制定交易策略目的

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从交易到盈利：图表家是怎样制定策略的

人工智能是指通过计算机程序的手段实现的人类智能技术，核心问题包括建构能够跟人类似甚至超越的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。如果将事物的分类做成横向和纵向，那么可以分成可统计和不可统计，以及可推理和不可推理。以往的人工智能只解决了可统计可推理的事物，这个是AI 1.0阶段，如今通过结合机器学习和神经网络得到了新的方法，比如深度学习，从新的角度和维度来进行问题的分析，就是AI 2.0阶段。

如何制定交易策略？

主持人：比如说买理财产品，或存银行，买国债吗？
校长：对，就是你固定收入有多少？风险投资在哪？哪些产品怎么去搭配？由谁来搭配？这也是涵盖的策略之一。单说股票，是对于不同品种的不同策略的一个综合使用，再细分到某一个标的下的策略的制定和运用，所以它是分几个层次的。
其实这个策略非常复杂，如世界上的策略，所有的模型，其实都是策略的一种反应，策略量化也好，还是一些团队组织，都是某一策略下的所诞生的运作团队，比如说一个大的基金，可能下面有多个策略团队去匹配的，它是一种模型。
对于个人，没这么复杂，但是你要有这种意识，比如3只品种的一个策略运用，策略一定是跟你的交易品种的周期性相关的，无非就是仓位的运用和买卖的运用，这里面对应的是它波动周期，你要理解，整个大的波动周期是什么样子，你才能够制定跟它相应的策略。

委托单类型与算法交易

使用交易者工作站（TWS）的 IBKR Pro版客户可使用
100多种委托单和算法

客户可使用
100多种委托单和算法

IBKR委托单类型与算法

不同类型的委托单和算法可通过高级的交易功能帮助您限制风险、加速执行、
获得更优的价格、保护隐私、捕捉市场时机并简化交易过程。

第三方算法

第三方算法为我们的客户提供了更多可选择的委托单类型。这些算法委托单类型均来自
最具创新精神的算法供应商，包括CSFB、Fox River、Jefferies和Quantitive Brokers(QB)。
使用下方的标签和筛选工具了解有关第三方算法的更多信息。

显示全部
QB算法
CSFB算法
Jefferies算法
Fox River算法

CSFB Blast

CSFB Close

CSFB Crossfinder+

CSFB Float

CSFB Float Guerrilla

CSFB Guerrilla

正常（Normal）和被动（Passive）模式：该策略执行委托单时不会显示买卖价。流动性出现时，其会寻求主动积极地参与其中。而如果流动性很差，委托单可能会无法完成。
主动（Aggressive）模式：该策略会根据公平价格模型智能化地实现买卖。可尽可能减少对市场的影响，且不会公布买价或卖价。

CSFB Inline

CSFB I Would

CSFB Lightpool

CSFB Pathfinder

CSFB Pre/Post

CSFB Reserve

CSFB Sniper

CSFB Tex

CSFB 制定交易策略目的 TWAP

CSFB Volume Inline

CSFB VWAP

Dark Sweep

Fox Alpha

采用Fox River alpha信号以期实现最佳执行的参与率算法。可以由用户自行决定委托单的激进程度。真实的参与率可能会在客户设定的范围内与目标有所偏离。

Fox Blaster™

Fox Dark Attack™

Fox River Pyramid™

Fox Smart Order Router™

Fox Spotlight™

Percent of Volume™

Fox TWAP

一种时间加权算法，旨在使用Fox River alpha信号在用户指定的时间段内均衡地分散委托单。其允许用户自由控制模型偏离预期成交比率的幅度。该策略寻求通过Fox River Alpha和短期alpha信号超越TWAP。

Fox VWAP

Jefferies Blitz

Jefferies DarkSeek

Jefferies Finale

Jefferies Multiscale

Jefferies Opener

Jefferies Pairs – 净收益

Jefferies Pairs – Ratio

Jefferies Pairs – Risk Arb

Jefferies Patience

Jefferies Portfolio

Jefferies Post

Jefferies Seek

Jefferies Strike

Jefferies Trader

Jefferies TWAP

Jefferies Volume Participation

Jefferies VWAP

QB Bolt

基准：到达价格
通过在被动和激进成交之间寻找完美平衡以在众多市场行情下实现最佳执行

智能委托单安置方法可根据紧急程度和实时波动率指标将子委托单分布到不同层次（层次数量动态变化）
不断根据实时流动性情况调整显示（公布）数量
利用短期价格信号进行下一刻预测
在多点价差买卖情境中智能化地捕捉价差

QB Strobe

基准：交易量加权平均价（VWAP）或时间加权平均价（TWAP）
按用户指定计划进行交易，同时伺机捕捉价差。

通过利用前瞻式的波动率预测提供具体的全套计划

QB Closer

基准：日结算价（美国估值期货则是现金结算）
随时间推移交易，同时将结算价格作为基准。

季节性调整，包括月末、季末和摆动周期
自动选择适当的基准时间范围（无需用户输入）
采用产品特定的、1分钟bin交易量、波动率和报价数量预测
采用智能化的交易量曲线决定委托单的开始和完成

QB Octane

基准：扫架价格
这是一个获取流动性的策略，旨在在紧急完成委托单成为首要目标时以最佳方式执行委托单。推荐用于短期alpha强劲的委托单。

智能扫架逻辑：以仔细校准的间隔跨多个层次获取流动性，需要在流动性获取和发生逆转的可能性之间进行权衡
流动性指标：跨复杂合约评估流动性情况，而非孤立地评估某一特定合约
流动性信号：多项用于流动性探测（包括隐藏流动性）的专有信号

模拟委托单类型

市场准入规则和委托单筛选

GTC委托单

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