1.混沌操作法策略-牛逼
2.什么是金字金字代码覆盖率?
3.如何系统地学习量化交易？
4.什么软件可以程序化交易？

混沌操作法策略-牛逼

       混沌操作法策略-牛逼

       混沌操作法，一套顶级金融投资思想、塔策塔策交易策略与入场离场信号，略源略源由比尔·威廉姆斯博士发明，码战码战融合混沌理论于金融领域，士号士号成就了这一完美的金字金字提交系统 源码投资系统。由五大维度组成：鳄鱼线、塔策塔策碎形、略源略源动量、码战码战加速与均衡线。士号士号本策略重点在鳄鱼线与分形指标的金字金字编写。对混沌操作法有兴趣者，塔策塔策可探讨其余维度的略源略源编写方法。详细内容请参阅：sohu.com/a/_...

       混沌操作法策略交易思路

       鳄鱼线组定义：

       - 唇吻线(G线):5根中线的码战码战平滑移动均线，数值向未来移动3根K线。士号士号

       - 压齿线(R线):8根中线的平滑移动均线，数值向未来移动5根K线。

       - 鄂部线(Y线):根中线的平滑移动均线，数值向未来移动8根K线。

       分形线定义：

       - 上分形:最高价突破鳄鱼线最大值，取一定周期前的最高价。

       - 下分形:最低价突破鳄鱼线最小值，取一定周期前的最低价。

       开平仓条件：

       - 多头开仓:价格升破上分形，且上分形在鳄鱼线之上。

       - 空头开仓:价格跌破下分形，且下分形在鳄鱼线之下。

       - 多头平仓:价格跌破鄂部线(Y线)。

       - 空头平仓:价格升破鄂部线(Y线)。

       金字塔策略源码

       策略适用于图表程序化交易，适配日线周期或分钟周期。关键指标包括中线、鄂部线、点亮树源码牙齿线、唇吻线、上形线与下形线。通过算法实现开仓、平仓操作，确保与市场趋势共舞。

       策略回测

       回测对象为原油(SC)连续合约，周期设定为分钟，回测时段从年3月至今。初始资金设定为万。从资金曲线和回测数据来看，策略表现稳健，资金曲线呈上升趋势。但年下半年出现明显的收益回撤。

       混沌理论的核心观点在于不关注市场走向，不区分真假突破，而在于找到市场拐点，跟随趋势，与市场共舞。

什么是代码覆盖率?

       在探讨代码覆盖率的议题时，许多人对此持有不同的观点。有人坚信代码覆盖率是保证代码质量的重要手段，认为它能为代码质量提供防腐剂般的保障。然而，当他们谈论设置覆盖率阈值时，我感到困惑，不知道这些数值的差异会带来多大的影响。我从未特意追求某个特定的覆盖率目标，也不清楚达到这些目标后，会带来何种效应。

       在我看来，验证他们观点是菠菜皇冠源码否成立的最佳方式是亲自尝试冲刺测试覆盖率的过程，从中感受付出与收获。我认为，如果我们都同意测试覆盖率带来的正面效应与数值成正相关，那么%覆盖率是最具说服力的。然而，如果%覆盖率的效果并不令人满意，那么它可能就存在缺陷。

       在思考这个问题时，我有一个前端side project正在开发中，它成为了我实践想法的最好对象。项目源代码共有行代码，其中测试覆盖率达到了%。以下是我冲刺测试覆盖率%过程中的感受与发现的问题。我的结论是，我不反对统计测试覆盖率，但我反对将覆盖率视为不可逾越的教条，让程序员成为二等公民。

       测试覆盖率的陷阱在于，它可能具有欺骗性。在讨论覆盖率之前，我们应该问自己，我们所说的测试究竟处于测试金字塔的哪一层？以项目为例，整体上我将其划分为View（前端组件，React实现）和Model（业务逻辑，Zustand实现）两层，组件单向依赖业务逻辑。在编写前端组件时，我设计为无状态组件，使表现层独立于业务层，便于将来迁移到其他框架。

       这里的%覆盖率，实际上仅覆盖了所有的源码定制接单业务逻辑代码。考虑到我们还可以单独对前端组件进行单元测试，这充其量只属于单元测试的一个子集。在实际工作中，为了降低成本，我们往往无法进行组件测试或将其与业务逻辑结合进行功能测试。这是测试覆盖率的原罪，即我们追求的覆盖率可能未达到真正的代码覆盖率。

       因此，当我们讨论%覆盖率时，从广义上看，它可能连%的代码覆盖率都未达到。原罪不应该得到谴责，因为它是一类必要的恶。但我们可以通过优化测试策略，将这份恶的伤害降到最低。对于类似的项目，将资源集中在验证业务逻辑上是最优解，因为业务逻辑的风险更难以察觉，与收益息息相关。同时，对于交付复杂应用，穷举所有测试的可能性是不现实的。在项目设计之初，制定测试策略应该纳入规划中，避免在实现后作为补救措施。

       追求覆盖率的成本问题值得深思。如果你追逐漂亮的数字，最终可能得到的是一个千疮百孔的结果。例如，在项目中有一条语句，其本意是从DOM元素集合中修改指定元素的特定位置上的边框属性。为了满足行覆盖率，中文期刊源码测试代码只需简单地执行到这一行，但这完全没有意义，因为DOM元素的边框样式中不存在shadow属性。此外，代码中的可空判断也是明显的缺陷，但覆盖率并不关心执行的意义和结果。

       测试覆盖率的好处在于，当开发人员发现代码被遗漏后，意识到可能存在风险，并及时修正。然而，为了覆盖率，开发者需要补充实现代码，这反而降低了当前的测试覆盖率。这样的情况可能导致开发者不愿意按照期望的情节付出成本。因此，追求覆盖率需要给到开发者足够的空间，确保质量是昂贵的，而不是把成本转嫁到开发者身上。

       测试表面上是面向过去的验证，但本质是面向未来的改进。覆盖率容易让人迷失在过去，而不是专注于未来的优化。在项目中，有一类代码几乎毫无技术含量，遵循相同的模式。如果实现代码简单到只包含这种模式，我们是否还需要对其进行测试？

       编写这类“低收益”代码让我担心的是，在实际项目中，这类代码占用的比例是否过大，我们难以保证时间投入带来的收益。例如，animation.js脚本中的代码，大部分都是一些边界条件处理，如if语句。争取这类代码行的覆盖率是没有意义的，因为这些测试无法发现实际问题，也无法促进我们更深入地思考问题。

       总之，代码覆盖率是一个有用的指标，它能告诉我们代码中可能存在风险的区域，但不应成为指导人编写代码的标杆。测试或质量保证不应成为全组人寄予希望的质量保险。相反，它应该更像是拥有按钮的计算器，而不是任意拖拽的Photoshop，这样才能确保产品的质量。让我们回归到基本逻辑，接受%测试覆盖率的项目比0%覆盖率的项目更优秀，但是否等同于产品层面的优秀，以及是否能传递到用户的感知，需要我们深思。

如何系统地学习量化交易？

       有TB和matlab就基本足够了，实现的话c++比较好。当然要看自身的知识背景和技术水平。

       我的理解其实做量化交易很难有一个所谓的系统学习的过程，量化只是手段，交易的逻辑是多元化的，你可以通过形态描述、追踪市场不合理价差等手段切入，也可以把天体物理、小波分析、神经网络等复杂模型应用其中，你可以做的是K线结构上的策略，也可以做日线或每毫秒数据进行决策的策略。

       所有的一切目的就是为了获利，所谓量化和程序化只是实现这一目的的手段。

       你可以通过各种手段了解做量化时注意的细节，比如如何避免使用未来函数、如何理解每一条数据的意义、测试与实盘之间的差异、不同测试软件的优缺点等等。但你没法去“学习”量化交易，因为不会有人把自己真正赚钱的东西拿出来，如何赚钱必须自己去挖掘

       首先从高频交易分类来说，您研究的期现套利只是其中一种，股指期货刚推出的时候和现货的期现套利收益率还不错，近两年低到有时甚至不到无风险收益率。国债期货和现货套利空间在推出后很快就消失了。以后推出了期权，可能会有一定机会，但应该风险很高。其实从国外来看，高频交易最大的用处是做市商交易，快进快出提供市场流动性，这种策略在中国订单驱动市场显然很难。然后就是后面答案中提到的趋势交易，利用KDJ，SAR，海龟法，割头皮法之类的策略判断市场方向进行交易，这也是国内期货公司和大部分量化私募的方向。不得不说，这种策略参数选择基于过去，可能会过度优化参数或者加入拍脑袋主观想法，有时候赚很多倍有时候很快赔光。一般的策略都回撤太高不适合投资。最后有一种，是目前我所了解的比较先进的方法， 隐含马尔可夫模型（HMM），这也是西蒙斯的文艺复兴在做的方法。具体策略我学识有限了解不深，这是一种随机过程的方法，《数学之美》里介绍过利用HMM来语音识别。因此，我建议题主如果真的有志于高频交易应该首先读一个数学或者计算物理的博士，编程能力并不是高频交易的核心竞争力，数学理论才是。当然，本人阅历能力有限，仅了解皮毛，随口一说，欢迎拍砖

什么软件可以程序化交易？

       一、金字塔决策交易系统

       金字塔决策交易系统是一款方便、稳定的量化交易平台。金字塔决策交易系统拥有海量的金融数据、多种策略研究平台、严谨易用的回测框架、稳定的模拟交易。面向交易速度设计，对接券商、期货、外盘实盘交易通道，同时支持全品种，跨市场的策略交易。为量化交易投资者提供行情、财务、回测、交易等一站式量化平台。

       二、天勤量化

       TqSdk是一个由信易科技发起并贡献主要代码的开源 python库。依托快期多年积累成熟的交易及行情服务器体系 ，TqSdk支持用户使用很少的代码量构建各种类型的量化交易策略程序，并提供包含历史数据-实时数据-开发调试-策略回测-模拟交易-实盘交易-运行监控-风险管理的全套解决方案。

       TqSdk提供当前所有可交易合约从上市开始的全部Tick数据和K线数据；支持数十家期货公司的实盘交易；支持模拟交易；支持 Tick级和K线级回测，支持复杂策略回测；提供近百个 技术指标函数及源码；用户无须建立和维护数据库，行情和交易数据全在内存数据库 , 无访问延迟；优化支持 pandas 和 numpy 库；无强制框架结构，支持任意复杂度的策略，在一个交易策略程序中使用多个品种的K线/实时行情并交易多个品种。

       三、交易开拓者TBQuant版

       交易开拓者TBQuant版，是一款支持证券、期货、外盘市场的中高端专业投资者的专业交易软件。除多帐户交易终端功能外，还拥有丰富的程序化交易功能。用户可以简单、快速的将自己的交易思想转化为计算机代码，形成自己的交易策略，让计算机辅助用户执行交易。是国内最早能够接入证券、期货市场进行自动交易的程序化交易软件。

       交易开拓者TBQuant版完备的数据库。涵盖宏观、企业财务数据、板块、复权等等基础数据；完整的事件驱动机制，支持OnBar、OnOrder等；数据源的自动对齐机制；丰富的数据类型，支持数组MAP等多种数据类型；强大的系统函数支持多元线性回归等；策略雷达和公式选股；策略生成器无须编码实现量化策略；期权的T型报价、组合报价和自定义报价；丰富的系统指数和自定义指数；后复权的全面支持。

       四、MultiCharts

       MultiCharts，是专业程序化交易软件，支持股票、期货、期权，提供量化分析选股，能自由编写策略，实现准确的数据回测，稳定执行自动交易期货和股票。

       Multicharts（简称 MC）提供国内期货（中金所、上期所、大商所、郑商所、上海能源）、国外期货（香港交易所、芝加哥交易所、伦敦交易所、新加坡交易所等）、国内A股、国内期权四大块的实时行情数据和交易接口。满足跨市策略组合的需求。Multicharts（简称 MC）历史行情数据用户可以直接下载到本地计算机，接收的实时行情数据直接存在本地，策略计算完全在用户的计算机完成，保证策略不会泄露；完善的策略间通信机制。