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數量技術宅團隊在CSDN學院推出了量化投資系列課程
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量化投資速成營（入門課程）
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Python期貨量化投資
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技術宅今年年初，在我們的策略商城中，上線了商品期貨中長線通用模型，該模型適用于30個成交活躍的商品期貨品種，并且與市場主流中長線模型不同的是，該模型呈現出市場震蕩期橫盤為主不大幅回撤、市場趨勢期大幅盈利的特征，
先一起來看下圖，策略在商城上線時，測驗的績效曲線，
測驗周期從2017年1月1日到2021年3月11日，30個主流商品期貨品種，手續費雙邊萬2+2滑點，
策略自從商城上線，到最新交易日，經過了7個多月的時間，那么，策略到最新的表現如何？讓我們一起來復盤，
測驗周期從2017年1月1日（起始時間不變）到2021年10月18日，依然是30個主流品種，測驗成本不變，也是雙邊萬2+2滑點，下面是最新的績效：
上圖紅線左側是策略在商城上線前的績效，右側是上線后的績效，可以看到，策略在樣本外，依然保持了樣本內的震蕩期橫盤、趨勢期大幅創歷史新高的優秀表現，并且在樣本外，策略選入的30個品種，仍然是全部盈利，
再一起看上圖最后一行匯總的紅色劃線部分，總盈利220.9萬，最大使用資金72.7萬，最大回撤19.3萬，由這幾個資料可以計算出策略的核心績效指標：
最后，我們簡要介紹策略的邏輯，策略主體邏輯是趨勢的K線形態識別：
1）通過識別出大概率會延續趨勢的K線形態，當滿足該形態條件時，進行開倉操作，
2）在持倉程序中，對每根新的K線進行形態判斷，判斷趨勢是否會延續，如果判斷為真，則繼續持倉，如果判斷為假，則平倉，
總結一下：策略的所有交易，都完全依賴于趨勢的形態識別，
例如，近期有特大行情的動力煤（ZC）、硅鐵（SF），策略在極早期就識別出了趨勢，相比較傳統的通道類、均線類模型更早，并且在行情發展程序中，形態識別也準確的把握住了趨勢，并沒有因為趨勢發展程序中的大跌洗盤過早的出場，
該策略有tb旗艦版、tbquant兩個版本，可供大家選擇，如果對策略感興趣，歡迎聯系技術宅微信：sljsz01或sljsz05，
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