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摘要 价格不是上就是下，长期而言，价格的涨跌概率应各是50%，那么要正确预测未来的价格，就需要实时获取影响价格的全部因素，然后给每个因素一个正确权重，最后作出客观理性分析。要把影响价格的全部因素罗列出来，可能会写满整个屏幕。 概括为：全球经济环境、国家宏观政策、相关产业政策、供需关系、国际事件、利率与汇率、通货膨胀与紧缩、市场心理、未知因素等等。预测也就变成了一个工程浩大，又不可能完成 | 通用策略 |  扫地僧 | |
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摘要 河水并不需要计划自己的行进路线，却毫无例外的到达海洋。价格也同样如此，它总是沿着最小阻力线去运动，它总是怎么容易怎么来。如果上升的阻力比下跌的阻力小，价格就会上涨，反之亦然。通常一个大幅度的反转形态，意味着随后会有更大幅度的运动。无论是上升趋势，还是下降趋势，在每一次重大的趋势运动之后，都将产生一定程度的回撤。回撤与原有价格幅度往往构成一定程度的百分比，就称之为百分比回撤。 [点击阅读更 | 通用策略 | 扫地僧 | |
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一、摘要 数据是量化交易的源头，如何高效地管理大量数据是非常关键的环节，数据库是最佳的解决方案之一，现如今数据库的应用已经是各类日内交易、高频交易等策略的量化标准配置。本篇我们来研究一下优宽量化(youquant.com)内置的数据库，内容包括：如何创建数据表、存储数据、修改数据、删除数据、引用数据以及如何应用于实战。 二、如何选择数据库 熟悉优宽量化平台的应该知道，在这之前 | 通用策略 | 扫地僧 | |
一、摘要 在上一个章节中，我们初步认识了OrderFlow订单流以及其分类，大概包括市场深度数据、成交量分布(VP)、足迹图(Footprint Chart)、成交明细(Sales Details)等等，并利用代码实现一个足迹图(Footprint Chart)K线图表，这对于了解OrderFlow订单流数据结构和原理很有帮助。本章节我们将继续探索OrderFlow订单流，以足迹图(Foo | 通用策略 | 扫地僧 | |
一、摘要 在电子交易兴起之前，要想了解成交量是如何在K线上分配的是一件很难的事情。如今科技的发展给带给我们一种前所未有的市场分析方式，大部分软件都已经支持以Order Book方式向投资者提供价格和成交量数据，以便洞悉价格上涨或下跌背后的原因。本篇作为CTA策略之OrderFlow订单流策略系列文章的第一篇，主要详细介绍OrderFlow订单流。 二、OrderFlow订单流简介 | 通用策略 | 扫地僧 | |
一、摘要 马丁格尔策略最早起源于18世纪的法国，不过那个时候它多被用于赌桌上面，之后没过多久就在欧洲广为人知。理论上这是一种胜率接近于100%的策略，直到现在在很多交易市场都有它的身影，如：外汇、期货及数字货币市场。然而它真地靠谱吗？它真的就是传说中的战无不胜吗？本篇就创建一个商品期货简易马丁格尔策略加以论证。 二、马丁格尔策略原理 马丁格尔既不是交易策略，也不是交易机制，而 | 通用策略 | 扫地僧 | |
我们都知道，在期货市场中，价格的涨跌是多空双方博弈、能量对抗的结果，期货市场的价格运动反应了期货市场能量的变化。在最初形成的盘感与美感的表象认知里，如果你尝试用自然界的能量现象解释期货市场的价格运行，会发现道理相通。能量概况数据有叫成交量分布图，它是展示每一根K线内每个价位上的主动卖量化和主动买量。通过收集Tick数据并加以汇总和换算得来的能量概况数据。用户可以基于能量概况来开发相应的指标或策略。 | 通用策略 | 扫地僧 |