优秀的期货趋势模型（期货趋势理论）

关于期货程序化交易模型，程序化交易模型设计方案

期货程序化交易模型，目前国内程序化软件有文华与TB，西部汇市官方提供专来的程序化交易模型下载与程序化交易模型策略设计：

趋势类-程序化交易模型，要求信号及时，具有防震荡能力，可减少横盘时资金的回辙。

日内-程序化交易模型，要求信号及时，具有仓位与资金管理功能，每日交易次数合理，能长期稳定盈利于期货市场。

我们在程序化短线交易模型的设计中采用：1，确立趋势。2，回调点开仓。3。自动建立追综止盈与止损。我们以这种交易理念，成功的收益于市场，有们有实盘交易账单。日内模型有16个月份的效果测试，这样的模型才能投入实盘，通常测试两个月份或交易次数没有过百，并说明不了该程序化交易模型的稳定性，更多教学内容可搜索-西部汇市官方网站，查看更多关于程序化交易的更多内容。

如何建立一个长期稳定获利的期货模型

日内短线，几乎都是亏钱的，仅仅是帮期货公司赚钱。波段交易微赚，但也容易逆势而爆仓。最稳定盈利的是趋势型交易。

建立交易系统：

首先你交易方向有没有搞对？一时做多一时做空，最后就会迷失掉，导致被趋势淹没。

进场时机是否合理，止损代价很小？止损过大，离场时犹豫，执行力就会下降。执行都执行不了，就谈不上什么交易系统，什么交易策略了。

预期空间是否足够大？止损需要10元，赚才赚5元，如果50/50命中率，显然是亏钱的。

怎么样利用盈利，保护第二次的资金进场？

出现调整，怎么回避风险，并且能不跟丢趋势？

什么时候确认趋势完结，资金彻底离场？

其实细节内容很多，以上每一条展开，估计都能写成一本书，慢慢体会。

怎么辨别期货量化交易模型的好坏 ***

程序化模型的选择与辨别如果有人告诉你他的程序化能在不长的时间内，让你的资金翻几番，那你要为他的言语或者他的程序打个折扣，但是如果对方又能拿出不错的图形或者非常漂亮的收盘测试结果放在你的面前，你又当如何说服自己是相信还是不相信？以下内容就是帮助你如何辨别好坏模型．

1、测试时间：一个好的程序化必须经得起时间周期的测试，如果一个程序化，结果很漂亮，周期却只有一两个月，不可信；

2、使用资金：很多人贴出来的漂亮测试结果，使用资金常常是80％或者其它百分比，但这些都是不合理的选择，因为金融市场资金管理很重要，在行情好时候，资金使用越高，收益越大，行情不好时，资金使用越高亏损越大，但我们无法去判断接下来的行情会如何，所以，历史测试的结果使用百分比的开仓方式是不合理，这也就是为什么，有时候会出现，资金使用率为80％是，测试结果是亏损的，而且使用率为40％时又是赢利的．

3、测试方式：开盘价和收盘价测试均有其不合理性，趋势模型一般以趋势逆转点为开仓信号，故较为准确的是：出现指令价位。

测试结果的分析：

a. 指令总数：也就是信号数，过高，说明震荡行情过滤不好，过低，说明风险大；如何判断信号数合理呢？那就只有不同的模型在同样的周期下的一个对比了．还有一个最简单的方式就是将 指令总数／有效交易天数 以日内短线为例，一般一个有效交易日的平均信号数在2-5之间（此数据仅供参考）；

b. 利润率：总利润不用看，只看扣出更大利润的结果，必须为正，而且测试周期越长利润率应该越大，很多模型，测近期不错，测远期就不行，所以测试时应该尽量的去测能测到的最长周期．（当然因为行情关系也可能出现，长期比短期利润率低，但总体而言，周期越长利润率越高，才是好的模型的测试结果）

c. 正确率：其它条件都完全一样的情况下，正确率越高自然越好，但也不用为了看到一个高正确率的模型而心动，也不用因为你自己模型的正确率低而担心，一般的正确率能在45％左右，就不错了，因为程序化的本来意义就是赚大亏小，在震荡的时候正确率自然会低；

d. 更大亏损率：如果你是选择的固定手数，比如10手进行测试，你的更大亏损率更大应该不能超过10％，当然，如果你选择的测试手数多，更大亏损率可能有所提高．如果你选择的80％的资金使用率，可能亏损会更大，当然也会有亏损的不大的测试结果，这往往和你的测试周期中的行情的一定关系，所以不值得过于依赖；

e. 空仓时间：以日短线为例，空仓时间不能太高，太高，必然会错过大行情，当然，这一项不是最重要的，如果你空仓时间长，利润也高，错过就错过吧，错过不是过错，没赚到也不存在亏损的风险；

商品期货交易策略的数学模型

商品期货交易在当前中国的经济体系中占据着很重要的作用，投资者都希望从大量的期货交易中获取一定的利润，但是期货交易作为一种投机行为，交易者置身其中往往要承担很大的风险，本文研究了商品期货交易中的一些问题，给出了获取较大收益的交易方式。 问题一：我们首先利用SPSS 中的模型预测 *** 给出了橡胶期货交易各项指标在9月3号这天随时间推移的波动图，又给出了利用Matlab 软件作出的成交价与各个指标的相关性图表。分析所作的图得出的结论是商品期货的成交价与B1价、S1价具有显著相关性，与成交量、持仓增减、B1量、S1量也具有相关性而与总量不具有相关性。最后利用SPSS 软件双变量相关分析进一步确认其相关性指标。为了对橡胶期货价格的这些变化特征进行分类，我们作出了成交价19天的波动图，并以持仓量为例分析其他指标的变化特征，将七项指标分成了上涨和周期波动两类。

问题二：本文采用了回归分析的 *** 建立价格波动预测模型。首先介绍回归分析的基本原理与内容，叙述了回归分析中用到的最小二乘法，之后在之一问的基础上建立回归分析的数学模型，得出函数关系，算得价格的波动趋势并与实际数据对比，再分析模型中的残差数据，验证所建立的回归模型合理性。

问题三：为建立收益更大化的交易模型，本题我们分析价格的波动数据后，借助移动平均线的理论 *** ，再分析价格的“高位”与“低位”，得出买点卖点。建立交易模型后，利用MATLAB 软件分析出合适的交易时机，并画出图形，利用所给数据根据建立的模型计算收益。

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