橡皮筋拖點演算法

㈠ 加速度如何計算 （越詳細越好）

從力學的角度，一般的公式：
a＝F/m，
也就是只需要知道物體的質量和所受的外力，就可以計算出來了。

從運動學的角度，勻加速運動，可以使用公式：
a＝(V2-V1)/t，
也就是知道時間t前後的速度差，也可以算出其勻加速度。

從運動學的角度，加速度的原始定義公式為：
a＝Vdt，
也就是速度函數對時間t微分。即：

當時間無限短時，速度的增量，就是加速度。
其它的公式都是此三個公式推導出來的。

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加速度的物理意義:表示質點速度變化的快慢的物理量。

舉例：

假如兩輛汽車開始靜止，均勻地加速後，達到10m/s的速度，A車花了10s，而B車只用了5s。它們的速度都從0變為10m/s，速度改變了10m/s。

所以它們的速度變化量是一樣的。但是很明顯，B車變化得更快一些。我們用加速度來描述這個現象：B車的加速度（a=Δv/Δt，其中的Δv是速度變化量）>A車的加速度。

㈡ 演算法交易策略的五個常見的演算法策略

演算法交易策略

從字面上看，有成千上萬種潛在的 演算法交易策略 ，以下是幾種最常見的快速入門策略：

趨勢跟隨演算法：通過確定明顯的訂單流向確定您的優勢。此優勢可能超過幾個月，也可能超過幾拍坦分鍾。該策略成功的關鍵是確定運行時間。挑一個點進入。時間范圍越短，您交易的頻率就越高，因為趨勢會更快地變化並且您會收到更多的信號。

基於動量的演算法策略：動量演算法希望期貨合約在高交易量上迅速向一個方向移動。該邊緣試圖在停頓時快速進入，獲得動能，然後在下一個停頓時退出。這種演算法不會贏得大贏家。有利的一面是，它也不應該有大輸家。訂單流方向上的動量策略通常被認為是明智的交易。

反趨勢演算法：該策略通常確定動量的飽和點，並「淡化」此舉，而不是與動量進行交易。反趨勢交易是一種特殊的或賀陪分配資本形式，並非為膽小者而設。由於演算法的原因，最後一條特別正確！在一段時間內，價格走勢具有良好的前後波動性。如果您處於虧損交易中，則很有可能「以虧損倉位進行交易」。演算法的變化很大。在當今的演算法驅動世界中，將同時觸發多個演算法程序，並且價格在一個方向衫蠢上爆炸運行。不要為反潮流的新手而有所緩和。

回歸均值演算法：想像一條橡皮筋通常會擴展到「 10」。當到達該距離時，它會向後拉，或恢復為正常距離。這是回歸到平均演算法交易。當期貨合約超出預期范圍時，您的演算法將剖析數據並下訂單。這項交易的目標是在一個極端的價格點准時進入，以預期獲利逆轉。

剝頭皮演算法策略：某些市場提供跟蹤大型買賣雙方的機會。這里的策略是「Capture propagation」。這意味著在Bid上買入，然後在要約上賣出，賺了幾tick。多年來，這種演算法一直是許多day tradetr/floor trader的頭等大事。價差收窄和計算機速度更快，這對手動交易者造成了挑戰。一扇門關閉，一扇門打開，為精明的演算法開發商和交易員提供了擴展機會。

HFT | 高頻交易演算法：這是獲得所有宣傳的演算法。特權量子向導的感知貨幣機器。HFT程序會在一毫秒內執行，並且需要在交換機附近安裝所謂的「共置」伺服器。執行速度對於成功至關重要。