一個股票量化交易程序化模型的入市設計往往伴隨著設計者的偏好和交易時間框架等。主要分為震蕩交易、套利交易以及趨勢跟蹤等。當然在近些年的發展中，也出現了類似遺傳算法、人工智能神經網絡等許多種類的系統模型。

但是對于大多數投資者來說，趨勢跟蹤系統可以成為首選，原因就是它設計的思路最為簡單和實用，今天重點來講一下趨勢跟蹤系統的設計。

趨勢跟蹤系統大概可以分為以下6點內容：
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1）均線突破：常見的思路代表作有考夫曼博士提出的自適應均線以及克羅均線，它是一種用市場效率研究彈性浮動參數，以均線拐頭為信號觸發點的一種均線設計思路。

2）時間價格圖片：這種方式的設計思路主要是在趨勢行情的必經之路等待。速度和幅度從兩方面預約了趨勢行情。在S時間內上漲或者下跌了S個點位，為其主要的設計思路。

3）指標突破：KDJ、MACD、BOLL以及RSI都是常見的技術分析指標，這些指標中的每一個都可以獨立成為一個簡單的趨勢跟蹤系統，在設計的時候可以選擇系統默認的參數或者自己來優化參數。

4）通道突破：四周規則和海龜交易法則是這種程序化交易模型的代表作。當價格圖片最近N根K線的高低點時觸發信號，這種方法雖然看起來簡單，但趨勢非常有效的。

5）波動性突破：將當根K線的最高價與昨收盤、最高價與最低價以及當根K線的最低價與昨收盤，這三組價格差額的最大者即該品種的波動性值，可以通過波動性水平和波動性異常來作為信號的觸發點。

分享股票量化交易程序化接口的部分功能代碼：

std::cout << "========== 查詢當日委托: category = 2 ==========\n";

category = 2;

QueryData(clientId, category, result, errinfo);

if (NULL != errinfo[0]) {

? std::cout << errinfo << std::endl;

} else {

? std::cout << result << std::endl;

}

std::cout << std::endl;

對于程序化交易者來說，離場方法和入市方法都可以自由搭配靈活使用，這樣可以提高型設計的效率，也可以更好的完成一個系統的構建，同時也可以直接通過股票交易接口，進行實盤交易，這樣也是可以提高一定的交易效率。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的分享股票量化交易程序化模型的设计思路的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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