量化投资期货策略（股指期货量化交易策略）

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

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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基金的量化投资策略有哪些？量化投资常见的策略和产品

;     量化投资是指通过数量化方式和计算机程序发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式，在投资的过程中需要用到数学、统计学、信息技术等知识。

      市场上的量化策略包括市场多头趋势和市场表现中性两部分，市场多头趋势中包含指数增强和主动量化两个部分，市场表现中性中包括量化对冲，也就是所谓的阿尔法策略(α策略)。

      α策略就是指采用金融衍生工具对冲市场风险以后，去获得相对来说比较稳定的α收益，这类产品在几年也获得了比较大的发展。量化其实是一个非常宽泛的概念，涉及到各种不同的资产类别，比如说商品期货上，量化有一系列的CTA策略，另外，还有多策略量化。

      如果是从公募基金的角度来看，市场上主流的量化策略主要包括三类：

      之一类是主动量化策略

      主动量化策略是通过量化的方式来选股，再结合主动的基本面筛选，构建这样一类主动加量化结合的策略。

      第二类是指数增强策略

      指数增强是指首先跟踪某一个指数，一般是市场上比较主流的宽基指数，比如沪深300或者中证500甚至有中证1000的指数，在这个指数基础上会追求长期稳定的超额收益，也就是增强的阿尔法部分。

      第三类量化对冲的阿尔法策略

      量化对冲的阿尔法策略的核心，还是指数增强的组合，去获得相对于指数的超额收益，但同时会引入股指期货做对冲，把市场或者我们称之为指数的波动剥离掉，获得比较稳定的阿尔法收益。

      这类策略在过去的五年，尤其是的两到三年，规模也获得非常大的增长。从2015年的150亿左右的规模增长到现在的650亿左右，也是公募基金中现在非常主流的一类策略。

什么是量化投资？有哪些常见的量化投资策略？

量化投资是在投资过程中运用数学、统计学、信息技术等知识。投资者会收集股票的数据，然后依靠计算机系统强大的信息处理能力，用先进的数学模型代替人工的主观判断，从而在控制风险的前提下实现更大回报。

量化投资有很多优点，例如，投资策略是基于大规模的数据，执行不受投资者情绪的影响，可以有效克服认知偏差，可以快速跟踪市场变化，不断寻找新的统计模型，以提供超额回报，并寻找新的交易机遇。 量化 投资作为有效风险控制的前提，可以作为投资多元化的工具。例如，定量投资可以从历史数据中挖掘出一定的规律并加以利用。这些规则可以以更大的概率获得投资回报。

在量化交易过程中，量化投资思维的应用几乎涵盖了投资的整个过程，从投资目标的选择、组合策略的分析、策略的实施到投资目标，最后到投资策略的风险控制和回馈，其特点使定量思维在不同的投资领域中变得独特，不同投资风格的形成，内容的焦点也各不相同。与更优策略相关的几个概念，包括趋势策略、定量对冲策略、套利策略、高频策略和算法交易，尤其令人担忧的是算法交易。

量化投资流行的原因，甚至带有主观的投资趋势，这必然具有量化投资的优势。总而言之，有以下几点：它基于数理统计，更接近一门科学，让未来更容易预测和感知，可以全年实时监控所有市场和交易，而人类不能。它避免了人的情感，完全由机器自动化，严格执行纪律。过程和风险更加可控。这些优势逐渐将量化投资带入我们的视野，并被越来越多的投资者所接受。

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