Omega System Trading and Development Club内部分享策略Easylanguage源码

数量技术宅团队在CSDN学院推出了量化投资系列课程

欢迎有兴趣系统学习量化投资的同学,点击下方链接报名:

量化投资速成营(入门课程)

Python股票量化投资

Python期货量化投资

Python数字货币量化投资

C++语言CTP期货交易系统开发

数字货币JavaScript语言量化交易系统开发


关于 Omega System Trading and Development Club

“System Trading and Development Club”由美国量化交易研究公司Omega Research创办,旨在为需要学习系统化交易,希望成为最出色的量化交易员的成员提供指导,以及帮助学员将一些交易思路变成完整的交易系统。Omega Research的内部策略是国外团队研究系统交易的思维精华,值得借鉴。

Omega俱乐部研究了原始交易系统可能存在的问题,并用确定的技术克服这些问题。每卷都采用详细的一步一步的教学方式,从一个思路开始,到K线图形信号的识别,再到写下交易规则,最后用Easylanguage编程,并综合考虑资金管理和风险控制的因素。比如下图的例子,是一个基于支撑与阻力位的反转策略。

 

 

 

Omega System Trading and Development Club内部分享策略Easylanguage源码_第1张图片

Omega System Trading and Development Club内部分享策略Easylanguage源码_第2张图片

Omega System Trading and Development Club内部分享策略Easylanguage源码_第3张图片

Omega System Trading and Development Club内部分享策略Easylanguage源码_第4张图片

Omega Club策略分享

本期,数量技术宅将分享出精心整理的私货:“System Trading and Development Club”的第01-03卷策略(PDF文档),每卷包含10套交易系统,每卷中的交易系统均包含了Trending Systems(趋势系统),Support&Resistance Systems(反趋势系统),Volatility Breakout Systems(波动突破系统),系统涉及均线、轴点、差价组合等等各类交易思想,策略类型齐全。以下是部分策略目录的速览,让大家先睹为快。

Omega System Trading and Development Club内部分享策略Easylanguage源码_第5张图片

 

Omega System Trading and Development Club内部分享策略Easylanguage源码_第6张图片

本期分享的交易系统由Easylanguage语言开发,Easylanguage是TradeStation、Multicharts等多款交易软件的开发语言,语言通用性强。熟悉Easylanguage编程的读者,可领取资料学习编写、测试上述系统,理解这些系统中的所使用的技术,掌握系统中有价值的因素,将这些思路与个人交易系统有效结合起来。

分享资料领取方式

如果大家对本次分享的Omega System Trading and Development Club策略学习文档感兴趣,欢迎扫码添加小编微信领取,相信正在研究或者想要编写策略的你,看了这些分享,会有更多的收获和启发。

关注 “数量技术宅”不迷路,您的点赞、在看、转发,是我输出干货,最大的动力

 


往期干货分享推荐阅读

量化交易如何选择云服务器,如何在本地远程开发与调试云服务器程序

一个真实数据集的完整机器学习解决方案(下)

一个真实数据集的完整机器学习解决方案(上)

如何使用交易开拓者(TB)开发数字货币策略

股指期货高频数据机器学习预测

如何使用TradingView(TV)回测数字货币交易策略

如何投资股票型基金?什么时间买?买什么?

【数量技术宅|量化投资策略系列分享】基于指数移动平均的股指期货交易策略

AMA指标原作者Perry Kaufman 100+套交易策略源码分享

【 数量技术宅 | 期权系列分享】期权策略的“独孤九剑”

如何获取免费的数字货币历史数据

【数量技术宅|金融数据分析系列分享】套利策略的价差序列计算,恐怕没有你想的那么简单

【数量技术宅|量化投资策略系列分享】成熟交易者期货持仓跟随策略

【数量技术宅|量化投资策略系列分享】多周期共振交易策略

【数量技术宅|金融数据分析系列分享】为什么中证500(IC)是最适合长期做多的指数

  大宗商品现货数据不好拿?商品季节性难跟踪?技术宅带你Python爬虫一键解决没烦恼

【数量技术宅|金融数据分析系列分享】如何正确抄底商品期货、大宗商品

【数量技术宅|量化投资策略系列分享】股指期货IF分钟波动率统计策略

【数量技术宅 | Python爬虫系列分享】实时监控股市重大公告的Python爬虫

你可能感兴趣的:(人工智能,编程语言,数据挖掘)