matlab期货ctp(期权定价matlab)

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怎么用matlab实现期货的人工神经 *** 预测模型，并作出期货价格之后趋势的波动预测？急，在线等

国内目前真正能用人工神经 *** 模型做成全面系统交易模型并在市场上长期稳定快速盈利的，不超过10个，你指望在这里问到答案我觉得期望值是太高了。

新手求matlab上怎么样加载期货行情数据进行指标测试？

1、期货软件中导出EXCEL2、选中EXCEL中行情数据，复制3、新建一个TXT文件并打开4、粘贴5、在MATLAB用ascii2fts把数据读入成时间序列数据 到MATLAB技术论坛网站查看回答详情

Quant 应该学习哪些 Python 知识

研究方面

龙哥的答案已经覆盖了常用的库，这里就从研究的整体方向上来介绍下：

获取数据：可以选择使用TuShare、通联、万得等数据工具下载数据，并将原始的数据格式转化为你自己想用的数据格式（可以用Python脚本实现），以保存到数据库中

存储数据：几乎绝大部分常用的数据库都提供了Python接口，SQL/NoSQL/HDF5等等多种，最常用的应该是MySql和MongoDB，有兴趣学Q的也可以直接去用KDB+，数据库具体会应用的方向包括保存数据、读取数据、数据补全机制、数据变频（TICK变K线等）

数据回测：将数据读取到内存中后（以numpy数组或者pandas序列的形式），进行策略的回测，并对回测结果进行研究（matplotlib绘图），或者对参数进行优化（scipy等）

建模相关：对数据进行一些统计学检验（stat *** odel）以及机器学习建模（scikit-learn）

集成开发环境：在有针对性的IDE中实现以上步骤会更加简便快捷（ipython/spyder）

交易方面

这部分是答主的主场了，主要分为两块：

1. 执行交易：对于绝大部分量化策略，都在一定程度上需要自动/半自动的下单功能。

CTA策略突破入场（秒级延时）

期权做市实时挂撤单（毫秒级延时）

股指期货高频（微秒级延时）

分级基金套利（批量自动下单，延时没有以上几种重要）

Alpha套利（篮子交易，一般要使用vwap等算法）

2. 策略风控：同样一般需要自动或者半自动的风控功能.

期权组合的希腊值风险实时监控对冲

分级基金套利的beta净敞口、行业暴露等实时监控对冲

Alpha套利策略的因子监控

具体需要掌握的知识：

1. 模拟实盘交易的策略回测：将策略重新编写为可以基于数据回放（逐TICK/逐K线）的模式进行回测的程序，模拟实际交易情况，杜绝未来函数的可能性，实盘交易中使用完全相同的程序进行交易，保证实盘和回测的一致性。这块通常需要专门的框架或者程序，比如通联的优矿、掘金、vn.py框架中的vn.strategy等。

2. 实盘交易接口：将想要下的单子通过交易接口发送到经纪商柜台，目前可以实盘直接使用的应该包括掘金（期货）、vn.py中的vn.lts（证券、期权）和vn.ctp（期货）。如果要使用其他的柜台需要自己封装，如恒生、金证等。

3. 其他语言拓展：作为最有名的胶水语言之一，Python的拓展功能不用绝对是浪费。针对计算瓶颈可以使用cython拓展，针对API可以用boost.python和swig进行封装，调用matlab直接运行其中提供的特定算法，使用COM接口调用Excel自动生成每日交易记录和报表......

4. GUI程序的开发：相当数量的量化交易依旧需要交易员进行实时监控，除了在cmd中不断print一些数据外，更合理的方案是开发自己需要的GUI界面，重点推荐PyQt，比在C++中用Qt开发要来的快捷很多，底层运行的也是C++的代码，速度完全不用担心。一些有特别需求的人也可以考虑开发在浏览器中显示的界面，比如经常想用手机远程监控。

matlab能连接ctp接口吗

理论上可行，实际上没什么用，除非你和期货公司合作研发。 因为所有的期货交易都是通过期货公司进行的（交易所的自营会员除外），而期货公司和交易所之间是数据专线连接，期货公司根本不可能允许外人开发的程序通过自己的交易线路连接到交易所的。

用Matlab对接CTP实现期货程序化交易难吗

Matlab是可以对接CTP程序交易的，这个可以问问期货公司的技术人员，有专人负责这块的。

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