商品期货程序化策略 期货程序化十大策略

期货量化交易和程序化交易有什么区别

量化交易：

量化投资理论是借助现代统计学和数学的方法，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，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、稳定且高于平均的超额回报

量化从一开始也不是作为定性的对立面而提出的方法，它弯冲态是将定性分析中的技术分析策略埋源用模型固化，替代过程中可以用电脑进行的部分并将其效用极大优化

量化交易策略几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、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

程序化交易：

程序化交易系统是指设计人员将交易策略的逻辑与参判烂数在电脑程序运算后，并将交易策略系统化。

当趋势确立时，系统发出多空讯号锁定市场中的价量模式，并且有效掌握价格变化的趋势，让投资人不论在上涨或下跌的市场行情中，都能轻松抓住趋势波段，进而赚取波段获利。程序化交易的操作方式不求绩效第一、不求赚取夸张利润，只求长期稳健的获利，于市场中成长并达到财富累积的复利效果。经过长时期操作，年获利率可保持在一定水准之上。

交易系统构成：

一句话：极其开放模型(策略)的设计、风险动态管理技术、误差矫正反馈检验准确率、快捷的下单速度。这四项组成了整个程序化交易系统。

程序化交易的买卖决策完全决定于自己的交易理念系统化、制度化的逻辑判断规则，透过电脑的辅助，将各种交易理念转化为电脑程序语言的一种交易模式，即由电脑来代替人为发出买卖讯号，再根据系统使用者发出的委托方式，由电脑自动执行下单程序。

如何实现期货的程序化交易

一、什么是程序化交易

程序化还有一个名字，你可能听说的比较多，叫量化交易。期货程序化交易系统是指技术程序员在计算机程序中对交易策略的逻辑和参数进行计算后，将交易策略系统化。当趋势确立后，系统孙简发出多空信枣知号锁定市场中的量价形态，有效把握价格变化趋势则岩裤，使投资者无论市场行情上涨或下跌，都能轻松把握趋势波段，进而从波段中获利。

二、实现程序化交易的意义何在

程序化交易最大的优势是可以由计算机自动执行，最大程度上帮助交易者克服了人性贪婪和恐惧的弱点，在风险管理和成本管理方面具有无可比拟的优势。程序化交易对亏损程度非常敏感。只要用户严格按照交易标准操作，就可以通过交易系统严格控制止损机制，同时程序化的交易系统可以设定盈利率。

程序化交易的经验之谈(一)

网名“我是传奇”，CCTV证券资讯频道《期货时间》期货兵器谱实盘展示账户“倚天剑”打造者。

简介：父亲因脑瘤去世，家境一贫如洗，欠了外债。就读初一，下学期因付不起学费放弃学业。

到福建德化陶瓷厂做陶瓷，生活坚苦，与六七个老乡挤在一个十几个平方的房间里吃住。

每餐吃一元一斤的猪皮和到山上采的野笋。白手起家，经过12年努力，现在成长为20余家连锁美发店的老板。

2003年开始接触股票投资，2009年底参与期货交易，2010年实现了期货程序化自动交易。2010年收益率85%，2011年收益率54.8%，2012年收益67%左右，期间最大回撤13.8%。

图：不同时期，程序化策略的改变

做期货，我一开始就选择了自动化，因为主要是有实验，觉得做期货风险很大，最后就选择做自动化。从09年年底开始接触，股指期货一上市就开始做，一直做到现在，这是一个保存数据最长的一个账户的曲线。将近三年多的时间里，曲线是走出来了。我觉得我这条曲线走出来真的经历了很多，不像有些人，开始就有很多经验，我是一步步摸出来的。

第一个阶段，一开始我是简单学了五天的程序化交易，之后拿了一套很简单的策略回去。我胆圆碧旁子比较大，股指期货一上来我就开始做，那时的思路就是单策略、单品种、重仓交易。当时我用一个非常简单的突破策略，就这样搞起来了，搞到这个阶段的时候发现一周时间，资金回撤了13.8%，给我带来了深思，就觉慧雀得好像不行。

第二阶段，我就开始做一些变化，开始改变，多策略单品种，还采用了一个盈利加码。因为当初这里我只用了二十万资金，进去试水，到了这个位置我又加了二十万，到了这个位置资金开始有一百多万在做。但是如果一百多万还是按前面做，我回撤会非常大，我就想到用不同的策略来做。策略里面分第一次进场，第二次进场，但我的原则就是盈利加码，然后顺势交易。但我最关注的就是盈利和回撤的关系，不是说我赚了多少钱，而是关注我最大回撤是多少。

第三个阶段我又做了改变，就是多策略多品种和盈利加仓。还有一个就是策略分类互补，顺势交易。这个位置我就开始做商品，大概全市场挑了十个商品，就用一套简单的策略。一套简单的策略在一个商品上的曲线很难看，没想到放到十个商品里面组合，发现组合曲线还过得去，就这样上了。后来做一个策略分类互补，就是我把这个策略分成一个进攻型，中性和防守型。当我进攻型进去之后，我可能防守型就没在场，当我三个在橘橡场的时候，一定出大行情，那我回撤就控制住了。

第四个阶段，我又开始做一个调整，多策略多品种，盈利加码改良，对市场的理解不一样后，加仓的手法开始做一些改变，还有一个就是盈利减仓，加仓和减仓都加进去了，还有就是对市场冲击的完善。以前我感觉没碰到这个问题，后来发现资金稍微大一点，滑点也变得很大，历史的曲线和我跑出来的完全不一样，原因就是我们进去的时候干扰到市场了，这对我的感触很大，所以我针对这个做了一个完善。

第五个阶段，就是现在，今年我再做了一个完善，多策略多品种加减仓，这些都是引用前面的，我现在做的就是进出点的精细化控制。可能做程序化的感触会比较大，就是面临滑点始终是一个很头痛的问题，我用了一个进出场点精细化控制之后，让我的滑点大概减少了50%，就是因为考虑了这个东西。逆势的策略，对冲交易，不再以顺势作为唯一的交易理念。前面这一段我都认为是顺着大趋势去交易，到这个位置为什么会是这样，因为前面这一段太痛苦了，趋势一出来它就开始反转向下。我就考虑增加一些震荡的策略，应该说这个逆势策略对我的整体表现功不可没。这些曲线如果我没有震荡思路，这个曲线一定不是这样的，应该是往下的，在这边盘整，不是创新高。这个给我带来的观念就是不以顺势作为唯一的交易理念，我现在的交易理念是以某个品种的常规走势，比如说这个走势不再像以前那么单纯了，不再傻乎乎的上涨或者下跌，那种可能顺势会比较容易做，但是现在经常是上去震荡一下又往下杀，那我就会采用一种抄底摸底的思路，结合趋势来做。

总结一下了一下，我自己就像爬楼梯一样，经过了5个阶段，还有一个我的交易信条，这是我一开始做这个数据的时候，把它写下来的，五点：第一正期望交易系统，第二交易规则精简化，第三同策略组合交易，第四稳妥的资金管理，第四完全机械化执行。

除此之外，他认为：

做期货不是靠你有多努力（当然努力很重要），而是要找对方法。

我商品主要有做10个品种，上海的有铜、橡胶、锌、螺纹钢，郑州的有白糖、PTA,大连的是豆油、塑料、棕榈油、焦炭。

我股指是做日内，因为股指是当前市场上日内波动性最大的一个品种。商品我是博取它在日间的波动。

我是加减仓的，一般情况下仓位只有10%，但我会根据行情而变动，如果行情对我有利，最大仓位会达到70%。

第一，利用头寸来控制隔夜风险。第二，利用品种来控制隔夜风险。第三，是用策略的差异化来控制隔夜风险。

见价成交最大的好处就是它能够应对突发的行情，而收盘价成交它有比较好的过滤，并且滑点偏小。

滑点是我们做交易中最大的敌人之一，如果说没有滑点的话，我们随便写个模型，表现都会非常漂亮（这也是为何许多日内模型测试的曲线非常漂亮，收益率很高，但实际中惨不忍睹，因为滑点，短线越短，滑点越重要）。

在策略上我认为控制回撤最好的一个手段就是在震荡行情中少参与，在趋势行情中开足仓

在这个金融市场上唯一的“免费午餐”就是多策略、多品种、多周期的组合。我认为多品种是最重要的，第二个是多策略，第三个是多周期。

去寻找一个历史拟合的数值做调整，往往会给人带来不归路，很有可能你会不断陷入一个优化的漩涡里，发现历史很漂亮，未来很可怕。

期货如何程序化交易

方法：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最好编程的，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、网络设置等的组合管理。

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，都可以用量瞎模化的方法进行分析，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方法来分析和描述。技术上，移动平均线和指数smma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皮神饥理论，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，同燃返时也可以从原有的经典理论中衍生出周边的投资方法，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。