股指期货日内量化投资策略

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十大日内交易策略

十大日内交易策略

十大日内交易策略日内交易是一种短期投资策略,通过在一天内买入和卖出金融资产来获取利润。

在这篇文章中,我们将介绍十种常见的日内交易策略,并解释它们的原理和应用。

1. 动量策略动量策略基于市场趋势,认为股价在一段时间内上涨或下跌的趋势将继续。

交易者可以通过观察价格走势和成交量来判断趋势的强弱,并在趋势开始时买入或卖出。

2. 反转策略反转策略认为股价在短期内出现过度买入或过度卖出的情况后,将发生反转。

交易者可以通过观察超买或超卖指标(如RSI)来判断价格是否已经超过了合理范围,并在出现反转信号时买入或卖出。

3. 均值回归策略均值回归策略基于股价在短期内波动,但最终会回归到其长期均值的观点。

交易者可以通过观察股价与其移动平均线的偏离程度来判断买入或卖出时机。

4. 突破策略突破策略认为当股价突破重要的支撑或阻力位时,将产生持续的上涨或下跌趋势。

交易者可以通过观察价格突破前期高点或低点来确认突破信号,并在突破发生时买入或卖出。

5. 日内波动策略日内波动策略利用股价在一天内的波动幅度进行交易。

交易者可以通过观察股价的波动幅度和交易量来选择合适的入场和出场时机。

6. 换手率策略换手率策略认为当某只股票的换手率异常高时,表示市场对该股票的交易活跃度增加。

交易者可以通过观察换手率的变化来判断市场情绪,并在换手率上升时买入或卖出。

7. 盘口策略盘口策略基于对买卖盘的观察和分析。

交易者可以通过观察盘口数据(如委托数量和价格)来判断市场力量的强弱,并根据盘口情况调整交易策略。

8. 模式识别策略模式识别策略基于对图表形态和技术指标的分析。

交易者可以通过观察特定的图表形态(如头肩顶或双底)和技术指标(如MACD或布林带)来判断股价未来的走势,并做出相应的交易决策。

9. 新闻驱动策略新闻驱动策略基于对市场新闻和公告的分析。

交易者可以通过观察公司公告、财报和重大新闻事件来判断股价的变化,并在相关消息发布后买入或卖出。

10. 量化交易策略量化交易策略利用数学和统计模型来分析市场数据,以制定交易策略。

期货市场的量化交易策略

期货市场的量化交易策略

期货市场的量化交易策略期货市场是金融市场中的一种重要交易场所,参与者可以通过期货合约进行交易和投资。

为了增加交易的效率和准确性,许多交易者开始采用量化交易策略。

本文将探讨期货市场的量化交易策略,并介绍其中一些常见的策略。

一、量化交易简介量化交易是一种利用数学、统计学和计算机技术进行交易决策的方法。

与传统的基于人工决策的交易相比,量化交易更加追求科学、系统化和自动化。

它通过建立数学模型和算法来分析市场数据,寻找交易机会,并执行交易指令。

二、市场数据获取与整理量化交易依赖于市场数据的准确和及时获取。

交易者可以通过开放式API或专业数据提供商获取市场数据,如价格、成交量、交易时间等。

获取的数据需要经过整理和清洗,使其适合用于后续的分析和建模。

三、策略开发与回测策略开发是量化交易的核心环节。

交易者需要基于市场数据和相关指标设计交易策略。

常见的策略包括趋势跟踪、套利交易和统计套利等。

开发策略后,交易者需要进行回测,即利用历史市场数据模拟策略的表现,评估其风险和收益特征。

四、交易信号生成与执行在策略开发和回测完成后,交易者需要将策略转化为实际的交易决策。

交易信号的生成是指根据策略的触发条件,确定买入或卖出的时机。

常见的交易信号生成方法包括移动平均线交叉、波动率突破等。

交易执行则是指具体执行交易指令,并进行风险控制和资金管理。

五、风险管理与监控量化交易中的风险管理和监控至关重要。

交易者需要设定合理的止损和止盈点位,以控制风险和保护资金。

同时,交易者还需定期监控策略的表现,及时调整和优化策略参数,以适应市场的变化。

六、常见量化交易策略1. 趋势跟踪策略:该策略利用市场的趋势特征进行交易决策。

当市场处于上涨趋势时,买入;当市场处于下跌趋势时,卖出。

2. 统计套利策略:该策略利用统计学原理,寻找不同市场之间的价格差异并进行套利交易。

例如,同时在国内和国际期货市场上买入低价合约并卖出高价合约,从中获利。

3. 均值回复策略:该策略认为价格会围绕其均值波动。

期货市场中的量化交易策略

期货市场中的量化交易策略

期货市场中的量化交易策略随着科技的不断发展和金融市场的日益复杂,传统的人工交易方式逐渐被机器交易所取代。

量化交易作为一种利用大数据和强大计算能力的交易方法,已经成为金融市场中的主流趋势。

本文将介绍期货市场中的量化交易策略,包括常见的策略类型、策略的优势和风险管理等方面。

一、量化交易策略类型在期货市场中,量化交易策略可以大致分为趋势跟踪、套利和统计套利三类。

1. 趋势跟踪策略趋势跟踪策略是量化交易中最常见和基础的策略之一。

该策略利用市场价格的趋势性特征,通过分析历史数据和技术指标来预测未来走势。

当价格出现明显的上升或下降趋势时,策略会进行对应的买入或卖出操作。

趋势跟踪策略适用于市场趋势明显的期货品种,如商品期货和股指期货。

2. 套利策略套利策略是基于市场存在的价格差异来进行交易的策略。

通过同时买入低价合约和卖出高价合约,从中获取差价收益。

套利策略通常需要高度的执行效率和实时性,以迅速抓住价格差异的机会。

经典的套利策略包括跨市场套利、时间套利和跨品种套利等。

3. 统计套利策略统计套利策略主要是通过建立统计模型,基于历史数据对市场走势的概率进行分析,从而进行交易的策略。

常见的统计套利策略包括均值回归、波动率交易和配对交易等。

例如,均值回归策略认为价格的偏离程度越大,复归到均值的可能性就越大,利用这一特性进行交易。

二、量化交易策略优势量化交易策略相比传统的人工交易具有以下几个明显的优势:1. 快速决策量化交易策略利用计算机程序进行决策,能够在眨眼间根据市场情况做出交易决策,并自动执行交易指令。

相比之下,人工交易需要投资者进行决策并手动下单,耗费时间和精力。

2. 严谨的风险控制量化交易策略通过设置合理的止损和止盈机制,能够在交易过程中实现严格的风险控制。

策略执行过程中会根据市场实时情况进行动态调整,以防止亏损过大或收益未实现。

3. 利用大数据和技术优势量化交易策略能够利用历史数据和技术指标进行系统化分析,发现市场隐藏的规律和机会。

股票量化交易的7个策略

股票量化交易的7个策略

股票量化交易的7个策略
鉴于股票量化交易高度复杂,主要包括以下7种策略:
1、价格动量策略:价格动量策略是基于股票价格上涨或下跌的动量,根据价格和成交量发现超额收益。

2、反转策略:反转策略判断价格是支撑或阻力位,假定价格在这一点转向,以获得一定收益。

3、趋势跟踪策略:趋势跟踪策略是基于股票价格的变化发现趋势,并以追踪或延续这一趋势从而获得收益。

4、基准策略:基准策略建立一个投资基准,将股票的收益水平与投资基准作对比,以获得超额收益。

5、对冲策略:对冲策略以投资者的资产作为基准,根据价格波动构建投资组合,以抵消价格波动的影响,最终实现超额收益。

6、套利策略:套利策略是基于投资者利用价格差的差异实现的收益,可以作为有效的风险控制工具,减少投资风险。

7、做多做空策略:做多做空策略是投资者利用价格变化实现利润的方法,可以基于不同的价格水平做多或做空股票,以获得利润。

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期货日内交易策略-1

期货日内交易策略-1

期货日内交易策略-1期货日内交易有什么好的方法和技巧!相信做期货的众人都有自已的依据!时下比较时兴的程序化交易策略,还是比较受到欢迎的。

它在一定程度上减小了期货交易中,期货投资者的主观期性!做期货,无论投资也好,投机也罢,都应有一套客观可行的交易策略!很多成熟的交易员都会有自已的交易系统,而自身仍在学习中!没有一种系统是放之四海而皆准的。

尽信则无,要自已亲自去复盘验证。

日内交易中,无多也无空,首先要选择合宜的标的,其次评做阻力最小的方向,再者把握进出时机。

个人做日内主要参考指标是:日K线中5日均线;60分钟线;15分钟线;MA、0轴;分时均线及结算价的收敛性。

在建立头寸之前,首先思考的问题就是“错了怎么办”!在建立头寸之后,如果感觉趋势弱水三千,吾只取一瓢出现相背的征兆(经验),此刻您心中会涌起一股不祥的预感,使你马上进入高度警戒的状态,随时采取停损或提前止赢(调整你的预期)的措施保护自己(条件反射)!。

若消极等待价格下落至止损线才迟迟行动,就比较被动了!止损限额只是最后的救命草,是防止突然转向的!其实,在止损线之前,还有多道“感觉防线”!设置止损线不是交易目的,为了保护自己,避免情绪干扰,免遭灭顶之灾!通常是感觉不对立马就出局了。

何为“感觉不对”?好的交易时点都是力求把握盘中的启动点的。

也就是说,一旦介入,按照正常预期,是应当升或跌的,远离头寸,否则,如果你感觉价格运行呆滞、放量滞涨或出现较松散的整理时就是异常!就是危险!要立马出局或准备出局!而不能等待市场来证明你的错误!宁肯踏空不亏!感觉危险时,即日短线经常是--赢利2、3个点或稍微亏损就出局了小亏!(瞄准临界点,大胆试探,期货就是一个不段试错的游戏!)永远都是赢的代价!!市场交易是用“失败的形式”来换取胜利游戏的!!犹柔寡短的性格,内向型的人是不是易做好短线交易的!虽然这不是绝对的!!而思想开放、喜爱挑战和坚韧不跋的个性则天生具有成功的倾向!如果期价正在上涨,开仓,买进!(顺势操作)这时有三种可能:1、价顺着涨,没触到止损,最好了,万事大吉。

股票量化交易的7个策略

股票量化交易的7个策略

股票量化交易的7个策略1、趋势跟踪策略趋势跟踪策略是股票量化交易最常用的策略之一,也是最经典的投资策略之一。

这种策略旨在从中期以上的趋势中获取利润,而不是去捕捉短期的价格波动。

趋势跟踪策略是一种很好的长期投资策略,可以在股票价格上升期间不断获取利润,但是也应该注意市场的波动,避免价格低迷时的损失。

2、均值回归策略均值回归策略是投资者经常使用的股票量化交易策略,它基于投资者认为股价会重新回到长期有效的价格区间,允许他们在股价超出其历史平均价格上下限时买卖股票,以实现获利。

与趋势跟踪策略相比,均值回归策略的绝对收益较低,但其在股市波动较大时可以获得较好的收益。

3、技术指标策略技术指标策略是投资者根据股票价格的特定指标,如均线、布林带或移动平均线,来决定买卖时机的股票量化投资策略。

技术指标策略通常有助于投资者在股市的起伏中获取利润,但投资者也应该注意技术指标的变化可能会影响他们的投资结果。

4、极短期策略极短期策略是衡量股票供需变化和波动可能性的高频交易策略,投资者可以通过使用极短期策略来捕捉股市中的短期价格波动,而不考虑其长期表现。

极短期策略要求投资者对市场情况进行高度专业的分析,需要投资者对股票价格波动有深刻的了解。

5、行为量化策略行为量化策略是根据投资者在投资决策中存在的不同行为偏差而设计的股票量化交易策略。

行为量化策略可以帮助投资者更加理性地做出投资决策,从而避免情绪化的投资行为,提高投资效率和投资回报。

6、标的物选择策略标的物选择策略是投资者根据股市的波动性和投资者的风险敏感度等因素,选择适合的股票作为投资标的物的股票量化交易策略。

该策略旨在全面考虑市场波动因素,同时考虑风险和收益之间的平衡,以实现投资者的投资目标。

7、套利策略套利策略是一种投资者通过利用价差,在极短的时间里获得利润的策略。

套利策略是一种较为复杂的量化交易策略,要求投资者具备较强的投资分析能力,能够精准捕捉价差的变动并及时作出投资决定。

日内交易四大策略

日内交易四大策略

日内交易四大策略日内交易是指在同一交易日内买入和卖出金融资产的交易策略。

日内交易的目标是通过利用短期市场波动来获利。

以下是四个常用的日内交易策略。

1.趋势跟踪策略趋势跟踪策略是日内交易中最常用的策略之一、该策略的核心理念是认为市场有一定的趋势,而这种趋势在短期内会持续一段时间。

交易者会根据价格的趋势方向建立仓位,并随着趋势的持续进行调整或退出。

交易者可以利用技术分析工具,如移动平均线或相对强弱指数等,来识别趋势和确定适当的入场和出场时机。

2.波动策略波动策略是利用市场波动性进行日内交易的策略。

交易者会寻找价格波动较大的金融资产,并设定适当的买入和卖出条件。

这种策略通常会使用一些技术指标,如波动率指标或布林带等,来捕捉市场波动的机会。

交易者需要密切关注市场情况,并合理设置止损和止盈点位,以避免损失过大。

3.均值回归策略均值回归策略基于统计学原理,认为价格波动的幅度会在一些平均水平附近徘徊。

当价格偏离均值过大时,交易者会认为有反弹的机会,并做出相应的交易动作。

这种策略多用于价格波动较大的市场,如股票或期货市场。

交易者通常会使用一些统计学工具,如标准差或波动率等,来确定价格偏离均值的程度。

4.市场制造策略市场制造策略是一种利用市场流动性和价格差的策略。

交易者会同时在市场上做多和做空同一金融资产,通过买入低价然后卖出高价来获取利润。

这种策略一般需要较强的资金实力和技术分析能力。

同时,交易者也需要密切关注市场流动性和交易成本,以及及时调整仓位和平仓。

总结起来,日内交易的四大策略包括趋势跟踪策略、波动策略、均值回归策略和市场制造策略。

每种策略都有其适用的市场和适当的风险控制措施。

交易者需要根据自身的投资经验和风险承受能力选择适合自己的策略,并进行充分的市场分析和风险管理。

10种经典的日内交易量化策略模型思路

10种经典的日内交易量化策略模型思路

区间突破量化区间突破策略是一种广泛应用于外汇市场、股票市场、期货市场等金融市场的交易策略。

这种策略的核心思想是,当价格突破了前期的波动区间,即改变了原有的供需格局时,会形成交易信号。

具体来说,这种策略通常用于捕捉市场从区间震荡转化为上升趋势或下降趋势的时机。

在实践中,量化区间突破策略的操作原则可以概括为以下几点:首先,确定昨日的振幅,即最高价与最低价的差;然后,根据一定的百分比N(通常在0.5-0.8之间),计算出今日行情的波动区间上轨和下轨;最后,当价格突破这些界限时,即形成了买入或卖出的信号。

菲阿里四价昨天高点、昨天低点、昨日收盘价、今天开盘价,可并称为菲阿里四价。

它由日本期货冠军菲阿里实盘采用的主要突破交易参照系。

此外,因菲阿里主观心智交易的模式,决定了其在实际交易中还大量结合并运用了“阻溢线”的方式,即阻力线、支撑线。

主要特点:日内交易策略,收盘平仓;菲阿里四价指昨日高点、昨日低点、昨日收盘、今日开盘;上轨=昨日高点;下轨=昨日低点;当价格突破上轨,买入开仓;当价格跌穿下轨,卖出开仓。

空中花园空中花园是一种基于期货日内突破的策略,被视作一个相对“粗暴”的策略。

这一策略的核心思想在于,当市场开盘时,若价格出现大幅度的高开或低开,表明存在重大利好或利空信息,使得市场价格大幅远离前一交易日的收盘价。

在这种情况下,形成的价格窗口(即高开或低开的幅度)以及后续的价格突破行为,往往能够为投资者提供交易机会。

具体来说,当开盘价格超过一定幅度时,空中花园策略会认为市场形成了一个有效的突破,此时投资者可以根据这一信号进行交易。

然而,需要注意的是,由于这种策略在开盘时即进行交易决策,因此其出错率可能会相对较高。

为了降低错误率和提高策略的成功率,投资者在使用空中花园策略时,需要结合市场的具体情况和自身的风险承受能力,进行详细的分析和判断。

横盘突破较易于实现量化的形态突破,有分形、窄幅横盘突破、各种K线组合、双底双顶、缠论三买三卖;较难于实现量化的形态突破,有趋势线、圆弧顶底、旗形、菱形、三角形等各种经典技术分析形态,趋势之后是盘整,盘整之后是趋势。

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股指期货日内量化投资策略刘冬烨 1121209170摘要量化投资具有传统投资无可比拟的优点,在国内正处于萌芽阶段,发展潜力巨大。

本文先详细研究国外经典的日内量化投资策略R-Breaker,并将其应用于国内的股指期货市场,但其最近的表现不尽如人意。

接着将策略拆分成趋势和反转两个子策略分别进行改进,趋势策略仍然基于技术分析,而反转子策略则应用地球物理学中的对数周期性幂律模型,最终在趋势子策略方面得出了一个收益可观且稳定的R-Breaker-Plus策略,而在反转子策略方面的研究,虽然受到理论难点和程序运行的限制,没有得出具体的交易规则,但仍然收获了一些有意义的结论,且可以用来深入研究。

关键词:量化投资,股指期货,日内交易,泡沫破裂,LPPL模型IIQUANTITATIVE DAY TRADING STRATEGIESFOR INDEX FUTURESABSTRACTQuantitative trading has incomparable advantages over conventional trading strategies. It is in the embryonic stage but has high potential for development in China.R-Breaker trading system, a famous foreign quantitative trading strategy, is studied in this paper and applied to domestic stock index futures market. Unfortunately, it doesn't behave as well as the first 2 years recently. So I split it into two sub-strategies and optimize them respectively. The trend sub-strategy is still based on technical analysis, while in the reversal sub-strategy I tried to use the LPPL Model from geophysics. At length I have developed a winning and steady trend sub-strategy but failed to devise a concrete reversal sub-strategy due to the limit of computer facility. While I have gained some researching achievements on LPPL Model more or less.KEY WORDS:Quantitative trading, Index futures, Day trading, Bubble burst, LPPL ModelIII目录第一章绪论 (1)1.1 研究背景 (1)1.1.1 量化投资的优点 (1)1.1.2 量化投资在国内的发展 (1)1.1.3 量化投资的研究原理和方法 (1)1.2 研究标的 (1)第二章国外经典量化投资策略研究 (1)2.1 经典策略概述 (1)2.2 R-Breaker策略的原理 (1)2.3 将R-Breaker策略应用于国内股指期货市场 (3)2.3.1 策略的交易规则 (3)2.3.2 策略的绩效表现 (5)2.3.3 策略的分析总结 (7)2.4 R-Breaker策略的优缺点分析和改进思路 (7)第三章策略优化和改进 (13)3.1 趋势子策略 (13)3.1.1 波动过滤 (13)3.1.2 止盈止损 (15)3.1.3 停止交易 (16)3.1.4 模型参数和其它改进 (16)3.1.5 R-Breaker-Plus策略 (18)3.2 反转子策略 (22)3.2.1 LPPL模型的理论背景 (22)3.2.2 LPPL模型的参数估计 (22)3.2.3 LPPL模型的应用 (24)第四章总结和展望 (33)4.1.1 新策略最近的表现 (33)4.1.2 新策略的总结 (34)4.1.3 量化投资策略的展望 (36)参考文献 (38)III第一章绪论第二章国外经典量化投资策略研究2.1经典策略概述我阅读并学习了多个国外成熟的量化投资策略,如:R-Breaker、Dual-Thrust、海龟交易系统等,其中以R-Breaker策略最具代表性。

R-Breaker是个非常经典的的日内交易模型,具有很长的生命周期,连续15年跻身《Future Trust》杂志年度最赚钱的十大策略。

从《Future Trust》去年4月公布的结果来看,R-Breaker仍以34.3%的年化收益率排名第七,至今仍被国内外的宽客研究和使用。

下面我将详细分析R-breaker策略,将其运用于国内股指期货市场来检验它的表现,并尝试优化和改进,期望得到一个能提供稳定可观收益的新量化投资策略。

2.2R-Breaker策略的原理R-Breaker策略的原理如下图所示:12图2-1 R-Breaker 策略交易原理首先是区间准备。

根据上一个交易日的收盘价(Close)、最高价(High)、最低价(Low)数据和三个自选参数f1、f2、f3,通过一定方式计算出从大到小六个价位:突破买入价(Bbreak)、观察卖出价(Ssetup)、反转卖出价(Senter)、反转买入价(Benter)、观察买入价(Bsetup)、突破卖出价(Sbreak)。

如图2-1种六条蓝色水平线所示。

其中:观察买入价Bsetup=Low-f1×(High-Close); (2-1) 观察卖出价Ssetup=High+f1×(Close-Low); (2-2) 反转买入价Benter=(1+f2)/2×(High+Low)-f2×High; (2-3) 反转卖出价Senter=(1+f2)/2×(High+Low)-f2×Low; (2-4) 突破买入价Bbreak=Ssetup+f3×(Ssetup-Bsetup); (2-5) 突破卖出价Sbreak=Bsetup-f3×(Ssetup-Bsetup). (2-6) 改变参数f1、f2、f3的大小可以调节六个价格之间的距离。

根据当日每分钟实时收盘价在六个价格上下的穿越来触发入场或出场、做多或做空的信号。

Bbreak B1S1B2S2Hightoday>Ssetup Lowtoday<Bsetup Hightoday>BbreakLowtoday<Sbreak然后来看交易规则。

R-breaker策略的交易规则可以分为趋势和反转两个子策略。

反转子策略表述如下:当日内最高价High(today)超过观察卖出价Ssetup后,盘中价格出现回落,且进一步跌破反转卖出价Senter构成的支撑线时,采取反转策略,即在该点位开仓或反手(先平仓再反向开仓)做空,如图2-1绿色箭头S1所示;当日内最低价Low(today)低于观察买入价Bsetup后,盘中价格出现反弹,且进一步超过反转买入价Benter构成的阻力线时,采取反转策略,即在该点位反开仓或反手做多,如图2-1绿色箭头S2所示。

趋势子策略表述如下:在空仓的情况下,如果盘中价格超过突破买入价Bbreak,则采取趋势策略,即在该点位开仓做多,如图2-1紫色箭头B1所示;在空仓的情况下,如果盘中价格跌破突破卖出价Sbreak,则采取趋势策略,即在该点位开仓做空,如图2-1紫色箭头B2所示。

2.3将R-Breaker策略应用于国内股指期货市场2.3.1策略的交易规则R-Breaker策略适用于股指期货、商品期货等各种可进行T+0交易的金融市场,下面用国内成交量活跃,波动大小合适的沪深300股指期货当月连续合约进行策略测试。

首先进行的是数据收集和整理工作。

我选取的数据范围是股指期货上市首日到最近的日期,即2010年4月16日至2014年2月7日,一共919个交易日,每天交易270分钟,每分钟有开盘价、最高价、最低价、收盘价4个数据,共记992520个数据。

我下载的数据来源于Wind数据、恒生聚源、天软软件这三个数据库。

收集好数据后发现:来自不同数据库的相同时间点的数据竟会不一样!而且个别数据相差甚远,甚至出现了几十个点的离谱差异。

经过比对,我在论文中使用的数据基于Wind,但又发现Wind数据库在2010年8月15日的数据出现几分钟空白的问题,在2013年7月12日的数据又出现明显的错误,故用聚源和天软的数据来填补和修正。

然后将整理好的数据分为:样本内:【2010-04-16,2012-04-15】(481个交易日)的1分钟高频数据(开盘价、最高价、最低价、收盘价);样本外:【2012-04-16,2014-02-07】(438个交易日)的1分钟高频数据(开盘价、最高价、最低价、收盘价);再将交易规则整理如下:3期货交易标的:IF00股指期货主力合约。

参数选择:使用经典的参数f1=0.35;f2=0.07;f3=0.25。

初始资金投入:沪深300股指期货历史时期最高时达到3630点,每点300元,当时的保证金比例为15%(2012年6月29日起下调为12%),3630×300×15% = 163350元。

考虑到期货公司的保证金比例一般高于中金所标准(15%左右),且要防范爆仓的风险,所以将初始资金设置为20万元,每次只交易一手。

单次交易手续费:0.00007(万分之零点七)。

滑点:滑点是指下单的点位和最后成交的点位有差距,有可能是网络延迟,有可能是当时行情波动剧烈,也有可能是不正规的做市商故意做手脚所造成的。

沪深300股指期货最小变动价位为0.2,单次交易滑点一般低于3×0.2=0.6,故每次下单由于滑点造成的成本设置为1手0.6×300=180元。

是否隔夜留仓:R-Breaker是日内交易策略,若某个交易日已开仓且收盘前仍未触发平仓信号,则在收盘时强行平仓,不隔夜留仓以避免跳空的风险。

跳空是指当日开盘价高于或低于前一交易日两个申报单位以上。

以下是样本内2010年4月16日至2012年4月15日隔夜跳空点数的分布图。

481个交易日中有305个交易日跳空点数(绝对值)大于5,占了63.41%,最大跳空点数甚至达到了102.4,风险非常大。

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