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股指期货量化交易(股票期货量化交易)

9.27 W 人参与  2022年10月22日 17:25  分类 : 推荐  评论

今天给各位分享股指期货量化交易的知识,其中也会对股票期货量化交易进行解释,期货开户手续费加1分,交反90%,无条件。直反期货账户,暂时不开也可以先关注备用公众号之一交易。如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!

股指期货的用途?

股指期货最主要的功能是通过套期保值操作来规避股票市场的系统性风险。股票市场的风险可分为非系统性风险和系统性风险两个部分。非系统性风险通常可以采取分散化投资方式减低,而系统性风险则难以通过分散投资的 *** 加以规避。股指期货提供了做空机制,投资者可以通过在股票市场和股指期货市场反向操作来达到规避风险的目的。例如担心股票市场会下跌的投资者可通过卖出股指期货合约对冲股票市场整体下跌的系统性风险,有利于减轻集体性抛售对股票市场造成的影响。

股指期货的推出给机构投资者提供了风险管理工具和流动性管理工具,降低了其操作成本,有助于改善其投资绩效。例如我国指数基金大部分都跟不上标的指数的表现,跟踪误差相对较大。除了和要求现金比例无法全额买入有关以外,也和从投资者申购到资金到位并买入对应的股票这一过程存在时滞有关。有了股指期货,就可以在很短的时间内低成本地建立敞口,并在随后逐步建立相应的现货头寸,同时卖出期货头寸来达到即时建仓,降低跟踪误差。又比如股票基金在遇到保险公司等大客户赎回的时候,没有股指期货情况下,只能在现货市场直接卖出,造成较大的冲击成本,进而造成基金净值受损。共同基金实际代表了基金持有人包括广大中小投资者的利益,因此尽管中小投资者可能无法直接从股指期货中获利,但通过改善共同基金等机构投资者的绩效,实际也使得中小投资者间接获益。

从整体上看,股指期货提供了多空双向交易机制,可以给市场提供对冲平衡力量,改变单边市带来的暴涨暴跌,有利于形成股票市场的内在稳定机制,但不会改变股票市场长期运行的趋势。此外,股指期货还有利于形成股票市场的市场化价格形成机制,有利于培育成熟的机构投资者队伍。

4、股指期货与股票的区别

股指期货和股票都是在交易所交易的产品。在我国大陆市场,股指期货在中国金融期货交易所交易,股票在上海证券交易所和深圳证券交易所上市交易。两者是不同的金融工具,存在很大的区别。

什么是量化交易?个人如何做量化交易?

;     一、何谓量化交易

      量化交易(Quantitative Trading),即使用现代统计学和数学工具,借助计算机建立数量模型,制定策略,严格按照既定策略交易。具体又可分为高频交易和非高频交易,其中非高频交易适合一般个人投资者和中小机构。

      量化交易是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预期年化预期收益的多种“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。

二、量化交易的发展

      对多数普通投资者而言,量化交易仍是一个较为陌生的概念,但该模式已在国内流行了数十年。2010年,国内股指期货上市,成交量在两年内增加了倍,为量化交易提供了极佳的交易标的,国内量化交易便快速发展。

      据华联期货介绍,2012年上半年,量化交易量占国内证券市场总交易量8%左右,但占股指期货交易量的比例已达20%左右。绝大部分的券商和期货公司开始进行量化交易,部分私募公司和个人投资者也开始使用量化交易产品。

      事实上,3年多来,在股市连续下跌的大环境中,传统投资策略纷纷失效,而一批以股指期货、商品期货、债券为投资标的,以量化投资、程序化交易为工具的新兴投资方式,却在国内投资市场崭露头角,并实现了较为稳定的预期年化预期收益。

      “传统投资策略依靠人的主观感觉来投资;而量化投资是根据数学统计模型,由计算机来实现自动化交易。”国信证券东莞营业部财富管理中心负责人林玉伟指出,量化投资的应用涵盖几乎所有金融投资领域,是在计算机和 *** 的支持下,把人脑投资策略编写成语言程序,由计算机触发买卖条件,完成自动化交易的投资方式,实际上是传统投资的严谨化。

      据华联期货介绍,量化投资主要应用于期货交易、ETF套利、条件选股、权证套利交易等,主流平台包括文华财经、交易开拓者、金字塔,此外Multicharts、龙软、高手、金钱豹、Yesterday等平台在业内的使用也较为广泛。

三、量化交易的特点

      “量化产品的特点就是任何行情阶段都能盈利。”国信证券东莞营业部投资顾问蔡恩侠告诉,量化产品一般都是多空对冲,因此无论牛熊市均能盈利,不过其也有弱点,即牛市跑不赢一般的股票类投资产品,“2007年大牛市,也就30%左右的预期年化预期收益,但2008年大熊市也有15%左右的预期年化预期收益。”

      “资金不会一直朝一个方向直线形地前进,资金增值是一个艰难的曲折前进过程。”莞香资本CEO江国栋则提醒道,回撤即是资金增长行进中的停顿,也可看做是期货交易的机会成本。“因此,必须正确看待策略参数优化结果,不刻意追求更高预期年化预期收益,不过度拟合行情;同时,坚持正确的交易理念和交易 *** ,严格执行和坚持不懈是持续盈利的前提。”

      量化投资的应用涵盖几乎所有金融投资领域,是在计算机和 *** 的支持下,把人脑投资策略编写成语言程序,由计算机触发买卖条件,完成自动化交易的投资方式,实际上是传统投资的严谨化。

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。

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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。

什么是量化交易

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。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常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。

股指期货量化交易的介绍就聊到这里吧,感谢你花时间阅读本站内容,更多关于股票期货量化交易、股指期货量化交易的信息别忘了在本站进行查找喔。

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