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【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。
再者,聊技术分析,普通人每天关注1000只股票可能吗?而主流的交易市场,就不说外汇期货币市,单单股票市场,全球主要的交易场所哪家不是以千计的数量。
所以,任何做市场预测的人都是狗屎。你说你做的技术分析?不,你就是在赌博。
好嘛,技术分析的路子走不了,那他说自己做的是基本面分析,他怕不是觉得我还吹不涨他?呵呵。
我们姑且一看。刚刚我们讲到基本面分析有几个方面,这里分成了可数值化和不可数值化两部分。
打个比方,国家经济发展有很多数值表现,如gdp、工业农业数据、就业数据。而汇率和货币政策也同样是比较明确的。再者如公司经营状况的营收成本利润、市盈市净。以上,这都是基本面中的可数值化部分。反驳的思路就也和技术面分析的说法雷同,你个鸟人还能天天关注百来个国家,上千个公司的数值基本面?那对不起,机器能,还能发警报呢,还能做决策呢,还能模拟呢,还能告诉你仓位和止损止盈呢。
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