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2016年7月1日实盘交易时间(4月15日实盘解读)

题记




数据来源:Barclayhedge.com


数据来源:Barclayhedge.com


数据来源:华宝证券


数据来源:FOF牛牛


数据来源:FOF牛牛


数据来源:FOF牛牛


数据来源:齐鲁证券研究所


数据来源:Barclayhedge.com


数据来源:Barclayhedge.com


数据来源:财立方, 截止2017.05


数据来源:FOF牛牛、博孚利


数据来源:CTA基金网


数据来源:FIA


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表格7 1973.04-2004.07主要资产在经济周期不同阶段中的市场回报(美国)


数据来源:xueqiu.com


数据来源:Barclayhedge.com,截止至2017年


数据来源:海通证券


数据来源:海通证券


数据来源:FOF牛牛


数据来源:Managed Futures: Portfolio Diversification Opportunities、海通证券


仓位控制:程序化策略从单个品种单个策略到整个投资组合都能够明确设定仓位比率、对冲敞口比率等并严格执行。


2.3程序化CTA策略介绍


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日间趋势策略主要依赖一些技术指标来进行价格趋势的确认进而指导交易,这类策略大体上可以分为两种:一种通道类策略,一种信号类策略。通道类策略一般是根据确认的价格中枢以及计算得到的波动范围确定一个通道的上下轨,一旦价格突破上下轨则确认为趋势,可以进场交易。信号类策略主要是通过某些技术指标的反转或者突破来确认趋势进而指导交易。常见的日间趋势策略包括:ATR 通道策略、布林线策略、MACD 策略、均线策略等。市场参与者一般会以这些常见策略为基础搭建自己的交易系统。


a.唐奇安通道策略


b. 布林(BOLL)线策略


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数据来源:FOF牛牛


数据来源:FOF牛牛


数据来源:FOF牛牛


数据来源:华宝证券


数据来源:华宝证券


数据来源:FOF牛牛


数据来源:FOF牛牛


数据来源:华宝证券


数据来源:FOF牛牛


数据来源:华宝证券


数据来源:FOF牛牛


数据来源:FOF牛牛


数据来源:FOF牛牛


数据来源:FOF牛牛


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Alpha型策略投顾代表


Alpha型策略投顾团队成员多数以理工科背景出身,擅长将计算机科学和数学科学模型运用于金融市场,寻找市场机会。一般Alpha型策略偏向短周期策略,以获取相对有效数据量(预测周期越短,相同数据量情况下,样本数量相对越大),提高统计学习算法的预测精度。Alpha策略通常运用机器学习、统计预测模型等。据不完全统计,加入了机器学习的预测模型,夏普一般能在2以上。


Alpha型策略投顾代表:(点击名称查看投顾分析)


1)九坤投资


2)思勰投资


3)涵德投资


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