神经 *** 商品期货（神经 *** 股价预测优缺点）

如何学习操作期货

一、要对期货市场拥有正确全面的理解：

这方面的知识不用买书,完全可以通过论坛新手学苑以及各大期货论坛的帖子来获得.通过大量的阅读,要弄明白以下几个问题：

1、期货交易不是一门科学,它更多的是一门艺术。

2、没有捷径,没有菜谱式的公式来获得期货交易的成功。

3、期货市场中九亏一赢，对这样的结果原因知道个大概。

4、如果一个人能清醒认识到交易中亏损的风险，能为获得成功不懈努力并具有自律精神的话，期货交易将为他提供一条通往巨额财富的谋生之路。

有了以上认识后，还需要端正学习态度和坚定信念。

虽然每个人来学习和期货交易的最初动机都不一样，所受到的影响也不一样。但是可以想象的到，大家听到最多的就是期货风险很大很大，几乎没有人能够赚到钱。其实这是偏见，很多人过早被市场消灭，不是因为期货本身的错，而是因为自己的思维和做法错误。

很多人仅仅因为自己或周围人赔钱就告诉新手不可以来交易；也有很多人因为一时的运气就对新手特吹狂吹；更有经纪人自己交易失败不得不退出，却鼓动新手大做特做，这样的行为都很不负责。

二、行情分析 *** 的学习和掌握

行情分析 *** 非常重要，针对众多市场是观望还是入市参与交易，都取决于你对市场的准确分析。要想做好分析工作，首先要学习所有的分析 *** ，然后根据自己的优势，确定自己的分析 *** 。目前行情分析 *** 有三种，基本分析，技术分析和心理分析。

基本分析：它要求我们具备经济情势的能力。在新手尤其是股票新手当中，很多人是由此入市操作的。在他们眼里这个分析是最容易进行的，看看新闻，浏览一下某公司的投资报告，注意一下产量和销量就可以操作了。其实这是非常错误的，在各大投资公司，薪水更高的就是基本面研究员，这说明这个分析是非常难的和专业化的，一般的散户无论是资历还是财力是做不到全面及时的基本分析的。这方面请看看史瓦格期货基本分析就会知道我们的无奈。但是这也不能说明我们就要完全放弃基本分析，我们可以学习根据重要事件对市场的影响来判断后续的走势。例如，如果一件重大利好没有造成市场继续上升就是多头减仓或建空仓信号。

乔治·索罗斯写过一本叫《量化投资》的书吗？

乔治·索罗斯并未著作出版过《量化投资》一书。本书由丁鹏出版著作出版。

作者简介

丁 鹏

中国量化投资研究的先行者，他开发的D-Alpha量化对冲交易系统，实战中获得持续稳健的收益率。

毕业于上海交通大学计算机系获得工学博士学位，是国际知名的人工智能研究员，美国电子电气工程师学会（IEEE）、美国金融学会（AFA）会员。

2001年底进入上海交通大学工作，在金融工程、金融数学领域深入研究多年，在国际顶级刊物和会议上发表过十余篇学术文章，获得国家发明专利5项。

《量化投资—策略与技术》是国内之一本有关量化投资策略的著作，首先介绍了量化投资大师西蒙斯的传奇故事（连续20年，每年赚60%）；然后用60多个案例介绍了量化投资的各个方面的内容，主要分为策略篇与理论篇两部分，策略篇主要包括：量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易和资产配置等。理论篇主要包括：人工智能、数据挖掘、小波分析、支持向量机、分形理论、随机过程及it技术等；最后介绍了作者开发的d-alpha量化对冲交易系统，该系统全球市场验证显示具有长期稳健的收益率。

《量化投资—策略与技术》适合基金经理、证券分析师、普通散户及有志于从事金融投资的各界人士阅读。

更好的期货书是哪本书

没有更好，只有有益与无益；

《股票大作手回忆录》(埃德温•勒菲弗)

《十年一梦》(青泽)

《期货市场基础》(期货业协会)

《期货市场技术分析》(墨菲)

《期货投资分析》(期货业协会)

这几本是个人看了五遍以上的，着重推荐，可以考虑依次阅读，其他书不一一枚举。

另外，不要看不起期货业协会出的书，个人感觉期货业协会的教材比证券业协会的教材有可看性，比如，同样是“投资分析”，《期货投资分析》就比《证券投资分析》有干货多了~

量化交易有什么类型？

闪牛分析：

概念

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。

特点

定量投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于定量投资管理是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。量化交易具有以下几个方面的特点：

1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。

2、系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。

3、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。

4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。

应用编辑

量化投资技术包括多种具体 *** ，在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。在此，以统计套利和算法交易为例进行阐述。

1、统计套利

统计套利是利用资产价格的历史统计规律进行的套利，是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。

统计套利的主要思路是先找出相关性更好的若干对投资品种，再找出每一对投资品种的长期均衡关系（协整关系），当某一对品种的价差（协整方程的残差）偏离到一定程度时开始建仓，买进被相对低估的品种、卖空被相对高估的品种，等价差回归均衡后获利了结。股指期货对冲是统计套利较长采用的一种操作策略，即利用不同国家、地区或行业的指数相关性，同时买入、卖出一对指数期货进行交易。在经济全球化条件下，各个国家、地区和行业股票指数的关联性越来越强，从而容易导致股指系统性风险的产生，因此，对指数间的统计套利进行对冲是一种低风险、高收益的交易方式。

2、算法交易。

算法交易又称自动交易、黑盒交易或机器交易，是指通过设计算法，利用计算机程序发出交易指令的 *** 。在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格，甚至包括最后需要成交的资产数量。

算法交易的主要类型有: (1) 被动型算法交易，也称结构型算法交易。该交易算法除利用历史数据估计交易模型的关键参数外，不会根据市场的状况主动选择交易时机和交易的数量，而是按照一个既定的交易方针进行交易。该策略的的核心是减少滑价（目标价与实际成交均价的差）。被动型算法交易最成熟，使用也最为广泛，如在国际市场上使用最多的成交加权平均价格（VWAP）、时间加权平均价格（TWAP）等都属于被动型算法交易。 (2) 主动型算法交易，也称机会型算法交易。这类交易算法根据市场的状况作出实时的决策，判断是否交易、交易的数量、交易的价格等。主动型交易算法除了努力减少滑价以外，把关注的重点逐渐转向了价格趋势预测上。 (3) 综合型算法交易，该交易是前两者的结合。这类算法常见的方式是先把交易指令拆开，分布到若干个时间段内，每个时间段内具体如何交易由主动型交易算法进行判断。两者结合可达到单纯一种算法无法达到的效果。

算法交易的交易策略有三：一是降低交易费用。大单指令通常被拆分为若干个小单指令渐次进入市场。这个策略的成功程度可以通过比较同一时期的平均购买价格与成交量加权平均价来衡量。二是套利。典型的套利策略通常包含三四个金融资产，如根据外汇市场利率平价理论，国内债券的价格、以外币标价的债券价格、汇率现货及汇率远期合约价格之间将产生一定的关联，如果市场价格与该理论隐含的价格偏差较大，且超过其交易成本，则可以用四笔交易来确保无风险利润。股指期货的期限套利也可以用算法交易来完成。三是做市。做市包括在当前市场价格之上挂一个限价卖单或在当前价格之下挂一个限价买单，以便从买卖差价中获利。此外，还有更复杂的策略，如“基准点“算法被交易员用来模拟指数收益，而”嗅探器“算法被用来发现最动荡或最不稳定的市场。任何类型的模式识别或者预测模型都能用来启动算法交易。

潜在风险

量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验，并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，实现风险最小化和收益更大化，但往往也会存在一定的潜在风险，具体包括：

1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。行情数据自身风格转换，也可能导致模型失败，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等，而这一点是目前量化交易难以克服的。

2、模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。

3、 *** 中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。

4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。

5、单一投资品种导致的不可预测风险。

为规避或减小量化交易存在的潜在风险，可采取的策略有：保证历史数据的完整性；在线调整模型参数；在线选择模型类型；风险在线监测和规避等。

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