1.什么是指指数CTA策略?(入门级别)
2.使用TA-Lib在vn.trader上开发CTA交易策略
3.基于VN.PY的CTA策略入门心得
4.国内4种常用日内CTA策略介绍及实现
5.什么是cta策略
6.CTA之策略篇——一个重要的指标
什么是CTA策略?(入门级别)
CTA策略的概述:
CTA策略是集中分析历史数据,以预期模式在金融市场中做出决策的标源一种投资策略,其对象包含期货、指指数股票、标源外汇及期权等多种金融商品。指指数策略的标源主力拉升意愿主图源码核心是提取具有概率优势的规律,即因子或策略,指指数并将其编码以实现自动化交易。标源
研究对象和周期:
从狭义定义来看,指指数CTA策略主要研究期货市场,标源如国内的指指数股指期货、大宗商品期货及国债期货。标源广义定义则覆盖更广泛领域,指指数包括商品期货、标源国债期货、指指数股票、外汇及期权等具有历史公开数据的金融商品。交易通常基于分钟、小时和日线数据,部分策略也利用tick数据进行分析。
研究方法:
CTA策略采用数据分析方法,分析量价数据,如开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量与持仓量等,以提取规律并制定策略。通常,CTA策略是全自动的,但也存在人工调整空间。量化实施后的策略旨在预测商品未来走势,并执行买入、卖出、加仓、减仓等操作。
策略分类:
狭义上,CTA策略以趋势追踪为主,追求价格上涨或下跌趋势的追随者,如“追涨杀跌”策略。广义上,趋势追踪与反转策略结合,以避免趋势策略在市场静默期的小白自学源码亏损,如“高抛低吸”策略。
策略演进:
CTA策略的历史可以追溯至年代前,那时交易员已经尝试通过技术指标预测市场趋势。首批CTA基金在年代后出现,由早期的策略研发者创立。在经历了数十年的市场洗礼后,少数CTA策略脱颖而出。这一行业内部竞争激烈,但真正能持续优秀的策略手及基金团体却相对稳定。值得关注的是,英国在CTA策略发展中扮演重要角色,与该国经典与传统的氛围密切相关。
使用TA-Lib在vn.trader上开发CTA交易策略
在vn.trader平台上运用TA-Lib进行CTA交易策略的开发是一个高效且实用的选择。TA-Lib,作为一款历史悠久的开源技术分析库,自年起便为众多交易者提供了一套丰富的技术指标计算功能,包含约种指标,支持多种编程语言的API。它的主要价值在于,它能为策略开发提供现成的计算模块,大大节省了从零开始编写技术指标的时间,使得策略构思和验证更为迅速。
TA-Lib的应用方式并不仅限于指标计算,它还可以作为学习和实践的工具。比如,每天研究一个未尝试过的指标,通过回测来熟悉其工作原理,有助于策略的持续优化。同时,理解技术指标背后的金融逻辑,避免盲目的机器学习尝试,能有效提升策略设计的效率。
在CTA策略中,趋势策略是一种常见的框架,包括趋势信号、信号过滤和出场方案。通过TA-Lib,开发者可以搭建好这些基础逻辑,再利用Python等开源工具,结合机器学习来自动化策略开发,这在商业软件中是难以实现的。
安装TA-Lib方面,alapi网站源码虽然有原生的Python接口,但推荐使用mrjbq7基于Cython的版本,因为其性能更好且编译更便捷。对于Linux用户,可考虑使用Anaconda的conda工具进行安装,如`conda install -c quantopian ta-lib=0.4.9`。
实战演示是通过vn.trader的cta模块提供的,一个DEMO策略展示了如何利用TA-Lib的指标函数进行回测和模拟交易。这些函数接受numpy数组作为输入,输出同样为numpy数组,使用起来非常直观。值得注意的是,由于性能考虑,缓存数据时通常使用Python列表而非numpy数组。
总的来说,TA-Lib为vn.trader上的CTA策略开发提供了强大的技术工具,通过合理利用,交易者能够提升策略设计的效率和质量。
基于VN.PY的CTA策略入门心得
CTA策略简介与VN.PY入门指南
CTA策略,即商品交易顾问(Commodity Trading Advisor),是量化投资领域中重要组成部分,相较于股票量化策略,CTA策略能提供更稳定的收益与更低的风险。通过CTA策略的对冲性和高频性,市场波动趋于平滑,使得对冲做得好时,能无视大盘波动。
开发CTA策略时,选择适合的工具极为关键。市面上的可编程交易软件如TB或MC,价格不菲且语言小众,开发复杂。在比较了多种选项后,VN.PY成为了CTA策略开发的首选平台。本文将为读者介绍VN.PY的入门心得,旨在快速帮助大家了解VN.PY并上手开发,而不涉及策略的深度开发。
一、VN.PY安装
安装VN.PY主要依赖于VNStation,用户可在官网上下载最新版进行安装,版本为2.5.1。安装目录默认为C:\vnstudio。jsp商店源码需要注意的是,VNStation自带Python包,建议使用VSCode作为开发IDE,且本地Python环境应保持干净,避免与其他环境混用。此外,VN.PY的源代码位于C:\vnstudio\Lib\site-packages\vnpy目录下,与GitHub上的源代码存在差异,建议使用vnpy目录下的源代码。
二、启动VNStation
启动VNStation前需创建策略代码目录,一般在C:\Users[用户名或Administrator]\strategies下。启动VNStation后,选择VN Trader Pro,配置底层接口为CTP或CTP测试,选择上层应用时,通常选择CTA自动交易模块与CTA回测研究模块。设置运行目录与策略代码目录保持一致。
三、CTA回测与策略
在使用CTA回测或CTA策略前,需要进行数据准备。VNTrader提供RQData数据或本地数据库服务。启动CTA回测功能,选择策略,输入本地代码与回测条件,点击开始回测。回测页面显示各项指标,如账户净值、盈亏分布等。回测过程中,注意理解初始化日的限制、平今仓手续费设置以及优化参数等。
四、策略调试与学习资源
策略调试可选择命令行或Jupyter notebook方式。通过VN Studio Prompt启动VN Station,运行命令行调试,或在Jupyter notebook中导入策略进行调试,修改相关参数,运行代码。学习资源方面,VN.PY公众号视频教程、官网项目文档、简单接口源码知乎频道、蜗牛博客与《Python量化交易》书籍均可作为深入学习的参考资料。
国内4种常用日内CTA策略介绍及实现
概要:
一、常用日内CTA 策略简介
1.1 双突策略
双突策略是一种趋势跟踪系统,专为日内交易设计。由Michael Chalek在世纪年代开发,被Future Thruth杂志评为最赚钱策略之一。其核心在于简单易用,参数较少,通过调整参数、止盈止损和仓位管理,可为投资者带来稳定收益。该策略适用于多种市场,包括股票、货币、贵金属、债券、能源及股指期货。双突策略的关键在于定义震荡区间,使用前N日的四个价格最高价、最低价和收盘价来计算范围,即Range = Max(HH-LC,HC-LL)。双突策略对于多头和空头的触发条件考虑非对称幅度,通过参数K1和K2确定。
1.2 R-Breaker策略
R-Breaker策略结合趋势与反转,被Future Thruth杂志评为最赚钱策略之一,尤其在标普股指期货上表现优异。该策略通过计算昨日的收盘价、最高价和最低价数据,形成六个价位来定义触发条件,从而实现日内交易。通过调整计算方式,可以改变触发条件,包括六个价格间的距离。
1.3 菲阿里四价策略
菲阿里四价策略是一种简单趋势型日内交易策略,主要依据昨日的高点、低点、收盘价和今日开盘价。它采用历史最高点与最低点作为近期波动范围的参考,突破该范围被视为入场信号。策略的上下轨以及开仓规则如下。
1.4 空中花园策略
空中花园策略侧重于开盘突破,即开盘时的高开或低开显示有大的利好或利空,使得开盘价远离昨日收盘价。该策略在开盘时使用,并通过突破上下轨来判断开仓。
二、策略回测的数据准备和基本设置
2.1 数据准备
使用DataAPI获取不同月份合约的1分钟行情数据,包括open、high、low、close、volume、oi等价格信息。选择所有品种的所有月份合约,筛选主力合约进行CTA日内交易策略回测。
2.2 回测框架搭建
使用优矿期货回测平台,参考期货策略API文档进行搭建。
三、主要CTA策略实证研究
3.1 双突策略
双突策略的性能受k1和k2参数影响,过大或过小都可能导致回撤增加。回测结果表明,策略在不同期货品种上表现不一,参数优化有助于提高策略表现。
3.1.1 未优化参数选择
双突策略的性能受参数影响,调整k1和k2可优化策略表现。
3.1.2 ATR过滤优化
通过ATR指标过滤震荡行情,优化策略在波动性市场中的表现。
3.1.3 止盈止损优化
加入止盈止损方法,减少亏损风险,提高策略稳定性。
3.1.4 部分品种回测表现
不同品种回测结果差异明显,策略参数可能需要针对特定品种进行调整。
3.1.5 推进分析
通过前一期最优参数推进策略,不断优化。
3.2 R-Break策略
R-Break策略在塑料主力上表现不佳,策略结合趋势与反转操作,但对不同市场敏感度不同。
3.3 菲阿里四价策略
策略简单,但在波动剧烈市场中表现不佳,回测结果验证了其局限性。
3.4 空中花园策略
策略注重开盘突破,对市场消息敏感,但在极端市场条件下表现不稳定。
四、组合测试
将多个策略进行组合,提供一种新的交易思路。
原文链接: 国内商品期货常用日内CTA策略测试
参考资料:
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什么是cta策略
CTA策略,即商品期货交易策略。CTA策略主要涉及对商品期货市场的分析和操作。这种策略主要通过对市场趋势的预测,以及对市场动态的跟踪,来实现交易盈利的目标。具体来说,CTA策略主要包括以下几个方面:
一、趋势跟踪
CTA策略的核心在于捕捉商品期货市场的长期趋势。通过对市场走势的分析,发现并跟踪主要的趋势,从而进行交易决策。这种策略强调的是趋势的持续性,一旦趋势形成,就会持续持仓,直到趋势反转或出现明显的调整信号。
二、技术分析
在CTA策略中,技术分析是非常重要的手段。通过对历史价格、交易量等数据的分析,预测市场的未来走势。同时,还会结合各种技术指标,如均线、相对强弱指数等,来辅助交易决策。
三、风险管理
CTA策略非常注重风险管理。交易者会设定止损点,控制单笔交易的风险。同时,还会通过仓位管理,控制整体的风险水平。在交易过程中,会不断进行风险评估和调整,确保交易的安全性和稳定性。
四、灵活调整
CTA策略强调灵活调整。市场是不断变化的,交易者需要根据市场的变化,及时调整交易策略。例如,当市场出现新的趋势时,交易者需要及时跟进;当市场波动加剧时,交易者需要更加谨慎。
总的来说,CTA策略是一种基于商品期货市场的交易策略,强调趋势跟踪、技术分析、风险管理和灵活调整。通过科学的方法和手段,实现交易盈利的目标。
CTA之策略篇——一个重要的指标
风险收益比,亦称卡玛比率,是衡量策略或组合性能的关键指标。其计算公式为:风险收益比=年化收益/历史最大回撤。
我认为,风险收益比是衡量程序化或量化策略或组合性能的最佳指标之一。它能够全面反映收益与风险的对比,其中分子部分采用历史最大回撤来衡量风险,而分母部分则采用年化收益进行平滑估计。通常情况下,组合的收益风险比若能长期维持在3以上,则说明该策略表现优异。此外,在策略容量不受限、资金使用率提高的情况下,可根据不同的风险控制手段,将收益风险比为3的策略升级为年化收益%,历史最大回撤%的策略。
在构建组合时,风险收益比可用来衡量组合中各品种、各周期的对冲效果。例如,两个趋势跟踪策略(一个反震荡,一个波动率突破)在相同行情下的表现可能存在差异。如在螺纹钢上的收益风险比分别为0.和0.,但在相同资金管理条件下,将这两个策略组合在一起,其双策略单品种组合的收益风险比可提升至0.,即两个策略在同一品种上具有对冲效果,从而提高组合的稳定收益能力。实际上,两个策略组合后的总收益不会改变,但由于入场点和出场点的不同,最大回撤将小于两者最大回撤之和,从而提高了收益风险比。
在策略测试和优化过程中,也应关注单个品种的收益风险比。例如,收益风险比与净利润这两个策略性能指标在参数高原上成正比,这进一步说明了参数的稳定性。
最后,收益风险比适用于不同策略组合、不同品种组合、不同参数组合,甚至是不同基金组合的衡量。它可作为衡量标的之间对冲效果的标准,并对最终稳定组合的形成具有指导意义。
CTA策略特征、分类与比较介绍
CTA策略,即商品交易顾问策略,是一种在期货市场利用期货价格变动趋势获利的投资策略。这类策略通过在期货市场上进行双向交易、T+0交易,以及投资多个交易品种,实现风险管理、流动性注入、价格发现等功能。CTA策略具有杠杆交易、低相关性、危机alpha、较高的风险收益比、绝对收益特征、收益率序列呈正偏分布等特点,且能显著改善组合风险调整收益。
CTA策略主要分为量化CTA和主观CTA,量化CTA主要通过数量化方法制定交易规则,而主观CTA则依赖于主观经验和判断。从交易策略上看,CTA策略通常被划分为趋势跟踪、趋势反转、套利和基本面量化四类。趋势跟踪策略容量大、低胜率、高赔率,而趋势反转策略则适合震荡行情。套利策略则通过相关品种交易,利用价格回归获利。基本面量化策略则是根据商品供需关系、库存等基本面数据寻求交易机会。
在评价或比较CTA产品时,主要关注业绩、管理人基本信息、投研体系、合规风控、产品设计、杠杆率、敞口、交易品种、趋势策略占比等指标。选择管理人时,应关注其中长期业绩、策略成熟度、团队完备性、策略风格、管理规模及其与策略特征的匹配度。此外,还需考虑策略可能失效的风险,例如策略模型依赖的假设不再成立、市场环境发生较大变化等。
CTA策略的配置时机在短期来看,通常在经历回撤后会是较好的介入时机,因亏损频次小,盈利频次高。长期而言,CTA策略具有危机alpha属性与绝对收益特征,择时贡献收益占比不高。在后续专题中,将深入探讨基金经理和投资理念。欢迎有兴趣的朋友与我们交流,****请通过后台私信或留言。
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