1.【第01期-答知友评论/私信】菲阿里四价策略（附源码）
2.阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule实战二源码环境搭建
3.期货软件TB系统源代码解读系列51-四均线交易系统
4.期货软件TB系统源代码解读系列36-R-Breaker系统
5.SPARK-38864 - Spark支持unpivot源码分析
6.期货软件TB系统源代码解读系列19-函数上穿、策略策略下跌

【第01期-答知友评论/私信】菲阿里四价策略（附源码）

       在某条回答下方，源码源码一位知友请求撰写一个菲阿里四价策略的日内代码。

       近期，策略策略讨论该策略的源码源码热度上升。

       然而，日内screencap源码当前正值炎夏，策略策略拖延症与懒癌再次发作。源码源码

       于是日内，我运用搜集学习资料的策略策略技能，发现知乎上已有多个Python版本的源码源码实现。

       从中挑选了三个质量上乘的日内版本，排序不分先后。策略策略

       考虑到关注我的源码源码用户中不乏使用传统量化/程序化平台的，

       我进一步在策略仓库中找到了一个交易开拓者TB的日内改进版本，

       旨在帮助提出请求的知友。

       “言辞无需过多，展示代码便是。

       我是 @quantkoala，一个专注于搜集与分享策略源码（涵盖股票与期货）的量化/程序化策略捕手。

       在『量化藏经阁』社群持续分享，欢迎关注、点赞并与我沟通交流，共同探讨、共享成果，增进相互理解和共同成长。

       更多相关内容请见：

阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule实战二源码环境搭建

       在深入探讨阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule的实战操作和源码搭建之前，我们先来了解一下tbschedule的基本结构和功能。tbschedule主要由三个部分构成：Doc目录、tbschedule-core核心jar工程以及tbschedule-console web工程。其中，tbschedule-core是分布式调度引擎的核心，负责执行复杂的调度逻辑；tbschedule-console则是一个Web管理界面，用于监控调度数据、配置策略和任务。

       接下来，让我们一起步入源码环境搭建的实践。首先，访问github的tbschedule仓库，下载源码。同时，全网vip采集视频源码下载并运行test-tbschedule项目作为实战demo，该工程的代码已共享在qq讨论群中，以供深入学习和探讨。

       源码环境搭建主要分为两个步骤：源码工程的搭建与zk数据中心的安装。第一步，准备所需的源码，包括tbschedule工程、test-tbschedule工程以及数据库脚本文件。第二步，将三个源码导入至Eclipse开发环境，并进行相应的配置，如设置maven、导入本地maven工程、配置测试以及安装zookeeper数据中 心等。

       在源码导入Eclipse后，进行一系列配置工作以确保环境的正确运行。例如，对test-tbschedule项目的spring-mybatis.xml文件进行数据库配置修改，设置main类中的zkurl为自己的路径，并在scheduleConsole项目中添加tomcat插件。所有配置完成后，通过运行tomcat7:run命令启动scheduleConsole项目，访问指定地址验证环境搭建是否成功。

       至此，tbschedule的源码环境搭建工作便已基本完成。对于深入理解tbschedule的工作原理以及实际应用，可以通过官方提供的文档和源码解析教程进行学习，例如访问java.com/kcdetail.htm获取更多详细信息。通过实践操作和理论学习的结合，相信您能够更好地掌握tbschedule的使用技巧。

期货软件TB系统源代码解读系列-四均线交易系统

       在期货交易中，四均线交易系统是一种策略，它利用四组不同周期的均线组合进行判断。系统包含5和周期均线，以及3和周期均线的组合。入场条件是当这两组均线均呈多头排列且当前价高于上一交易日的最高价。出场条件则有小周期多头排列转为空头，或者两组均线分别空头排列且低于上一交易日的最低价。

       源代码中，均线计算使用的股票 大数据系统源码是简单的求平均函数，参数包括均线的周期长度。对于多头交易，系统会检查多个条件后决定是否入场和出场。然而，这个系统设置的参数较多，可能不适合所有人，盈亏比和成功率也不高。个人偏好可能更倾向于选择更长周期均线来确定趋势，并自定义均线参数。

       在实际操作中，作者建议根据个人经验进行修改，例如，将均线周期调整为和，长出场均线调整为。通过调整，交易系统更符合个人交易理念，而不是直接复制粘贴。总的来说，理解并调整交易系统是实现进步的关键，而非单纯依赖于他人的规则。

期货软件TB系统源代码解读系列-R-Breaker系统

       R-Breaker系统是一种基于昨日价格的交易参考工具，它简化了Pivot Points，仅去除了一个枢轴点，交易策略基础是突破上界做多，下界做空。若做多后回撤至次上界，认为是假突破，应反手操作。以下是系统的核心代码和部分解释：

       参数设置：如notbef(9.)代表时间需大于0.，Notaft(.)表示时间需小于0.，其余参数如f1、f2、f3、reverse、rangemin和xdiv等用于计算关键价位。

       变量声明：包括数值序列变量如ssetup、bsetup等，用于存储计算结果，以及布尔型变量rfilter，用于过滤操作。12套表白网站源码

       代码执行逻辑：根据日期变化，计算当日开盘价的倍数作为参考区间。在特定时间范围内，如9点到2点分，根据市场波动判断是否突破区间进行买卖操作，同时考虑持仓状态和个人设置的条件。

       警告：作者并未实际在实盘或超级图表上测试过此系统，认为在使用前需要根据个人市场分析和策略调整优化。

       总的来说，R-Breaker系统是一个动态计算买卖点的工具，需要交易者根据市场状况灵活运用，并可能需要结合其他指标或个人判断进行调整。

SPARK- - Spark支持unpivot源码分析

       unpivot是数据库系统中用于列转行的内置函数，如SQL SERVER, Oracle等。以数据集tb1为例，每个数字代表某个人在某个学科的成绩。若要将此表扩展为三元组，可使用union实现。但随列数增加，SQL语句变长。许多SQL引擎提供内置函数unpivot简化此过程。unpivot使用时需指定保留列、进行转行的列、新列名及值列名。

       SPARK从SPARK-版本开始支持DataSet的unpivot函数，逐步扩展至pyspark与SQL。在Dataset API中，ids为要保留的Column数组，Column类提供了从String构造Column的隐式转换，方便使用。利用此API，可通过unpivot函数将数据集转换为所需的三元组。values表示转行列，variableColumnName为新列名，valueColumnName为值列名。

       Analyser阶段解析unpivot算子，将逻辑执行计划转化为物理执行计划。当用户开启hive catalog，SPARK SQL根据表名和metastore URL查找表元数据，转化为Hive相关逻辑执行计划。优源精品源码社区物理执行计划如BroadcastHashJoinExec，表示具体的执行策略。规则ResolveUnpivot将包含unpivot的算子转换为Expand算子，在物理执行计划阶段执行。此转换由开发者自定义规则完成，通过遍历逻辑执行计划树，根据节点类型及状态进行不同处理。

       unpivot函数实现过程中，首先将原始数据集投影为包含ids、variableColumnName、valueColumnName的列，实现语义转换。随后，通过map函数处理values列，构建新的行数据，最终返回Expand算子。在物理执行计划阶段，Expand算子将数据转换为所需形式，实现unpivot功能。

       综上所述，SPARK内置函数unpivot的实现通过解析列参数，组装Expand算子完成，为用户提供简便的列转行功能。通过理解此过程，可深入掌握SPARK SQL的开发原理与内在机制。

期货软件TB系统源代码解读系列-函数上穿、下跌

       理解期货软件中的函数CrossOver与CrossUnder，对于交易策略的实现至关重要。这两者在技术分析中代表了价格穿越某一水平线的关键时刻。代码实现过程相对直接且逻辑清晰，通过条件判断与循环结构，准确捕捉价格变动趋势。

       让我们以CrossOver函数为例进行解析。首先，定义了两个数值序列参数Price1和Price2，用于表示两个价格序列。接着，声明了布尔型变量Con1与PreCon，用于判断与保存特定条件下的价格关系。变量Counter用于追踪当前处理的k线位置。

       在开始部分，通过条件判断Price1是否大于Price2，如果成立，则执行一系列操作。首先，将Counter设为1，然后更新Con1，检查前一价格是否相等。接着，利用循环结构，不断更新Counter和Con1，直到条件不再满足或Counter达到当前k线索引值。在此过程中，记录了价格的穿越情况，并将结果赋值给PreCon，表示价格穿越的最终状态。最终返回PreCon值，作为函数输出。

       与CrossOver类似，CrossUnder函数主要通过修改条件判断为Price1小于Price2，实现对价格下降趋势的捕捉。通过同样的逻辑结构，准确识别价格穿越的情况。

       为了验证函数的实际效果，我们尝试将KD指标（动量指标）与上述函数结合，实现简单的程序化交易策略。通过对比使用CrossOver与CrossUnder函数的交易结果，我们发现两者在实际操作中的效果基本一致，这反映了函数在策略实现中的简洁性和高效性。

       实际上，CrossOver与CrossUnder函数的使用并不复杂，它们的核心逻辑在于条件判断与循环结构的巧妙结合。在编写交易策略时，选择合适的函数能够帮助我们更加精确地捕捉价格变动，进而优化交易决策。

       总的来说，期货软件中的函数CrossOver与CrossUnder为交易者提供了一种直观且有效的工具，用于分析价格趋势并执行交易策略。通过理解和应用这些函数，交易者能够更加灵活地调整和优化自己的投资策略，实现更为精准的市场预测和操作。尽管在特定情况下可能有多种实现方法，但函数本身的设计简洁明了，易于理解和实现，是程序化交易领域中不可或缺的元素。

期货软件TB系统源代码解读系列-价格区间突破的交易系统

       期货交易系统TB源代码解析：基于区间突破的策略

       该交易系统基于通道突破的原理，主要由两个关键步骤组成：计算长周期（根K线）和短周期（根K线）的价格区间。入场规则是当价格突破长周期的最高价区间时，入场做多；反之，当价格低于短周期的最低价区间或在入场价一定波动率幅度内下降时，出场平仓。

       代码中，参数如Length1（长周期区间）、Length2（短周期区间）、IPS（保护止损波动率）、AtrVal（波动率参数）被声明并赋初值。入场和出场条件分别与这些参数关联，确保了策略的灵活性。对于做多操作，当市场为空且价格达到长周期最高价加上固定跳动值，且成交量大于零时，开多并设定保护性止损。相反，若价格低于保护止损或短周期最低价区，系统会触发平仓。

       做空策略类似，当价格低于长周期最低价减去跳动值且成交量大时，开空并设置止损。当价格上升至保护止损或短周期最高价附近时，系统会执行相应的平仓操作。

       这个交易系统可以根据个人的交易习惯和市场条件进行参数调整，以适应不同的市场环境。总的来说，它提供了一个实用的区间突破交易框架。

如何系统地学习量化交易？

       有TB和matlab就基本足够了，实现的话c++比较好。当然要看自身的知识背景和技术水平。

       我的理解其实做量化交易很难有一个所谓的系统学习的过程，量化只是手段，交易的逻辑是多元化的，你可以通过形态描述、追踪市场不合理价差等手段切入，也可以把天体物理、小波分析、神经网络等复杂模型应用其中，你可以做的是K线结构上的策略，也可以做日线或每毫秒数据进行决策的策略。

       所有的一切目的就是为了获利，所谓量化和程序化只是实现这一目的的手段。

       你可以通过各种手段了解做量化时注意的细节，比如如何避免使用未来函数、如何理解每一条数据的意义、测试与实盘之间的差异、不同测试软件的优缺点等等。但你没法去“学习”量化交易，因为不会有人把自己真正赚钱的东西拿出来，如何赚钱必须自己去挖掘

       首先从高频交易分类来说，您研究的期现套利只是其中一种，股指期货刚推出的时候和现货的期现套利收益率还不错，近两年低到有时甚至不到无风险收益率。国债期货和现货套利空间在推出后很快就消失了。以后推出了期权，可能会有一定机会，但应该风险很高。其实从国外来看，高频交易最大的用处是做市商交易，快进快出提供市场流动性，这种策略在中国订单驱动市场显然很难。然后就是后面答案中提到的趋势交易，利用KDJ，SAR，海龟法，割头皮法之类的策略判断市场方向进行交易，这也是国内期货公司和大部分量化私募的方向。不得不说，这种策略参数选择基于过去，可能会过度优化参数或者加入拍脑袋主观想法，有时候赚很多倍有时候很快赔光。一般的策略都回撤太高不适合投资。最后有一种，是目前我所了解的比较先进的方法， 隐含马尔可夫模型（HMM），这也是西蒙斯的文艺复兴在做的方法。具体策略我学识有限了解不深，这是一种随机过程的方法，《数学之美》里介绍过利用HMM来语音识别。因此，我建议题主如果真的有志于高频交易应该首先读一个数学或者计算物理的博士，编程能力并不是高频交易的核心竞争力，数学理论才是。当然，本人阅历能力有限，仅了解皮毛，随口一说，欢迎拍砖

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、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。