量化投资更适合期货（期货量化交易平台哪个好）

量化期货系统有用吗？

这个事情应该是各花入各眼，

目前来说量化系统因为能够克服人性弱点而倍受推崇，

缺点也显而易见，美股近期几次熔断就是量化系统造成的。

未来会不会大面积使用量化系统，从而代替人工呢？

那么这其中就涉及到算法、技术指标等等，这种可能性比较大，在期货交易中，大部分的高手就是因为不断的重复并且坚决执行自己的交易系统而成功。这些交易系统有很多是可以量化的。

未来这个市场上是人越来越像AI的量化系统，而AI量化系统则越来越趋向人类的思考模式。

希望可以帮到你

炒期货是用量化来执行吗？

如果你是做量化交易的话，就是用计算机来执行的，如果你是做自主交易的话，就不是。

量化交易可能是个趋势，可以很好地学习一下，有很大的前景。

股市量化交易的方式适不适合散户？

随着国内投资者整体素质的提高，量化程序化交易的人越来越多，建议国内有条件的投资者转向量化交易。

其中，程序化交易相对于股票而言，它更适合期货。推荐它的原因有以下:

降低人性弱点，对交易行为的影响。

每个人是性格和承受能力是不一样的。特别是主观交易者，很容易受到情绪的影响。

当出现大亏大赚的时候，如果处理不当，很可能造成两种极端，一种是被长时间打入冷宫，另一种是极度自信。

但是，程序化交易就不一样，比较理性，依靠程序可以更大限度的降低人性对整个交易的影响。比如扛单，恐惧等都会影响最后的交易结果。

庞大的数据快速检验交易逻辑。

通常情况下，主观交易者想要验证一套交易逻辑是否可以持续盈利，最少也得花几年时间。当然了，在具有正期望的交易逻辑下，交易者在短时间内也是无法掌握。

程序化交易，在庞大的历史数据下，在通过将交易逻辑编写成代码后，只需要几秒、十几秒就可以完成几年、几十年的回测交易结果。

这是主观交易者在这么短的时间内无法完成的事情。

资金规模比较容易上去！

由于采用程序化交易，它可以依靠成熟的交易体系，完成对整个股票，期货多品种等多市场交易，并且完全可以全天候无人值守。

比如期货市场几十个品种中，你能够同时监控并及时的抓住机会吗？显然不行！

人的精力是有限的，但是通过程序，他就可以将这部分精力发挥到极值，大大提高做事效率。

程序化交易语言的选择。

想要实现程序化交易，必须要学一门语言。分为编程语言和非编程语言。

如果你是非科班，有没有精力学。那么可以选择非编程量化交易语言，比如交易开拓者TB，金字塔，MT4等语言，他们的主要用途是实现你的交易逻辑，而只能在其软件内使用该语言。

如果你是计算机科班出身，难么建议学习Python+一门非编程量化交易语言，作者推荐TB语言。

Python在量化交易，数据分析等方面用途非常广，相对于Java，PHP等来说，入门是相对容易，记住这里说的是入门，并不意味着它简单。

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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