期货历史模拟（期货历史模拟交易）

期货交易如何模拟？

据宗迹期货数据（一站式期货数据决策，提供期货基本面数据、资金数据、研报等）官方了解到：

首先期货的模拟交易确实比较有局限性，主要是来学习期货的基本交易规则和软件操作 *** 的。建议在初学阶段先对基础的期货交易规则进行了解与学习，了解交易所制定的规则，对于期货的各个品种或者主要几个交易活跃品种标的有个基本的认识。

之后再选好模拟交易的软件，学习如何操作开仓平仓，设置止盈止损条件单等等基本一些的操作，如果之后打算以短线操作为主，在基础学习阶段也可以同时学习一些技术指标，有助于之后的行情判断。

建议可以前期有一两个月的模拟盘，更好的熟悉期货市场的操纵，模拟盘一般会选用文华模拟，但是文华模拟会有延迟，也可以试试同花顺，估计会收费，（文华好像也是），所以，更好的办法是，找个客户经理，开个期货账号，前期先做模拟盘，熟悉：如何开平仓，如何设置止损止盈，如何进行反手操作，如何把握进出点位等。

当对基本的交易规则和软件操作 *** 了解后，模拟交易胜率达到80%就可以考虑入市了，但由于模拟盘使用的是虚假的货币，而实盘使用的是真金白银，所以会对交易者的心态产生很大的影响，毕竟亏的钱都是自己的血汗钱，搁谁都难受，所以推荐在准备进入期货市场之前就多看一些心理方面的书籍，维持一个良好的心态，只有长久的在期货市场上活下去，才能等到可能赚钱的时机。

最后模拟交易只是用来熟悉规则的，当你熟悉了之后就不用做模拟了。因为模拟再多也不会有太大变化，交易其实不难，难得是人性，但是模拟恰恰刚好的克服了人性的弱点，所以说很多人玩模拟盘很容易赚钱，但是一到实盘就亏得一塌糊涂。因为人性是需要实盘是练习了，只有不断总结经验和学习，才可以。实战一次比模拟百次更加让人进步！！

股指期货var度量 *** 有

VaR的计算 *** 通常有三大类：分析法、历史模拟法和蒙特卡罗模拟法，这3种 *** 从不同角度来分析资产的风险价值。后面的案例中将对股指期货交易中保证金的更大损失值进行计算，即对保证金的VaR值进行估计。

1、VaR分析法的使用，首先通过假定或者实证来确定资产价格服从的分布类型，分布类型的确定和选择是进行VaR *** 理论分析和实证研究的关键。如果资产或资产组合的收益率服从正态分布，则该资产或资产组合VaR的计算可以简化，在正态分布条件下，可以根据置信水平α确定相应的分位数，记为Zα，将资产或资产组合的收益率分布的标准差σ与该分位数Zα相乘，记为VaR值。

2、历史模拟法要求投资者收集并利用所持有资产或资产组合在过去一段时期内收益率分布的历史数据，其核心是根据影响资产或资产组合的市场因子的历史样本变化来模拟证券组合的未来损益分布，并利用分位数给出在一定置信水平下的VaR估计。历史模拟法的基础是假定资产收益率历史的变化会重演，从而根据历史数据来确定在持有资产或资产组合期内损失的更大值。映射：分析确定影响资产或资产组合的市场因子，收集每个市场因子适当时期的历史数据，并用市场因子表示出资产或资产组合中各个金融资产的盯市价值。估计每个市场因子价值波动和未来价格，根据市场因子过去n个日期价格的时间序列，计算每个市场因子在n个时期内价格水平的实际变化，再假定未来的价格波动与过去一致，由市场因子的当前价格水平，可以直接估计出每个市场因子未来一个时期的n种可能的价格水平。估计组合的未来收益，利用资产价格公式，根据所有市场因子价格未来n种可能值，估计资产或资产组合未来的n种可能价格，并与资产或资产组合的当前价值或期望价值相比较，得到资产或资产组合未来的n个可能损益的分布。确定VaR值，将损益分布按递增次序排列，按给定的置信度某一分位数，求出资产或资产组合相应的

3、蒙特卡罗法又称随机抽样 *** 或统计实验 *** ，其主要思想是：当所要求解的问题是某种事件出现的频率，或者是某个随机变量的期望值时，它们可以通过试验的 *** ，得到这种事件出现的频率，或者这个随机变数的平均值，并用它们作为问题的解。估计资产或资产组合收益率的平均数和标准差，并就标准正态分布进行函数抽样，抽样次数为n，得到n个标准正态随机变量Zi。将所得到的n个标准正态随机变量Zi数值代入Xi*=μ+Ziσ，得到正态分布条件下的收益率数值。将上述模拟结果按从小到大的顺序进行排列，取某一分位数，确定可得到在蒙特卡罗模拟下的VaR估计值。

期货有没有训练软件？单机模拟历史数据的那种。多谢！

商品价格是受技术面因素和基本面各式各样的因素共同影响的，技术面只是对历史的总结和预测历史的重现，而错综复杂的基本面消息本身就难以权衡，在一定时期内价格水平的基础上通过基本面与技术面两者相结合的分析，再给出一定周期内的价格走势，和持仓比例风险控制等，并不是一件容易的事。比如：美元升值通常情况下来说会拖累商品价格，但是也要分情况，欧债危机初期就出现过美元，原油，黄金等商品共同上涨的情况。

单机训练模拟了历史数据也模拟不了当时各式各样的基本面消息，价格水平的参考点也很难把握，即使有这种训练也对实际操盘没有多大帮助，没有人能一直看得很准，对于新手更重要的是风险控制与持仓比例。但是，可以总结重大历史事件时期的走势来帮助提升经验

比较常见的MT4平台一般都可以开通模拟帐户，帐户资金、杠杆比例等都是可以自己选择的，行情走势与实盘是一模一样的，可以自己尝试着跟着事实行情做一做，不需要墨迹历史数据。实盘对操盘者内心的考验与锻炼是模拟盘所不能比拟的

请教：有没有可以模拟期货历史交易的软件？

模拟期货的很多，如文华，游侠股市等待，但模拟历史数据的没有，即使有也没有意义，市场的变化的，面对市场的波动人的心态很关键

有没有可以以期货历史行情数据进行模拟交易统计的软件？

有但是细节要自己做。现成的都是收费软件，得不偿失。

你的出发点没有盈利因果关系。

期货市场风险的预测和度量.VAR ***

一、VaR风险测量 *** 风险测量的模型主要有两大类：参数模型和非参数模型。参数模型包括分析法的各类模型，利用了灵敏度和统计分布特性简化了VaR，但由于对分布形式的假定和灵敏度的局部特征，分析法很难有效处理实际金融市场的厚尾性和大幅度波动的非线性问题，因而会产生测量误差以及模型风险。非参数法包括历史模拟法和Monte Carlo模拟法，相对分析法来说，模拟法可以较好地处理非正态问题，是一种完全估计，可有效处理非线性问题。 １．参数法 分析法是VaR计算中最为常用的 *** ，它利用证券组合的价值函数与市场因子间的近似关系、市场因子的统计分布(方差-协方差矩阵)简化VaR的计算。分析法根据证券组合价值函数形式的不同，可分为两大类：Delta-类模型和Gamma-类模型。其中，Delta-类模型识别的是线性风险，Gamma-类模型可识别凸性风险，例如组合中含有期权类的衍生品。本文将采用Delta-类模型中的Delta-正态模型与Delta-GARCH模型进行分析。 ２．非参数法 （１）历史模拟法 最简单而又直观的 *** 就是历史模拟法，其核心就是根据市场因子的历史样本变化模拟证券组合的未来损益分布，用给定历史时期上所观测到的市场因子的变化，来表示市场因子的未来变化。然后，根据市场因子的未来价格水平对头寸进行重新估值，计算出头寸的价值损益变化。最后，在历史模拟法中将组合的损益从小到大进行排序，得到损益分布，通过给定置信度下的分位数求出VaR。 （２）Monte Carlo模拟法 由于分析利用了统计分布特征，如果市场存在厚尾性和大幅度波动的非线性问题，则风险测量偏差会比较大。Monte Carlo模拟是反复模拟决定金融工具价格的随机过程，每次模拟都可以得到组合在持有期末的一个可能值，然后进行大量的模拟，那么组合价值的模拟分布将收敛于组合的真实分布，然后根据置信度得到VaR。

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