做期货量化注意哪些问题 做期货要注意哪些事项

期货如何做到量化

1.进入Rice.quant量化交易平台（https://www.ricequant.com/?f=n），并注册。注册后，点击右上方的“我的策略”，再点击下方“创建新Python新策略”或是“创建Java新策略”。

2.创建成功升念后，大家可以看见下面一个界面。这里就是我们的策略书写位置，非常人性的通过注释给了新手一个指导。

3.恭喜你，已经完成世袭了前期的准备工作。您可以开始书写你的策吵返困略了，具体可以参考https://www.ricequant.com/community/topic/165/。在书写完成后，编译策略，检查是否存在错误或者做其他的调整。

什么是期货量化交易风险大吗

量化投资理论是借助现代统桥枝计学和数学的方法，利用计算机技念手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敏高敏出的方法，它是将定性分析中的技术分析策略用模型固化，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。风险也是有的，好好控制就行。华盛天成量化交易做的还不错，很有实力，推荐

做期货要看哪些技术指标

看的指标有：移动平均线、随机指数KD线、相对强弱指数、保利加通道、山郑移动平均值背驰指标。

移动平均线(MovingAverage)

移动平均线是将过去若干时段的收市价格进行平均，所画出的线。和蜡烛图不同的在于，它更可靠地反映了价格的趋势。

简单移动平均线(SMA)

简单移动平均线就是将若干(n)时段(如5或10分钟，每天等)内的收价逐个相加起来，再除以总时段n，就得到第n时段的平均值。再将各时段的平均值标在图上，并用曲线连接起来，就得到n时段平均线。

平滑移动平均线(EMA)

由于移动平均线是一个滞后指标，为了更贴近市场走向，平滑移动平均线在计算平均值时，给近期数据更高的权重。这样可以更早地看出市场的趋势。

移动平均线有很多用途，主要用于识别/确认趋势，以及识别/确认阻力位，支撑位。比如：快线向上超过慢线，称为“金叉”，为买入信号。

扩展资料迹做：

在现货市场上逗州颂买进或卖出一定数量现货商品同时，在期货市场上卖出或买进与现货品种相同、数量相当、但方向相反的期货商品（期货合约），以一个市场的盈利来弥补另一个市场的亏损，达到规避价格风险的目的交易方式。

由于期货交易是公开进行的对远期交割商品的一种合约交易，在这个市场中集中了大量的市场供求信息，不同的人、从不同的地点，对各种信息的不同理解，通过公开竞价形式产生对远期价格的不同看法。

期货交易过程实际上就是综合反映供求双方对未来某个时间供求关系变化和价格走势的预期。这种价格信息具有连续性、公开性和预期性的特点，有利于增加市场透明度，提高资源配置效率。

参考资料来源：百度百科-期货

参考资料来源：凤凰网-做期货交易时，你会看多少个指标？

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。