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0关于品质因数 为了能够显示 “OnTester result” 值,赫兹量化软件需要定义返回双精度值的 OnTester 函数。 就这么简单! 在此,使用下面的代码,我们得到如图例 3 所示的结果。 图例 3: EA 针对 USDJPY,在 2023-01-01 至 2023-05-19 期间,OHLC 模式,H1 执行。 以下代码应放在上一段代码的末尾。 在此,赫兹量化软件计算交易的平均风险回报率:该比率通常表示为获取的回报,因为假设风险是恒定的,等于 1。 故此,我们可以将风险回报率解释为 1:1.23 或简单的
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0TRIX指标简介TRIX(Triple Exponential Average)是一种振荡器型技术分析指标,由Jack Hutson在1980年代初期开发。TRIX主要用于过滤价格行为中的无关波动,以便更清晰地识别价格趋势的改变。该指标是通过三次指数平滑移动平均来计算的,旨在突出价格的重大转折点。TRIX指标的计算方法TRIX的计算步骤如下:计算单一指数移动平均(EMA1):EMA1=Exponential Moving Average of priceEMA1=Exponential Moving Average of price对EMA1计算第二次指数移动平均(EMA2):EMA2=Exponential Moving Averag
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0定义执行逻辑1. 定义全局变量: ep=200__train=Falsemt_data_len=200000max_encoder_length = 2*96max_prediction_length = 30batch_size = 128添加图片注释,不超过 140 字(可选)__train用于控制赫兹量化交易软件当前是在训练还是测试模型。值得注意的是,ep用于控制最大训练时期。由于我们已经设置了EarlyStoping,因此可以将该值设置得更大一点,因为当模型不再收敛时,它将自动停止。mt_data_len是从客户端获得的最近时间序列数据的数量。max_encoder_length 和 max_prediction_length 分别
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0CPermutedSymbolData 类赫兹量化软件脚本 PrepareSymbolsForPermutationTest 已更新,以反映对 CPermuteTicks 所做的更改和 CPermuteRates 的引入。脚本的功能包含在类 CPermutedSymbolData 中,它允许根据现有交易品种生成具有置换分时或报价的自定义交易品种。//+------------------------------------------------------------------+//|Permute rates or ticks of symbol |//+------------------------------------------------------------------+enum ENUM_RATES_TICKS { ENUM_USE_RATES=0,//Use rates ENUM_USE_TICKS//Use ticks };//+---------------------------
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0程序化交易的好处 执行速度:计算机可以在毫秒级别内执行交易指令,远快于人工操作。 情绪中立:程序化交易消除了人类情绪和主观判断的影响,使交易决策更加客观和理性。 策略测试:允许交易者在实际投入资金之前,通过历史数据进行策略回测,评估策略的有效性。 市场监控:自动化系统可以全天候监控市场变化,确保不错过任何交易机会。 多策略运行:交易者可以同时运行多个交易策略,分散风险,提高潜在收益。 常见的多个技术指标的
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0SAR指标简介 SAR(Parabolic Stop and Reverse)指标是一种流行的技术分析工具,用于确定市场趋势的结束和反转点。这个指标由J. Welles Wilder Jr.发明,以点的形式出现在价格图表上,这些点表示潜在的停止和反转水平。SAR指标旨在提供关于何时进入或退出市场的明确信号,特别适合跟踪趋势。 SAR指标的核心在于它提供了一个随着时间推移而动态调整的止损水平。当趋势持续时,SAR点将跟随价格,但以加速的方式移动,这意味着它可以帮助锁定利润,并在趋势
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0RCCD指标概念 假设“RCCD”代表一个结合了变化率(Rate of Change,RC)和某种形式的收敛发散(Convergence Divergence,CD)分析的指标。这个假设指标旨在通过分析资产价格变化的速率及其收敛或发散的趋势,来提供交易信号或市场动态的见解。 RCCD指标构建 RC(Rate of Change):衡量价格在特定时间段内的变化率。 CD(Convergence Divergence):可能代表价格与移动平均线之间关系的一种分析,类似于MACD指标的思路。 RCCD指标的计算方法(假设) RC计算:选定时间窗
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0RC指标简介RC指标,即“Rate of Change”(变化率)指标,是衡量资产价格在一定时间内变化幅度的指标。它通过计算当前价格与过去某一时间点价格之间的百分比变化,来评估价格的动量。RC指标可以帮助交易者识别市场的趋势强度、潜在的买入或卖出信号,以及趋势可能的反转点。RC指标的计算公式��=(��������−������������������������)×100RC=(PP−P)×100其中:��������Pcurrent 表示当前周期的价格,�
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0截至目前,"DBCD"指标并不是一个在金融市场分析中广泛认知的标准技术指标。可能是某种特殊或较新的技术分析工具,或者是某个特定社群、交易平台特有的指标,或者简单地是一个缩写或者误解。考虑到这一点,我将提供一个假设性的框架,称之为“Dynamic Base Change Detection(DBCD)”指标,以此为基础构建一个示范性的量化交易策略。请注意,这是一个虚构的例子,旨在展示如何构建和应用自定义指标的概念。 假设的DBCD指标简介 假设“Dynamic
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0EXPMA指标简介添加图片注释,不超过 140 字(可选)EXPMA(Exponential Moving Average,指数移动平均)是一种广泛应用于金融市场分析中的技术指标,用于平滑价格数据以识别趋势的方向。与简单移动平均(SMA)相比,EXPMA赋予近期价格数据更高的权重,这使得EXPMA对价格变动的反应更为灵敏,能更快地捕捉到趋势的变化。EXPMA计算公式如下:EXPMAtoday=(Pricetoday×Smoothing Factor)+(EXPMAyesterday×(1−Smoothing Factor))EXPMAtoday=(Pricetoday×Smoothing Factor)+(EXPMAyesterday×(1−Smoothing F
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0要作为初学者进入量化交易领域,需要理解的不仅仅是市场的基本运作方式,还包括编程知识、统计学原理以及风险管理等方面。量化交易利用数学模型来分析市场,为投资决策提供数据支持。而程序化交易则是指通过编写程序自动执行买卖指令。接下来,我会介绍如何上手程序化交易,并特别提到赫兹量化,突出其作为专业机构级量化软件的特点。1. 了解基础知识在正式进入量化交易之前,建议先对金融市场的基本概念有所了解,比如股票、期权、
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0引言 在金融交易领域,量化交易已经成为一种普遍存在的交易方式。量化交易是用数学模型和自动化算法来决定交易时机、价格和数量的方法。剥头皮策略(Scalping)是其中一种广泛使用的短期交易策略,专注于在非常短的时间框架内捕捉小幅度的价格波动。本文将探讨剥头皮策略在量化交易中的应用、优缺点以及如何优化这一策略。 剥头皮策略概述 剥头皮策略是一种在短时间内进出市场的交易策略,目的是利用资产价格的微小波动获利。这通常涉
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0指标参数ExtDepth=12ExtDeviation=5ExtBackstep=3赫兹量化继续创建将用于更改指标参数值的变量和数组。根据我们要控制的指标的参数,给出指标参数的名称。// Initial indicator valuesint ExtDepth=12;int ExtDeviation=5;int ExtBackstep=3;//---- indicator buffersdouble ZigzagBuffer[];double HighMapBuffer[];double LowMapBuffer[];// Array of indicator parameter variablesstring ArrExt[3,3] ={"12","21","34", "5","8","21", "3","13","34"};// Arrays of indicesstring Array_In
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