2010-03-17股指期货即日交易模型

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1、股指期货即日交易模型(DTM)——程序化交易系列研究之二期指即将推出,我们构建可用于沪深300指数期货日内交易的DTM模型,通过对模型参数的测试、模型条件的设置与优化,该模型可获得显著正收益。1)交易策略是指,交易员按照事先确定好的一系列规则来指导交易,以应对市场可能出现的各种状况。对于交易员来说,发展自己的交易策略有助于去除交易中的情绪因素,并且可以节约时间和提高效率。2)根据投资时间区间的长短,我们将交易频率分为四种:长线、中线、短线、超短线。长线交易的优势是可以节省手续费,同样的收益下平均每笔交易获利更大;而短线交易则会

2、导致手续费增加,每笔交易的利润降低,不过可以通过增加交易次数来弥补总收益的损失。3)我们的目标是构建一个以沪深300指数期货为交易标的的日内交易策略,因此我们希望该交易工具能够满足以下特点:低成本手续费、足够的流动性、委买委卖价差较小。一个完整的交易模型将包括交易时间区间、交易对象、交易建立条件、止盈、止损条件、交易过滤方法以及资金管理方法等。我们通过对沪深300指数过去两年的历史数据做统计检验来设定出各项交易条件,逐步建立、完善、优化出一个简单实用的交易模型。4)通过对开盘区间突破法的测试改进,我们构建即日交易模型(DTM)

3、,该模型的原理是市场在我们开始交易的时刻前,已经出现了某一方向上的最大波动(即市场在开盘后一段时间内已经走出了本日的高点或是低点),那么当开盘区间被突破后,我们通过反向交易可以获取利润。交易方向必与前期极值点相反才可获利,该方向的趋势持续可能性高,且不会导致止损。5)由于目前股指期货尚未推出,仿真期货数据偏离实际较大,因此我们在这里选择用沪深300指数过去两年的日内1分钟高频数据用作模拟测试之用。通过对模型参数的测试、模型条件的设置与优化,DTM模型在08-09年间取得了不错的收益,四个半年均获得600个指数点以上的正收益。股

4、指期货程序化交易策略交易策略简述交易策略是指,交易员按照事先确定好的一系列规则来指导交易,以应对市场可能出现的各种状况。对于交易员来说,发展自己的交易策略有以下的好处:第一,去除情绪因素。一个交易者应当遵循既定的交易策略,无论市场如何变化都得知道自己应该做什么。一个没有既定交易策略的交易者情绪容易受到他所处仓位的影响,他可能在市场没有往对他有利的方向运行时感到恐慌从而作出错误的判断,因为他事先没有想好应对的方法。第二,节约时间。发展一个完善的交易策略固然需要很多时间,不过一旦交易规则确立,则可以把交易员从监控盘面的繁重工作中解

5、脱出来,从而有时间去进一步发展和完善他的交易策略。要想建立一个完善有效的交易策略是一个非常复杂的过程。现在市面也有一些功能强大的交易分析软件,可以帮助我们自动建立起交易策略,例如TradeStation、WealthLab等,不过这么容易就建立起来的交易策略可能会对不了解其本质、在交易中又盲目依赖模型的交易员造成误导。从交易策略的本质来说,一个合理的策略应该是建立在统计检验的基础上,通过历史数据检验的模型才能最大可能为投资者带来正的现金流。股指期货、融资融券推出在即,这在国内资本市场发展过程中是一个重要的里程碑;对投资者而言,

6、也会带来重大投资机遇。市面上对于股指期货的投资策略已经有了丰富的研究,不过注意力更多地集中在股指期货的价值发现、套期保值及套利等基本功能上,其实它也是一种非常优良的投机工具。与国内同样具备T+0交易特点的权证业务、ETF套利相比较,股指期货的保证金结算、指数作为交易标的,及做空机制令其在短线趋势交易中具有非常明显的优势。本报告意在研究并建立起一套基于股指期货的即日交易策略,一个完整的交易模型将包括交易时间区间、交易对象、交易建立条件、止盈、止损条件、交易过滤方法以及资金管理方法等。我们通过对沪深300指数过去两年的历史数据做统

7、计检验来设定出各项交易条件,逐步建立、完善、优化出一个简单实用的交易模型。交易频率研究交易频率是建立一个交易模型的第一步,也是非常重要的一步。这其实取决于我们打算花多少时间在交易上,或者说我们期望这个交易模型用怎样的频率进行交易。我们按照投资时间区间的长短,将交易频率分为四种:长线、中线、短线、超短线。表1交易频率交易类型交易频率使用的数据长线月及以上每日收盘数据中线月每日收盘数据短线日、周每日收盘数据超短线日内盘中高频数据数据来源:国泰君安证券研究长线交易的优势是可以节省手续费,同样的收益下平均每笔交易获利更大;而短线交易则

8、会导致手续费增加,每笔交易的利润降低,不过可以通过增加交易次数来弥补总收益的损失。例如:系统1每次交易平均产生250点的收益但是一年只交易4次。系统2每次交易平均仅产生10点收益但是一年交易200次。系统1每年能产生1000点收益,而系统2每年则能产生2000点收益。即使我们

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