期货程序化交易成功了（期货程序化交易什么意思）

期货如何程序化交易

*** ：1、前提是你必须有自己的期货交易账户，每个期货公司都可以开，现在不用出门就可以用手机在线开户。

2、其次，要选择合适的交易软件。其中交易开拓者的软件是更好编程的，很多交易团队基本都在用这个软件。确定账户和交易软件。

3、剩下的就是如何用编程语言编写策略，并将其输入交易软件。编程其实并不难。在程序化交易中，程序化只占程序化交易的30%。好的编程可以简化代码，提高运行速度，增加交易策略的多样性和完整性，实现一些复杂的策略。

4、如果没有这方面的编程能力，可以参加期货交易的相关培训课程。另外70%主要是策略、仓位设置、交易品种选择、程序化交易心态控制、 *** 设置等的组合管理。

拓展资料：

1、 战略的确定。一个成功的量化交易系统的开发过程必须是恰当的。如何找到一个成功的量化交易策略，是构建量化交易体系的基础。无论是基本面还是技术面，都可以用量化的 *** 进行分析，进而得出量化的交易策略。比如，从根本上说，GDP的增长和货币流通量的增加可以用定量的 *** 来分析和描述。技术上，移动平均线和指数 *** ma是物理和化学策略思想的来源。

2、 经典理论。很多量化投资策略思路来源于传统经典投资理论，比如经典商品期货技术分析主要包括技术分析的理论基础、道指理论、图表介绍、趋势基本概念、主要反转形态、持续形态、交易量和仓位兴趣、长期图表和商品指数、移动平均线、摆动指数和相反意见、盘中点图、三点转向和优化点图、艾略特波浪理论、时间周期等等。这些经典理论有的有具体的指标和具体的应用理论，有的只有理论，需要根据理论生成具体的应用指标来完成策略的测试。因此，经典投资理论可以通过量化思维将理论中的具体逻辑量化为指标或事件形成交易信号，通过信号优化检验实现经典理论的投资思路。这种方式可以有效实现经典理论，同时也可以从原有的经典理论中衍生出周边的投资 *** ，是量化策略发展初期的主流模式。

3、 逻辑推理。逻辑学的战略思维大多来源于宏观基础信息，其量化战略思维是通过对宏观信息的量化处理，梳理出符合宏观基础信息的量化模型。典型的量化策略包括行业轮动量化策略、市场情绪轮动量化策略、上下游供需量化策略等。这种策略思路来源非常广泛，数据一般不规范，很难形成标准。目前，许多对冲基金都有类似的想法来生成量化策略产品。

4、 总结经验。经验总结是量化战略思想的另一个主要来源。在使用量化策略交易之前，市场上有大量经验丰富的投资者，其中许多人在长期稳定回报方面表现突出。因此，他们对市场的看法和交易思路成为了量化策略开发者的模仿对象，有经验的交易者也愿意量化一些他们觉得相对固化、能够获得稳定回报的交易策略，最终可以用机器自动交易，只监控交易。这可以大大减少交易中消耗的能量。在这个前提下，出现了一个与经验丰富的交易者合作的量化策略团队。

程序化交易在期货投资中能发挥什么作用

程序化交易就通过建立模型，当市场符合模型条件时，自动产生交易指令。因为交易是由计算机执行的，所以程序化交易在交易中可以 *** 人性的弱点，避免交易者的负面情绪对交易的干扰。其次，程序化交易能够突破人类的生理极限，对市场迅速作出反应成交，比依赖人输入指令的交易有速度优势。同时，能够对市场保持持续关注。最后，程序化交易能够借助其高效率的行为方式，快速建立投资组合，从而分散投资风险。

期货程序化交易真的能赚钱吗？如果这么好的话，那他们自己不发财啦？怎么可能卖给我们呢？

任何程序化交易都有是局限性的，可能适用与某些品种，而不适用与另外的品种，而且今年可能赚钱，但下年就不一定了，需要不断的根据行情进行优化，程序化交易是只是把交易理念编程程序，抛出个人心理影响。现在的程序化盈利率在30%左右都相当不错，但也不是说没有风险，而卖程序化是没有风险，只赚不赔的事情。

期货程序化交易真能挣钱吗

程序化交易可以赚钱，但有三个关键因素。

市场上做量化的人很多，但能长期下来稳定盈利的策略也不是菜市场的白菜，遍地都是。量化策略可以简单分成三类，趋势跟踪策略，波段策略，高频策略。

之一，取决于策略模型的适应性。真正优秀的高频策略，目前很难在市场上面找到，加上研发成本巨大，基本都被各大基金公司垄断。换句话，现在市场上能找到的高频策略，要么有缺陷，要么是市场上的一些有心人设计的圈套，目的肯定是盯着你的手续费。至于波段策略，开发起来相对简单，策略针对的是某一类行情，适应性有限。能否盈利，和盈利多少和行情关系巨大，真正能够长期下来稳定盈利的也是极少，多数人不舍得分享，市场中能够找到的波段策略，多数属于适应部分行情的。最后一类是趋势跟踪策略，起源道氏理论，经过多代人的验证，是一种简单有效性的策略。长期跟踪下来能够赚钱的趋势策略不再少数，但收益率有限，遇到震荡行情盈利会有一定回撤。

第二，取决于交易员的心态，分析水平。成熟的交易员不会迷恋量化策略，知道量化只是一个工具，只是一个支持下单的交易软件。会去仔细了解策略的优势和缺点，分析策略适合的行情，找出策略不适合行情。分析出因为不可控因素出现的正常回撤是多少，分析出行情适合的时候能有多少盈利。最后通盘布局，制定出策略使用的具体 *** 细节等。交易员的心态能够影响交易员的干涉策略的频率，能不能执行好量化策略的具体使用方案。例如，启动策略的时间，关闭时间，什么情况下手动干预，添加止盈止损，或者会不会把该出局的单子提前手动出局，该要止损的单子，没有让量化程序自动止损等等。

第三，取决于风险控制。量化程序化交易虽然可以减轻情绪对交易的影响，但并不能降低投资的风险。一个优秀的交易会制定合理风控措施，比如调整账号资金，调整下单手数，以及定下终止使用策略的红线，盈利后何时推出策略等

期货程序化交易系统是如何实现的，用的是什么编程语言

、程序化交易系统目前主要是通过计算机程序实现的，其实就是把交易者决策的过程用计算机语言描述出来，然后由计算机给出交易建议或直接发送交易指令到期货公司的交易系统中去，完成一笔交易。

比如我们用自然语言思考某个品种是否应该买入卖出时：“如果大豆0901价格跌破3000元，则开仓卖出三分之一......”用计算机语言描述时可能就是：

“IF

A0901=3000

THEN

SELL......”

当然实际上的程序编写是比较复杂的，因为要做大量的逻辑判断和公式计算。

2、

理论上来讲，用什么语言都可以完成这样的任务，但因为涉及到大量的数据读写和 *** 存取，所以更好用自带数据库功能的编程语言，比如Delphi，不但数据

库功能很强，而且可直接读写SQL-Server、Oracle、Sybase等证券期货行业普遍采用的数据库，相应的 *** 控件也齐全。

3、此类交易系统适合所有的交易市场，证券、期货、外汇都已经有了类似的交易系统，但各自的模型基础不一样，因为这些软件都是根据交易者的经验来建立交易模型并编写的，而不同的交易者思路是不完全相同的。

4、在证券市场和期货市场上，如果个人要建立一个计算机程序化交易系统的话，首先要做的当然是建立交易模型，也就是把自然语言描述的交易决策过程转换成计算机语言。

其次是建立交易接口，这里有两个接口问题要解决，一是你的交易程序要读取行情软件的数据，以便系统根据行情数据作出交易决策并发出交易指令；二是你的交易程序发出的指令要下到证券公司（期货公司）的交易服务器上去，就像你自己敲单一样。

接口问题涉及到TCP/UDP端口的读写，证券（期货）公司和交易所的通信都是通过TCP/UDP进行的，他们不对最终客户开放接口，这就需要你自己破解数据格式了。

所以要建立一套有效的程序化交易系统，不但要求程序的编写者有成功的、长期有效的交易经验，还要懂得将这些经验用计算机语言描述出来，这不是一个很简单的过程。

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