器、调试器、数据库等。
网络环境配置确保计算机能够连接到互联网,以便下载和更新软件库。
如Visual Studio Code 、Sublime Text 等,提供代码高亮、自动补全等功能。
代码编辑器集成开发环境(IDE )在线教育资源编程社区与论坛如PyCharm 、Eclipse 等,提供项目管理、调试、版本控制等一站式服务。
如Coursera 、edX 等在线教育平台,提供期货编程相关课程和学习资源。
如Stack Overflow 、GitHub 等,提供问题解答、经验分享和代码托管等服务。
辅助工具与资源推荐04期货数据获取与处理数据来源及格式规范数据来源格式规范数据清洗与整理方法数据清洗在获取数据后,需要进行数据清洗,包括处理缺失值、异常值、重复值等问题。
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。
交易模型编写教程

交易模型编写教程交易模型是一种用于预测金融市场走势和制定交易策略的数学模型。
它通过分析市场数据、经济指标和其他相关因素来预测市场价格的变动,并为交易者提供决策支持。
编写一个有效的交易模型需要一定的专业知识和技能,下面是一个简单的教程,帮助你开始编写自己的交易模型。
1.确定交易目标:首先,你需要确定你的交易目标是什么。
是为了预测股票价格变动还是外汇市场走势?或者是其他金融市场?明确你的交易目标有助于你选择合适的数据源和开发适合的模型。
2.收集数据:为了构建一个有效的交易模型,你需要收集相关的市场数据。
这包括市场价格、交易量、财务指标等。
你可以通过各种方式获得这些数据,如金融新闻网站、专业交易平台等。
确保你收集到的数据是准确、完整的。
3.数据清洗和处理:在开始分析之前,你需要对收集到的数据进行清洗和处理。
这包括去除无效数据、填充缺失值、处理异常值等。
此外,你还可以将数据进行归一化或标准化,以便更好地应用于模型。
4.确定模型类型:根据你的交易目标和数据分析,选择适合的模型类型。
常见的交易模型包括时间序列分析、机器学习、人工神经网络等。
根据你的专业背景和技能,选择你熟悉的模型类型。
5.模型参数选择:对于选定的模型类型,你需要确定合适的模型参数。
这些参数通常需要通过试验和调整来找到最优组合。
你可以使用交叉验证或其他优化算法来寻找最佳参数组合。
6.模型训练和验证:使用历史数据来训练选定的模型,并使用未来的数据进行验证。
通过比较模型的预测结果和实际值,来评估模型的准确性和可靠性。
根据验证结果,你可以对模型进行优化或调整。
7.制定交易策略:根据模型预测结果,制定相应的交易策略。
这可以包括买入、卖出、持有等决策。
根据你的交易目标和风险偏好,选择适当的交易策略。
8.模型实施和优化:将交易模型应用于实际交易环境,并不断优化和调整模型。
这可能需要考虑交易成本、市场流动性等因素,以确保模型在实际交易中的有效性。
9.风险管理:交易模型编写的最后一步是风险管理。
期货交易模型编写经典教程

一、程序化交易的编写㈠、交易模型编写规范和一般原则1、编辑平台支持的操作符:= 只定义一个局部变量(这个变量在画图时是不画的) TMP1:=(OPEN+CLOSE)/2;:MA(TMP1,10);上面的公式的第一个语句定义了一个局部变量TMP1,在下面一行中引用了这个局部变量,但是要注意的是这个公式在画图的时候只画了第二条语句MA10所求出的结果。
相反下面这个公式则需要画出两条线,第一条是自己定义的均价线,同时显示了均价的名称为A VP,第二条线是均价的简单移动平均线。
A VP:(OPEN+CLOSE)/2;MA(A VP,10);:声明了一个变量,在画图时画出它并且按这个名字显示。
2、编辑平台支持的函数⑴引用数据A VPRICE 引用均价(在盘后对于国内三个期货交易所指结算价)SETTLE 引用结算价(只有在日线周期盘后才能引用当日的结算价)CLOSE 引用收盘价(在盘中指最新价),也可简写为 CHIGH 引用最高价,也可简写为H 。
LOW 引用最低价,也可简写为L 。
OPEN 引用开盘价,也可简写为O 。
OPI 引用持仓量REF(X,N) 引用X在N个周期前的值例:REF(CLOSE,5);表示引用当前周期前第5个周期的收盘价REFX(X,N) 引用N个周期后的数据。
(N为大于等于1的整数)『未来函数』例:REFX(CLOSE,5);表示引用自当前周期后第5个周期的收盘价VOL 引用成交量,也可简写为V 。
GETPRICE(N) 根据文华码取出某一品种的最新价。
例:GETPRICE(1209);返回文华码为1209的合约品种的最新价。
PARAM [参数名称,最小值,最大值,缺省值] 在源码中定义参数。
例:PARAM[N,1,100,12]MAN:MA(CLOSE,N);表示参数为N ,最小值为1,最大值为100,缺省值为12.#IMPORT [CODE,PERIOD,FORMULA] AS V AR (Mytrader2009和Myadvisor (赢智)支持) #IMPORT[CODE,PERIOD,FORMULA]ASV AR;CODE 文华码PERIOD 周期FORMULA引用模型名V AR 定义变量名例子:#IMPORT [1205,MIN5,TEST] AS M1005意思是引用[豆粕1005] 五分钟图上指标[TEST.FML] 的数据使用的方法:如当前存在一个指标TEST.FML//TEST.FMLCL:=CLOSE;OP:=OPEN;我想在新建的指标 TEST1中引用[豆粕1005] 五分钟周期上指标[TEST.FML] 的数据可以如下编写TEST1指标//TEST1.FML#IMPORT [1205,MIN5,TEST] ASV ARTESTDD:V ARTEST.CL;DF:V ARTEST.OP;引用的约束1.只能引用 .FML 文件2.只能引用如下周期 MIN1 MIN3 MIN5MIN10 MIN15 MIN30 HOUR1 HOUR3HOUR8 DAY WEEK MONTH3.只能短周期引用长周期比如不能日线周期上加载引用了分钟数据的指标。
期货TB编程:日内交易系统

期货TB编程:日内交易系统日内交易系统(网摘)请帮我建个模型:日内交易,使用5日和30日均线交*为触发点,开盘后10分种开始开仓,上一个交易时间金*为开多平空,上一个交易时间死*为平多开空,收盘前10分种全部平仓。
止损假定10个点,止赢假定30个点。
有下列问题:1、如果我设了止损单,已经成交,后面又发出平仓指标,是否有问题2、如果我第一次止损单发出后,系统自己根据信号平仓了,以后就会有多个空仓和多仓的止损单,价位各不相同,是否会影响交易以后的交易。
3、进行交易时,屏幕电源关闭是否可以,进入屏保状态是否可以。
4、如果这个帐户在进行模型交易的同时,是否可以进行手动交易。
5、请问止损单以市价单开吗,如果我以10手开仓,可是行情变动太快止损时只平了2手,那么还有8手系统平仓数就不够了,不就一直不能平了吗。
//您这里指的止损、止赢都需要用代码写在公式里面,在这种情况,您的系统其实是有1个入口,即交叉条件,4个出口,1-交叉反转。
2-止损,3-止赢,4-收盘平仓。
下面来逐条回复您的问题:1、不会出问题,因为,止损平仓之后,您就已经没有仓位了,交叉之后只会反向开仓。
2、这个系统不会用交易师的止损单和获利单,全部是在公式中编写的代码来进行控制。
3、关闭电源当然可以的。
但是屏保还是不要设定的好,因为设定屏保会将TB程序的系统资源占用。
4、如果您没有使用A_XXXX(账户函数),这样做是没有问题。
5、止损单的价格是您自行设定的,在公式里面编写,至于价格滑点的问题,您可以配合使用交易助手。
//您的系统做日内交易是可行的么?5日,30日的均线在1个月可能只有1,2次交易,然后您希望用这个信号做日内您的意思应该是5个周期,30个周期的1分钟线吧?//是指5个周期,你可以按3分钟来编,谢谢。
我主要想用这个指标来对你们的系统熟悉一下,看看有什么问题。
如果你们的止损是要编入公式的,请帮我按100个点止损,和300个点止赢设计,以后我会自己再调整的。
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一、程序化交易的编写㈠、交易模型编写规范和一般原则1、编辑平台支持的操作符:= 只定义一个局部变量(这个变量在画图时是不画的) TMP1:=(OPEN+CLOSE)/2;:MA(TMP1,10);上面的公式的第一个语句定义了一个局部变量TMP1,在下面一行中引用了这个局部变量,但是要注意的是这个公式在画图的时候只画了第二条语句MA10所求出的结果。
相反下面这个公式则需要画出两条线,第一条是自己定义的均价线,同时显示了均价的名称为A VP,第二条线是均价的简单移动平均线。
A VP:(OPEN+CLOSE)/2;MA(A VP,10);:声明了一个变量,在画图时画出它并且按这个名字显示。
2、编辑平台支持的函数⑴引用数据A VPRICE 引用均价(在盘后对于国内三个期货交易所指结算价)SETTLE 引用结算价(只有在日线周期盘后才能引用当日的结算价)CLOSE 引用收盘价(在盘中指最新价),也可简写为 CHIGH 引用最高价,也可简写为H 。
LOW 引用最低价,也可简写为L 。
OPEN 引用开盘价,也可简写为O 。
OPI 引用持仓量REF(X,N) 引用X在N个周期前的值例:REF(CLOSE,5);表示引用当前周期前第5个周期的收盘价REFX(X,N) 引用N个周期后的数据。
(N为大于等于1的整数)『未来函数』例:REFX(CLOSE,5);表示引用自当前周期后第5个周期的收盘价VOL 引用成交量,也可简写为V 。
GETPRICE(N) 根据文华码取出某一品种的最新价。
例:GETPRICE(1209);返回文华码为1209的合约品种的最新价。
PARAM [参数名称,最小值,最大值,缺省值] 在源码中定义参数。
例:PARAM[N,1,100,12]MAN:MA(CLOSE,N);表示参数为N ,最小值为1,最大值为100,缺省值为12.#IMPORT [CODE,PERIOD,FORMULA] AS V AR (Mytrader2009和Myadvisor (赢智)支持) #IMPORT[CODE,PERIOD,FORMULA]ASV AR;CODE 文华码PERIOD 周期FORMULA引用模型名V AR 定义变量名例子:#IMPORT [1205,MIN5,TEST] AS M1005意思是引用[豆粕1005] 五分钟图上指标[TEST.FML] 的数据使用的方法:如当前存在一个指标TEST.FML//TEST.FMLCL:=CLOSE;OP:=OPEN;我想在新建的指标 TEST1中引用[豆粕1005] 五分钟周期上指标[TEST.FML] 的数据可以如下编写TEST1指标//TEST1.FML#IMPORT [1205,MIN5,TEST] ASV ARTESTDD:V ARTEST.CL;DF:V ARTEST.OP;引用的约束1.只能引用 .FML 文件2.只能引用如下周期 MIN1 MIN3 MIN5MIN10 MIN15 MIN30 HOUR1 HOUR3HOUR8 DAY WEEK MONTH3.只能短周期引用长周期比如不能日线周期上加载引用了分钟数据的指标。
4.被引用的指标中不能存在引用⑵金融统计BACKSET(X,N) 若X条件成立,则将当前位置到N周期前的数值设为1。
『未来函数』例:BACKSET(CLOSE>OPEN,3);表示当K线收阳时,自当前位置到3周期前的数值设为1BARSLAST(X) 求上一次条件成立到当前的周期数。
COUNT(X,N) 表示统计在N周期内满足X条件的周期数。
如果N为0则表示从已申请到的数据的第一天开始算起。
例:WR:=-100*(HHV(HIGH,N)-CLOSE)/(HHV(HIGH,N)-LLV(LOW,N));COUNT(WR>80,5);表示统计在5个周期内满足WR>80的次数DMA(X,A) 返回X的动态移动平均,其中A为常数,并且必须介于0及1之间。
计算方法:DMA(N)=DMA(N-1)*(1-A)+X(N)*A 其中DMA(N-1)为第(N-1)天的DMA值。
EMA(X,N) 表示求X在N周期内的平滑移动平均。
(指数加权)计算方法:EMA(X,N)=[2*X+(N-1)*EMA(X,(N-1))]/(N+1) 其中EMA(X,(N-1))为第(N-1)天的EMA值EMA2(X,N) 表示求X在N周期内的加权平均。
(线性加权)计算方法:EMA2(X,N)=(N*X0+(N-1)*X1+(N-2)*X2+...+1*XN)/(N+(N-1)+(N-2)+...+1),X0表示本周期值,X1表示上一周期值...HHV(X,N) 得到X在N周期内的最高值,如果N=0,则从本地数据的第一个有效周期开始算起。
例:HHV(HIGH,13);求13个周期内的最高价的最大值。
HHVBARS(X,N) 得到X在N周期内的最高值位置到当前的周期数。
如果N=0,则从本地数据的第一个有效周期开始算起。
例:HHVBARS(VOL,0); 求历史成交量最大的周期到当前的周期数LLV(X,N) 得到X在N周期内的最小值,如果N=0,则从本地数据的第一个有效周期开始算起。
例:LLV(LOW,25);表示求25个周期内最低价的最小值LLVBARS(X,N) 得到X在N周期内的最小值的位置到当前的周期数。
如果N=0则从本地数据的第一个有效周期开始算起。
例:LLVBARS(VOL,0); 求历史成交量最小的周期到当前的周期数MA(X,N) 求X在N周期内的简单移动平均。
计算方法:MA=(A1+A2+A3+A4+A5)/5 求A在5个周期内的简单移动平均ZIGZAG(X,P,N) 之字转向,当X变化量超过P时转向,当N取1,P为百分比数;当N取0,P为价位差值绝对值。
『未来函数』例:ZIGZAG(HIGH,10,1);表示最高价的10%的之字转向ZIGZAG(MA(HIGH,34),100,0);表示34个周期内最高价均线的100个价位的之字转向PEAK(X,P,M,N) 取得ZIGZAG前M个波峰的值。
其中X为数据,P为转折值(如果N为1,这个值为百分比数,否则为价位差值绝对值),M为大于等于1的整数。
『未来函数』例:PEAK(HIGH,10,1,1);表示最高价的10%的之字转向的上一个波峰的数值;PEAK(MA(HIGH,34),100,1,0);表示34个周期内最高价均线的100个价位的之字转向的上一个波峰的数值PEAKBARS(X,P,M,N) 取得ZIGZAG前M个波峰到当前周期的周期数。
其中X为数据,P为转折值(如果N为1,这个值为百分比数,否则为价位差值绝对值),M为大于等于1的整数。
『未来函数』例:PEAKBARS(HIGH,10,1,1);表示最高价的10%的之字转向的上一个波峰到当前的周期数PEAKBARS(MA(HIGH,34),100,1,0);表示34个周期内最高价均线的100个价位的之字转向的上一个波峰到当前的周期数TROUGH(X,P,M,N) 取得ZIGZAG前M个波谷的值。
其中X为数据,P为转折值(如果N为1,这个值为百分比数,否则为价位差值绝对值),M为大于等于1的整数。
『未来函数』例:TROUGH(LOW,10,1,1);表示最低价的10%的之字转向的上一个波谷的数值TROUGH (MA(LOW,34),100,1,0);表示34个周期内最低价均线的100个价位的之字转向的上一个波谷的数值TROUGHBARS(X,P,M ,N) 取得ZIGZAG前M个波谷到当前周期的周期数。
其中X为数据,P 为转折值(如果N为1,这个值为百分比数,否则为价位差值绝对值),M为大于等于1的整数。
『未来函数』TROUGH(LOW,10,1,1);表示最低价的10%的之字转向的上一个波谷到当前的周期数TROUGH (MA(LOW,34),100,1,0);表示34个周期内最低价均线的100个价位的之字转向的上一个波谷到当前的周期数SAR(N,Step,Max) 得到抛物转向值。
N为计算周期,Step为步长,Max为极值。
(系统函数,计算步骤后台自动完成)例:SAR(17,0.03,0.3);表示计算17个周期抛物转向,步长为3%,极限值为30%SMA(X,N,M) 得到X在N个周期内的移动平均,M为权重(M为常数)。
计算方法:SMA(N)=SMA(N-1)*(N-M)/N+X(N)*M/NSUM(X,N) 得到X在N周期内的总和,如果N=0,则从第一个有效周期开始算起。
例: SUM(VOL,10);表示统计10周期内的成交量总和SUMBARS(X,A) 得到X向前累加直到大于A时的周期数。
TRMA(X,N) 求X在N周期内的三角移动平均。
TSMA(X,N) 求X在N周期内的时间序列移动平均。
计算方法:TSMA(X,N)= FOCAST(X,N)+SLOPE(X,N)⑶数理统计A VEDEV(X,N) 求X在N周期内的平均绝对偏差。
DEVSQ(X,N) 数据偏差平方和。
FORCAST(X,N) 得到X的N周期线性回归预测值。
例:FORCAST(CLOSE,5);表示求5周期线性回归预测SLOPE(X,N) 得到X在N周期内的线性回归的斜率例:SLOPE(CLOSE,5);表示求5周期线性回归线的斜率STD(X,N) 得到X在N周期内的标准差STDP(X,N) 得到X在N周期内的总体标准差V AR(X,N) 得到X在N周期内的样本方差V ARP(X,N) 得到X在N周期内的总体样本方差数理统计举例说明:设一个数列,数列中数据的总个数为N,以今天(2005-10-14)五天内的A0605收盘价为例,N就为5。
数列的内容为:{2766,2805,2814,2886,2885}。
1、算术平均值MA(CLOSE,5):数据总和除以总个数N。
(2766+2805+2814+2886+2885)/5=2831.20。
可以用公式MA(CLOSE,5),从今天的值上看出。
2、偏差:每个数据,减去算术平均值的结果。
2766-2831.20=-65.2,2805-2831.20=-26.2, 2814-2831.20=-17.2, 2886-2831.20=54.8, 2885-2831.20=53.8, 各偏差相加,应该是等于0的。
3、平均绝对偏差A VEDEV(X,N):将偏差的绝对值相加,除以总个数N。
(65.2+26.2+17.2+54.8+53.8)/5=43.44。
4、数据偏差平方和DEVSQ(X,N):将偏差的平方相加。
(-65.2)²+(-26.2)²+ (-17.2)²+ (54.8)²+ (53.8)²=11130.80。