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，只知数是源码比分足球即时比分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mybatis源码区别它们都是前者为正、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peg源码研究为小。
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ai 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，融资app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、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。
