1.请问高手，源码开拓者tb交易编程中，源码如何拿正数与负数比大小？
2.量化干货02收集过的源码交易开拓者TB量化投资程序化交易资料合集
3.期货软件TB系统源代码解读系列4-RSI
请问高手，开拓者tb交易编程中，源码如何拿正数与负数比大小？
对于“开拓者tb交易编程”是源码如何运用正数和负数的本人不清楚，只知数是源码互联国际源码数学与实践当中体现相关联的大小、多少、源码长短、源码轻重等一些量。源码正数与负数是源码量与相对的量的区分。
如：存款与欠款、源码赢利与亏损、源码重力与浮力、源码体积与容积、源码长度与距离等，源码android豆瓣电影源码它们都是前者为正、后者为负，正负比大小，比的是什么呢？
从哪里比？
如果从正数到负数，那么
正数越大，负数比正数就越小：
如果从负数到正数，那么负数越大，正数比负数就越大：
如果从零到正数或负数，那么正数大于零、零大于负数;
如果以绝对值比大小，那么就没有正与负之分，只有数与数相比，数大的为大、数小的在线支付页面源码为小。
其实正数和负数是我们生活当中所应用的工具。至于把工具运用到什么地方是否相吻合，只有实践才能得出结论。
以上仅供参考。
量化干货收集过的交易开拓者TB量化投资程序化交易资料合集
交易开拓者(TradeBlazer)作为专业投资者的交易软件，深受国内CTA量化领域人士喜爱，是中国最早能够接入证券、期货市场进行自动交易的程序化交易软件之一。其功能丰富，包含多帐户交易终端和强大的程序化交易功能，帮助用户将交易思想转化为代码，形成个性化交易策略，借助计算机辅助执行。
在自学商品期货量化交易的svm python源码下载过程中，许多新手会自行收集整理相关资料。本文针对交易开拓者TB，总结并梳理了六个主要部分，以供新老用户参考学习。
一、基础课程
初学者应从基础课程开始，主要涵盖编程语法、程序结构、数据类型、运算符、交易指令等基础知识，为后续进阶学习打下坚实基础。
二、进阶课程
在具备一定编程基础后，做菜app源码下载可深入学习进阶课程，内容涵盖更复杂的编程技巧和策略应用，尤其在交易细节和仓位控制方面进行详细讲解，助力用户掌握更高级的交易策略。
三、高阶课程
针对进阶用户，高阶课程深入探索止盈止损、仓位控制、多品种交易、模拟盘/实盘执行等细节，同时详细解析多均线、MACD/KDJ、唐奇安/布林通道等策略，提供更全面的交易策略指导。
四、专题课程
专题课程聚焦程序化交易者和策略开发者关心的问题，包括交易品种选择、中低频策略开发、模糊模式识别、实战心得分享等，提供深入见解和解决方案。
五、策略源码
在策略开发中，参考经典CTA策略，如海龟交易法则、枢轴点、日间突破、布林带突破、区间突破等，进行改进和优化，为用户提供实际操作指南。
六、课件+书籍
除了线上资源，随身携带一本工具书尤为重要，包含课程完整课件、TB编程和公式开发的详细书籍，为策略开发提供理论支持和实践指导。
希望以上资料能为交易开拓者TB的新老用户带来启发与帮助，加速成长，提升交易技能。
期货软件TB系统源代码解读系列4-RSI
这个辅助判断系统，将其程序化以进行交易，效果如何？我们先来看看这个系统中使用的关键函数Average。这是一个用于计算平均值的函数，与我们之前接触的AverageFC相似，但也有一定的区别。其代码如下：
Params
NumericSeries Price(1);
Numeric Length();
Vars
Numeric AvgValue;
Begin
AvgValue = Summation(Price, Length) / Length;
Return AvgValue;
End
这是一个简单的平均值计算函数，编写完成后，我们能方便地调用它。接下来是相对强弱指数（RSI）的代码：
Params
Numeric Length();
Numeric OverSold();
Numeric OverBought();
Vars
NumericSeries NetChgAvg(0);
NumericSeries TotChgAvg(0);
Numeric SF(0);
Numeric Change(0);
Numeric ChgRatio(0);
Numeric RSIValue;
Begin
If(CurrentBar <= Length - 1)
{
NetChgAvg = (Close - Close[Length]) / Length;
TotChgAvg = Average(Abs(Close - Close[1]), Length);
}
Else
{
SF = 1/Length;
Change = Close - Close[1];
NetChgAvg = NetChgAvg[1] + SF * (Change - NetChgAvg[1]);
TotChgAvg = TotChgAvg[1] + SF * (Abs(Change) - TotChgAvg[1]);
}
If(TotChgAvg != 0)
{
ChgRatio = NetChgAvg / TotChgAvg;
}
else
{
ChgRatio = 0;
}
RSIValue = * (ChgRatio + 1);
PlotNumeric("RSI", RSIValue);
PlotNumeric("超买", OverBought);
PlotNumeric("超卖", OverSold);
End
了解了RSI的计算方法后，我们将它融入程序化交易中变得简单，只需添加买卖条件即可。至于效果，它能帮助判断市场处于超买或超卖状态，但价格变动并非单一数据所能决定，RSI只是辅助判断依据。接下来，我将展示基于RSI的程序化代码：
Params
Numeric Length();
Numeric OverSold();
Numeric OverBought();
Numeric StopPoint();
Numeric ProfitPoint();
Numeric StopLossSet();
Vars
NumericSeries NetChgAvg(0);
NumericSeries TotChgAvg(0);
Numeric SF(0);
Numeric Change(0);
Numeric ChgRatio(0);
NumericSeries RSIValue;
//其他变量...
Begin
// RSIValue计算和交易逻辑...
了解这个程序化代码后，我们添加了开仓和止损的限制条件，以实现自动化交易。然而，即便添加了限制，交易效果仍然有限。如果移除止损设置，效果会有所改善，但价格波动的复杂性意味着，单一指标难以完全预测市场走向。这个辅助系统可以作为交易策略的一部分，但投资者应结合其他技术分析工具和市场动态，以提高决策的准确性。明日，我将分享基于移动均线、MACD和KD指标的综合交易策略代码，以提供更全面的分析视角。