期货量化交易收益（期货量化交易收益计算公式）

期货量化高频交易一年能产出多少交返

能反90%的话就是看交易所给期货公司返多少了。如果给期货公司反50%，那就是10万。那再反到您账户就是9万。

量化交易怎样做新上市的期货品种？有什么策略？

量化交易是利用计算机技术分析海量历史数据，通过分析数据总结出 "大概率 "盈利策略的交易方案，其更大的优势是减少人的情绪对交易策略的影响，特别是当市场狂躁或悲观时，量化交易可以避免很多不理性的投资决策。例如，大多数人都有追涨杀跌的倾向，与主观交易相比，可以在一定程度上降低风险。在做量化交易时，很多人容易犯一个错误，就是拿过去很长一段时间的历史数据做回测，优化参数，优化的目标是利润更大化。这种优化参数的 *** ，往往在你运行实盘后，会发现，与你过去回测的结果相差很大，为什么过去回测那么赚钱，而一实盘就亏钱呢？

其实你用的是历史数据，你过去可以赚很多钱，在未来很长一段时间内可能不会出现。过去，你可以在一个趋势中优化你的策略，使利润更大化。因为计算机匹配了所有的参数组合，在运行这些参数组合后，它计算出最有利可图的参数组合。计算机倾向于优化一个趋势，使你的利润更大化。

量化基金是利用数学、统计学、信息技术等量化投资 *** ，进行选股、择时、对冲等一系列操作，进而获得投资收益的一种基金。投资者在日常工作中经常会接触到主动管理型基金。例如，主动管理型基金通过对上市公司的财务分析和实地调研，决定对一些公司进行投资。这些基金的创始人和基金经理往往有数学、计算机和其他学科的背景。对上市公司的研究主要是研究一些特定指标对股票价格的影响，建立模型，通过计算机自动下单，从市场波动中获得超额收益。

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量化交易不是保赚的也没有什么高大上！揭开量化交易的神秘面纱

量化交易是近几年来一个金融交易领域的流行词汇。所谓量化，就是指数量化。量化交易就是把交易行为以 定量的形式为交易者提供交易的依据，使交易结果尽可能排除和 避免 主观交易的随意性和心理波动。

量化交易在美国已经搞了30多年了，最著名的是数学家西蒙斯和他的文艺复兴公司的大奖章基金， 从1989年期起，复兴 科技 公司的大奖章基金( Medallion )的年回报率平均高达35%,大奖章基金被誉为是最成功的对冲基金。

狭义的角度讲量化交易就是十几年前就已经开始的程序化交易，它是把交易过程中运用到的交易 *** ，用计算机语言编成计算机软件程序，实现机器选股，自动下单买卖等行为。通过计算机程序可以省去一些人力成本（人力分析慢，毕竟现在市场上已经4000多只股票，未来会更多），同时也省去了一些交易员不必要的盯盘时间，也一定程度规避情绪心理因素影响。

广义的角度讲量化交易就是我们交易者在交易过程中运用的系统化交易。根据一些固定的交易模型进行交易的系统化的 *** ，系统化交易是股票交易盈利的前提条件。比如基本面的价值投资法，把很多财务数据和指标进行数量化的梳理成固定的模型，这属于基本面量化；人们包括利用技术分析理论编成的各种指标，选股条件等，属于技术面量化；

另外量化交易又根据交易的形式分为：算法交易（也就是高频交易，主要用于抢单），套利交易（期货品种的跨期套利和跨品种套利），根据现有的各种技术分析理论编成的实现全自动交易的计算机程序等等。

量化交易不是盈利的保证，它必须建立在一定的成功概率的模型基础上才能应用的实战交易中。我们都知道赌场盈利的根本其实就是比玩家盈利的概率高1%而已，这高出的1%盈利概率保证了赌场久赌必赢。所以量化交易其实追求的就是比市场上大多数人盈利的概率高出1%即可。但是这1%不是普通投资者可以做到的。需要大量的实战总结和复盘总结，最终形成所谓量化交易模型。

最后提醒投资者注意：量化交易模型主要来源于以下两种模式：

1、数据挖掘，从 历史 数据中找到在以往 历史 中盈利概率大的模型，这种模型一般为黑箱模型，黑箱就是你只能看到结果，不知道其中的逻辑，比如现在流行的机器学习模型，就是典型的黑箱模型。它的缺点非常明显，就是你不清楚盈利原理，未来是否还能继续出现符合上述模型的情况的概率有多少，也就是说，这种模型， 历史 业绩非常好，但是未来能否盈利非常的不确定。

2、来源于主观交易者的盈利模型，根据盈利的主观交易者的系统化的交易 *** ，用计算机语言编成的交易程序。这种交易模型有的可以量化，有的不可量化，如果可以量化的部分较多，而且量化后回测 历史 数据盈利概率较高的话，那么很大概率就是可以用于实盘 。可惜这种模型凤毛麟角，可遇不可求。另外一种就是少部分可以量化，多数不能量化，而能量化的部分在 历史 回测中表现很差，主观交易者的盈利多数可能来源于主观判断，此种模型占绝大多数。比如徐翔的涨停板敢死队的打板模型，在涨停板上买入可以量化，但是如果仅仅是涨停板买入，却不能实现盈利，盈利的更大原因在于盘手所谓的盘感，所以这些盘感的挖掘数量化，才是这类模型的关键。

综上所述，量化交易仅是交易的一个小分支而已，不是盈利 *** 。不要迷信所谓量化交易。

其实把交易系统化才是关键，系统化关键又是尽量把主观交易数量化客观化。祝投资顺利！

期货可以用量化交易吗

期货可以使用量化交易，而且量化交易所占的比例越来越高，以基金等大资金账户为主。

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。

拓展资料：

量化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。两者的区别在于量化投资管理是“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。

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。

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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