文華軟件使用集錦
當(dāng)模型編寫好后，通常需要對這個模型做測試，檢驗這個模型在歷史k線圖上的運(yùn)行效果，但如果測試的數(shù)據(jù)不夠多，那么測試結(jié)果會由于樣本少不能涵蓋較全面的行情而片面不客觀，導(dǎo)致程序化的執(zhí)行效果和預(yù)期相差甚遠(yuǎn)
對一個模型進(jìn)行測試時，我們需要計算每一次歷史交易的盈虧、回撤等來得出收益率、最大回撤、勝率等我們需要的數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)如果全靠手動計算幾乎是現(xiàn)實不了的。程序化交易軟件充分利用了計算機(jī)強(qiáng)大的運(yùn)算能力，
模型的效果受很多因素影響，如滑點(diǎn)、手續(xù)費(fèi)、杠桿倍數(shù)等，我們將模型的這種特性稱之為模型的敏感性。敏感性小的模型是更穩(wěn)定、更好的模型。
易過程中有時會發(fā)現(xiàn)在一段時間內(nèi)表現(xiàn)很好的模型，過了一段時間就好像失效了一樣，這種情況是由于模型參數(shù)不再適應(yīng)當(dāng)前行情引起的，我們需要盡快尋找新的最優(yōu)參數(shù)
當(dāng)通過公式選股找出可能有交易機(jī)會的股票后，就需要確定入場點(diǎn)了，入場機(jī)會轉(zhuǎn)瞬即逝，如果抓不住，就會錯失很多利潤。在技術(shù)分析中，投資者常常有自己的交易策略
股票總數(shù)已經(jīng)達(dá)到三千只，散戶通常無從下手，把股票全部翻一遍也要好幾個小時，如果還要研究、查找資料、個人的精力和時間是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，迫切需要一個可以幫助投資者迅速找到合適交易合約的方法，而公式選股可以將指標(biāo)作為條件。設(shè)定指標(biāo)后，可以將符合條件的股票全部選出來，并加到自選中，再去慢慢研究，優(yōu)中選優(yōu)。
必須有一句AUTOFILTER，不允許連續(xù)出開倉信號或者連續(xù)出平倉信號，有多個開倉信號都滿足條件的時候，取第一個信號作為有效信號，后面的k線上的同樣信號將被過濾掉。
1、加減倉模型的編寫
加減倉模型，允許連續(xù)出開倉信號或者連續(xù)出平倉信號，可以實現(xiàn)加倉、減倉。
很多成功的程序化交易投資者每年算一筆賬，在滑點(diǎn)上的損失比交的手續(xù)費(fèi)還要多。隨著投資者對程序化交易的認(rèn)識不斷提高，投資者之間將逐漸從交易策略的較量轉(zhuǎn)變?yōu)橄聠尉?xì)化控制的博弈上來。算法交易模型可對程序化委托的每個環(huán)節(jié)進(jìn)行精細(xì)化控制，
很多投資者在尋找一種模型可分辨趨勢行情和震蕩行情，因為一個在趨勢行情中表現(xiàn)不錯的模型到了震蕩行情可能損失慘重，甚至反盈為虧。
一開一平信號過濾模型是開平對應(yīng)的，開倉后只能是與之對應(yīng)的平倉操作。可有時我們想實現(xiàn)加減倉等策略，顯然一開一平信號過濾模型無法實現(xiàn)，而加減倉模型開倉后可繼續(xù)加倉，實現(xiàn)了自由加減倉以及更高級的資金管理策略。
很多做趨勢交易和波段交易的投資者有一套自己的交易策略，這些策略通常周期較長，因此在觀察K線或者技術(shù)分析指標(biāo)的時候不易發(fā)現(xiàn)微小的變化，而當(dāng)變化足夠明顯時又可能已經(jīng)錯過了最佳進(jìn)場時機(jī)。
從全市場股票中，自動篩選出符合條件的股票，并且按照交易策略實現(xiàn)全自動交易，完成一次交易后，自動從交易池中刪除。軟件會按照設(shè)定的掃描計算頻率，循環(huán)篩選滿足條件的股票。
模型根據(jù)從上至下，從左至右的順序進(jìn)行計算；編寫中每一行計算，都能引用本次計算上面各行的計算結(jié)果
一、股票模型的機(jī)制：股票分為T+1模型和T+0模型
股票模型默認(rèn)為T+1模型，T+0模型需要寫入StockT0_Plus:True;啟用T+0交易模式
文華MQ股票池程序化的信號執(zhí)行方式和模型類型
模型默認(rèn)信號執(zhí)行方式為指令價（出信號立即下單），也支持編寫多樣的信號執(zhí)行方式
模型默認(rèn)為一根K線一個信號的模型，也支持編寫一根K線多個信號的模型
模型默認(rèn)為一次建倉模型，也支持編寫連續(xù)建倉模型
三、編寫常見問題
1、如何定義策略中使用的全局變量
（1）K線圖公式/TICK圖公式
①NumericSeries、StringSeries定義序列型變量
盤中運(yùn)行：記錄下每根K線的運(yùn)算結(jié)果，用于下根K線的計算
回測：支持回測
注：TICK周期上每筆TICK一根K線，定義序列型變量，當(dāng)根K線計算模型時使用上根K線的運(yùn)算結(jié)果，相當(dāng)于全局變量的用法
例子：通過序列變量控制一天之內(nèi)總的開倉次數(shù)（開多+開空）
Setting
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