商品期货量化交易算法（期货量化交易公式）

期货如何做到量化？

1.进入Rice.quant量化交易平台（），并注册。注册后，点击右上方的“我的策略”，再点击下方“创建新Python新策略”或是“创建Java新策略”。

2.创建成功后，大家可以看见下面一个界面。这里就是我们的策略书写位置，非常人性的通过注释给了新手一个指导。

3.恭喜你，已经完成了前期的准备工作。您可以开始书写你的策略了，具体可以参考。在书写完成后，编译策略，检查是否存在错误或者做其他的调整。

期货量化交易编程怎么弄

1、CTP，从程序化接入CTP同时支持四大交易所，并且性能优越。

2、穿透式监管，所谓穿透式监管是对比之前的非穿透式监管，所有的接口都要采用新的标准，即官方公布的穿透式监管API。

3、登陆网址。

4、软件。

拓展资料

1、期货，它与现货完全不同。现货实际上是可交易货物(商品)。期货主要不是商品，而是基于一些流行产品(如棉花、大豆、石油)和股票、债券等金融资产的标准化交易合约。因此，标的可以是一种商品(如黄金、原油、农产品)或一种金融工具。期货交割日期可以推迟一周、一个月、三个月甚至一年。买卖期货的合同或协议称为期货合同。期货交易的场所叫做期货市场。投资者可以投资或投机期货。

2、期货市场最早出现在欧洲。早在古希腊和古罗马，就有了中心交易场所、大宗易货交易和具有期货贸易性质的交易活动。最初的期货交易是从现货远期交易发展而来的。之一个现代期货交易所于1848年在美国芝加哥建立，并于1865年建立了标准合约模式。20世纪90年代，中国现代期货交易所应运而生。中国现有四个期货交易所:上海期货交易所、大连商品交易所、郑州商品交易所和中国金融期货交易所。上市期货产品的价格变动对国内外相关行业产生了深刻的影响。

3、即期远期交易最初是双方在一定时间内交付一定数量货物的口头承诺。后来，随着交易范围的扩大，口头承诺逐渐被买卖合同所取代。这种合同行为变得越来越复杂，需要一个中间人的保证，以监督买卖双方按期交货和付款。因此，1571年在伦敦开设的世界上之一家商品期货交易所——皇家交易所应运而生。为了适应商品经济的不断发展，改善运输和仓储条件，为会员提供信息，1848年，82名商人创办了芝加哥期货交易所(CBOT);1851年，芝加哥期货交易所引入了远期合约;1865年，芝加哥谷物交易所引入了一种名为“期货合约”的标准化协议，取代了原来的远期合约。这种标准化的合同使得合同可以易手买卖，并逐步完善了保证金制度，形成了专门从事标准化合同买卖的期货市场，期货成为投资者的投资理财工具。1882年，交易所允许通过套期保值免除履约责任，增加了期货交易的流动性。

量化交易策略有哪些？

一、交易策略

一个完整的交易策略一般包括交易标的的选择，进出场时机的选择，仓位和资金管理等几个方面。

按照人的主观决断和计算机算法执行在策略各方面的决策中的参与程度的不同，可以将交易策略分为主观策略和量化策略。

二、主观策略

主观策略主要依靠投资者的主观判断。

期货市场的投资者通过对产业上中下游、供需、宏观经济预期等的调查做出自己的判断。

类似的，股票市场的主观投资者通过深入研究行业的各个方面，调查行业内的上市公司，形成交易决策。

另外，无论是股票市场还是期货市场，大量的主观投资者是依赖技术分析做出决策的。

三、量化策略

量化策略主要依赖于计算机算法进行交易。

投资者将初步的交易逻辑输入计算机，并运用大量的历史数据做统计和回测，在此基础上做出适当的修改、扬弃，以形成可接受的交易策略。策略在形成后，往往各个决策条件就已经确定，实盘中按照既定的程序执行。

对比而言，部分主观策略在对单个标的的研究深度上有优势，可以通过深度研究提供专家级的意见。而量化策略由于运用计算机决策，可以处理大量的数据，因此在广度上有优势。另外，量化策略在执行中不会受人的状态、情绪等不确定性的影响，因而执行更为严格和精确。

四、常见策略

常见的量化交易策略可以大致分为趋势策略和市场中性策略，趋势策略常见的有双均线策略、布林带策略、海归交易法和多因子选股策略等。

常见的市场中性策略包括统计套利策略、Alpha对冲策略等，著名的网格交易法更多的是一种交易 *** ，可以用在不同类型的策略中。

下面我们对这几个常见策略做一个简单介绍，想深入了解某个策略的读者可以借助互联网获得更多资料。

(1) 双均线策略

双均线策略在趋势交易中有广泛的应用。该策略根据长短两根不同周期的移动平均线的金叉和死叉来交易。在短周期均线上穿长周期均线(金叉)时做多，在短周期均线下穿长周期均线(死叉)时做空。双均线系统可以进一步扩充为多均线系统。

(2) 布林带策略

布林带由三条线构成，其中的中线是一根移动平均线，上线是由中线加上n倍(如2倍)标准差构成，下线是中线减n倍标准差。当行情上穿上线时做多，下穿下线时做空。

(3) 海归交易法

海归交易法由商品投机家理查德·丹尼斯的推广而闻名。该法则涵盖交易的进出场，资金和仓位管理的各各方面，是一套完整的交易系统。关于该策略的具体交易模式几个字不容易说清楚，详细的了解大家可以参考《海归交易法则》这本书，特别是后面的附录。

(4) 多因子选股

多因子选股模型是股票交易中常见的策略。建立过程包括选取候选因子，在历史数据检验的基础上挑选有效因子并剔除冗余因子等几个过程，最后是根据因子选择要交易的股票，确定出入场时机。

(5) 统计套利

统计套利可以用于期货市场的跨品种和跨期套利，也可以用于相关性高的股票之间的价差套利。它是利用相关性高的标的之间的价差或者价比回归的性质，在价差或价比偏离均衡位置时进场，在价差或价比回到均衡位置时出场。

(6) Alpha对冲策略

Alpha对冲策略同时持有方向相反的两种头寸对冲Beta风险。在国内市场常见的是持有股票多头的同时，持有股指期货空头，该策略是否能够获得超额收益依赖于选取的股票是否具有高的Alpha正值。

(7) 网格交易法

网格交易法的核心是网格间距和中轴线的确定。我们以螺纹钢期货合约为例说明，目前螺纹价格3000，我们建立初始仓位，比如50%仓位。随后螺纹钢每涨50点卖出10%，每跌50点买入10%。这里的3000就是中轴，50点是网格宽度。该策略的收益波动很大

期货量化交易和股票量化交易是一样的吗？

期货量化交易和股票量化交易的原理是一样的，都是基于k线来设计的交易策略。

在交易策略的设计上，两者的差别在于两者的交易规则的不同。例如股票在融券还没全面落实之前，以做多为主。期货则可以多空双边交易。股票和期货的涨跌幅限制不一样。股票和期货的交割时间规则不一样，期货是可以t+0，股票是t+1。股票和期货的保证金制度不同，导致止损止盈的设计有所差别。

交割时间规则的不同，导致期货可以设计高频交易策略，股票则不行。买卖方向的不同导致股票不可以做空，投资周期会有很大的差别。保证金制度的不同，让期货在波动的反应上会敏感一些。

虽然有上述一些不同，但万变不离其宗。抓紧核心思路就可以设计出适合自己的交易系统。

什么是期货量化交易？与程序化交易一样的吗？

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。

应答时间：2021-07-29，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。

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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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