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无更闲聊(第5页)

【code初始】:

取沪深市场1000只股票的所有历史成交数据,给这些股票从0-999进行编号,1000股票的所有数据用all表示,all[0]代表第一只股票,all[1]代表第二只股票......

取编号0的股票数据all[0],计算ma、rsi、斐波那契各值、balabala一系列指标

当编号0股票某个指标高于某水平,返回卖出信号,低于则返回买入信号

编号0股票计算完毕后继续计算编号1,直到编号999位置

指标数据存储表格all2

===============

【code回测】:

设初始资金为100万

取【code初始】所存储的表格数据all2

设每次投入比例为本金20%

根据all2数据的买入卖出,从all2[0]开始执行模拟买卖操作,一直到all2[999]位置

计算所有100只股票在该策略下的回测百分比

将投入本金比例设为从1-20%的变量,依次测试不同投入仓位的回测百分比

记录存储所有数据为all3

===============

【code模拟】:

取【code初始】所产生数据all3

取all3[0],根据随机数产生未来300天交易价格波动

按照【code回测】的最优结果,模拟未来300天交易策略和仓位的回测比例

记录所有数据

......

好了,这些伪代码当然是不能执行。

但我们常说计算机语言,不管何种语言,它的实现都是由人来设计,这些所写的伪代码要转化为实际计算机语言也没有想象中那么复杂。

当然,效果好不好我们另当别论。

好比策略的东西,不管任何市场,它都需要是不断调整,而机器决策是重要的环节,但同样也离不开控制者本身对策略进行调整。

在【code回测】中,我们描述了一个过程,我们基于过去的历史,让计算机在某个策略和仓位管理中去模拟,如果用这东西在过去买卖,它能不能赚钱。

而接着则是在【code模拟】中,我们随机生成了未来的交易价格,又用这个策略和仓位管理套了进去。

仓位管理,比较有名如凯利公式,而模拟有采用蒙特卡洛模拟来做。

手段和方法多重多样,这里我们就不一一细述。

ok,那么问题来了。

我说技术分析的思路是对的,但大部分人操作并不正确,答案便在这里。

技术分析源于过往历史,结合各种指标来提升胜率。

但我不认为一个普通人通过肉眼观察和划线,最终所做是能比机器做的更好。

打个比方,某个人正在做交易,他个人的仓位较多,所以他所期望的是接下来市场价格会涨,那么划线这个行为是很主观的操作,不同人在同一张图操作,最后可能产生无数种结果,无数种可能。

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