multichars外汇

㈠ 哪种multicharts可以做外汇

做外汇的形式很多。主要集中在银行和外汇平台，现在一般的客户选择的是平台 因为银行需要的本金是比较大的

㈡ 什么软件可以程序化交易

针对期货的：
因为每个程序化软件都有相应的优点和缺点，也相应有一批忠实的用户。
国内有：文华、金字塔、TB、达钱等等
都需要有一定编程基础，基础不同、交易系统不同，选用的软件也不同。可以用他们免费的试用下。

针对股票的：

目前国内几乎没有严格意义上的股票的程序化交易软件。
所以我推荐对程序化交易感兴趣的散户们都用用“投资赢家”
这是唯一一个小散也能无门槛使用的免费炒股软件（恒生电子开发的），不用编程轻松上手，支持自动止盈止损、挂单买入、回落卖出等基础功能，更适合对程序化交易感兴趣但不会编程的新手使用。微信搜“投资赢家”可以在菜单栏直接体验模拟埋单。

㈢ 哪家期货公司比较靠谱啊

选择期货公司要注意三个维度：资质、服务、手续费

想做期货交易必须要选择一个期货公司，因为个人或者企业，无法直接去期货交易所开户。

如何选择靠谱的期货公司，我建议从三个维度选择。

第一：资质。一定要选择正规合法的期货公司！一定要选择正规合法的期货公司！一定要选择正规合法的期货公司！

怎么找到正规合法的期货公司呢？可以上期货业协会网站，信息公示栏目。这个栏目会公示期货公司的地址，电话，注册资本金，从业人员等各项信息。至少这里有公示的公司是合法成立的公司，这也是选择期货公司的最低标准。

在合法成立的基础上，还可以关注期货业协会每年公布的期货公司分类监管排名。选择AA，或者A类总之排名靠前的期货公司。

建议选择离您较近的，排名靠前的期货公司。

第二，服务。期货公司一般会根据客户的大小提供不同的服务。从开户服务，到交易软件，到研报分析，到增值服务。可以联系期货公司了解相关服务有哪些。

第三，手续费。期货公司核心就是通道业务。要问明白手续费。如果所有条件差不多，就算个手续费低一些的就好啦。（切记不要过分追求低手续费。服务可能会不好，人家不挣钱怎么服务你。）

㈣ 程序化交易的软件评价

随着国家放开私募量化，目前股票自动化交易逐渐普及。
目前我了解的国内最好的自动交易软件应该是：迅动股票
目前我了解的是可以自动做高抛低吸，设置条件自动买进卖出，自动止盈止损，自动打新股，自动逆回购

㈤ 策略星和Alpha 交易社区有什么区别

两个我都有用，emm我都没有购买过付费的内容，所以单纯就免费的部分讲一下吧。
如果是要学习知识的，策略星内容很多，我记得好像是量化那一块比较多，但是巧了，我不是编程选手。其他的视频的话，一个系列12345，我看了3，找不到1245，就有点……难受。alpha的话会比较系统一点吧，我喜欢那种明明白白告诉我从哪里开始学，顺序是什么样的的课程，他们还有很魔鬼的课后习题部分，仿佛以为自己在做什么密卷。
如果是练习交易的话，策略星模拟交易的我没试过，alpha有个模拟交易比赛，还挺……刺激的。
两个确实都是交易相关的，策略星偏向培训一点，alpha偏向实践一点，看你需要练习什么了。
望采纳。

㈥ 量化投资—策略与技术的作品目录

《量化投资—策略与技术》
策略篇
第 1章 量化投资概念
1.1 什么是量化投资 2
1.1.1 量化投资定义 2
1.1.2 量化投资理解误区 3
1.2 量化投资与传统投资比较 6
1.2.1 传统投资策略的缺点 6
1.2.2 量化投资策略的优势 7
1.2.3 量化投资与传统投资策略的比较 8
1.3 量化投资历史 10
1.3.1 量化投资理论发展 10
1.3.2 海外量化基金的发展 12
1.3.3 量化投资在中国 15
1.4 量化投资主要内容 16
1.5 量化投资主要方法 21
.第 2章 量化选股 25
2.1 多因子 26
2.1.1 基本概念 27
2.1.2 策略模型 27
2.1.3 实证案例：多因子选股模型 30
2.2 风格轮动 35
2.2.1 基本概念 35
2.2.2 盈利预期生命周期模型 38
2.2.3 策略模型 40
2.2.4 实证案例：中信标普风格 41
2.2.5 实证案例：大小盘风格 44
2.3 行业轮动 47
2.3.1 基本概念 47
2.3.2 m2行业轮动策略 50
2.3.3 市场情绪轮动策略 52
2.4 资金流 56
2.4.1 基本概念 56
2.4.2 策略模型 59
2.4.3 实证案例：资金流选股策略 60
2.5 动量反转 63
2.5.1 基本概念 63
2.5.2 策略模型 67
2.5.3 实证案例：动量选股策略和反转选股策略 70
2.6 一致预期 73
2.6.1 基本概念 74
2.6.2 策略模型 76
2.6.3 实证案例：一致预期模型案例 78
2.7 趋势追踪 84
2.7.1 基本概念 84
2.7.2 策略模型 86
2.7.3 实证案例：趋势追踪选股模型 92
2.8 筹码选股 94
2.8.1 基本概念 95
2.8.2 策略模型 97
2.8.3 实证案例：筹码选股模型 99
2.9 业绩评价 104
2.9.1 收益率指标 104
2.9.2 风险度指标 105
第 3章 量化择时 111
3.1 趋势追踪 112
3.1.1 基本概念 112
3.1.2 传统趋势指标 113
3.1.3 自适应均线 121
3.2 市场情绪 125
3.2.1 基本概念 126
3.2.2 情绪指数 128
3.2.3 实证案例：情绪指标择时策略 129
3.3 有效资金 133
3.3.1 基本概念 133
3.3.2 策略模型 134
3.3.3 实证案例：有效资金择时模型 137
3.4 牛熊线 141
3.4.1 基本概念 141
3.4.2 策略模型 143
3.4.3 实证案例：牛熊线择时模型 144
3.5 husrt指数 146
3.5.1 基本概念 146
3.5.2 策略模型 148
3.5.3 实证案例 149
3.6 支持向量机 152
3.6.1 基本概念 152
3.6.2 策略模型 153
3.6.3 实证案例：svm择时模型 155
3.7 swarch模型 160
3.7.1 基本概念 160
3.7.2 策略模型 161
3.7.3 实证案例：swarch模型 164
3.8 异常指标 168
3.8.1 市场噪声 168
3.8.2 行业集中度 170
3.8.3 兴登堡凶兆 172
第 4章 股指期货套利 180
4.1 基本概念 181
4.1.1 套利介绍 181
4.1.2 套利策略 183
4.2 期现套利 185
4.2.1 定价模型 185
4.2.2 现货指数复制 186
4.2.3 正向套利案例 190
4.2.4 结算日套利 192
4.3 跨期套利 195
4.3.1 跨期套利原理 195
4.3.2 无套利区间 196
4.3.3 跨期套利触发和终止 197
4.3.4 实证案例：跨期套利策略 199
4.3.5 主要套利机会 200
4.4 冲击成本 203
4.4.1 主要指标 204
4.4.2 实证案例：冲击成本 205
4.5 保证金管理 208
4.5.1 var方法 208
4.5.2 var计算方法 209
4.5.3 实证案例 211
第 5章 商品期货套利 214
5.1 基本概念 215
5.1.1 套利的条件 216
5.1.2 套利基本模式 217
5.1.3 套利准备工作 219
5.1.4 常见套利组合 221
5.2 期现套利 225
5.2.1 基本原理 225
5.2.2 操作流程 226
5.2.3 增值税风险 230
5.3 跨期套利 231
5.3.1 套利策略 231
5.3.2 实证案例：pvc跨期套利策略 233
5.4 跨市场套利 234
5.4.1 套利策略 234
5.4.2 实证案例：伦铜—沪铜跨市场套利 235
5.5 跨品种套利 236
5.5.1 套利策略 237
5.5.2 实证案例 238
5.6 非常状态处理 240
第 6章 统计套利 242
6.1 基本概念 243
6.1.1 统计套利定义 243
6.1.2 配对交易 244
6.2 配对交易 247
6.2.1 协整策略 247
6.2.2 主成分策略 254
6.2.3 绩效评估 256
6.2.4 实证案例：配对交易 258
6.3 股指套利 261
6.3.1 行业指数套利 261
6.3.2 国家指数套利 263
6.3.3 洲域指数套利 264
6.3.4 全球指数套利 266
6.4 融券套利 267
6.4.1 股票—融券套利 267
6.4.2 可转债—融券套利 268
6.4.3 股指期货—融券套利 269
6.4.4 封闭式基金—融券套利 271
6.5 外汇套利 272
6.5.1 利差套利 273
6.5.2 货币对套利 275
第 7章 期权套利 277
7.1 基本概念 278
7.1.1 期权介绍 278
7.1.2 期权交易 279
7.1.3 牛熊证 280
7.2 股票/期权套利 283
7.2.1 股票—股票期权套利 283
7.2.2 股票—指数期权套利 284
7.3 转换套利 285
7.3.1 转换套利 285
7.3.2 反向转换套利 287
7.4 跨式套利 288
7.4.1 买入跨式套利 289
7.4.2 卖出跨式套利 291
7.5 宽跨式套利 293
7.5.1 买入宽跨式套利 293
7.5.2 卖出宽跨式套利 294
7.6 蝶式套利 296
7.6.1 买入蝶式套利 296
7.6.2 卖出蝶式套利 298
7.7 飞鹰式套利 299
7.7.1 买入飞鹰式套利 300
7.7.2 卖出飞鹰式套利 301
第 8章 算法交易 304
8.1 基本概念 305
8.1.1 算法交易定义 305
8.1.2 算法交易分类 306
8.1.3 算法交易设计 308
8.2 被动交易算法 309
8.2.1 冲击成本 310
8.2.2 等待风险 312
8.2.3 常用被动型交易策略 314
8.3 vwap算法 316
8.3.1 标准vwap算法 316
8.3.2 改进型vwap算法 319
第 9章 其他策略 323
9.1 事件套利 324
9.1.1 并购套利策略 324
9.1.2 定向增发套利 325
9.1.3 套利重仓停牌股票的投资组合 326
9.1.4 封闭式投资组合套利 327
9.2 etf套利 328
9.2.1 基本概念 328
9.2.2 无风险套利 330
9.2.3 其他套利 334
9.3 lof套利 335
9.3.1 基本概念 335
9.3.2 模型策略 336
9.3.3 实证案例：lof 套利 337
9.4 高频交易 341
9.4.1 流动性回扣交易 341
9.4.2 猎物算法交易 342
9.4.3 自动做市商策略 343
9.4.4 程序化交易 343
理论篇
第 10章 人工智能 346
10.1 主要内容 347
10.1.1 机器学习 347
10.1.2 自动推理 350
10.1.3 专家系统 353
10.1.4 模式识别 356
10.1.5 人工神经网络 358
10.1.6 遗传算法 362
10.2 人工智能在量化投资中的应用 366
10.2.1 模式识别短线择时 366
10.2.2 rbf神经网络股价预测 370
10.2.3 基于遗传算法的新股预测 375
第 11章 数据挖掘 381
11.1 基本概念 382
11.1.1 主要模型 382
11.1.2 典型方法 384
11.2 主要内容 385
11.2.1 分类与预测 385
11.2.2 关联规则 391
11.2.3 聚类分析 397
11.3 数据挖掘在量化投资中的应用 400
11.3.1 基于som 网络的股票聚类分析方法 400
11.3.2 基于关联规则的板块轮动 403
第 12章 小波分析 407
12.1 基本概念 408
12.2 小波变换主要内容 409
12.2.1 连续小波变换 409
12.2.2 连续小波变换的离散化 410
12.2.3 多分辨分析与mallat算法 411
12.3小波分析在量化投资中的应用 414
12.3.1 k线小波去噪 414
12.3.2 金融时序数据预测 420
第 13章 支持向量机 429
13.1 基本概念 430
13.1.1 线性svm 430
13.1.2 非线性svm 433
13.1.3 svm分类器参数选择 435
13.1.4 svm分类器从二类到多类的推广 436
13.2 模糊支持向量机 437
13.2.1 增加模糊后处理的svm 437
13.2.2 引入模糊因子的svm训练算法 439
13.3 svm在量化投资中的应用 440
13.3.1 复杂金融时序数据预测 440
13.3.2 趋势拐点预测 445
第 14章 分形理论 452
14.1 基本概念 453
14.1.1 分形定义 453
14.1.2 几种典型的分形 454
14.1.3 分形理论的应用 456
14.2 主要内容 457
14.2.1 分形维数 457
14.2.2 l系统 458
14.2.3 ifs系统 460
14.3 分形理论在量化投资中的应用 461
14.3.1 大趋势预测 461
14.3.2 汇率预测 466
第 15章 随机过程 473
15.1 基本概念 473
15.2 主要内容 476
15.2.1 随机过程的分布函数 476
15.2.2 随机过程的数字特征 476
15.2.3 几种常见的随机过程 477
15.2.4 平稳随机过程 479
15.3 灰色马尔可夫链股市预测 480
第 16章 it技术 486
16.1 数据仓库技术 486
16.1.1 从数据库到数据仓库 487
16.1.2 数据仓库中的数据组织 489
16.1.3 数据仓库的关键技术 491
16.2 编程语言 493
16.2.1 GPU算法交易 493
16.2.2 MATLAB 语言 497
16.2.3 c#语言 504
第 17章 主要数据与工具 509
17.1 名策多因子分析系统 509
17.2 MultiCharts：程序化交易平台 511
17.3 交易开拓者：期货自动交易平台 514
17.4 大连交易所套利指令 518
17.5 mt5：外汇自动交易平台 522
第 18章 量化对冲交易系统：D-alpha 528
18.1 系统构架 528
18.2 策略分析流程 530
18.3 核心算法 532
18.4 验证结果 534
表目录
表1 1 不同投资策略对比 7
表2 1 多因子选股模型候选因子 30
表2 2 多因子模型候选因子初步检验 31
表2 3 多因子模型中通过检验的有效因子 32
表2 4 多因子模型中剔除冗余后的因子 33
表2 5 多因子模型组合分段收益率 33
表2 6 晨星市场风格判别法 36
表2 7 夏普收益率基础投资风格鉴别 37
表2 8 中信标普风格指数 41
表2 9 风格动量策略组合月均收益率 43
表2 10 大小盘风格轮动策略月收益率均值 46
表2 11 中国货币周期分段（2000—2009年） 49
表2 12 沪深300行业指数统计 50
表2 13 不同货币阶段不同行业的收益率 51
表2 14 招商资金流模型（cmsmf）计算方法 58
表2 15 招商资金流模型（cmsmf）选股指标定义 59
表2 16 资金流模型策略——沪深300 61
表2 17 资金流模型策略——全市场 62
表2 18 动量组合相对基准的平均年化超额收益（部分） 68
表2 19 反转组合相对基准的平均年化超额收益(部分) 69
表2 20 动量策略风险收益分析 71
表2 21 反转策略风险收益分析 73
表2 22 趋势追踪技术收益率 93
表2 23 筹码选股模型中单个指标的收益率情况对比 99
表3 1 ma指标择时测试最好的20 组参数及其表现 117
表3 2 4个趋势型指标最优参数下的独立择时交易表现比较 120
表3 3 有交易成本情况下不同信号个数下的综合择时策略 120
表3 4 自适应均线择时策略收益率分析 124
表3 5 市场情绪类别 126
表3 6 沪深300指数在不同情绪区域的当月收益率比较 128
表3 7 沪深300指数在不同情绪变化区域的当月收益率比较 129
表3 8 沪深300指数在不同情绪区域的次月收益率比较 130
表3 9 沪深300指数在不同情绪变化区域的次月收益率比较 130
表3 10 情绪指数择时收益率统计 132
表3 11 svm择时模型的指标 156
表3 12 svm对沪深300指数预测结果指标汇总 156
表3 13 svm择时模型在整体市场的表现 156
表3 14 svm择时模型在单边上涨市的表现 157
表3 15 svm择时模型在单边下跌市的表现 158
表3 16 svm择时模型在震荡市的表现 159
表3 17 噪声交易在熊市择时的收益率 170
表4 1 各种方法在不同股票数量下的跟踪误差（年化） 190
表4-2 股指期货多头跨期套利过程分析 199
表4 3 不同开仓比例下的不同保证金水平能够覆盖的市场波动及其概率 211
表4 4 不同仓单持有期下的保证金覆盖比例 212
表6 1 融券标的股票中在样本期内最相关的50 对组合（部分） 248
表6 2 残差的平稳性、自相关等检验 249
表6 3 在不同的阈值下建仓、平仓所能获得的平均收益 251
表6 4 采用不同的模型在样本内获取的收益率及最优阈值 252
表6 5 采用不同的模型、不同的外推方法在样本外获取的收益率（%） 253
表6 6 主成分配对交易在样本内取得的收益率及最优阈值 255
表6 7 主成分配对交易在样本外的效果 255
表6-8 各种模型下统计套利的结果 256
表6 9 延后开仓+提前平仓策略实证结果 260
表6 10 各行业的配对交易结果 261
表7 1 多头股票-期权套利综合分析表 283
表7 2 多头股票—股票期权套利案例损益分析表 284
表7 3 多头股票-指数期权套利案例损益分析表 285
表7 4 转换套利分析过程 286
表7 5 买入跨式套利综合分析表 289
表7 6 买入跨式套利交易细节 289
表7 7 卖出跨式套利综合分析表 291
表7 8 卖出跨式套利交易细节 292
表7 9 买入宽跨式套利综合分析表 293
表7 10 卖出宽跨式套利综合分析表 294
表7 11 买入蝶式套利综合分析表 296
表7 12 卖出蝶式套利综合分析表 298
表7 13 买入飞鹰套利分析表 300
表7 14 卖出飞鹰式套利综合分析表 301
表9 1 主要并购方式 324
表9 2 并购套利流程 325
表9 3 鹏华300 lof两次正向套利的情况 339
表9 4 鹏华300 lof两次反向套利的情况 340
表10 1 自动推理中连词系统 352
表10 2 模式识别短线择时样本数据分类 369
表10 3 rbf神经网络股价预测结果 375
表10 4 遗传算法新股预测参数设置 379
表10 5 遗传算法新股预测结果 380
表11 1 决策树数据表 389
表11 2 关联规则案例数据表 392
表11 3 som股票聚类分析结果 403
表11 4 21种股票板块指数布尔关系表数据片断 404
表12 1 深发展a日收盘价小波分析方法预测值与实际值比较 427
表12 2 不同分解层数的误差均方根值 428
表13 1 svm沪深300指数预测误差情况 445
表13 2 svm指数预测和神经网络预测的比较 445
表13 3 技术反转点定义与图型 448
表13 4 svm趋势拐点预测结果 450
表14 1 持续大涨前后分形各主要参数值 463
表14 2 持续大跌前后分形个主要参数值 465
表14 3 外汇r/ s 分析的各项指标 469
表14 4 v(r/s)曲线回归检验 470
表15 1 灰色马尔可夫链预测深证成指样本内（2005/1—2006/8） 484
表15 2 灰色马尔可夫链预测深证成指样本外（2006/9—2006/12） 484
表16-1 vba的12种数据类型 499
表18-1 d-alpha系统在全球市场收益率分析 534

㈦ 英国lmax平台有开户的朋友吗，怎么样啊

成交速度很快,用multicharts比用webtrader速度更快,更流畅,我是在投机修真记论坛开的户,因为有个中文讨论区,交流起来也方便,投机修真记是lmax官方合作伙伴.指定代理商.

㈧ 期货程序化实盘交易哪个平台稳定些

1.文华财经
老牌行情软件提供商，系统相对稳定，国内占有率高。
2.TB 交易开拓者
国内的tradestation，语言移植国外程序交易软件，是目前国内市场占有率仅次于文华财经的交易软件。在语言方面略胜于文华财经，在交易稳定性方面，使用者反应不一。
3.金字塔决策交易系统
金字塔是一款集程序化交易、看盘分析为一体的全功能综合软件:支持图标程序化交易、后台程序化交易、高频交易、趋势线程序化交易等多种自动交易模式;公式模型编写及操作兼容国内主流分析软件;支持闪电下单、图表下单、预警雷达下单等多种下单模式;支持板块指数、套利、多账户交易及动态止赢止损。还可支持VBS、VBA、C++二次开发。
4.multicharts+达钱(MC)
MultiCharts 经过多年的研发，是一款专为期货，证券和外汇交易所设计的专业图表绘制和自动化交易的软件。高清晰的绘图功能结合中国期货的实时行情、历史回补与自动交易，帮助使用者一站式解决过去繁琐的数据收集及软件设置，并支持Excel下单等创新方式。该软件功能非常先进，虽经台湾传入我国，但使用习惯依然沿用外软，国内的使用者需要经过一段时间的适应。
5.龙软程序化交易平台(DTS)
龙软被大智慧收购后，于2012年推出该平台。实现了交易策略（Lua代码），交易界面（XML配置）的灵活自定义，目前支持，期现套利、ETF套利、商品期货、股指期货、权证、股票的全品种程序化交易。该系统的主要特点是交易速度快，计算速度快，采用后端服务器分布式部署模式，客户端只做数据浏览和指令操作，所有的计算都在后台完成。是一款非常全面，面向机构的高端程序化软件
6.高手交易软件
高手交易系统是从韩国期权交易市场起步并发展起来的，具有15年全球市场交易经验以及专业化的技术背景，高手交易系统不仅仅可以做期货交易，同时也可以进行期权交易。在全球期权交易量排名第一的韩国期权市场中，高手为个人、机构、专业投资团队等服务了15年。高手交易系统中运用了EF委托，STage程序化交易引擎，GOM高手对象模型，DDE实时行情分析工具等。大大提高了交易的效率，并获得惊人的收益。[2]
7.金钱豹
金钱豹是一款给专业人士使用的程序化软件，其支持C++、C#、matlab、Net3.5、JAVA等众多接口。给予软件非常大的扩展性。
8.YesTrader
YesTrader来自于韩国，是以期货买卖为目的的交易软件。不仅具有便捷的下单功能，而且载有包含多样化技术指标的性能超强的图表。该软件还可以通过用系统语言编辑逻辑公式把投资者所需的任何交易策略自由的表现出来，也可用该交易策略进行自动买卖。刚进入我国不久，正处于发展期
9.SPT盛立高频程序化交易平台
SPT是一款专为期货、证券交易所设计的高频程序化交易平台。该系统具有高速的行情以及交易处理能力，通过完备的交易风控体系，保证程序化交易的稳定性和准确性。
10.永安程序化交易系统
永安程序化交易系统包括永安程序化交易平台及该平台上配套开发的交易模型，永安程序化交易系统的交易平台是基于最底层、最稳定的计算机语言C++语言开发；交易模型的设计也是在C++语言的框架下编写，可扩展性强、订单系统精准高效。

㈨ 国内好用的程序化交易期货期权交易软件都有哪些

YesTrader
YesTrader来自于韩国，是以期货期权买卖为目的的交易软件。不仅具有便捷的下单功能，而且载有包含多样化技术指标的性能超强的图表。该软件还可以通过用系统语言（Yes Language，JAVA Script）编辑逻辑公式把投资者所需的任何交易策略自由的表现出来，也可用该交易策略进行自动买卖。其JAVA Script及Data manager强大 功能全世界独一无二。2014年3月末推出期权交易软件（包含程序化期权交易功能）其强大的功能行业领先。

文华财经
专业期货软件服务商，源于中国本土的程序化软件，系统稳定，国内占有率高。基于国内用户习惯诞生的“麦语言”，小语法大函数，积木式的轻松编程环境。提供最全的回测样本：国内合约从开市至今的全部历史数据，支持专业程序化的金融工程思想：多模型组合测试和加载。独创的自动交易运行模组，轻松监控几十个模型的信号执行、资金、持仓、挂单等状态，并且支持手动辅助。
TB交易开拓者
国内的tradestation，语言移植国外程序交易软件，是国内市场占有率仅次于文华财经的交易软件。在语言方面略胜于文华财经，在交易稳定性方面，使用者反应不一。

金字塔决策交易系统
金字塔是一款集程序化交易、看盘分析为一体的全功能综合软件:支持图标程序化交易、后台程序化交易、高频交易、趋势线程序化交易等多种自动交易模式;公式模型编写及操作兼容国内主流分析软件;支持闪电下单、图表下单、预警雷达下单等多种下单模式;支持板块指数、套利、多账户交易及动态止赢止损。还可支持VBS、VBA、C++二次开发。

multicharts+达钱(MC)
MultiCharts 经过研发，证券和外汇交易所设计的专业图表绘制和自动化交易的软件。高清晰的绘图功能结合中国期货的实时行情、历史回补与自动交易，帮助使用者一站式解决过去繁琐的数据收集及软件设置，并支持Excel下单等创新方式。该软件功能非常先进，虽经台湾传入我国，但使用习惯依然沿用外软，国内的使用者需要经过一段时间的适应。

龙软程序化交易平台(DTS)
龙软被大智慧收购后，于2012年推出该平台。实现了交易策略（Lua代码），交易界面（XML配置）的灵活自定义，目前支持，期现套利、ETF套利、商品期货、股指期货、权证、股票的全品种程序化交易。该系统的主要特点是交易速度快，计算速度快，采用后端服务器分布式部署模式，客户端只做数据浏览和指令操作，所有的计算都在后台完成。是一款非常全面，面向机构的
高端程序化软件