1.【量化干货02】收集过的交易开拓者TB量化投资程序化交易资料合集
2.专享策略13 | 基于抄底摸顶思路的震荡策略
3.NVIDIA PTX ISA 学习笔记：Memory Consistency Model
4.基于VN.PY的CTA策略入门心得
5.vn.py社区精选4 - 双均线策略深度解析

【量化干货02】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开源PHP博客网站源码程序化交易功能，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，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、易语言管理源码模拟盘/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。

专享策略 | 基于抄底摸顶思路的pk10 源码震荡策略

       本月新策略，针对震荡行情，开发抄底摸顶震荡策略。

       排除追涨杀跌的突破追高逻辑，CTA策略多以此为基准。

       布林通道策略，价格突破上轨标记-1，突破下轨标记1。

       结合布林通道指标，设置条件，绿点标记满足开空条件的点，但在趋势中信号价值极低。

       摆动指标在趋势中有钝化现象，过滤趋势，设置区间描述，确认绿点的真突破。

       策略过滤趋势，增强对震荡行情的适应性，抄底摸顶，减少趋势中的反手操作。

       交易次数有限，逻辑基于抄底摸顶，避免频繁交易。

       资金曲线显示，期间有大量0持仓，对应趋势行情。

       策略作为现有趋势策略的补充，对代码结构进行调整，模块化指标计算、核心逻辑和进出场规则。

       策略覆盖螺纹、豆一、白银、许源码沪铝、AO、苹果、黄金、豆二、国际铜、棉花、欧线、玻璃等品种。

       Vn.py版本，源码包含螺纹钢默认配置，无参数优化，可自行调优。

       加入松鼠俱乐部，获取策略源码、培训视频、行情数据。包含原创策略、专属数据库、个性化工具和分享会资源。

       策略仅供学习交流，实盘交易盈亏自负。内容受原创保护，禁止未经授权的转发和倒卖。

NVIDIA PTX ISA 学习笔记：Memory Consistency Model

       探索NVIDIA PTX内存连贯性模型，它在PTX 7.7/8.0及更高版本中发挥核心作用，确保多线程环境下的内存操作一致性。这个模型通过一组公理约束内存操作，针对sm_及以后架构的程序设计，但不适用于纹理或表面访问。关键概念包括原子性、内存操作的小偷 源码字节、地址、位置以及向量数据类型，以及它们在内存一致性中的角色。

       8.1.1节揭示了一个重要的细节，即系统范围的原子性可能受到主机CPU通信的限制，深入理解请参阅CUDA指南。8.2节详述了内存指令操作的精细细节，包括内存操作的原子性，如对位向量数据类型.fx2的处理，其被视为独立的.f操作，元素顺序未做预设。

       内存初始化遵循明确规则：每个字节在启动线程前默认从W0写入，变量有初始值时，使用该值；否则，视为未知常数。内存操作受状态空间和范围的独立影响，同时，强操作（strong operations）和代理栅栏同步是内存一致性管理的关键手段。

       内存操作的范围定义了与之交互的线程集合，最小单位是计算单元（CTA）。代理（proxy）机制区分了不同的内存访问方式，需要通过代理栅栏进行同步来确保一致性。Morally strong操作构成了内存一致性模型的基础，它们确保了内存访问的有序性。

       数据冲突和竞争源于重叠的内存操作，区分统一大小（完全重叠）和混合大小（部分重叠）的竞争类型。混合大小竞争对PTX程序的内存连贯性产生影响，但对只有统一大小竞争的程序行为保持一致。

       原子操作的重叠属性，如A1的RMW先于A2，其顺序在内存一致性模型中至关重要。释放和获取模式影响其他线程，如内存操作和同步操作的顺序，分别影响程序前后的执行顺序。

       内存操作的顺序规则复杂而细致，每个线程的操作序列遵循程序源码指令，而跨线程同步遵循因果性和通信顺序。公理确保写入顺序在一致性顺序中保持，如Fence-SC操作间的顺序约束。

       通过API如CUDA流、事件和内核启动，CUDA API提供了内存同步和任务控制。这些同步机制确保了内存操作的可见性和任务完成的准确性。

       总结来说，NVIDIA PTX内存连贯性模型通过严格的公理和顺序规则，为多核环境下的内存操作保驾护航，确保了代码的正确执行和预期行为。从因果性顺序到代理保留的顺序，从Load Buffering到Store Buffering，每一个细节都在维护着内存操作的秩序，避免数据竞争和矛盾冲突。深入理解这些原则，是编写高效、一致的并行程序的关键。

基于VN.PY的CTA策略入门心得

       CTA策略简介与VN.PY入门指南

       CTA策略，即商品交易顾问（Commodity Trading Advisor），是量化投资领域中重要组成部分，相较于股票量化策略，CTA策略能提供更稳定的收益与更低的风险。通过CTA策略的对冲性和高频性，市场波动趋于平滑，使得对冲做得好时，能无视大盘波动。

       开发CTA策略时，选择适合的工具极为关键。市面上的可编程交易软件如TB或MC，价格不菲且语言小众，开发复杂。在比较了多种选项后，VN.PY成为了CTA策略开发的首选平台。本文将为读者介绍VN.PY的入门心得，旨在快速帮助大家了解VN.PY并上手开发，而不涉及策略的深度开发。

       一、VN.PY安装

       安装VN.PY主要依赖于VNStation，用户可在官网上下载最新版进行安装，版本为2.5.1。安装目录默认为C:\vnstudio。需要注意的是，VNStation自带Python包，建议使用VSCode作为开发IDE，且本地Python环境应保持干净，避免与其他环境混用。此外，VN.PY的源代码位于C:\vnstudio\Lib\site-packages\vnpy目录下，与GitHub上的源代码存在差异，建议使用vnpy目录下的源代码。

       二、启动VNStation

       启动VNStation前需创建策略代码目录，一般在C:\Users[用户名或Administrator]\strategies下。启动VNStation后，选择VN Trader Pro，配置底层接口为CTP或CTP测试，选择上层应用时，通常选择CTA自动交易模块与CTA回测研究模块。设置运行目录与策略代码目录保持一致。

       三、CTA回测与策略

       在使用CTA回测或CTA策略前，需要进行数据准备。VNTrader提供RQData数据或本地数据库服务。启动CTA回测功能，选择策略，输入本地代码与回测条件，点击开始回测。回测页面显示各项指标，如账户净值、盈亏分布等。回测过程中，注意理解初始化日的限制、平今仓手续费设置以及优化参数等。

       四、策略调试与学习资源

       策略调试可选择命令行或Jupyter notebook方式。通过VN Studio Prompt启动VN Station，运行命令行调试，或在Jupyter notebook中导入策略进行调试，修改相关参数，运行代码。学习资源方面，VN.PY公众号视频教程、官网项目文档、知乎频道、蜗牛博客与《Python量化交易》书籍均可作为深入学习的参考资料。

vn.py社区精选4 - 双均线策略深度解析

       策略原理

       双均线策略作为基础的CTA策略，通过短周期与长周期均线的金叉或死叉信号进行交易决策，捕捉市场趋势。策略包含两个关键周期的移动平均线，短周期反映近期市场走势，长周期代表较长时段的趋势。

       源码分析

       以vn.py项目中的双均线策略源码为例，解析策略实现逻辑和内部代码。

       创建策略实例

       所有vn.py框架中的CTA策略类（包括内置和自定义）皆基于CTA策略模板类（CtaTemplate）实现子类。模板类为策略设计提供了通用结构，如同汽车设计图指导汽车制造。CtaTemplate定义了交易函数和策略逻辑框架，使得快速实现策略成为可能。

       策略初始化

       在策略实例创建时，设置参数和变量。参数由外部指定，变量随策略状态变化动态更新。参数列表中包括策略名称、设置信息等，系统自动从配置文件中加载。变量列表用于界面显示，并在策略停止、收到回报或同步数据时保存状态。

       构造函数__init__

       构造函数接收CTA引擎、策略名称、标的代码和设置信息作为参数，其中引擎对象自动传入。创建BarGenerator实例用于生成分钟级别K线数据，ArrayManager用于缓存K线数据，支持指标计算。

       状态变量初始化

       状态变量初始化并非在构造函数中完成，而是在创建策略实例后通过图形界面的初始化按钮触发on_init函数，加载历史数据回放给策略初始化变量。

       启动自动交易

       点击启动策略按钮，自动调用on_start函数，将交易状态变量设置为True，启动交易流程。确保在界面刷新策略状态相关显示时调用put_event函数。

       接收Tick推送

       CTP接口每0.5秒推送Tick数据，由事件引擎分发到策略中。Tick数据通过BarGenerator的update_tick函数处理，合成1分钟K线数据，供策略使用。

       核心交易逻辑

       接收到K线数据后，将数据放入ArrayManager容器中，确保至少个数据后初始化完毕。调用talib库计算技术指标，判断金叉或死叉触发交易逻辑。交易指令由策略模板封装，在on_bar函数中直接调用。

       委托回报处理

       on_order函数处理委托状态变化，on_trader和on_stop_order函数处理成交回报和停止单回报。双均线策略在这些函数中通常无操作。

       停止自动交易

       每日交易结束后，通过停止按钮关闭自动交易，策略引擎调整交易状态变量，撤销所有活动委托，并保存变量状态。

       CTA交易流程梳理

       使用思维导图整理vn.py中策略实现与执行流程，包括从创建策略实例到停止自动交易的完整步骤。

       《vn.py全实战进阶》课程介绍

       该课程提供节内容，涵盖策略设计、参数回测和实盘自动交易的CTA量化业务流程，适合深入学习vn.py应用。

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