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股票自动交易书

发布时间: 2024-04-23 23:52:30

1. 股票自动交易程序好用吗

机智股票自动交易软件。是一款帮助股民自动盯盘,移动止损止盈,公式条件化交易,波段获利,自动下单的程序化交易类炒股工具软件,搭配券商提供的交易软件来使用。适用于国内所有开户券商。用于进行股票、期货,权证等操作。实现盲点获利,智能化证券交易、多账户监视等。有效提高盈利,控制风险。
机智软件内核由:“行情获取”、“判定策略”和“模拟操作”三部分组成,它主要采用的是模拟人对电脑的键盘及鼠标操作,就像您雇用了一个忠实的工人时刻盯盘
一样,因此它不修改您股票软件的任何内容,不含任何插件、木马等恶意程序,不修改注册表,不监测不修改您电脑的任何数据,请放心使用。本软件是绿色软件无
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可实现自动监视、自动止损止赢、自动下单、条件化交易,实现比设定价位更低价买入或更高价卖出,且自动交易,无需盯盘。适用于各券商交易系统。简洁实用,绿色软件,无须安装。
股票自动交易软件优点:
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2.降低盯盘时间!减少时间成本!提高工作效率!让机器秘书帮您操盘!
3.提高操盘精准度!瞬间下单锁定最佳买卖点!享受先人一步的快感!
4.智能化T+0跟踪趋势拐点买卖功能,使买卖点更加完美!买更低!卖更高!
5.预警指标选股!
借助行情程序强大的预警功能,实现指标选股自动交易!
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解密机构数学模型!短中长线模型帮助各类人群提高盈利幅度!
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2. 有没有关于期货、股票或外汇程序化自动交易详细介绍的书籍中文英文书籍均可

期货交易技术分析
本书共分五篇二十二章,全面阐述了期货交易中的图表分析方法与策略,以通俗易懂的语言描绘了期货技术分析中的重要原理和技巧,如止损点的选择、目标设置及退出原则、蜡烛图技术、振荡指标、交易绩效的测量等内容

作者:Jack D.Schwager
译者:马龙龙

金融市场技术分析-交易方法与应用大全
本书是美国迄今以来最权威的技术分析的经典著作,被投资领域内许多人士称作技术分析的《圣经》,初版于80年代末,之后多次重印,本次修订完成于1999年,增加了许多新的内容。本书较为全面地介绍了技术分析的主要方法和工具,因此称为“大全”。其最大的特点是深入浅出、清晰易懂,而且在介绍各种方法和工具时指出其局限性,以及避免这种局限性的手段。

作者:John J.Murphy
译者:陈鑫

精明交易者-系统交易指南

你想在今天瞬息万变并且波澜频起的股票、债券或期货市场中建立一套成功的交易系统么?你想不想紧紧追踪并立即把握那些因为自动化交易程序、全球化交易和大量基金介入而变得难以捉摸的价格移动,从而改变你的交易前途?如果是这样,这本有关构建交易系统的著作,这部充满智慧的、专业的、对于变化具有自适应能力的指南,正是为你而写的!

作者:Perry J.Kaufman
译者:江宁

星星程序化交易网内有很多资料下载

通向金融王国的自由之路

本书具有很好的系统性和独创性。作者撒普先生在国际上被公认为是交易心理学方面排名第一的大师,有15年的交易商和投资者顾问经验。他还开设了一门专业顶级交易函授课程,该课程已经培养出了很多国际上知名的优秀交易商。此书是他15年交易商指导生涯和长期函授课程的心得,具有很强的实际操作性.能真正帮你成为专业的、成功的交易商或投资者

作者:Van K.Tharp
译者:鲍健儿

3. 关于股票的经典书籍有哪些推荐

都说如果选错了方向,就算再努力也是白费,放在股市上来说也很恰当,如果你一开始就看错了书、跑偏了路,那么下面还想有收益就不有点不切实际了。

玩股票的这些年,我也浏览了挺多的书,理论配合实际,赚了些钱,也算颇有心得,所以就总结了最值得看的10本书,无论你是新手还是老手,都能从里面获得你想要的,请认真品读。

在此之前,送大家一份攻略,整理好了今年各行业的龙头股名单,感兴趣的朋友可以看看:2021年最全

一、股票书籍推荐前十名

1、埃德温-勒菲弗的《股票大作手回忆录》



不少人投资界的人都推崇这本书,这在中国版的价值投资版中算是最好的解读。

国内价投实战派的代表人物,这位邱国鹭就是其中的一位,可以帮助大家理清投资的大方向、走在正确的投资道路上,不会被带偏,也不会被追涨杀跌、高抛低吸的诱惑所吸引。

排在后八名的书本,篇幅较短,点击这里查阅,会把这10本书打包发给你:10本股票入门必看书籍(在线阅读)

二、股票分析工具推荐

老祖宗告诉我们,工欲善其事必先利其器,菜鸟不单单要查阅这方面书籍,秉承对的投资思想外,学会使用一些股票分析工具去分析股票也是很有必要的。

好用的股票分析工具的使用技巧一旦学会了,能够帮你迅速提升股票估值速度,发现最新的发展情况,让你更加顺利。

学姐为大家准备了9大炒股神器,都是我亲自使用过的,专业、简洁、数据充足,让你可以及时知道股市的变化,不容错过:超实用炒股的九大神器,建议收藏

4. “周佛朗全自动股票交易系统”能赚钱吗

大骗局而已,周佛朗本人撰写了三本书,放出这样的消息,就好似为了大量销售他的书籍,声称该系统都是采用他的著作和理论制作的,我看过他的相关理论,声称是数学模式,还是利用股票指标来操作的,三段三阶理论还不如

5. 求推荐几本关于新手入门的炒股书籍,比较简单实用的,最好包括常用术语的解释还有一些案例分析谢谢...

1、《日本蜡烛图技术》是必须看的,因为炒股的人不懂K线实在是太可笑了。
2、《小钱致富》讲的是均线,因为均线也是在股票里也是很重要的。
3、《短线英雄》,讲的是KDJ技术指标的应用。有很多案例分析。
4、《财务报告像本故事书》是讲股票基本面的,需要看一看。
把这些看懂了,再继续看其他的,继续学习。

6. 算法交易的相关图书

算法交易——国际金融市场新趋势
国泰君安期货吴泱 何笑凡 宋潇 编译
在进行电子交易的金融市场里,算法交易(Algorithmic Trading)是通过计算机程序来下交易订单,即利用计算机算法决定交易下单的时机、价格乃至最终下单的数量与笔数等。算法交易被对冲基金、养老基金、共同基金以及其他机构交易者广泛使用,他们将大额的交易分解为若干笔小额的交易,以便更好地管理市场冲击成本、机会成本和风险。诸如对冲基金一类的交易者也利用算法交易来根据电子方式接收的信息流启动交易指令,而此时人工下单的交易者甚至都不知道这些信息,如此大大提高了交易的时效性。
算法交易可以被应用于任何投资策略,包括做市、跨市套利、期现套利和单边投机(包括趋势追随)。在投资决策和执行的任何一个阶段,算法交易信号都能够提供良好的技术支持,甚至整个投资决策和执行可以完全依靠算法交易自动运行。
根据美国Aite Group LLC咨询公司的统计数据,2006年在欧洲及美国股票市场中,有1/3的交易是由自动交易系统或算法化交易完成的。预计到2010年,这个比例将达到50%。
2006年,伦敦证券交易所有超过40%的交易订单来自算法交易者,2007年预计将达到60%。总体上看,美国市场与股票市场中算法交易的使用率要高于其他市场,预计2008年在某些市场中算法交易的使用率将达到80%。算法交易在外汇市场中也很活跃,2006年大约占总交易的25%。算法交易也可以轻而易举地被应用于期货和期权市场,预计到2010年大约20%的期权交易量将源于计算机程序。债券市场也将逐渐引入更多的算法交易者。
国际金融业算法交易介绍
作者:VishalaSri-Pathma/文赵蓉/编译 2009-6-5 0:00:00
最大的算法交易者是Citadel投资集团、TransMarket集团公司和伦敦的GSA资本合伙公司。这三家公司被认为给衍生品市场带来了很高的流动性。交易手续费优惠,吸引了算法交易公司,因为他们的交易频率很高,对交易策略的磨擦成本很敏感。较低的交易手续费激励这些公司开发新的交易策略。除此以外,对冲基金和自营交易公司被允许直接进入期货交易所,这是交易量增加的又一个驱动因素。直接进入市场对市场参与者来说,意味着交易指令被更快地执行,这一点对于许多算法交易者来说特别重要。不为响应时间彻夜难眠与算法交易者谈论响应时间,你并没有感觉到他们拼命地想获得1毫秒的响应时间优势。相反,许多算法交易者很轻松,甚至很反感拼抢1毫秒的响应时间优势。
伦敦的一名交易者说:“响应时间不是非常重要,响应时间能达到100毫秒就可以了,对于机构交易者来说,100毫秒足以执行一笔算法交易。与一般的限价指令单相比,几毫秒不算什么。”交易者说,谁都想获得响应时间优势,但获得响应时间优势不是自营交易公司和数量化交易公司的最终目标。
伦敦一名交易者说:“你不能把所有鸡蛋都放在一个篮子里,只用一种试图在亚毫秒或1毫秒的时间内捕捉到很小的定价错误的交易策略,这是一种如果成功,就获得所有收益的交易策略。但可能的结果是,一天早上你去上班,发现有一个竞争对手比你提前1毫秒捕捉到这个很小的定价错误,结果是你全部亏损。”交易频率高的数量化交易公司正在不断努力构造更多样化、更稳定的产品组合,这种产品组合不是完全依赖对响应时间极度敏感的交易策略。维持必要的速度优势的成本是极其昂贵的,速度优势总有被超过的风险,这使得利用响应时间优势设计长期投资策略并将此种交易作为唯一收入来源是非常困难的。
交易秘密进行交易者不认为交易业绩与系统之间有非常大的关系,他们认为系统不会对交易业绩产生重要的影响。一名交易者说,根据我的经验,系统性能提高20%,不会对交易的盈利结果产生多少影响。但这名交易者强调了隐藏交易策略的重要性。
他说:“例如,对于一只流动性不高的股票,你需要一个能够模仿这只股票价格和交易量的仿真系统,理想的情况是两个时间序列完全一致,这对于提供流动性的交易策略来说很重要。如果你希望下20%的买入指令单,你不能把这20%的指令单全部下到系统中。你需要把这20%的买入指令单拆小。这样,该仿真系统就可以模仿该只股票的价格和交易时间的流动性的分布形态,使流动性看上去非常自然地进入市场。当价格上涨或下跌的时候,你不能同时取消和替换你所有的指令至下一个价格水平。另一名交易者说,高频率交易捕捉价格交易策略的能力有限,这种交易策略的盈利主要依赖获得亚毫秒的响应时间优势。但他也认为这具有边界相关性。他说:“很多情况取决于你隐藏交易策略的程度。如果你隐藏得很好,我认为市场很难发现在提供流动性,因而,对你有利的市场环境持续地时间就会长一些。”交易者有时经常不能很好地隐藏他们的交易策略。这名交易者说:“如果你分析每一笔数据,经常能够很容易地察觉到流动性。总之,高频率地使用流动性提供交易策略很容易被察觉。”仔细计算成本美国一名银行家认为是障碍而不是响应时间是当今算法交易公司最关心的问题,主要是成本问题。这名银行家所在的银行是市场重要的交易卖出方,同时向自营交易公司和其他银行等提供基础设施,使这些公司和银行能够在交易所交易。他说:“我们认为我们是通往市场的重要的管道,我们在衍生品市场进行了大量的买卖交易。”他认为:“总的交易量在下降,算法交易的交易量正在上升,这与市场的演变有关,特别是流动性价差交易。”这名银行家说,市场要求以较少的资源进行卖出交易,这也促使很多新的创新交易策略和有效性建议的提出。他相信,算法交易将在新兴市场得到发展,亚洲和非洲将有更多的公司进行自动交易。他认为,卖出交易的发展将依赖银行的交易技术预算。他说:“目前公司对算法交易的费用支出很谨慎,公司选择将钱花在业务的其他领域。总体来看,同公司管理的资产一样,公司的投资支出在下降。”他强调说,考虑到去年市场的变化,他所在的银行感到继续投资很重要。他说:“使客户能够交易我们的产品很重要,这些产品要容易理解,涉及不同的资产类别。”敏捷能力去年获利丰厚的TransMarket集团公司数量化交易业务负责人迈尔斯·库玛瑞森(Miles Kumaresan)说:“去年我们做得很好,希望2009年做得与2008年一样好。库玛瑞森是2008年4月离开Dresdner Kleinwort公司,加入TransMarket集团公司的。他说:“TransMarket集团公司是自营交易集团,这正是我想去的地方。我每天的大部分时间都在进行人员筛选,我们积极地寻求扩大人员队伍,能够招聘到交易人才。”
纵观全行业,软件供应商Quod金融公司创始人之一皮彻威(Pichvai)认为,目前的市场状况对于算法交易来说不是最理想的。他预测,今年算法交易的业务增长将很小。皮彻威说:“由于对冲基金去年的去杠杆化程度很高,交易规模缩减了很多,导致期货交易量下降。令人不能相信的是,期权市场的交易很分散。过去在美国,订单分派智能系统(smart order routing vendors)使想进行期权交易的交易者能够找到流动性,但也只有大约三个交易所能做到这一点。场外交易的结构性产品转移至交易所交易,这有助于交易量的增加。但现在重要的是要记住,如果市场没有交易量,就不需要算法交易,因为算法交易没有用处。”皮彻威解释说:“TransMarket集团公司使用的模型是很适用的。交易的执行取决于市场状况,我们总是针对市场当时的波动情况,临时做出决定。执行是交易的关键,应当引起足够的重视。我们设计的算法交易模型是量身定做的,非常适合我们的交易风格。”他还强调了对当天的风险监控的重要性,特别是在市场存在波动的情况下。每一笔交易都要监控。他说:“不进行当天的风险监控,是在冒一个很大的风险。当日交易结束后才进行风险监控,是一种不好的控制损失的方法。”这一点很重要。像许多其他自营交易者一样,TransMarket集团公司至多只隔夜持仓一天,不进行长期的方向性交易。这可以防止算法交易遭遇像搞垮银行和其他金融公司那样的风险。
在恶劣的市场环境下,TransMarket集团公司还使用其他的方法对交易进行调整,以适应市场状况。另一名交易者说:“我对于保护流动性有天然的偏爱,我相信在流动性交易方面有很多机会。超高频率地使用流动性提供交易策略是一个很好的想法,但也存在一个限制条件,就是如果你真的想进行交易,你使用的交易策略必须容量大,而且能够提供流动性,这是必须要满足的条件,同时对市场的波动不是特别敏感。即使市场没有波动,还可以进行交易,获得利润。”算法交易者也是人通过经常观察可以看到,衍生品市场的波动情况导致交易量下降、流动性差,算法交易的空间变小。这意味着也许只有最聪明或资产管理最好的算法交易者才能应对这个市场,在充满压力的市场上获得利润。经验丰富的交易员布莱德·普雷斯顿(Brad Preston),是位于开普敦的Mergence经纪公司数量化交易分析师和算法交易专家,他对市场交易者说:“要想取得对竞争对手的优势,了解市场的本质很重要。”普雷斯顿认为,与经纪人保持良好的关系很重要,经纪人能够帮助你增加价值。你可以请人帮你交易,相信他们,他们的经验可以指导交易,特别是在市场波动的时期。有趣的是,目前算法交易发展的限制因素似乎不是减少1毫秒的响应时间或者使用技术设计一个新的算法交易模型。例如,TransMarket集团公司去年挣了很多钱,他们利用挣到的钱继续投资,周而复始地投资。库玛瑞森说:“当挣钱的时候,说服合伙人同意新的想法比较容易,这样可以使持有同一想法的人更多。”他面临的问题是找到合适的人才。他说:“找到有经验的人才就像是一场战争,如果有适合的,你必须马上抢到。”对于算法交易模型来说,技术进步很重要,与找到合适的、具有数量化交易能力的人才一样重要。库玛瑞森说:“扎实的编程技能、拥有数学才能和具有强烈的获得alpha(alpha是指在与其他机构投资者机会均等的情况下,通过减少冲击成本、选择合适的交易方式,获得相对于竞争对手略高的收益率)的天赋本能同先进的技术一样重要。我们需要能够运作和理解算法交易的人才,心里始终提醒自己要找到能够利用交易机会的模型的人才。”
(本文译自2009年5月《FOW》)