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【berkeley db 源码分析】【程序源码代码图片】【Githubssh框架源码下载】t加0指标源码_t加0指标源代码

来源:大获利 源码 发表时间:2024-12-22 16:54:44

1.程序化T+0介绍?

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程序化T+0介绍?

       “程序化T+0”是加t加指一种金融交易的模式,其中交易的指标指标结算时间是T+0,也就是源码源代交易发生当天或即时完成。这种模式通常与股票、加t加证券等金融资产有关。指标指标

一、源码源代berkeley db 源码分析市场需求

       目前我国二级市场股票数量已超只,加t加随着股票行情波动,指标指标给T+0团队提供操盘机会,源码源代根据持仓票和当时盘口情况,加t加及时地进行买入或卖出完成瞬间套利。指标指标

       大量非专业投资者,源码源代因缺乏投资知识及缺乏对交易敬畏心态,加t加盲目地买卖股票,指标指标粗暴地追涨杀跌,源码源代不能及时止盈止损,造成大量资金被套。如果采用T+0算法,既能在短时间内盘活被套牢股票,来放大资金利用率,也能盘活交易量给券商增加佣金收入。

二、程序化T+0简介

1、收益来源到底是什么?

       如果是做价值投资,赚的是估值的钱,核心能力是选股能力。如果是做T0,赚的是交易摩擦的钱。

2、市场上,还有做T+0机会吗?

       (1)A股市场T+1交易制度局限性

       收盘后,出现新舆情了,程序源码代码图片发布财报了,又降息了。期间,交易不确定性特别大,A股市场属于弱有效市场。T+0交易能在1分钟以内,把一笔交易做完,并且是短周期的,受其他因素影响较小,确定性更高,没有隔夜风险。

       (2)A股市场%客户均为散户

       当散户做交易时,会有不理性行为。上涨时,会有追涨行为;下跌时,会有杀跌行为。当大量散户的追涨杀跌行为汇总在一起,会形成短暂的动量,产生趋势效应。此时T+0算法通过股价波动,来赚取波段的钱。

       (3)庄股交易行为

       一些庄股,当大资金进出时,会反映在盘口上,并体现在量价上。比如1亿资金砸进去,对股价会造成一定影响。不管是进还是出,对市场会有扰动,T+0算法能提前识别,来赚取波动的Githubssh框架源码下载钱。

3、程序化T+0与手工T+0对比

       人工T+0团队需从几十名交易员中,不停地优胜劣汰,来筛选出盘感好的交易员,过滤掉盘感差的交易员。程序化T0也有类似方法,通过机器学习方法,以及大量指标与行情特征判断,来筛选出收益率最高的算法。实际上,收益率最高的算法相当于盘感最好的交易员。

       (1)程序化T+0能管理更大的资金规模

       一个盘感最好的交易员,能同时操作的资金账户与资金量是有限的。但T+0算法能同时操作更多资金,且可复制性更强。程序化T+0在开仓效率与底仓利用率上比手工T0高。在一分钟以内,电脑程序能开手,手工T+0却做不到。当然,你可以找名交易员同时操作,但人力成本较高。

       (2)程序化T+0交易速度更快

       手工T+0,在行情方面,最快3秒接收一次,在下单方面,也有互联网延迟,至少ms。程序化T+0,一是采用最快的行情,即T+0算法直接部署在券商内网,QQ语音替换源码并采用Level2行情;二是采用最快的交易通道,即T+0算法直连柜台下单。程序化T+0从捕捉行情到交易下单成功,都是毫秒级别的,不到一秒。事实上,机器交易速度和下单速度,是手工T+0完全比不上。

       (3)程序化T0靠概率取胜

       在概率论中有个定律,叫大数定律,当抛硬币时,一正一反概率为%,每抛1次,属于独立事件。当我们抛几万次时,大数定律会产生作用,正反结果均为%。T+0算法胜率在%—%,只要客户交易次数足够多,大数定律会产生作用,胜率会趋向%—%。

三、程序化T+0收益

1、收益分析

       根据历史交易记录分析:程序化T+0算法年化收益%—%。程序化T+0收益,主要取决于票的质量与市场流动性。规律:市场流动性越高,T0收益越高。一般市场越活跃,成交量越大,T0收益更高,拼车之家源码最高能达到年化%;当行情差时,年化.8是一个保底水平。

       T+0算法运行从年1月至4月,在保持底仓不变情况下,既降低了持仓成本,也保住了底仓原有收益,适合做价值投资的股票。

2、成本核算

       单笔亏损:

       交易成本有两部分,一是交易成本,二是反向波动成本。

       交易成本计算公式:过户费+印花税+交易佣金(注:印花税占比最多,约千1)

       交易成本≈千1(印花税)+万3.5(佣金率)*2≈千1.7

       单笔最大日回撤约千1,在持仓周期内,反向波动幅度在千1~千2之间,基于实盘数据分析,反向波动幅度与交易成本相加,单笔亏损比例在千2~千3之间。

       单股票亏损:

       以万持仓市值为例,采用T+0算法,基于算法的分笔逻辑,会拆成5笔交易,该股票当日最大亏损比例发生的场景是:当日所有分笔交易均为反方向,股票亏损比例应该是在千2~千3之间。当交易足够分散(采用分笔分摊),持仓足够分散情况下,交易风险是足够低。

       关于亏损:

       实际上没有%赚钱策略,当股票波动性不够,成交量不活跃,分钟级别波动达不到千5,会存在亏损。所以T+0算法做单票风险是较大的,建议采用多票(至少3只)。T+0算法设计严格风控模块,最大日回撤是千1。

3、风控模块

       关于T+0算法风控,在长期运行中需通过总部审核,如委撤单比、盘前验资验券等。

       事前:盘前验资验券、限制个股容量、盘前算法巡检。

       事中:敞口实时检查、敞口自动强平、资金持仓实时检查、算法运行状态监控、成熟异常响应、靠谱的运营支持。

       事后:每日收益监控、晚8点收益校对、新券池追踪。

       算法:交易容量限制、单边风险控制、延迟、撤单、报单。

 四、程序化T+0服务

1、程序化T+0概述

       在A股市场上,适合做T0票约只,把适合做T0的票,归结到票池中。用户根据自己的持仓与票池比对,看看当前持仓中,哪些票适合做T0。

2、程序化T+0基本原理

单笔交易:

       一共三种状态,一是做多,二是做空,三是观望。算法在每一个tick,对行情做一次判断,盈亏比为4:1。

交易特点:

       T+0算法不做宏观层面预测,只做微观层面判断,即日内行情预测。

       T+0算法不负责选股,且不负责建仓。

       T+0算法交易完毕后,每日用户持仓数量保持不变。

       T+0算法既可以先买入后卖出,也可以先卖出后买入,持仓周期非常短,一般不超过1分钟。

       T+0算法分笔逻辑:单票小于6万,会分成2笔做,6万-9万会分成3笔,9万-万会分成4笔,万以上会分成5笔,万以上分笔。并不会全仓做,而是把市值分成多份依次操作,每操作一次后,再操作下一个。若发现方向做反,则立即平仓,尽可能控制亏损。(注:基于大数定律,交易次数越多,越贴近T+0算法实际收益)

       T+0算法单笔盈亏比是非常高的,发现方向做对了,会持续更长时间,方向做反了,立马平仓,及时止损。盘口太厚票,T+0算法是不考虑的,因为下单也不能立马成交。

3、T+0票池

基本情况:

       A股市场上,共多只票,适合做T0的票,仅只。

更新频率:

       T+0票池是根据历史数据来选定的,运营人员会每周更新一次。(客户会关心票池的选定,小票波动性较大,赚钱可能性较大)

选股逻辑:

       选出一分钟之内,涨跌幅超过千5至百1的股票,并剔除不适合票。不适合票特征:盘口太厚票,买单和卖单没法及时成交,直接剔除。如蓝筹股、白马股、银行股并不是适合做程序化T+0。

单票策略容量:

       每只股票能做的资金是有限额的,一般按照先来先得的原则,提前申请的,先把股票份额给提前锁定。(注:算法容量是有限的,谁先用,谁先享受收益)

4、T+0优势

       分两部分,一是模型技术,如因子处理,对模型处理,还有对滑点控制。二是交易执行上,采用最极速行情与最快速下单通道。

超额技术:

       (1)提供L2行情接入Level2行情,实时逐笔委托与逐笔成交数据,数据量是非常大的,市场上只要有一人进行报单,只要你接入Level2数据,能立马接收到。

       (2)全内网本地化服务器,直连柜台,从T0策略产生交易信号,到形成交易委托,直接报单到交易所,速度都是毫秒级别的。高频交易是进入硬件设备的军备竞赛,对速度机制要求,意味着你要牺牲容量,变成你必须持续投入。

超额信息:

       能快速获取行情信息,意味着能获取比手工T+0团队行情信息。

五、市场分析

1、用户画像

       分两类,一是机构用户,二是高净值用户。机构用户,专业程度较高,且对T+0有基本认知,推广T+0服务时,沟通成本较低。高净值用户,对T+0认知不足,推广T+0服务时,沟通成本较高。

2、用户筛选

       寻找目标客户时,建议寻找做价值投资类型客户,持仓长期不动,这类客户适合做T+0。

       (1)持仓特点

       股票底仓(持仓市值较大、持仓分散(3只以上)、持仓长期不同)

       底仓是长期不动,且单股持仓市值>=W,持仓足够分散(3只票)

       可用资金(当前股票市值%—%)

       (2)持仓类型

       融券仓

       底仓

       价投基金仓

       量化基金仓(Alpha等)

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