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元交易者的指标 5

SPSSPRO中的特征重要度

2022华中杯B题量化投资思路解析

量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令,以获取稳定收益为目的的交易方式。投资者通过数据分析探索市场运行规律,并预测市场走势,从而进行决策交易。随着大数据技术的发展,量化投资在全球金融交易市场上的地位愈加重要。但是由于市场信息十分庞杂,同时产品的价格也受到其他诸多因素的影响,如何从海量的市场信息中提取出有效指标,制订交易策略,是一个具有挑战性的工作。
本题附表提供的数据指标,主要包括:①宏观市场指标(采购经理指数、社会消费品零售总额、居民消费价格指数、国内生产总值、人民币存款利率、人民币贷款利率);②国内股票市场指标(上证综合指数成交量、上证综合指数成交金额、股票市场总值、股票市场流通值(股票流通市值)、沪深300指数、上证综合指数、中证500指数、创业板指数、上证50指数、上证A股指数、深证成份指数、深证综合指数科创50指数);③技术指标(VMA、VMACD、ARBR、OBV、BBI、DMA、MA、EXPMA、MTM、MACD、BIAS、KDJ、RSI、BOLL);④国际股票市场指标(道琼斯工业指数、纳斯达克综合指数、标准普尔500指数、美国证交所指数、美元/人民币汇率、香港恒生指数、东京日经225指数、伦敦金融时报100指数、法国巴黎CAC40指数、荷兰AEX指数、俄罗斯RTS指数、意大利MIB指数、欧元/美元汇率);⑤“数字经济”板块信息(每5分钟开盘价、每5分钟收盘价、每5分钟最高价、每5分钟最低价、每5分钟成交量,每5分钟金额);⑥其他板块信息(“数字媒体”板块指数、“数字孪生”板块指数、“快手概念”板块指数、“互联网电商”板块指数、“互联网”板块指数)。
解决问题:
 请参赛团队基于2021年7月14日至2022年1月28日每5分钟的“数字经济”板块给出的数据信息,完成以下任务:
(1)对所提供的各项指标进行分析,从中提取出与“数字经济”板块有关的主要指标。
(2)以2021年7月14日至2021年12月31日的每5分钟“数字经济”板块指数为训练集,以2022年1月4日至2022年1月28日的每5分钟“数字经济”板块指数为测试集。根据问题(1)提取出来的各项指标对“数字经济”板块指数每5分钟成交量进行预测。
(3)以2021年7月14日至2021年12月31日的每5分钟“数字经济”板块指数为训练集,以2022年1月4日至2022年1月28日的每5分钟“数字经济”板块指数为测试集。根据(1)和(2)建立模型对每5分钟的“数字经济”板块指数(收盘价)进行预测。
(4)假设以“数字经济”板块指数为交易对象(在实际交易中指数无法交易,只能交易其中的个股),给定初始资金100万元,交易佣金为0.3%,根据(3)得到的结果对“数字经济”板块每5分钟频率价格进行买卖交易,计算在2022年1月4日至2022年1月28日期间交易的总收益率、信息比率、最大回撤率。

2、解题思路与具体步骤

2.1 准备工作

操作系统:win7 sp以上/win8/win10/win11系统(64)

2.2 第一问求解

SPSSPRO中的特征重要度

step2:将这个“数字经济”板块 收盘价 命名为Y

step3:以X1、X2、X3. 为自变量, 收盘价Y为因变量,建立一个XGBOOST回归(不管啥树回归都可以,例如随机森林、catboost、gbdt、lgbm等等)

SPSSPRO中的特征重要度

2.3 第二问求解


这题更简单了,在(1)的基础上,实际上(1)就是做了特征筛选,这个时候拆分训练集和测试集,以2021年7月14日至2021年12月31日的每5分钟“数字经济”板块成交量为训练集,以2022年1月4日至2022年1月28日的每5分钟“数字经济”板块成交量为测试集。

SPSSPRO启发式算法

2.4 第三问求解

这题的话,其实跟第二题差不多,但是核心一点就是,需要把(2)里面的【每5分钟成交量】纳入模型,直接纳入肯定是不行的,因为这样相当于未卜先知,应该是,以2021年7月14日至2021年12月31日的每5分钟“数字经济”板块指数为训练集,其中包含2021年7月14日至2021年12月31日的每5分钟“数字经济”板块指数的2021年7月14日至2021年12月31日的每5分钟“数字经济”板块指数,但是在测试集合时,用(2)预测出来的【2022年1月4日至2022年1月28日的每5分钟“数字经济”板块成交量】作为其他的x进行预测。

Demo_IndicatorSetString – 元交易者的指标 5

如何用一个例子IndicatorSetString(). 一个简单的指标,显示了如何创建一个标签, 例如. “Overbough水平” 每个级别.

对指标使用#property编译器指令, 在单独的窗口中绘制, 您可以指定所需的水平标高, 例如:

此外, 指标集字符串() 函数可用于对每个级别进行签名,甚至在必要时动态更改标签:

属性编号 (修饰 符) 开始于 1 (一) 使用#property指令时, 而函数使用编号从 0 (零). 如果级别编号设置不正确, 生成的指标可能与预期的指标不同.元交易者的指标 5

例如, 为了设置描述的第一水平水平使用零索引:

XADX – 元交易者的指标 5

为了改善这种ColorXADX.mq5指标代码已创建, 其中+ DI和-DI线显示在DRAW_FILLING样式与根据正比于功率的趋势目前的趋势方向和宽度云的颜色变化. ADX线以点的形式制成. 它们的颜色取决于相对水平通过这些点的位置定义的趋势力量, 其中的值是在设置分配.

  1. Sma – 简单移动平均线;
  2. 均线 – 指数移动平均线;
  3. SMMA – 平滑移动平均线;
  4. LWMA – 线性加权移动平均;
  5. JJMA – JMA自适应平均;
  6. JurX – 超线性平滑;
  7. 帕尔马 – 抛物线平滑;
  8. T3 – Tillson的多个指数平滑;
  9. 维迪亚 – 元交易者的指标 5 与使用图莎尔钱德算法的平滑;
  10. 但 – 与使用佩里考夫曼算法的平滑.
  • 对于JMA它是从外部相变量变更 -100 自 +100.
  • 为T3它是平滑比率乘以 100 为更好的可视化;
  • 对于维迪亚它是一个CMO期, 对于AMA它是一个缓慢的周期EMA;
  • 对于AMA快EMA周期是固定值,并等于 2 元交易者的指标 5 默认. 提高到功率的比率也等于 2 对于AMA.

这些指标使用SmoothAlgorithms.mqh库类 (必须被复制到 terminal_data_folder\MQL5 包括). 使用的类的文章中有详尽的描述 “平均中间计算价格系列没有使用其他缓冲区”.