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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。

期货量化交易和股票量化交易是一样的吗

期货量化交易和股票量化交易的原理是一样的，都是基于k线来设计的交易策孝哪略。

在交易策略的设计上，两者的差别在于两者的交易庆慎基规则的不同。例如股票在融券还没全面落实之前，以做多为主。期货则可以多空双边交易。股票和期货的涨跌幅限制不一样。股票和期货的交割时间规则不一样，期货是可以t+0，股票是t+1。股票和期货的保证金制度不同，誉谨导致止损止盈的设计有所差别。

交割时间规则的不同，导致期货可以设计高频交易策略，股票则不行。买卖方向的不同导致股票不可以做空，投资周期会有很大的差别。保证金制度的不同，让期货在波动的反应上会敏感一些。

虽然有上述一些不同，但万变不离其宗。抓紧核心思路就可以设计出适合自己的交易系统。

股票量化交易转期货,区别是什么

可以理解为股票和期货的区别吧。

浅显易懂的说：

股票持有时间几乎无限制，你买入了，只要它不退市，你就可能从中获取到利润的。毕竟低买高卖，很简单的规则。

期货则不同，你买入了期货，就相当于你预订了未来别人的产品。打比方说你预订了未来别人滑基预估能生产早尺的100个苹果，如果到期后别人只生产了60个，那你就亏了40个。如果到期后信睁谨别人生产了150个，那你就赚了50个。

期货比股票的风险更高，毕竟一次亏损都可能直接玩完。也正是这样，期货的利润也相对于（熊市）股票来说要大一些。

做任何投资，如果连本金都可能保不住，那就别去尝试。

为什么做量化策略股票比期货容易那么多

收益和波动，很多职业投资者的目标都是超越市场。问题在于大多仔带拆数投资人都希望长期获得高回报并超越市场，但同时却厌恶短期的大幅度波动。遗憾的是，投资组合的低波动与超越市场的表现不可兼行橡得；概率和赔率的组合就是期望，经常有人说量化朝着大概率的方向做，但有没有想过0.9概率为正但收益是10%，而0.1的概率为负但收益是负99%。其实，量化是朝着高期望的方向做，这个例子的期望收益是负0.9%，赌久了肯定亏干净；优化和过度拟合是通过对上面期望值的筛选后，初选出来的量化模型需要进一步优化，比如测试新参数、测试适应哪些行情等，通过测试不同参数可以得到对历史行情更为有效的策略；量化的本质是对于每一个交易策略来看，要想获得高收益必定承受高波动，对其优化的时候两者一定无法兼顾，且时间轴上来看无法做到适应所有的行情。念枣由于交易策略不会适应所有的市场行情，所以在某一个策略无效时，不会给整个资金带来致命损失，所以管理人要经常测试所有的模型，以及时调整参数、删减模型、增加模型。