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日内交易策略

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戴维·班尼特
万卷出版公司
张意忠
2010-1
171
33.00元
平装
9787547006108

图书标签: 期货  交易  交易系统  投资  投机  金融  策略  股票   


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发表于2024-11-25

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图书描述

《日内交易策略:谷物期货交易实战指南》是一本非常实用的介绍技术交易策略的书籍。作者详细展示了在目内进行谷物期货交易所需要的一切。前几章阐明了作者偏爱芝加哥商品交易所谷物期货品种的缘由,以及为什么只选择了在日内交易的原因,随后解释了交易的根本基础,并详细介绍了作者选定的这个日内交易策略。

在跌宕起伏的实盘交易中,对于日内交易者的挑战是如何利用有限的信息尽快识别具体的支撑和阻挡区间,同时辨别趋势的潜在方向。作者描述了他自己奥体是怎么做到的,也有详细的插图和实际交易的案例作为参考。然后他用开盘之初简单而有限的信息,具体阐释了他如何确定止损和止盈价位。

《日内交易策略:谷物期货交易实战指南》的—个重要特色是作者曾用—整章的篇幅,专门追踪记述了—个完整交易日的具体交易过程。它使用大量的屏幕截图展示了如何在实践中具体应用作者的交易策略,给予读者—种完全明了的切身体验。

作者在另外一个大量使用插图的章节,展示了连续—个丹每个交易日的蜡烛圈,对于每个交易日作者都进行了交易出入场的具体描述。给读者提供了—个检查这个日内交易策略长期收益情况的机会,当然也让读者体验了必定会有的某些亏损日的心理折磨。作者把整个交易过程总结为:严格执行简单交易计划的持续重复。

在别的章节,作者概述了以具体实践需要为根本的观点,而且在计算机和网络设置方面,提出了一些应当引起交易者注意的重要建议。

《日内交易策略:谷物期货交易实战指南》的焦点是在突出谷物期货存在的令人欣喜的交易机会的同时,详细介绍作者亲身实践的技术交易策略,也表明了这个交易策略对于每个期货品种、股票、债券、权证和价差合约的交易者而言,是—个非常宝贵的财富。

点击链接进入英文版:

Day Trading Grain Futures: A Practical Guide to Trading for a Living

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著者简介

作者:(美国)戴维·班尼特(David Bennett) 译者:张意忠

戴维·班尼特,是一位生活在澳大利亚黄金海岸的农产品期货交易商,他从事教学、人力资源管理等工作,但他钟情于交易。“在很多年我尝试过我听过的所有的交易,但结果都很平庸,后来我开始交易农产品期货——我便再未回头过!”戴维拥有三个国籍:英国、新西兰、澳大利亚,他不断追逐着太阳生活。戴维成为一个大型养老基金的董事主席。同一些专业基金经理人一起工作的时候,他开始对交易与金融感兴趣。他认为要保持身体健康、才思敏捷,就要尽量多花时间进行跑步、游泳、瑜伽等运动。


图书目录


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用户评价

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在国内竟然还能用。。。可惜大家都视而不见。。。

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适合初学者,不过书中完全忽视了成交量的影响.15,16章挺不错,我都扫描下来了~

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用的是K线,其实本质上是道氏理论

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2分钟的日内操作。其实没什么大花头,精华就一句话“我所有的交易都来自于一个阻挡被突破(做多)或者一个支撑被击穿(做空)。”设定大止盈小止损单,让浮盈飞翔让止损可控。纪律纪律啊!看人家是怎么遵守纪律的!但人家一笔单子可以止赢止损市价卖,国内却只能择其一,也是影响遵守纪律的障碍之一。

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: F830.9/1172-2

读后感

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本文采用的交易策略为: 1、迅速止盈,放飞盈利; 2、顺势交易; 3、突破交易法; 都为常规的日内短线交易法。 比较新颖的是:提出了标称波动范围R:突破位到前一个回撤位的距离,通常把利润设定到风险的两到三倍。 止损位设置在0.5r-1r; 止盈位设置在1.5r-3r;  

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还不错。作者讲述了其怎样通过IB的TWS来交易美国谷物市场的3个期货品种。作者很详细的描述了他用的日内交易策略。当然如果你要将该策略用于国内谷物品种的话,还是要先测试再说 呵呵

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本文采用的交易策略为: 1、迅速止盈,放飞盈利; 2、顺势交易; 3、突破交易法; 都为常规的日内短线交易法。 比较新颖的是:提出了标称波动范围R:突破位到前一个回撤位的距离,通常把利润设定到风险的两到三倍。 止损位设置在0.5r-1r; 止盈位设置在1.5r-3r;  

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本文采用的交易策略为: 1、迅速止盈,放飞盈利; 2、顺势交易; 3、突破交易法; 都为常规的日内短线交易法。 比较新颖的是:提出了标称波动范围R:突破位到前一个回撤位的距离,通常把利润设定到风险的两到三倍。 止损位设置在0.5r-1r; 止盈位设置在1.5r-3r;  

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系统非常简单,2分钟k线,新高/低后打开保险等回调,再创新高/低后顺势入场,按波动区间的倍数(0.5/1.5)止损止盈.资金管理是每次赌1.5%。 这真是个简单的策略,不过很有意思。入场策略不怎么样,应该比随机入场好不了多少(作者也说了,这个系统的胜率是55%,不知道他的样本...  

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