期货程序化交易比例（期货 程序化）

白糖期货一手多少钱

白糖现在是4630元一吨，10吨是一手，也就是说现在一手是46300元。保证金按照合约价值的7%来算，也就是3307元可以交易一手。

期货（资金更大回撤比例）

这个是程序化交易的，

就是说在这个程序化交易期间，出现更大的亏损是多少。

更大亏损比例。

比如50%

就表示，最多亏了50%。是所有资金的50%

是当时资金的50%

程序化交易的比重有多少

统计显示，程序化交易在纽交所交易量中占比已经超过30%，利用计算机程序以及一些数量化指标进行短线交易在国外已经大行其道。对于中国市场而言，由于股指期货存在杠杆且交易费用较低，利用股指期货的T+0交易机制进行择时趋势投资具备了可行性，技术指标作为一种择时工具在未来的趋势交易中也将发挥重要作用。但是由于国内证券市场只有20年的历史，相比欧美以及亚太其他发达地区市场成熟度还有很大差距，造成很多程序化交易策略在国内市场的表现受到了很大的限制。

首先，国内的交易场所比较单一，股票只在交易所进行交易。而国外的情况则是大量的流动性存在于交易所以外，即使同一只股票也会在多个交易所交易，目前NYSE股票只有25%左右的交易量是通过NYSE执行的。国外很多执行算法就是为这种条件量身定做的，比如各种智能路由算法，而在国内这些算法都没有太大的用处。其次，国内证券市场的T+1交割制度使得大量日内交易策略不能得以实施，高频交易策略更是无从谈起。此外，股票市场缺乏做市商制度、可供交易的产品简单、交易指令不够完善等，都不利于程序化交易策略的开展。

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尽管如此，程序化交易在国内的发展前景依然良好。融券做空机制的推出大大增加了程序化策略的用武之地。此外自从2010年4月沪深300股指期货被正式推出以来，大量的程序化套利策略纷纷出炉并创造出惊人的交易量。在国内的期货交易所主要有大商所，郑商所，上期所和中金所。中金所交易金融期货，包括已经上市的股指期货和国债期货两个品种，其他三个交易所交易的是商品期货。中金所虽然只有股指期货和国债期货两个品种，交易额却已经占到了所有期货产品的半壁江山，而且这两种金融属性的期货产品很适合使用包括套利、趋势和高频等多种程序化策略进行交易。更为可喜的是，在2015年4月16日，中金所即将推出上证50和中证500两个新的股指期货交易品种，这更是各种程序化交易策略煮酒论英雄的良机。

期货如何程序化交易

*** ：1、前提是你必须有自己的期货交易账户，每个期货公司都可以开，现在不用出门就可以用手机在线开户。

2、其次，要选择合适的交易软件。其中交易开拓者的软件是更好编程的，很多交易团队基本都在用这个软件。确定账户和交易软件。

3、剩下的就是如何用编程语言编写策略，并将其输入交易软件。编程其实并不难。在程序化交易中，程序化只占程序化交易的30%。好的编程可以简化代码，提高运行速度，增加交易策略的多样性和完整性，实现一些复杂的策略。

4、如果没有这方面的编程能力，可以参加期货交易的相关培训课程。另外70%主要是策略、仓位设置、交易品种选择、程序化交易心态控制、 *** 设置等的组合管理。

拓展资料：

1、 战略的确定。一个成功的量化交易系统的开发过程必须是恰当的。如何找到一个成功的量化交易策略，是构建量化交易体系的基础。无论是基本面还是技术面，都可以用量化的 *** 进行分析，进而得出量化的交易策略。比如，从根本上说，GDP的增长和货币流通量的增加可以用定量的 *** 来分析和描述。技术上，移动平均线和指数 *** ma是物理和化学策略思想的来源。

2、 经典理论。很多量化投资策略思路来源于传统经典投资理论，比如经典商品期货技术分析主要包括技术分析的理论基础、道指理论、图表介绍、趋势基本概念、主要反转形态、持续形态、交易量和仓位兴趣、长期图表和商品指数、移动平均线、摆动指数和相反意见、盘中点图、三点转向和优化点图、艾略特波浪理论、时间周期等等。这些经典理论有的有具体的指标和具体的应用理论，有的只有理论，需要根据理论生成具体的应用指标来完成策略的测试。因此，经典投资理论可以通过量化思维将理论中的具体逻辑量化为指标或事件形成交易信号，通过信号优化检验实现经典理论的投资思路。这种方式可以有效实现经典理论，同时也可以从原有的经典理论中衍生出周边的投资 *** ，是量化策略发展初期的主流模式。

3、 逻辑推理。逻辑学的战略思维大多来源于宏观基础信息，其量化战略思维是通过对宏观信息的量化处理，梳理出符合宏观基础信息的量化模型。典型的量化策略包括行业轮动量化策略、市场情绪轮动量化策略、上下游供需量化策略等。这种策略思路来源非常广泛，数据一般不规范，很难形成标准。目前，许多对冲基金都有类似的想法来生成量化策略产品。

4、 总结经验。经验总结是量化战略思想的另一个主要来源。在使用量化策略交易之前，市场上有大量经验丰富的投资者，其中许多人在长期稳定回报方面表现突出。因此，他们对市场的看法和交易思路成为了量化策略开发者的模仿对象，有经验的交易者也愿意量化一些他们觉得相对固化、能够获得稳定回报的交易策略，最终可以用机器自动交易，只监控交易。这可以大大减少交易中消耗的能量。在这个前提下，出现了一个与经验丰富的交易者合作的量化策略团队。

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