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外汇交易基础入门篇

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最后更新于 2022 年 3 月 31 日由 安德烈·维策尔

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开仓

除了风险回报率之外,交易者还会根据每笔交易的风险比例(Risk percentage)来确定持仓量。风险比例是通过控制总资金的一个固定比例作为单笔交易允许的最大亏损来进行风险控制的。专业的交易者不会使用全部资金冒险进行交易,相反,专业交易仅使用总资本的一部分作为交易可承受损失。在金融交易中,2%风险比例广为人知。2%规则是一种投资策略,投资者在任何单笔交易中的风险不超过其可用资本的2% [2] 。使用该比例,假设账户保证金为1000美金,标准合约为10万英镑,英镑兑日元的每点价值(Pip value)为9.17美元,根据2%的比例该笔交易可以允许的最大损失为20美金(1000×2%)。

建议的主题

我们提供的服务包括场外交易产品和货币对产品的交易,并存在亏损大于初始注资金额的风险。这些产品不一定适合每一位投资者,请确保您完全了解所涉及的风险,必要时可向第三方征询意见。点击此处阅览完整的风险披露。

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FOREX.com的母公司StoneX集团公司(StoneX Group Inc.)为纳斯达克证券交易所上市公司,透过旗下成员企业在全球7个监管区域下运作,其中包括英国金融行为监管局(FCA)、美国商品期货委员会(CFTC)、美国国家期货协会(NFA)、日本金融服务管理局(FSA)、澳大利亚证券投资委员会(ASIC)、开曼群岛金融管理局(固定时间交易交易教程 CIMA)、加拿大投资行业监管组织(IIROC)和新加坡金融管理局(MAS)。

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交易工具及平台

德美利证券在2022年StockBrokers.com网络券商评比中与其他14家网络券商竞争,德美利证券在多个项目中排名第一,包括“平台与工具” (连续十一年) 、“桌面交易平台:thinkorswim®” (连续十年) 、“活跃交易” (连续二年) 、“期权交易” 、“客户服务”和“电话支持”。德美利证券更在多个项目中荣获最佳称号 (排名前五),包括 “总体券商”(连续十二年)、“教育” (连续十一年) 、“佣金和费用” (连续二年) 、“投资产品” (连续八年) 、“新手投资人” (连续十年) 、“移动交易” (连续十年)、“轻松使用” (固定时间交易交易教程 连续六年)、“IRA退休账户” (连续三年)、“期货交易” (连续三年) 和“研究” (连续十一年) 。阅读完整文章。

德美利证券提供为FINRA/SIPC成员,并是The Charles Schwab Corporation的子公司。德美利证券为TD Ameritrade IP Company, 固定时间交易交易教程 Inc.与The Toronto-Dominion Bank共同拥有的商标。© 固定时间交易交易教程 2022 嘉信理财版权所有。

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在进入任何交易策略之前,首先摸清基础知识脉络是有帮助的。本教程的第一部分将会专注于解释你需要了解的Python基础知识。然而,这并不意味着你应该完全从零开始:你应该至少学过DataCamp上的Intro to Python for Data Science 免费课程,从中你会学到如何使用Python列表,工具包以及NumPy。此外,你最好已经了解Pandas这个广为流传的Python数据操作工具包,不过这不是必须的。如果你确实希望在学习本教程之前就已经熟知Pandas,你可以考虑学习一下DataCamp上的Pandas Foundations 课程。

你可以看到日期被置于x轴,价格标注于y轴。所谓“在时间维度依次均匀分布”在这个例子中就是指日期在x轴上以14天的间隔均匀分布:请注意3/7/2005和下一个点3/31/2005的间隔,以及4/5/2005 和 4/19/2005的间隔。

举个例子,Anaconda是一个Python和R的高性能分布工作空间,并且包含了100多个最受欢迎的Python、R和Scala数据科学工具包。此外,安装了Anaconda你就可以通过conda获取超过720个工具包,以及我们在Anaconda种配置的最新的工具包、从属工具和环境管理工具。以及,除此之外,你还能通过它获取 Jupyter Notebook 和 Spyder IDE。

你可以从这里安装Anaconda,也别忘了从DataCamp的Jupyter Notebook教程 Jupyter NotebookTutorial: The Definitive Guide中查看如何建立你的Jupyter Notebook。

在使用比如Jupyter或Spyder IDE的基础上,后者提供了一些额外的好处, 因为它还为你提供了在浏览器上进行金融分析所需的一切!通过Quant平台,你将会获取基于GUI的金融工程的、可交互的和基于Python的金融分析以及你自有的基于Python的分析工具库。此外,你还可以进入一个论坛来跟你的同行一起探讨解决方案和疑问。

现在,让我们先关注在Pandas上,并且用它来分析时间序列数据。这一部分将会解释你可以怎样使用Pandas输入数据,探索和操作数据。在这之上,你还会学到如何对你输入的数据进行一些常见的金融分析。pandas-datareader 工具包让你可以从Google,Yahoo! 金融和世界银行等渠道读入数据。如果你想要获得更新版的这项功能所能触及的数据源列表,可以去看一下文档。这个教程中,我们将会使用这个工具包从Yahoo! 金融上读入数据。

注意,Yahoo API 的终端最近有所变动,而且如果你已经想要开始自己使用这个工具库了,你需要安装一个暂时的补丁来利用pandas-datareader从Yahoo金融抓取数据,直到正式的补丁完善。在开始之前,请确保阅读了这份说明。

更多信息请查看DataCamp的Python Excel Tutorial:The Definitive Guide 。

正如你在下面的代码中看到的,你已经用过pandas_datareader来输入数据到工作空间中,得到的对象aapl是一个数据框(DataFrame),也就是一个二维带标记的数据结构,它的每一列都有可能是不同的数据类型。现在,当你手头有一个规则的数据框的时候,你可能首先要做的事情之一就是利用head() 和tail() 函数窥视一下数据框的第一和最后一行。幸运的是,当你处理时间序列数据的时候,这一点是不变的。

请从这里找到一些附带的练习

正如你在介绍部分所看到的,数据清楚地包含了四个列,包括苹果的股票每天的开盘价和收盘价,和极高和极低的价格变动。此外,你还得到了两个额外的列:Volume 和Adj Close。前一个列是用来记录在这一天内交易的股权总量。后者则是调整的收盘价格:当天的收盘价格经过细微的调整以适应在后一天开盘前所发生的任何操作。你可以使用这一个列来检验历史回报或者对历史回报做一些细致的分析。

小贴士:如果你现在想要使用pandas 的to_csv()函数把这些数据存储为csv格式的文件,或是通过read_csv()函数把数据读入回Python。这一点在一些特定场景下是极其便利的,例如说Yahoo API终端发生了变动,你难以再次获取数据的情况。

小贴士:在上述DataCamp Light块的IPython控制台中自己尝试一下。传递aapl.asfreq("M", method="bfill")看看会发生什么!

小贴士:请确保注释掉最后一行代码,以便aapl DataFrame 的新列不会被删除,这样您可以检查算术运算的结果!

本节介绍了一些您在开始执行先验分析之前,可以首先探索数据的方法。但是,在这方面您还可以走得更远。如果您想了解更多,请考虑使用我们的Python Exploratory Data Analysis。

如果您想对Matplotlib了解更多,以及如何开始使用它,请查看DataCamp的Intermediate Python for Data Science课程。