1.Pine Script 学习笔记：测试
2.难论SMA均线指标常用行情软件设置
3.基于聚宽平台进行量化交易策略(三重滤网)回测
4.期货配资软件开发(期货资管系统平台搭建方案)
5.Python美股量化交易填坑记录——19.基于zig函数的交易信号

Pine Script 学习笔记：测试

       学习Pine语言一段时日后，我进行了一次小测试，尝试将自己对趋势的判断逻辑转化为指标。尽管还处于学习初期，所编写的代码可能在未来看来显得有些可笑，但持续的pageable源码尝试对于成长是必不可少的。因此，我决定分享这次体验。

       我常用的Tradingview指标包括：日移动平均线EMA、Super trend（来自KivancOzbilgic）、OCC Strategy R5.1和QQE MOD。这些指标分别用于趋势分析、止损设定、判断趋势和成交量分析，帮助我在交易中作出决策。

       意识到在交易中考虑所有指标可能不切实际，尤其是在短周期交易中，我考虑到了一个解决方案：创建一个仪表盘，将常用指标的趋势判断直观地显示在图表上。通过将每个指标的源代码粘贴在一起，引用各指标中的趋势判断变量，并使用table语句在蜡烛图的右上角显示结果，我实现了这个目标。

       结果，我们得到了一个动态展示常用四个指标趋势的图表，让交易者在关注核心决策时无需担心错过指标信号。源码站关闭这使得交易者能够将注意力集中在情绪管理等其他关键因素上。这是一个学习Pine语言几周后的小实践，代表了阶段性的进步。

       尽管代码中趋势判断可能不够清晰，仍需要进一步优化，但我相信随着对Pine语言的深入理解，这个问题将得到解决。我期待学习到更简洁的方法来引用已有的社区指标，并将继续分享我的学习过程。最后，祝大家交易顺利！

难论SMA均线指标常用行情软件设置

       在股票、期货、外汇等市场分析中，SMA均线（简单移动平均线）是常用的技术分析工具。下面，我们介绍如何在不同行情软件中设置SMA均线，以帮助交易者更好地理解市场趋势。

       文华财经自带SMA均线，操作步骤如下：打开任意一个品种的K线图，调出SMA均线指标，通过左键选择它，再右键选择修改公式，调出公式编辑器。用户可以根据个人喜好进行简单的html表白源码图片修改和设置。

       以下是文华财经SMA公式源码：

       SMA(CLOSE,M1,1),COLORWHITE; SMA(CLOSE,M2,1),COLORYELLOW; SMA(CLOSE,M3,1),COLORMAGENTA; SMA(CLOSE,M4,1),COLORGREEN; SMA(CLOSE,M5,1),COLORCYAN;

       博易大师没有自带SMA均线指标，用户可以打开指标管理器进行新增公式，具体设置如下：

       SMA1:SMA(CLOSE,M1,1),COLORFFFFFF; SMA2:SMA(CLOSE,M2,1),COLORFFFF; SMA3:SMA(CLOSE,M3,1),COLORFF; SMA4:SMA(CLOSE,M4,1),COLORFF; SMA5:SMA(CLOSE,M5,1),COLORFFFF;

       通达信、同花顺等软件同样没有自带SMA均线指标。用户可以调出公式管理器新建指标，类型选择均线型，具体设置如下。MT4、MT5、tradingview等软件则设置5条smooth均线（平滑移动平均线），参数值依次为5、、、、，均线颜色按照个人喜好设定即可。

       一些软件如果不知道如何编辑新公式指标，或无法编辑新公式指标，可以参照上述SMA公式源码，对其自带的均线公式指标进行修改。若软件没有提供修改和编辑功能及权限，则可以直接用EXPMA进行代替，缺省参数依次调大一倍为、、、tms系统源码下载、即可。

       对于学习者，特别是新手，推荐使用文华财经。它自带SMA均线指标，操作简单，界面友好，且数据样本来源于文华财经，是原汁原味的SMA均线。

基于聚宽平台进行量化交易策略(三重滤网)回测

       为了实现跨品种、跨周期的复杂交易策略回测，从传统的通达信和TradingView转向量化交易平台是必要的。国内众多量化平台如聚宽提供了广泛的选择，涵盖股票、期货、期权等交易品种。本文将以聚宽平台为例，探讨三重滤网策略的编写、回测和优化。

       在量化交易中，借助统计学和数学方法，通过计算机程序分析市场数据。例如，见底三绝策略需要明确的roic指标公式源码量化标准，然后转化为可编程逻辑进行回测验证。量化交易的价值在于，它能快速、准确地评估策略的有效性，以及在大量数据中寻找交易机会。

       编写策略时，需注意处理逻辑的细节，如在每个交易日开盘前获取趋势和震荡指标数值，并确保不引入未来数据。在聚宽平台，可以利用Jupyter进行数据验证和指标计算，确保数据一致性。在策略编写阶段，需利用平台提供的技术分析指标和自定义指标，如MACD、EMA和强力指数等，根据特定规则进行交易决策。

       在策略框架中，用户可以根据需求定制盘前、盘中、盘后操作，例如设置基准、手续费和动态复权。通过设置全局变量记录交易状态，最终将策略逻辑融入到预设的框架中。

       在聚宽平台上，创建和管理策略的流程包括新建策略模板，如“三重滤网”，然后按照自己的交易逻辑编写和优化源代码。这样的转换为策略的执行和优化提供了强大而灵活的环境。

期货配资软件开发(期货资管系统平台搭建方案)

       搭建期货系统平台，首先明确技术路线。后端可选Spring、SpringMVC和MyBatis等Java框架，前端则有Vue、c# winform等技术。

       定制期货资管软件，包含外盘期货配资，全套源码采用C++、Vue、MySQL和Tradingview实现。功能涵盖K线模块、Tradingview、客户实时大数据分析、AI智能决策、风险自动计算、国内、海外自动下单。提供PC端及手机APP源码、部署文档和专业技术支持。

       平台常见模块如下：

       1.集成PC前端、手机APP（安卓、iOS）、代理商后台、总后台。

       2.智能切换行情，支持实盘与第三方数据源。申请账号后，后台直接使用。

       3.后台对接实盘，主流内外盘接口如ctp、易盛、ib等，添加账号即可使用。

       4.集成短信接口，可自由切换。

       5.具备产品管理、实名审核、充值提现、新闻公告、邀请注册等功能。

       期货资管系统的移动终端APP应包含分时与K线图行情、个性化下单板和交易设置。功能涵盖自选、报价、分时图、K线图（从分钟到年），三键下单板，便捷交易。

       综上所述，介绍了期货资管系统的功能与平台搭建方案，旨在为用户提供全面、高效的服务。希望对大家的开发与使用有所帮助。

Python美股量化交易填坑记录——.基于zig函数的交易信号

       在群里，有位美股高手邱哥分享了一个富途脚本的交易信号，大家反响良好。我尝试将其移植到TradingView的pine脚本中，遇到一个挑战，那就是zig函数的使用。富途库中的zig函数定义为：当价格变动幅度超过N%时，根据K值的不同，表示开盘价、最高价、最低价或收盘价。一开始，这个概念让我困惑，但在TradingView搜索后，我发现了一个名为“Zig Zag”的内置指标，结合邱哥的脚本，我理解了它输出的是沿着直线模拟的y值，即zig值。

       之字转向策略的核心在于识别股价的“顶”和“底”，通过连接这些点，形成趋势线，有助于过滤掉噪音，抓住趋势。zig函数是通过5%的股价变化幅度来定义笔的结束和开始。上升笔中，股价上涨，笔的顶点上升，若盘整后价格下跌超过5%，则上升笔结束，开始下降笔。然而，要小心的是，下降笔的起始并非从幅度超过5%的bar开始，而是从笔顶点之后的bar，这可能导致滞后，被称为“追认”现象。

       为解决滞后问题，zig函数引入了“临时顶”和“临时底”的概念。临时底在下降笔且有止跌迹象时成立，而临时顶则在上升笔且有止涨迹象时形成。回测结果显示，使用临时顶底作为入场和离场信号，如在SPY 1小时图上，今年1月1日至7月日的回测中，不设止损时，胜率和净利润分别为.%和2.%。增加入场次数后，胜率和净利润都有所提升。

       由于涉及版权，这里不再公开源代码，只是提供指标使用权。请在使用邱哥的贡献时，保持感激之情。最后，由于TradingView策略的回测限制，我将其转换为indicator，虽然无法直接回测，但不影响图表上的所有标记。