1.我在学习用交易开拓者（TB）做程序化交易的程序b程，但是化源收费太贵了，有便宜的序化程序化平台吗
2.期货软件TB系统源代码解读系列19-函数上穿、下跌
3.量化干货02收集过的教程交易开拓者TB量化投资程序化交易资料合集
4.tb程序化交易是什么
5.程序化交易 TB是什么
6.tb程序化用什么语言
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其他的自动化交易软件都不是特别成熟。
自动交易必须要有一个稳定的序化交易环境和系统保证。
不要说电源等意外因素，教程就说数据来源，程序b程运行的化源硬件配置，网络带宽，序化下单软件接口，教程以及自动化程序，程序b程最重要的化源是交易策略，有很多问题制约成功的序化盈利。
我的一个朋友，也是搞什么自动交易，结果程序在错误时间价格买入，造成大的损失，没处说去！
目前，个人觉得散户还是不适合自动交易。
期货软件TB系统源代码解读系列-函数上穿、下跌
理解期货软件中的函数CrossOver与CrossUnder，对于交易策略的实现至关重要。这两者在技术分析中代表了价格穿越某一水平线的关键时刻。代码实现过程相对直接且逻辑清晰，通过条件判断与循环结构，准确捕捉价格变动趋势。
让我们以CrossOver函数为例进行解析。首先，定义了两个数值序列参数Price1和Price2，用于表示两个价格序列。接着，声明了布尔型变量Con1与PreCon，用于判断与保存特定条件下的python动态爬虫源码价格关系。变量Counter用于追踪当前处理的k线位置。
在开始部分，通过条件判断Price1是否大于Price2，如果成立，则执行一系列操作。首先，将Counter设为1，然后更新Con1，检查前一价格是否相等。接着，利用循环结构，不断更新Counter和Con1，直到条件不再满足或Counter达到当前k线索引值。在此过程中，记录了价格的穿越情况，并将结果赋值给PreCon，表示价格穿越的最终状态。最终返回PreCon值，作为函数输出。
与CrossOver类似，CrossUnder函数主要通过修改条件判断为Price1小于Price2，实现对价格下降趋势的捕捉。通过同样的逻辑结构，准确识别价格穿越的情况。
为了验证函数的实际效果，我们尝试将KD指标（动量指标）与上述函数结合，实现简单的程序化交易策略。通过对比使用CrossOver与CrossUnder函数的交易结果，我们发现两者在实际操作中的效果基本一致，这反映了函数在策略实现中的简洁性和高效性。
实际上，CrossOver与CrossUnder函数的使用并不复杂，它们的核心逻辑在于条件判断与循环结构的巧妙结合。在编写交易策略时，选择合适的视频自动收录源码函数能够帮助我们更加精确地捕捉价格变动，进而优化交易决策。
总的来说，期货软件中的函数CrossOver与CrossUnder为交易者提供了一种直观且有效的工具，用于分析价格趋势并执行交易策略。通过理解和应用这些函数，交易者能够更加灵活地调整和优化自己的投资策略，实现更为精准的市场预测和操作。尽管在特定情况下可能有多种实现方法，但函数本身的设计简洁明了，易于理解和实现，是程序化交易领域中不可或缺的元素。
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，rombios芯片源码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、红包扫雷源码2021TB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。
tb程序化交易是什么
TB程序化交易是一种利用计算机算法和模型进行自动交易的方式。TB程序化交易是利用技术分析和数学模型进行投资决策的一种交易方式。它使用计算机编程语言和算法，对金融市场进行实时监控和分析，自动完成交易决策和执行过程。这种交易方式的核心在于，通过编程语言和算法实现交易策略的自动化执行，以提高交易效率和准确性。
以下是关于TB程序化交易的详细解释：
1. 基本概念：TB程序化交易系统包含两个核心部分，一是策略模型，二是交易执行系统。策略模型负责分析市场数据并做出买卖决策，而交易执行系统则负责根据模型的指令自动完成交易操作。通过这种方式，交易者可以设定自己的交易规则和策略，并通过计算机程序实现自动化执行。
2. 优势特点：TB程序化交易具有许多优势。它可以实时监控市场数据，快速做出决策并执行交易。此外，由于交易过程自动化，它可以避免人为情绪干扰，提高交易的客观性和准确性。同时，程序化交易还可以实现高频交易和大量交易的快速处理。这些优势使得程序化交易成为许多投资者的首选方式。
3. 应用领域：TB程序化交易广泛应用于股票、期货、外汇等金融市场。在这些市场中，程序化交易能够利用复杂的数学模型和算法对市场数据进行深度分析，从而捕捉市场机会并获得更高的收益。此外，随着人工智能技术的发展，程序化交易也在不断创新和发展，为投资者提供更多的投资选择和便利。
总结来说，TB程序化交易通过自动化和智能化的方式实现了交易的高效、准确和便捷。它在金融市场中具有广泛的应用前景和重要的价值。随着技术的不断进步和市场需求的增长，TB程序化交易将会持续发展和完善。
程序化交易 TB是什么
程序化交易TB指的是交易台账。交易台账是程序化交易中的一个重要概念。在程序化交易中，TB特指用于记录交易活动、管理交易风险、监控交易过程的一种工具或系统。以下是关于程序化交易TB的详细解释：
1. 定义与功能：交易台账是一个记录交易决策、执行和结果的电子系统。它通过记录交易信号、执行指令和交易数据，帮助交易者分析和优化交易策略。TB在程序化交易中起到关键作用，确保交易活动的透明性和可追溯性。
2. 内容构成：交易台账通常包含交易者的策略参数、订单执行情况、成交数据、利润与损失分析等信息。这些数据对于评估交易策略的表现、识别潜在风险以及调整策略参数至关重要。
3. 程序化交易的特点：在程序化交易中，TB与交易算法紧密结合，自动执行交易策略并实时更新交易数据。这种自动化的特点大大提高了交易的效率和准确性，同时降低了人为操作的风险。
4. 风险管理作用：通过交易台账，交易者可以实时监控账户的风险状况，设置止损止盈点，避免过度交易等风险行为。这对于风险厌恶型的交易者来说尤为重要。
程序化交易的TB是交易活动的重要管理工具，它通过自动化记录和数据分析，帮助交易者优化策略、提高效率并降低风险。随着技术的发展，TB的功能也在不断完善，为交易者提供更加全面和精准的数据支持。
tb程序化用什么语言
TB程序化使用Python语言。TB程序化指的是使用特定的编程语言和工具来实现淘宝电商平台的自动化操作和管理。Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁明了的语法、丰富的库和强大的功能而著称。在TB程序化中，Python语言发挥着重要的作用。
Python语言非常适合用于处理数据和自动化任务。淘宝电商平台上有大量的数据和操作需要处理，比如商品上下架、订单管理、数据分析等。Python的简单易学的语法以及丰富的第三方库使得开发者能够高效地编写出操作淘宝平台的程序。通过调用淘宝开放的API接口，Python程序可以实现与淘宝平台的无缝对接，完成各种自动化操作。
此外，Python还有很强的扩展性和灵活性。随着淘宝平台的发展，其API接口和功能也在不断更新和扩展。Python的开源特性使得开发者可以方便地获取和使用第三方开发的库和工具，从而更加高效地实现淘宝电商平台的自动化操作。
综上所述，TB程序化主要使用Python语言进行开发。Python的简单易学、高效灵活以及强大的扩展性使其成为淘宝电商平台自动化操作的首选语言。
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。
细说程序化交易学习的步骤，以交易开拓者为例
在量化交易领域，新手入门并不需要从头开始构建自己的交易平台。选择现成的商业软件，如文华、金字塔或交易开拓者（TB），可以大大简化学习过程。TB采用TBL语言开发策略模型，适用于账户持仓状况和图表买卖信号驱动交易下单。在策略研发方面，TB提供国内期货多周期历史行情数据和TICK数据，内置丰富的函数库，包括行情、账户、交易与统计函数，支持策略开发与性能评估。
第一步，新手应选择一个符合自己接受程度的软件。文华财经的客服系统非常完善，对于有策略开发需求的用户，还可以购买套餐服务以获得策略编写帮助。相比之下，TB提供更详细的代码源，用户可以深入了解程序运行细节，但学习曲线可能略陡峭。
第二步，了解并尝试使用软件。观看官方教程视频，下载并实践TBQ。阅读《TB语言编程》等官方入门教程，系统学习语言和策略编写方法。
第三步，深入学习与实践。通过多次阅读教程并编写策略，掌握TB的函数库及其用法。遇到问题时，官方论坛是获取解决方案的宝贵资源。持续实践，不断优化策略。
第四步，通过软件内的客服系统解决疑难问题，逐步开发、模拟和实盘交易策略。此阶段，广泛接触各种策略，逐渐积累经验，最终形成个性化交易策略。
选择量化交易软件时，应根据个人需求与学习接受度做出决定。软件各有特点，适合不同层次的用户。无论选择哪款软件，重要的是持续学习、实践与优化策略。本文分享的仅为入门建议，实际操作中应根据个人情况调整学习路径与策略开发方向。
