商品期货量化交易策略 商品期货量化交易策略研究论文3000字

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。

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，可隐态帆以处理大量的数据，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、常见策闭运略

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方法，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，是一套完整灶雹的交易系统。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

什么是量化投资交易策略

一文看懂量化投资策略

闲话基

量化投资在近些年受到越来越多的关注，包括规模、策略、业绩。量化投资，是指通过借助统计学、数学方法，运用计算机从海量历史数据中，寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，按照策略构建的数量模型严格执行投资，力求获得长期稳定可持续高于平均的超额回报。

跟传统的主动管理方法相比，量化投资是高投资颤芦广度、低投资深度的一种投资方法。量化投资强调纪律投资，可以克服投资者主观情绪的影响。

现在市场上运用的策略有很多种，下面来看看主流的几种策略。

一、市场中性策略

市场中性策略是国内使用最多的策略。根据CAPM理论，股票收益由两部分组成，一部分是市场整体风险的beta收益，一部分是股票自身风险带来的alpha收益。中性策略是从消除市场系统性风险的维度出发，通过同时构建多头和空头头寸对冲市场风险，以获得较稳定的绝对收益。国内通常使用的操作方法是，买入股票，同时卖空与股票等市值的股指期货。盈利模式是，所买股票超越大盘的涨跌幅度。市值对冲并不是完全的beta对冲，但可以减少计算量，降低调仓率，为国内投资机构普遍使用。

Alpha策略关键点是选出的股票组合收益要持续跑赢沪深300指数，在市场上涨时平均涨幅大于沪深300指数，在市场下跌时平均跌幅小于沪深300指数，并且可持续稳定。

通常管理人根据估值、成长性、市值、动量、预期变动、资金关注、技术指标、事件、业绩等多个维度进行量化选股，构造投资组合，同时以沪深300行业配置比例为基准，对系统筛选出的股票根据宏观经济和行业景气进行差异化配置，并定期根据各因子变动进行动态调整组合。

构建中性策略，买入100元股票组合，卖空100元股指期货，多头与空头组合价值相等：

1、市场上涨：股票组合（上涨赚钱）+指数收益（上涨亏钱）=10%+（-7%）=3%

2、市场下跌：股票组合（上涨赚钱）+指数收益（上涨亏钱）=（-7%）+10%=3%

3、市场震荡：股票组合（上涨赚钱）+指数收益（上涨亏钱）=10%+（7）=17%

Alpha策略最主要风险在于选股策略上。

选股模型可能会因为股票市场规律性变动、突发事件和统计模型本身的概率属性，在某些时间段出现失效，导致做多的股票跑输市场出现短期亏损。这需要基金经理能不断完善茄虚带投资模型和操作技巧提升获胜概率。此外，Alpha策略还收到基差的影响。大部分时候会有一定的升贴水损失，策略对基差的风控非常重要。

二、套利策略

1、统计套利

统计套利是对历史数据进行统计分析，估计相关变量的概率分布，结合基本面数据分析，用来进行套利交易。

运用统计分析工具，对一组相关联的价格之间的关系的历史数据进行研究分析，研究关系的历史稳定性，并估计其概率分布，确定分布中的极端区域，即否定域。当真实市场上的价格关系进入否定域，可以认为这种价格关系不可长久持续，此时有较高的成功概率进场套利。

2、期现套利

期现套利指利用期货与现货基差扩大产生的套利机会，做多被低估标的，做空被高估标的，待期现基差回归至合理范围后，平仓离场的低风险策略。

期现套利策略，根据沪深300股指期货与沪深300指数基差到期时必定收敛的交易机制。当期货指数与沪深300指数基差足够大时，可以通过构建一个反向组合，获得基差收敛过程中产生的收益。目前国内只能进行“做空基差”的正向套利，即当基差大于0的时候，买入股指ETF或者一揽子股票，同时卖出等市值股指期货，待价差收敛后平仓。当基差小于0时，由于融券不足，无法通过卖出股指ETF或者一揽子股票同时买入等市值的股指期货进行“做多基差”的反向套利。当期货价格深深贴水的时候，因融券存在障碍反向套利被切断，贴水状态自由发展，只能通过市场大幅度反弹，多头的投机者重新将价格抬升至升水的状态。这也是市场贴水一直无法及时恢复的重要原因。

期现套利的主要风险在于市场价格出现剧烈波动导致浮亏，具体表现为所跟踪标的之间的基差出现长时间不回归甚至反向逆转，期现收益无法有效覆盖交易成本、冲击成本、现金成本等风险。

3、ETF套利

ETF套利，是指投资者可以在一级誉空市场通过置顶的ETF交易商想基金管理公司，用一揽子股票组合申购ETF份额，或者把ETF份额赎回成一揽子股票组合，同时可以在二级市场以市场价格买卖ETF。

假设某只ETF成分股暴跌，使得该ETF净值迅速走低，但该ETF的市场价格未能及时跟上，两者短暂地出现一个价差，此时可以买入ETF一揽子股票组合申购成ETF，然后将ETF在二级市场卖出，实现低买高卖，获取价差。

ETF套利的两种交易顺序，一种是从股票二级市场买入一揽子股票，按一定比例换成ETF份额，然后在二级市场卖出ETF份额，前提是一揽子股票价格比ETF价格低，出现溢价；另一种是，从ETF二级市场买入份额，按照一定比例兑换成一揽子股票，在拿到股票二级市场卖出，这样的前提是ETF价格低于一揽子股票价格，出现折价。

4、分级基金套利

分级基金有2种套利模式。

一种方式是当母子基金比价出现折溢价时可进行套利。当A/B份额的组合价格大于母基金净值时，存在整体溢价套利机会。通过场内申购母基金份额，分拆成A和B并在二级市场卖出完成溢价套利。当A/B份额的组合价格小于母基金净值时，存在整体折价套利机会。通过在二级市场按比例买入A类份额和B类份额，申请合并成母份额并赎回完成折价套利。

但是折溢价套利不能实时完成，需要面临1-2个交易日的价格波动风险。可以通过股指期货对冲管理风险敞口。

一般在牛市中溢价套利机会比较多，在震荡市场中折价套利机会更多、胜率更高。

另一种套利方式是，市场下跌时，含下折算条款的分级基金A份额包含的期权价值套利，同时还有在整体折溢价套利基础上演的底仓-对冲溢价套利、循环折价套利。

三、CTA策略

CTA策略是投向期货市场，使用历史数据，通过统计、数学、编程的方法找到盈利规律。分为趋势策略和套利策略。

趋势策略是跟随者市场上涨做多，市场下跌做空，因此在任何一种期货商品进入趋势后，CTA策略就会获得良好的收益空间。

套利策略是通过跨期限、跨市场、跨品种等不同合约之间的“价差回归”，锁定套利空间。

跨期限是指同一交易品种，不同交易周期间的套利。历史数据表明期货不同合约价格相关性高，价差出现稳定的统计特征。当两个不同到期月份合约/不同品种合约之间的价差偏离合理区间时，可以通过在期货市场同时买入低估值合约和卖出高估值合约，在价差回归后进行反向平仓，进行跨期限套利交易。

更加具体地说，跨期套利是指不同月份期货支架的套利。通过多远空近或多近空远，来买卖同一市场同种商品不同到期月份的期货合约，利用不同到期月份合约的价差变动来获利的套利模式。

交易过程如下：

跨品种与跨期现套利逻辑相似，只是使用在同一期限不同品种合约之间，具体投资流程如下：

跨市场套利，在某个交易所买入（卖出）某一交割月份的某种商品合约，同时在另一个交易所卖出（买入）统一交割月份的同种商品合约，在有利时机分别在两个交易所对冲获利。

跨市场策略涉及外汇兑换、国际期货交易对冲，交易实现难度大，国内用得少。

由于期货具有杠杆属性，这类策略持仓的市值往往很大，有时候甚至超过产品资产总值，导致收益率的波动率是所有量化策略中最大的。在市场出现连续震荡行情时，这样策略由于杠杆属性会出现较大的回撤。另外一个对这类策略的一个限制是，目前市场上活跃交易的期货品种不多，高频交易很大程度倚重于品种成交量，开平仓时间间隔较短，使得策略容量不大。

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念岁旅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方法，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雀纯作等手段进行检验，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最大化，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仔凳情数据不匹配。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、网络中断，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。