期货量化顶尖模型（期货量化顶尖模型有哪些）

量化交易都有哪些主要的策略模型?

1、Alpha策略

全对冲的叫做Alpha策略，不对冲的在市面上常被称作指数增强策略。二者所用模型一样，但后者少了期货的对冲。缺少对冲有坏处也有好处，坏处是这种策略的收益曲线是会有较大的回撤。但好处方面，在大涨的年份，这种策略的表现会特别好。

2、CTA策略

CTA策略的特点是收益风险比相对Alpha来说会较低。但是在行情较好的年份收益可能会很高，尤其是在早期。而且，无论是在编程还是策略上，CTA入门的难度相对来说都是更低的。

3、高频交易策略

国内使用高频交易策略主要应用在，期货趋势、期货套利、期货做市、股票T+0以及全做市交易，国外机构自营交易，比如美股以及股指等。国内做高频交易的基本上都是私募，但高频交易的产品基本上不会对外募集或者极少对外募集。

国内发展趋势

国内量化投资规模大概是3500到4000亿人民币，其中公募基金1200亿，其余为私募量化基金，数量达300多家，占比3%(私募管理人共9000多家)，金额在2000亿左右。

中国证券基金的整体规模超过16万亿，其中公募14万亿，私募2.4万亿，乐观估计，量化基金管理规模在国内证券基金的占比在1%~2%，在公募证券基金占比不到1%，在私募证券基金占比5%左右，相比国外超过30%的资金来自于量化或者程序化投资，国内未来的增长空间巨大。

怎么辨别期货量化交易模型的好坏 ***

程序化模型的选择与辨别如果有人告诉你他的程序化能在不长的时间内，让你的资金翻几番，那你要为他的言语或者他的程序打个折扣，但是如果对方又能拿出不错的图形或者非常漂亮的收盘测试结果放在你的面前，你又当如何说服自己是相信还是不相信？以下内容就是帮助你如何辨别好坏模型．

1、测试时间：一个好的程序化必须经得起时间周期的测试，如果一个程序化，结果很漂亮，周期却只有一两个月，不可信；

2、使用资金：很多人贴出来的漂亮测试结果，使用资金常常是80％或者其它百分比，但这些都是不合理的选择，因为金融市场资金管理很重要，在行情好时候，资金使用越高，收益越大，行情不好时，资金使用越高亏损越大，但我们无法去判断接下来的行情会如何，所以，历史测试的结果使用百分比的开仓方式是不合理，这也就是为什么，有时候会出现，资金使用率为80％是，测试结果是亏损的，而且使用率为40％时又是赢利的．

3、测试方式：开盘价和收盘价测试均有其不合理性，趋势模型一般以趋势逆转点为开仓信号，故较为准确的是：出现指令价位。

测试结果的分析：

a. 指令总数：也就是信号数，过高，说明震荡行情过滤不好，过低，说明风险大；如何判断信号数合理呢？那就只有不同的模型在同样的周期下的一个对比了．还有一个最简单的方式就是将 指令总数／有效交易天数 以日内短线为例，一般一个有效交易日的平均信号数在2-5之间（此数据仅供参考）；

b. 利润率：总利润不用看，只看扣出更大利润的结果，必须为正，而且测试周期越长利润率应该越大，很多模型，测近期不错，测远期就不行，所以测试时应该尽量的去测能测到的最长周期．（当然因为行情关系也可能出现，长期比短期利润率低，但总体而言，周期越长利润率越高，才是好的模型的测试结果）

c. 正确率：其它条件都完全一样的情况下，正确率越高自然越好，但也不用为了看到一个高正确率的模型而心动，也不用因为你自己模型的正确率低而担心，一般的正确率能在45％左右，就不错了，因为程序化的本来意义就是赚大亏小，在震荡的时候正确率自然会低；

d. 更大亏损率：如果你是选择的固定手数，比如10手进行测试，你的更大亏损率更大应该不能超过10％，当然，如果你选择的测试手数多，更大亏损率可能有所提高．如果你选择的80％的资金使用率，可能亏损会更大，当然也会有亏损的不大的测试结果，这往往和你的测试周期中的行情的一定关系，所以不值得过于依赖；

e. 空仓时间：以日短线为例，空仓时间不能太高，太高，必然会错过大行情，当然，这一项不是最重要的，如果你空仓时间长，利润也高，错过就错过吧，错过不是过错，没赚到也不存在亏损的风险；

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程序化交易软件：

文华

1 上手快，简单易学，通用的脚本语言（类似于传统的股票软件指标语言）。提供基本自由度的功能实现。

2 可进行历史数据回测。

3 策略可加密。

4 期货市场投资客户。

5 刚开始接触程序化交易的投资客户。

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· 开拓者

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11 有一定编程能力支持的投资客户。

12 交易策略比较复杂的投资客户。

· 达钱+MC

13 源于国外，经久考验，功能强大。

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20 交易策略比较复杂的投资客户。

21 需要使用Excel软件辅助程序化交易的客户。

· 东海潜龙

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· 金字塔

30 国内独家支持图表程式化交易、后台程式化交易、高频交易、趋势线预警交易等多种自动交易模式。

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32 程式化交易模型编写及操作兼容国内主流分析软件。

33 支持套利、多帐户交易及动态止赢止损功能。

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35 基于OFFICE架构下的VBA二次开发功能。

期货如何量化？

量化投来资理论是借助现代统计学和数学的 *** ，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“大概率百”事件度以制定策略，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可持续的、稳定且高于平均的源超问额回报。原学量化交易策略几乎覆盖了投资的答全过程，包括量化选股、量化择版时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。

量化交易都有哪些主要的策略模型

国内的量化策略可以简单分为三个类型，Alpha策略，CTA策略以及高频交易策略。

1.Alpha策略

Alpha策略包含不同类别：

按照研究内容来分，可分为基本面Alpha（或者叫财务Alpha）和量价Alpha。业内普遍不会将这两种Alpha完全隔离开。但是不同团队会按照其能力、擅长方向以及信仰，在做因子上有所偏向。有的团队喜欢用数据挖掘的方式做量价因子，而有的团队喜欢从基本面财务逻辑的角度出发，精细地筛选财务因子。

按照是否对冲可以分为两类。全对冲的叫做Alpha策略，不对冲的在市面上常被称作指数增强策略。二者所用模型一样，但后者少了期货的对冲。缺少对冲有坏处也有好处，坏处是这种策略的收益曲线是会有较大的回撤。但好处方面，在大涨的年份，这种策略的表现会特别好；从长期看, 公司可以赚取BETA分红收益, 并且可以吸引看好指数的客户。相比之下而对冲Alpha策略一般在大牛市中会远远跑输指数；此外不对冲的好处是节约资金，对冲的Alpha策略至少要放20~30%的资金在期货端用来做保证金。

2.CTA策略

关于CTA策略，我是在2010年开始做CTA策略的。CTA改进到天字一号量化是我的转折点，多品种组合，单次买进控制低风险度，1%~3%的风险度，实践中明白了如何提高盈亏比。现在我的一个实盘账户资金，7年盈利5.68倍，他适合多品种，多种风险度，日线，小时线，15分钟线都能够支持。

3.高频交易策略

第三类策略就是高频交易策略，高频交易在国内的主要应用有以下几类，期货趋势、期货套利、期权等做高频交易的基本上都是私募，但高频交易的产品基本上不会对外募集或者极少对外募集。高频交易有收益高回撤小的优点，但是做高频的软硬件投入也都昂贵(比如一台服务器的花费在8-10万左右) 。更高频的是千分之一秒以上的，一套机器几百万元，这种是单次盈利小，见利就收，累积起来也有不错的收益。这种适合大资金，高学历，高投入团队来做。

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