当我意识到自己判断失误时，必须果断离场。俗话说得好，“留得青山在，不怕没柴烧。”交易的首要任务是先保命，只有这样才有机会东山再起。#选拔优质角易员##期货模拟考核##交易心得#

交易市场是零和游戏，多空的博弈，市场并不生钱，你赢他输，他赢你输。但是如何使自己始终处于盈利一方呢，那么交易者就必须在不断的提升自己的技能:对趋势判断能力，对阻力分析能力，对空间判断能力，对于止损标准建立的能力，并使之串联起来，形成交易闭环，即建立属于自己的交易体系。#模拟选拔操盘手通过对接实盘##交易心得##模拟选拔##五五起分#

宏观环境好转刺激下，市场情绪好转，下游采购操作趋向少次集中，而钢厂供给缩减，需求本周有集中释放可能但整体下降趋势难改，库存方面表现累库趋势，不过供需矛盾有所缓解，市场心态偏观望，主动降库操作意愿较浓，因此预计本周价格或震荡调整运行。

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综合上述分析，10月份宏观政策加码预期将一直存在，行业方面螺纹钢呈现供需双增格局，成本表现也相对强势，因此价格仍有进一步反弹空间，上方压力位参照5月底高点。11月份之后钢材市场将进入需求淡季，且笔者对于今年冬储持谨慎态度，届时产业链可能会再度进入负反馈。

螺纹钢作为一种重要的建筑钢材，其市场情况往往反映了建筑业乃至整体经济的景况。以下是近期螺纹钢市场的关键资讯概览： ### 1. 国内需求动态 - **基础设施建设**：国家加大基础设施投资力度，尤其是“新基建”项目的推进，提升了对螺纹钢的需求量。 - **房地产行业**：尽管调控政策趋严，但房地产新开工项目数量仍然可观，为螺纹钢提供了稳定的市场空间。 ### 2. 产能与库存 - **产能释放**：部分钢铁企业积极响应去产能号召，但在需求旺盛背

螺纹钢期货这个手续费怎么样，是什么水平

国庆节前螺纹钢价格上涨希望不太大，但是长假过后，螺纹钢期货价格可能伺机回升、震荡走高。

标准中关于弯曲度有总弯曲度和每米弯曲度。比如长度10米的钢筋，只要没有超过40毫米的弯曲就符合总弯曲度不超标，这个比较好理解。但每米弯曲度怎么理解？如果钢筋10公分的长度上有个4毫米的弯曲，那每米弯曲度是4%还是0.4%？这个每米弯曲度与钢筋发生弯曲的部位长度有关系吗？

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当前钢材社会库存增长并不明显。据统计，截至6月23日，全国35个主要市场的钢材总库存量为1277.33万吨，周环比增加2.39万吨，增幅为0.19%。在主要钢材品种中，螺纹钢库存量为575.77万吨，周环比增加2.41万吨，增幅为0.42%;线盘库存量为85.56万吨，周环比增加0.27万吨，增幅为0.32%;热轧卷板库存量为325.24万吨，周环比增加0.39万吨，增幅为0.12%;中厚板库存量为142.57万吨，周环比减少0.73万吨，降幅为0.51%;冷轧卷板库存量为148.19万吨，周环比增加0.05万吨，增幅

螺纹钢市场的供需平衡受到多种因素的影响，这些因素既包括宏观经济层面的波动，也涉及行业内部的供需动态。以下是影响螺纹钢市场供需平衡的关键因素： 1. 宏观经济环境与政策 经济增长：经济增长率直接影响建筑和基础设施项目的需求，从而影响螺纹钢的消费量。 货币政策：货币政策的紧缩或宽松影响资金成本，进而影响建筑项目的融资和投资，间接影响螺纹钢需求。 贸易政策：国际贸易政策，如关税、配额等，直接影响螺纹钢的进出口，

近期线螺建材供需风险有所释放，但市场消化旧标资源库存仍需一定时间，所以价格易跌难涨；再加上因为钢厂利润缩减、下游开工减少，导致线螺转为供需两弱局面，线螺价格趋弱概率较大，预计本周线螺价格窄幅震荡、偏弱震荡。

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进入7月份，在淡季效应的影响下，国内钢材市场螺纹钢消费乏善可陈，改善动能并不强。螺纹钢表观需求量或将在7月底—8月上旬出现新低，新低数值或达到225万吨/周。

波动率 在交易的境况下，价格柱线范围（这就是我们在本文中量化波动性的方式）是交易品种价格在设定时间帧内的最高价和最低价之间的差值。故此，如果我们假设取日线时间帧，并且在一天内，交易品种的价格上涨到 H 且不高于 H，然后下降到 L，且一样不低于 L，那么就本文而言，我们的范围是： H – L; 关注波动率可以说是重要的，因为通常被称为波动率聚类。这是一种现象，即高波动区间之后倾向于更多的波动性，相反，低波动性区间之后也

最近，离线强化学习方法已广泛普及，其在解决不同复杂度的问题方面具有许多前景。然而，研究人员面临的主要问题之一是当学习时可能浮现的乐观情绪。智能体基于训练集中的数据优化其策略，并获得对其动作的信心。但是训练集往往无法涵盖环境的所有可能状态和转变。在随机环境中，这种信心被揭示是不完全正当的。在这种情况下，智能体的乐观情绪策略可能会导致风险增加，以及不良后果。因子选股 1. SPLT-转换器方法 解决 2 个主要问题：

技术的发展带来了一种构建数据处理算法的全新方法。以前，为了解决每一个特定任务，都需要明确的形式化和相应算法的开发。 在机器学习中，计算机会学习自行找到处理数据的最佳方法。机器学习模型可以成功地解决分类任务（其中有一组固定的类，目标是找到属于每个类的给定特征集的概率）和回归任务（其中目标是基于给定特征集估计目标变量的数值）。可以基于这些基本组件构建更复杂的数据处理模型。 Scikit-learn 库为分类和回归提供了多

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我们在最近的文章中讨论的决策转换器，及其所有修改，都属于行为克隆（BC）方法。我们训练模型根据环境状态和目标结果，重复来自“专家”轨迹中的动作。因此，我们教导模型模仿专家在当前环境状态下的行为，从而达成目标。 然而，在真实条件下，不同专家对同一环境状态的评估差异很大。有时他们完全相悖。甚至，我想提醒您，在以前的工作中，我们未让专家参与创建我们的训练集。我们采用各种方法对智能体的动作进行采样，并选择最佳

在上一篇文章中：订单系统 (三) ，我提到过该系统有几个相当奇怪甚至神秘的错误。这些错误或故障是由系统内的某些交互作用造成的。尽管我们试图找出这些故障的原因以消除它们，但所有这些尝试都没有成功。其中有些情况完全不合理，例如，当我们在 C/C++ 中使用指针或递归时，程序就会崩溃。第一步就是验证这些机制。但是，在 MQL5 中，这种情况的发生与 C/C++ 中的情况不同。在做了一些小修改后，我成功地解决了其中一个缺陷。虽然这个解决

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周四螺纹钢主力合约收涨0.63%，收盘报3665元/吨。 当日持仓为1908589手，较前一交易日增加1602手。 日内资金流入0.96亿元。 多空持仓：今日前20席多头持仓1039881手，共占全市场54%，其中多头第一名华泰期货占全市场6%。 前20席空头持仓1249269手，共占全市场65%，其中空头第一名国泰君安占全市场8%。 前20席整体呈净空209388手，较前一交易日的净空227281手减少17893手。 净仓趋势：下图可以看出，前20席位净持仓近段时间内处于净空态势。 持仓动向：就多

技术类因子是股票分析中非常重要的一部分。通过技术指标的分析和应用，股票交易者可以识别市场趋势，从而制定更好的投资策略。在这里，我们将探讨技术类因子在股票交易中的应用。因子量化选股 1. 技术类因子的基本概念 技术类因子是一种通常以市场数据为基础的分析方法，目的是通过股票价格波动来预测市场趋势。技术类因子的分析方法基础于统计和理性分析等各方面的投资权衡考虑。因子量化选股 2. 技术类因子的应用 技术类因子广泛用

成长投资是拥有高潜力和成长性的股票。长期而言，股票市场的企业增长率越高，对应股票的获利率越高。在成长投资中，对股票因子的应用是非常重要的。这里我们将探讨一下成长投资中的股票因子及其应用。MT5EA 1. 成长投资中的股票因子 与价值投资相比，成长投资更加关注市场上未来具有潜力和成长性的股票。投资者通过寻找那些有着高增长潜力的股票，来获取更高的收益。成长投资者通常关注股票的市盈率（PE比率）、Price/Sales比率和Price/Cash Fl

宏观预期偏强，但中观基本面在黑链中也属于较弱品种，铁矿价格或跟随黑色金属板块震荡偏强运行，单边波幅或大于钢材。策略上：单边，新单观望;组合，观望。风险提示：宏观政策不及预期。

价值型投资和成长型投资是股票市场中普遍的两种投资策略。在价值型投资中，交易者通常寻找被市场低估的股票进行投资。而在成长型投资中，交易者通常寻找市场发展潜力较大、增长前景良好的公司进行投资。 在实际操作中，基于市值、成长性等因素的组合可以用于识别出有价值的投资机会，使交易者更好地利用价值型和成长型投资策略，以增加投资回报。

从盘面来看，黑色总体收涨，双焦涨幅接近1%，螺纹、热卷幅度小于双焦。螺纹主力10合约收3735，涨25，持仓190.2万手，减仓7476手。前20席位中，多头持仓减少6848手，空头持仓增加1.9万手，永安、华泰都大幅增持空单均超1万手。技术角度看，日盘继续在5月高点3744附近震荡，需要继续关注这一位置多空博弈，有效站稳，有继续上涨空间;不能站稳，或在3700-3740区间震荡。

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人生无常，最重要的不是你处的位置，而是你所朝的方向。你不能决定生命的长度，但你可以控制它的宽度；你不能左右天气，但你可以改变心情。 保持阳光心态，积极面对人生。人生就似一本书，只会越读越精，越写越细。等到读懂时，心境开阔，凡事种种都已淡然于心。 人生，有个好心态，才气感受到生涯的美妙，由于好的心态就如阳光一样平常，能让人身心愉快，感受到温暖。#操盘手##期货模拟考核##期货#

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市场情绪指标（Market Imbalance Index，MI）是一种技术指标，用于测量市场的情绪状况和资金流向。MI指标与其他技术指标不同，它不是通过价格或交易量来计算的，而是通过计算交易的买卖不平衡来确定市场情绪。 MI指标是根据市场深度数据计算出来的，包括当前报价和即时成交量，使用这些数据来计算市场的买卖不平衡，并将其转化为MI指标。 MI指标的计算方法比较复杂，它将市场订单分为卖出订单和买入订单，通过比较两者的数量和价格差异来计算MI

市场便利指数（MFI）是一种技术分析指标，由Gene Quong和Avrum Soudack在论文《Volume-weighted RSI: A superior Indicator》中首次提出。MFI可以帮助交易者评估资产市场的需求和供应力量，以便做出更明智的交易决策。 MFI通过将资产的价格和交易量结合在一起来评估市场的便利性，通过计算市场上的现金流动以及价格变动，计算出来的技术指标，其本质是一种横盘震荡形态的图表形态，能够涵盖股票的流动性和价格变化两个维度。 MFI指标的计算方法非常复杂，根据

DPO全称为D e-trend P rice O scillator，即去趋势价格震荡指标，是一种技术指标，用于帮助交易者预测股票或股市的方向。DPO指标主要考虑的是股价的周期性移动，它通过消除趋势因素来突出价格周期性震荡的变化。因此，DPO可以帮助交易者更好地识别市场上价格波动的周期，从而作出更为准确的交易决策。 DPO的计算方法比较复杂。它首先计算了一段期间内的移动平均值，然后将这个移动平均值向前推移一半的期间。例如，当周期为20，完整计算公式为【

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