国际美原油期货开户办理条件

国际美原油期货开户操作办理条件,一般是年龄经验来分析:

一:年龄至少18岁以上,实际要求20岁以上65岁以下

二:有一定金融投资经历-股票,期货,基金等

三:有一定闲散资金,禁止借贷投资

四:有一定风险承受能力

五:有独立操作能力,能在下方联系业务总监办理

资料不足是测试的另一种常见错误。测试美原油期货交易笔数至少是30 笔,只有这样,测试结果在统计上才可以被接受。如果资料太少,很难判断测试结果究竟是偶然因素造成,还是交易策略确实有效。如果某套系统在测试过程中只发出6 个信号,即使其中5 个信号都成功,还是不能归纳出任何统计结论。这很可能代表严重连续亏损之后的连续获利。如果样本数超过30个,就可以在交易系统上做出有效的统计结论,测试结果不能完全由“巧合”或“运气”解释。测试过程采用的历史资料,还应该要充分反映实际的情况,包括各种可能发生的情形,不能只挑该交易策略最适用的行情。你需要知道该系统在上升趋势、下降趋势、区间盘整、波动剧烈、牛市走势等各种市场状况的表现。交易系统也应该在不同市场进行测试。如果某套交易策略确实有效,那就应该普遍适用于整个金融市场。
采用盘中资料进行测试,不要只取几个月的资料,时间最好拉长到几年。开始可以采用一年的资料,但一年期间并不够长,还不能做真正结论。很多系统经常在一年内有卓越表现,但3 年的绩效就惨不忍睹了。取得盘中价格资料的成本不低,测试过程也很浪费时间,因为你必须个别测试每种期货合约,可是金融交易本就不是便宜、简单的;只有投入时间、精力与资金,才可能取得好结果。
缺少外部样本 测试的价格资料不足,也会造成没有外部样本可供运用的问题。交易系统的测试过程中,我们通常会把价格资料分为两部分,一部分用来调整交易策略或设定参数,另一部分则用来做真正的测试。一套完整的交易策略,最后测试应采用全新的资料。如果就这段特定资料的测试做最后测试,交易系统通常都会针对其进行套人与最佳化。请注意,如果价格资料曾经用来调整策略或参数,绩效往往都很好,但重点是该系统在完全“陌生”环境下的表现 —- 这也是外部样本的功能。选一些最能代表交易实况的价格资料,作为外部样本,以测试交易系统的表现。
忽美原油佣金成本与滑移价差 在交易系统测试过程中,使用者普遍会忽略佣金与滑移价差。因此,测试结果可能很好,但在实际运用时却发生亏损。这是因为测试过程并没有考虑到佣金费用与滑移价差。关于这些费用,预估必须切合实际,否则到时会让你大吃一惊。每笔交易都要佣金,经常也会出现滑移价差,所以测试过程就应该考虑到此类成本。一些短线交易者经常对滑移价差的估计不足,他们认为交易会撮合在信号发生的价位。事实上,当我利用市价单买卖股票时,成交价格经常较预期水平差30 美元以上。就我个人的经验来说,当市场发生特殊情况(如联邦储备银行突然宣布调整利率),数只股票曾经同时出现每股5 美元或更多的滑移价差。所以,纸上模拟操作的表现可能很好,但实际交易却只是小输小赢。一些看起来不错的交易系统,考虑佣金与滑移价差之后,结果却亏钱。千万不要忘了这些必然发生的成本,否则任何测试结果都不会
历史测试程序
曲线套入 我准备先来讨论曲线套入的主题,然后再讨论最佳化程序。先前,我提到曲线套入就是利用资料匹配系统。经过曲线套入之后,系统对于特定时期的特定资料,绩效看起来很好。举例来说,在走势图上看到某段时期的价格在特定区间内来回游走,你可以针对这种行情,建立一套交易系统,使其操作绩效特别好。你也可以编写一个滤网,让你恰好在市场崩溃前进场放空。操作绩效显然很好,但不是真的。在市场下次大跌之前,该系统还会发出类似的放空信号吗?你可以不断调整,使得交易系统与资料之间完全吻合,但问题是这套系统是专为这些资料而设计的,恐怕不能适用于其他资料。无论是哪段时期的资料,只要你愿意,都可以设计报酬率高达2 000 %的交易系统,但该系统对于未来行情完全无用。就交易者的立场来说,你所担心的是系统未来运用的绩效,而不是历史测试结果。这也正是我前边所说的,一套看起来不错的系统,为什么必须采用崭新资料进行测试的理由。唯有采用不同于系统编写过程与最佳化过程的资料,才是真正的测试。如采用曲线套入过程的资料进行测试,系统绩效当然会很好,但却未必适用于未来。总体来说,系统结构越复杂、交易方法越烦琐、测试绩效越过于理想,曲线套入的程度就越严重。
最佳化程序 最佳化程序是针对特定时期的资料,通过不断修正参数与指标,来提升系统的绩效。如果采用移动平均,使用者将不断调整移动平均的长度,来促进操作绩效。决定移动平均长度后,可能继续进行最佳化,希望找到某种突破滤网,使得绩效能够更进一步提高。总而言之,系统使用者可以一直调整参数与指标,使系统绩效有所提升。如果采用Trade Station ,这套软件可以帮你进行最佳化。只要几秒,Trade station 就可以告诉你任何指标在某特定时期内的最佳参数值。表面上看起来,这似乎是很不错的功能,但却很容易让你误解系统的真正绩效。
最佳化的目的,在于提升原油期货交易系统的获利能力,但一定要注意,不要做得太过火了。系统概念只需大致正确,而参数值究竟如何设定,并不太重要。最佳化过程,是希望找到一段看起来最好的参数值。举例来说,对于一套穿越近期最高价的突破系统,你希望找到最适用的回顾期间。你发现回顾期间越长,信号的获利能力越强,但回顾期间超过20 期后,就没有明显改善了。你因此而知道系统的回顾期间应该设定为20 左右,至少不应该是5 期。想要找到某个单一的最佳数据,是毫无意义的。因为资料不同,最佳数据也就不同。

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