股指期货量化交易策略（股指期货量化交易策略有哪些）

股指期货量化分析是什么

股指期货量化分析就是通过一定的“模型”对股指期货的历史数据进行回溯测试分析，从而应用到未来的走势进行预测，目标就是在盈利概率高的情况下进行交易以期获得在风险可控情况下持久稳定的盈利。

量化分析就是数据分析，参考

对整个市场的预测是不容易的，相当于对（市场上交易的所有的）人的行为进行预测，或者说预测未来。目前主流的股指期货（包括其他商品期货）主要通过参数过滤来生成交易信号，如最简单的，MACD金叉做多开仓，死叉做空平仓。策略大致分两种，1）趋势跟踪，即突破追涨杀跌；2）均值回归，即高抛低吸。频率从分笔数据到日线，从每几天交易一次到每天交易几十次都有。

实现手段基本都采用程序化交易，排除人为干扰。或自己写程序，或采用第三方软件（广告就不做了）。

什么是量化投资交易策略

一文看懂量化投资策略

闲话基

量化投资在近些年受到越来越多的关注，包括规模、策略、业绩。量化投资，是指通过借助统计学、数学 *** ，运用计算机从海量历史数据中，寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，按照策略构建的数量模型严格执行投资，力求获得长期稳定可持续高于平均的超额回报。

跟传统的主动管理 *** 相比，量化投资是高投资广度、低投资深度的一种投资 *** 。量化投资强调纪律投资，可以克服投资者主观情绪的影响。

现在市场上运用的策略有很多种，下面来看看主流的几种策略。

一、市场中性策略

市场中性策略是国内使用最多的策略。根据CAPM理论，股票收益由两部分组成，一部分是市场整体风险的beta收益，一部分是股票自身风险带来的alpha收益。中性策略是从消除市场系统性风险的维度出发，通过同时构建多头和空头头寸对冲市场风险，以获得较稳定的绝对收益。国内通常使用的操作 *** 是，买入股票，同时卖空与股票等市值的股指期货。盈利模式是，所买股票超越大盘的涨跌幅度。市值对冲并不是完全的beta对冲，但可以减少计算量，降低调仓率，为国内投资机构普遍使用。

Alpha策略关键点是选出的股票组合收益要持续跑赢沪深300指数，在市场上涨时平均涨幅大于沪深300指数，在市场下跌时平均跌幅小于沪深300指数，并且可持续稳定。

通常管理人根据估值、成长性、市值、动量、预期变动、资金关注、技术指标、事件、业绩等多个维度进行量化选股，构造投资组合，同时以沪深300行业配置比例为基准，对系统筛选出的股票根据宏观经济和行业景气进行差异化配置，并定期根据各因子变动进行动态调整组合。

构建中性策略，买入100元股票组合，卖空100元股指期货，多头与空头组合价值相等：

1、市场上涨：股票组合（上涨赚钱）+指数收益（上涨亏钱）=10%+（-7%）=3%

2、市场下跌：股票组合（上涨赚钱）+指数收益（上涨亏钱）=（-7%）+10%=3%

3、市场震荡：股票组合（上涨赚钱）+指数收益（上涨亏钱）=10%+（7）=17%

Alpha策略最主要风险在于选股策略上。

选股模型可能会因为股票市场规律性变动、突发事件和统计模型本身的概率属性，在某些时间段出现失效，导致做多的股票跑输市场出现短期亏损。这需要基金经理能不断完善投资模型和操作技巧提升获胜概率。此外，Alpha策略还收到基差的影响。大部分时候会有一定的升贴水损失，策略对基差的风控非常重要。

二、套利策略

1、统计套利

统计套利是对历史数据进行统计分析，估计相关变量的概率分布，结合基本面数据分析，用来进行套利交易。

运用统计分析工具，对一组相关联的价格之间的关系的历史数据进行研究分析，研究关系的历史稳定性，并估计其概率分布，确定分布中的极端区域，即否定域。当真实市场上的价格关系进入否定域，可以认为这种价格关系不可长久持续，此时有较高的成功概率进场套利。

2、期现套利

期现套利指利用期货与现货基差扩大产生的套利机会，做多被低估标的，做空被高估标的，待期现基差回归至合理范围后，平仓离场的低风险策略。

期现套利策略，根据沪深300股指期货与沪深300指数基差到期时必定收敛的交易机制。当期货指数与沪深300指数基差足够大时，可以通过构建一个反向组合，获得基差收敛过程中产生的收益。目前国内只能进行“做空基差”的正向套利，即当基差大于0的时候，买入股指ETF或者一揽子股票，同时卖出等市值股指期货，待价差收敛后平仓。当基差小于0时，由于融券不足，无法通过卖出股指ETF或者一揽子股票同时买入等市值的股指期货进行“做多基差”的反向套利。当期货价格深深贴水的时候，因融券存在障碍反向套利被切断，贴水状态自由发展，只能通过市场大幅度反弹，多头的投机者重新将价格抬升至升水的状态。这也是市场贴水一直无法及时恢复的重要原因。

期现套利的主要风险在于市场价格出现剧烈波动导致浮亏，具体表现为所跟踪标的之间的基差出现长时间不回归甚至反向逆转，期现收益无法有效覆盖交易成本、冲击成本、现金成本等风险。

3、ETF套利

ETF套利，是指投资者可以在一级市场通过置顶的ETF交易商想基金管理公司，用一揽子股票组合申购ETF份额，或者把ETF份额赎回成一揽子股票组合，同时可以在二级市场以市场价格买卖ETF。

假设某只ETF成分股暴跌，使得该ETF净值迅速走低，但该ETF的市场价格未能及时跟上，两者短暂地出现一个价差，此时可以买入ETF一揽子股票组合申购成ETF，然后将ETF在二级市场卖出，实现低买高卖，获取价差。

ETF套利的两种交易顺序，一种是从股票二级市场买入一揽子股票，按一定比例换成ETF份额，然后在二级市场卖出ETF份额，前提是一揽子股票价格比ETF价格低，出现溢价；另一种是，从ETF二级市场买入份额，按照一定比例兑换成一揽子股票，在拿到股票二级市场卖出，这样的前提是ETF价格低于一揽子股票价格，出现折价。

4、分级基金套利

分级基金有2种套利模式。

一种方式是当母子基金比价出现折溢价时可进行套利。当A/B份额的组合价格大于母基金净值时，存在整体溢价套利机会。通过场内申购母基金份额，分拆成A和B并在二级市场卖出完成溢价套利。当A/B份额的组合价格小于母基金净值时，存在整体折价套利机会。通过在二级市场按比例买入A类份额和B类份额，申请合并成母份额并赎回完成折价套利。

但是折溢价套利不能实时完成，需要面临1-2个交易日的价格波动风险。可以通过股指期货对冲管理风险敞口。

一般在牛市中溢价套利机会比较多，在震荡市场中折价套利机会更多、胜率更高。

另一种套利方式是，市场下跌时，含下折算条款的分级基金A份额包含的期权价值套利，同时还有在整体折溢价套利基础上演的底仓-对冲溢价套利、循环折价套利。

三、CTA策略

CTA策略是投向期货市场，使用历史数据，通过统计、数学、编程的 *** 找到盈利规律。分为趋势策略和套利策略。

趋势策略是跟随者市场上涨做多，市场下跌做空，因此在任何一种期货商品进入趋势后，CTA策略就会获得良好的收益空间。

套利策略是通过跨期限、跨市场、跨品种等不同合约之间的“价差回归”，锁定套利空间。

跨期限是指同一交易品种，不同交易周期间的套利。历史数据表明期货不同合约价格相关性高，价差出现稳定的统计特征。当两个不同到期月份合约/不同品种合约之间的价差偏离合理区间时，可以通过在期货市场同时买入低估值合约和卖出高估值合约，在价差回归后进行反向平仓，进行跨期限套利交易。

更加具体地说，跨期套利是指不同月份期货支架的套利。通过多远空近或多近空远，来买卖同一市场同种商品不同到期月份的期货合约，利用不同到期月份合约的价差变动来获利的套利模式。

交易过程如下：

跨品种与跨期现套利逻辑相似，只是使用在同一期限不同品种合约之间，具体投资流程如下：

跨市场套利，在某个交易所买入（卖出）某一交割月份的某种商品合约，同时在另一个交易所卖出（买入）统一交割月份的同种商品合约，在有利时机分别在两个交易所对冲获利。

跨市场策略涉及外汇兑换、国际期货交易对冲，交易实现难度大，国内用得少。

由于期货具有杠杆属性，这类策略持仓的市值往往很大，有时候甚至超过产品资产总值，导致收益率的波动率是所有量化策略中更大的。在市场出现连续震荡行情时，这样策略由于杠杆属性会出现较大的回撤。另外一个对这类策略的一个限制是，目前市场上活跃交易的期货品种不多，高频交易很大程度倚重于品种成交量，开平仓时间间隔较短，使得策略容量不大。

【策略】量化对冲的三种策略

期货市场行情瞬息万变，交易本身也蕴含极大风险。不过，投资并非一定是“刀口舔血”，通过数据分析和特定的交易软件，投资者也可获得稳定的收益。如今进入衍生品时代，量化对冲交易将成为投资者的核心策略。

▌市场有波动就能赚钱

2011年底，国际大宗商品市场的波动越来越多地显示出资金面的重要性，而非传统的基本面在决定市场波动。这种新变化，使投资者越来越依赖资金的分析来做出决策，这也在一定程度上推动了量化对冲交易的发展。

所谓量化投资，其本质就是利用数据和模型来进行投资决策工作。东方证券资深分析师丁鹏表示，目前国内的量化对冲交易仍处于起步阶段，但国际市场上早已不乏成功案例。如在美国，由“对冲基金之王”詹姆斯·西蒙斯管理的“大奖章”基金连续20年年均盈利达35%。西蒙斯的主要策略就是利用强大的数学模型和计算机软件，通过对历史数据的相关性分析来预测未来，在全球市场的不同产品中进行高频交易，赚取微小的波动差，从而获取一个稳健持续的收益。

丁鹏指出，对冲交易更多的属于中性策略，不太受到牛熊市大环境的影响，只要有波动就能赚钱。他认为，投资的暴利时代已经结束，在衍生品时代，虽然市场操作的难度大大增加，但稳健盈利将会成为资产管理的核心竞争力，且绝对收益产品也将变成高净值客户的追求。因此，量化对冲交易将成为获取绝对收益的核心。

丁鹏表示，目前国内市场应用较多的还是期现的套利交易，而实际上，量化的概念包括期货、期权套利及算法交易等。以股指期货套利为例，其基本概念是指利用股指期货市场存在的不合理价格，同时参与股指期货与股票现货市场交易，或同时进行不同期限、不同（但相近）类别股票指数合约交易来赚取差价的行为，其主要 *** 包括期现、跨期、跨市、跨品种套利等。

而期权套利的优点在于收益无限的同时，风险损失却有限，因此很多时候利用期权取代期货来做空，进行套利交易，比单纯利用期货套利具有更小的风险和更高的收益率。其主要 *** 包括股票—期权套利、转换套利、跨式套利、宽跨式套利、“蝶式”套利和“飞鹰式”套利等。

▌量化对冲三种交易策略

流动性回扣交易

为争取更多的交易订单，美国所有的证券交易所都为那些创造流动性的券商提供一定的交易费用回扣，通常为0.25美分/股。不论买单还是卖单，只要交易成功，交易所即向该流动性的原始提供券商支付回扣，同时向利用该流动性进行交易的券商征收更高的费用。随着这种激励机制的普及，越来越多以专门获取交易回扣为赢利目的交易策略便应运而生。

例：假设机构投资者的心理成交价格在30-30.05美元。如果交易系统中的之一个买单（如100股）配对成功，以30美元成交。这样，交易系统中第二个买单（如500股）便显示出来。假设该买单也配对成功，以30美元成交，根据上述交易信息，专门从事流动性回扣策略的高频交易者的计算机系统即可能察觉到机构投资者其他后续30美元买单的存在，遂迅速采取行动，报出价格为30.01美元的买单100股。毫无疑问，那些曾以30美元出售股票的券商更愿以30.01美元的价格出售给该回扣交易商。

交易成功后，回扣交易商立刻调整交易方向，将刚刚以30.01美元购得的100股股票以相同价格，即30.01美元挂单卖出。由于30美元股价已不复存在，故该卖单很可能被机构投资者接受。

这样一来，尽管回扣交易商在整个交易过程中没有赢利，但由于第二个主动卖单给市场提供了流动性，从而获得交易所提供的每股0.25美分的回扣佣金。不言而喻，回扣交易商所获得的每股0.25美分的盈利是以机构投资者多付出的1.0美分为代价的。

猎物算法交易

在美国，超过一半的机构投资者的算法报单遵循国家更佳竞价原则。根据该原则，当一个报单由于价格更为优先，从而在排序上超过另一个报单时，为能成交第二个报单，常常调整股价并与前者保证一致。事实上，一只股票的算法报单价格常以极快的速度相互攀比追逐，从而使该股票价格呈现出由高到低、由低到高的阶段性变动趋势，这也正是在实际交易中经常看到数量有限的100股或500股小额交易常常将股价推高或拉低十美分至几十美分的原因。

所谓猎物算法交易策略，就是在对上述股价变动历史规律进行研究的基础上而设计，即通过制造人为的价格来诱使机构投资者提高买入价格或降低卖出价格，从而锁定交易利润。

例：假设机构投资者遵循国家更佳竞价原则，且心理成交价格在30-30.05美元。像上例中流动性回扣交易商一样，猎物算法交易商用非常相似的程序和技术来寻找其他投资者潜在的连续算法订单。在计算机确认价格为30美元的算法报单的存在后，猎物算法交易程序即发起攻击：报出价格为30.01美元的买单，迫使机构投资者迅速将后续买单价格调高至30.01美元。然后猎物算法交易商进一步将价格推高至30.02美元，诱使机构投资者继续追逐。

以此类推，猎物算法交易商瞬间将价格推至机构投资者能接受的价格上限30.05美元，并以此价格将股票卖给后者。交易商知道30.05美元的人为价格一般难以维持，从而在价格降低时补仓赚取利润。

自动做市商交易

做市商的主要功能即为交易中心提供交易流动性。与普通做市商一样，自动做市商高频交易者通过向市场提供买卖订单来提高流动性。不同的是，他们通常与投资者进行反向操作。自动做市商高频交易者的高速计算机系统，具有通过发出超级快速订单来发现其他投资者投资意向的能力。比如，在以极快速度发出一个买单或卖单后，如果没有迅速成交，该订单将被马上取消。然而，如果成交，系统即可捕捉到大量潜在、隐藏订单存在的信息。

例：假设机构投资者向其算法交易系统发出价格在30.01-30.03美元之间的系列买单，外界无人知道。为发现潜在订单的存在，自动做市商高频交易者的高速计算机系统以30.05美元的价格发出一个100股的卖单。由于价格高于投资者价格上限，因此没引起任何反应，该卖单被撤销；计算机又以30.04美元再次探试，还是没引起反应，该卖单也被撤销；计算机再以30.03美元探试，结果交易成功。

基于此，计算机系统即意识到一定数量价格上限为30.03美元的隐藏买单的存在。于是，运算功能强大的该计算机系统随即发出30.01美元的买单，并利用其技术优势赶在机构投资者之前进行成交，然后再以30.03美元的价格反卖给机构投资者。

期货量化交易和股票量化交易是一样的吗？

期货量化交易和股票量化交易的原理是一样的，都是基于k线来设计的交易策略。

在交易策略的设计上，两者的差别在于两者的交易规则的不同。例如股票在融券还没全面落实之前，以做多为主。期货则可以多空双边交易。股票和期货的涨跌幅限制不一样。股票和期货的交割时间规则不一样，期货是可以t+0，股票是t+1。股票和期货的保证金制度不同，导致止损止盈的设计有所差别。

交割时间规则的不同，导致期货可以设计高频交易策略，股票则不行。买卖方向的不同导致股票不可以做空，投资周期会有很大的差别。保证金制度的不同，让期货在波动的反应上会敏感一些。

虽然有上述一些不同，但万变不离其宗。抓紧核心思路就可以设计出适合自己的交易系统。

什么是期货量化交易？与程序化交易一样的吗？

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

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什么是量化交易？个人如何做量化交易？

;     一、何谓量化交易

      量化交易(Quantitative Trading)，即使用现代统计学和数学工具，借助计算机建立数量模型，制定策略，严格按照既定策略交易。具体又可分为高频交易和非高频交易，其中非高频交易适合一般个人投资者和中小机构。

      量化交易是以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额预期年化预期收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

二、量化交易的发展

      对多数普通投资者而言，量化交易仍是一个较为陌生的概念，但该模式已在国内流行了数十年。2010年，国内股指期货上市，成交量在两年内增加了倍，为量化交易提供了极佳的交易标的，国内量化交易便快速发展。

      据华联期货介绍，2012年上半年，量化交易量占国内证券市场总交易量8%左右，但占股指期货交易量的比例已达20%左右。绝大部分的券商和期货公司开始进行量化交易，部分私募公司和个人投资者也开始使用量化交易产品。

      事实上，3年多来，在股市连续下跌的大环境中，传统投资策略纷纷失效，而一批以股指期货、商品期货、债券为投资标的，以量化投资、程序化交易为工具的新兴投资方式，却在国内投资市场崭露头角，并实现了较为稳定的预期年化预期收益。

      “传统投资策略依靠人的主观感觉来投资；而量化投资是根据数学统计模型，由计算机来实现自动化交易。”国信证券东莞营业部财富管理中心负责人林玉伟指出，量化投资的应用涵盖几乎所有金融投资领域，是在计算机和 *** 的支持下，把人脑投资策略编写成语言程序，由计算机触发买卖条件，完成自动化交易的投资方式，实际上是传统投资的严谨化。

      据华联期货介绍，量化投资主要应用于期货交易、ETF套利、条件选股、权证套利交易等，主流平台包括文华财经、交易开拓者、金字塔，此外Multicharts、龙软、高手、金钱豹、Yesterday等平台在业内的使用也较为广泛。

三、量化交易的特点

      “量化产品的特点就是任何行情阶段都能盈利。”国信证券东莞营业部投资顾问蔡恩侠告诉，量化产品一般都是多空对冲，因此无论牛熊市均能盈利，不过其也有弱点，即牛市跑不赢一般的股票类投资产品，“2007年大牛市，也就30%左右的预期年化预期收益，但2008年大熊市也有15%左右的预期年化预期收益。”

      “资金不会一直朝一个方向直线形地前进，资金增值是一个艰难的曲折前进过程。”莞香资本CEO江国栋则提醒道，回撤即是资金增长行进中的停顿，也可看做是期货交易的机会成本。“因此，必须正确看待策略参数优化结果，不刻意追求更高预期年化预期收益，不过度拟合行情；同时，坚持正确的交易理念和交易 *** ，严格执行和坚持不懈是持续盈利的前提。”

      量化投资的应用涵盖几乎所有金融投资领域，是在计算机和 *** 的支持下，把人脑投资策略编写成语言程序，由计算机触发买卖条件，完成自动化交易的投资方式，实际上是传统投资的严谨化。

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