TYO

独立算法交易研究室

TYO Algorithmic Trading, Engineered Differently.

AI 驱动的研究。量化的逻辑。自动化的执行。

02理念

我们构建算法, 而不是预言。

没有人知道市场下一步会走向哪里,我们也不知道。真正可以被工程化的,是面对这种不确定性的流程。

数据、概率、规则、风险控制、自动执行。TYO 以算法而非情绪面对市场,并把每一个结果视为「证据」,而不是「证明」。

  • 数据 来自观测,而非假设
  • 概率 是分布,而非定论
  • 规则 在下单之前写清楚
  • 风险 在进场之前先定义
  • 执行 自动化、可重复

社群

全球交易者都在使用。

TYO 的免费 EA 透过 MetaTrader 官方市集 MQL5 发布。每一次下载,都是一位独立交易者主动选择运行我们的代码。

数据来源:MQL5 市集,免费 EA 累计下载量。

  • 5,000+ 全球 EA 累计下载

03AI Accelerated Development

AI 不是策略。 AI 是加速器。

我们只在能真正提升工程产出的环节使用 AI:读取数据、起草代码、构建测试、汇总结果、探索参数空间。交易逻辑本身始终保持显式、可读、可审查。

AI 不预测市场。本网站的任何模型输出,都不作为未来价格的预测。

  • 代码辅助 加速 MQL5 的实现与重构
  • 研究 文献、市场结构与行为特征调研
  • 数据分析 大规模处理逐笔与 K 线数据
  • 参数探索 以系统性搜索取代凭感觉
  • 测试 跨条件的自动化测试矩阵
  • 文档化 一致且可复现的测试记录

04From Idea to Algorithm

From Idea to Algorithm.

市场上的观察本身还不是策略。只有经过定义、量化、实现与测试,它才成为策略。

  1. 01 市场数据 原始价格、成交量与时间序列
  2. 02 量化 把观察到的行为转为可测量的条件
  3. 03 逻辑 进场、出场、仓位与风险规则
  4. 04 代码 确定性的 MQL5 实现
  5. 05 算法 完整且可测试的交易系统
  6. 06 EA 在 MetaTrader 5 上自动执行

06Backtest Lab

Test.Break.Improve.Repeat.

绝大多数想法都会失败,这正是重点。回测不是销售素材,而是告诉我们哪些想法值得投入更多时间的量测仪器。

07Development History

每一套 EA,都始于一个问题。

  • 这个行为能被量化吗?
  • 这个风险能被控制吗?
  • 这套逻辑能在不同的市场环境下存活吗?

然后我们测试。再测试一次。然后重做。

  1. 01IDEA

    Idea

    A behaviour is noticed in the market. At this point it is nothing more than an observation and a question: could this be written down as a rule?

  2. 02RESEARCH

    Research

    The observation is tested against history, across volatility regimes and sessions, before a single line of trading code is written. Most ideas end here.

  3. 03PROTOTYPE

    Prototype

    The rule is implemented in its crudest possible form — entries only, no risk layer, no optimisation. The goal is not profit; it is to find out whether the behaviour is measurable at all.

  4. 04BACKTEST

    Backtest

    Tick-level testing over multiple years and market conditions, with spread and commission modelled. The test conditions are recorded at the same time as the result — a number without its conditions is not evidence.

  5. 05FAILURE

    Failure

    Most prototypes fail here, and this is the most valuable stage in the loop. A model that only worked because it described its own sample is identified and discarded rather than optimised into looking correct.

07TOKYO

在东京构建。 数字来自真实的城市。

TYO 的算法诞生于东京的一张书桌。台场的彩虹、新宿的小巷、深夜的干道——我们生活在这里,市场开盘时写代码,收盘后做验证。这座城市的节奏,就是 TYO 的时间轴。

台场 — 雨后的彩虹
01台场 — 雨后的彩虹
新宿 — 回忆的小巷
02新宿 — 回忆的小巷
新宿 — 深夜的干道
03新宿 — 深夜的干道
住宅街上仰望的高塔
04住宅街上仰望的高塔
高层俯瞰的夜之城
05高层俯瞰的夜之城

08全球社群

在日本开发。 由世界各地的交易者验证。

TYO 在东京开发,但代码运行在印度、泰国、印尼、越南、中国等地的终端上。不同的经纪商、不同的点差、不同的交易时段——这种多样性,是一套算法所能得到最诚实的压力测试。

  • Japan
  • India
  • Thailand
  • Indonesia
  • Vietnam
  • China
  • Europe
  • USA

09Technology

市场存在于概率之中, 而非确定之中。

我们借用概率论的语言——分布、不确定性、结果的叠加——作为设计哲学,而不是预测引擎。一笔交易是分布中的一个位置,永远不是一个已知的结果。

TYO

Algorithmic Trading Lab

Code. Data. Probability. Iteration.

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