软件需求分析文档范例doc需求分析的重 点，可别小瞧了这事

股票交易这片地儿，机会和挑战并存，交易策略那可是关键中的关键。懂了这些策略，就像是拿到了开启财富宝库的钥匙。今天咱们就聊聊股票交易里头那些常见的策略。

趋势型交易策略

趋势型交易法主要是股票价格有明显走向时采取行动。像2020年*股市那波涨势，就有不少投资者用这招。重点是要准确判断走势。可别小瞧了这事，很多投资者就因为判断失误，在趋势逆转时吃了大亏。要是打算长期投入资金赚点钱，这策略就得好好研究研究。它要求投资者对经济大环境、行业发展等多方面都得全面考虑。

这策略得慢慢来，急不来。你得时不时地留意股票的价，比比不同时间的价。像有的股票，过去三个月一直涨，可能就是跟着一个上涨的趋势走。

网格型交易策略

重点是要把价格网格设置好，就像画画时划分小格子一样。比如说，我们拿一支股票，它的起始价是10块钱，我们设定一个1块钱的网格区间。那价格一旦涨到11块，咱们就卖出一些；要是价格又跌回10块，咱们就再买进。2018到2019年间，中国股市里有些股票稳定性不错，波动规律，挺适合用这种策略的。

设置网格的时候，很多投资者都会犯错误，不是区间设得太宽就是太窄。设得太宽，小波动带来的盈利机会就错过了；设得太窄，交易就会变得特别频繁，成本也会跟着涨。所以在实际操作之前，先得好好分析一下股票之前波动的区间和其他相关数据。

剥头皮交易策略

剥头皮交易策略就是靠赌那点小小的价格变动。不少老手在外汇市场里，就是用这个法子。他们会在不同的平台上下手，利用平台间的价格小差异，快速操作。可这招得投资者反应神速，还得注意力集中。就像欧洲外汇市场开盘的时候，价格秒秒钟都在变。

执行这种策略的投资人得对各个平台的报价进行严密监控。通常，他们会在发现价差后的短短零点几秒内做出决策。还得清楚经纪商收取的手续费和其他成本，因为一点点的误差就能让利润变成损失。

# 你选择的证券的数据更新将会触发此段逻辑，例如日或分钟历史数据切片或者是实时数据切片更新 
def handle_bar(context, bar_dict): 
... 
    if newPrice >= context.nextSellPrice: 
        logger.info("执行高抛交易,对应价格:{}".format(newPrice)) 
        amount = context.portfolio.positions[context.s1].quantity 
        if amount >= context.tradeNumber: 
            logger.info("执行高抛交易,对应数量:{}".format(context.tradeNumber)) 
            order_shares(context.s1, -context.tradeNumber) 
            plot("S", newPrice) 
        elif amount >= 100: 
            logger.info("执行高抛交易,对应数量:{}".format(amount)) 
            order_shares(context.s1, -amount) 
            plot("S", newPrice)  
         
        calc_next_trade_price(context,newPrice) 
        obj = { 
            "nextSellPrice":context.nextSellPrice, 
            "nextBuyPrice":context.nextBuyPrice, 
            "curTradePrice":context.curTradePrice 
        } 
        context.buyTradeList.append(obj) 
 
    if newPrice <= context.nextBuyPrice: 
        logger.info("执行低吸交易,对应价格:{}".format(newPrice)) 
        amount = int(context.portfolio.cash / newPrice / 100.0)  * 100 
        if amount >= context.tradeNumber: 
            logger.info("执行低吸交易,对应数量:{}".format(context.tradeNumber)) 
            order_shares(context.s1, context.tradeNumber) 
            plot("B", newPrice) 
 
        calc_next_trade_price(context,newPrice) 
        
        obj = { 
            "nextSellPrice":context.nextSellPrice, 
            "nextBuyPrice":context.nextBuyPrice, 
            "curTradePrice":context.curTradePrice 
        } 
        context.sellTradeList.append(obj)  

概率法则交易策略

概率法则的交易策略得让投资者对海量的数据进行深入挖掘。得看，比如，我们得研究一下某只股票在过去十年中，每年的6月到8月这段时间里，股价上涨和下跌的可能性各有多大。得用这些数据来推算出这次上涨或下跌的大概概率。要是发现某只股票在这几个月里上涨的概率高达70%，那咱们就可以据此采取相应的行动了。

收集和分析大量数据可真是费神，再说，市场行情也不总跟历史概率一样走。比如2020年的*软件需求分析文档范例doc需求分析的重 点，这种意外事件就给那些基于概率的分析带来了不少麻烦。光靠概率可不行，投资者得灵活变通，考虑更多因素。

高频交易策略

高频交易，就是那种在很短的时间内完成很多笔交易的方法。像*那些量化投资公司就特别擅长这个。他们靠着超级先进的算法和超级快的电脑，每秒钟能完成几百甚至上千笔交易。不过，这种交易对技术设备的要求可就高了去了。要是设备不够先进，那速度可就慢了，得比别人慢一大步。

高频交易，它得考虑资金成本，交易量那么大，得有足够的钱撑着。还有，算法要是出了问题，整个交易系统可能一下子就垮了，损失可就大了。

日内做T策略

日内做T，就是当天买进同一只股票，然后卖出，靠差价赚钱。这种玩法在股票活跃的时候特别流行。比如2018年贵州茅台股价波动那时候，就有不少人在做日内差价。这要求投资者对当天股价的波动范围有个大概的判断。

# 你选择的证券的数据更新将会触发此段逻辑，例如日或分钟历史数据切片或者是实时数据切片更新 
def handle_bar(context, bar_dict): 
... 
    newPrice = bar_dict[context.s1].last 
    if newPrice >= context.nextSellPrice: 
        context.lastTradeType = 1 
        logger.info("执行高抛交易,对应价格:{}".format(newPrice)) 
        amount = context.portfolio.positions[context.s1].quantity 
        #if amount - context.tradeNumber >= context.lockStockNumber: 
        if amount - context.tradeNumber >= 0: 
            logger.info("执行高抛交易,对应数量:{}".format(context.tradeNumber)) 
            order_shares(context.s1, -context.tradeNumber) 
            plot("S", newPrice) 
        else: 
            logger.info("股票数量不足，无法执行高抛交易,对应数量:{}".format(amount)) 
            return     
         
        calc_next_trade_price(context,newPrice) 
 
        obj = { 
            "nextSellPrice":context.nextSellPrice, 
            "nextBuyPrice":context.nextBuyPrice, 
            "curTradePrice":context.curTradePrice 
        } 
        context.buyTradeList.append(obj) 
 
    if newPrice <= context.nextBuyPrice: 
        context.lastTradeType = 0 
        logger.info("执行低吸交易,对应价格:{}".format(newPrice)) 
        amount = int(context.portfolio.cash / newPrice / 100.0)  * 100 
        if amount >= context.tradeNumber: 
            logger.info("执行低吸交易,对应数量:{}".format(context.tradeNumber)) 
            order_shares(context.s1, context.tradeNumber) 
            plot("B", newPrice) 
        else: 
            logger.info("现金不足，无法执行低吸交易,对应数量:{}".format(amount)) 
            return     
 
        calc_next_trade_price(context,newPrice) 
        
        obj = { 
            "nextSellPrice":context.nextSellPrice, 
            "nextBuyPrice":context.nextBuyPrice, 
            "curTradePrice":context.curTradePrice 
        } 
        context.sellTradeList.append(obj) 

得留神，要是没个好的预测能力和操作节奏，那可就容易被高买低卖给坑了，损失肯定少不了。再说了，这种短期的操作，风险可大着，不确定性太强了。

股票交易里各种策略都有自己的特色和风险点。你感觉哪种策略的风险最难把握？大家快来留言、点个赞、转发一下这篇文章，让更多的人从中受益。