期货交易模型测试 期货交易模型测试软件

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。

交易模型的模拟检验

模拟是对建立的系统或决策问题的数学或逻辑模型进行试验，以获得对系统行为的认识或帮助解决决策问题的过程。模拟的主要优点在于检验交易模型中的问题或系统的任何假设模型化的能力，使它成为最灵活的工具。判断交易模型是否有实用价值，最简单、最可靠的途径是通过在尽量多的市场里，进行长时间的测试。为了减少交易模型的检测成本，检测先从模拟开始。交易模型检验的基本原则是“模拟实战”蔽升粗，一切条件都要接近实战条件，使检验结果尽可能真实，因为只有这样才能使交易模型有真正的使用价值。

1.突发事件

在检验过程中一定要包含有突发事件(包括涨跌停板)，因为除了要检验交易模型在正常情况下的运作情况，还要有应付突发事件的能力，不能因为是“小概率”事件而忽略了突发事件的影响，应遵循“模拟实战”的基本原则。一个成熟的交易模型，即使不能捕捉到突发事件带来的超额利润，也应该有能力抵抗突发事件带来的风险。

2.检验的信息和数据

对于基本分析交易模型，需要有完善的信息数据库，信息的来源随着科技的发达，互联网笑指的不断应用，信息的收集比以前方便了许多，因此要整理完善好信息数据库相对较容易。对于技术分析交易模型，由于期货基金运作的是期货品种，期货品种的数据有它的独特性，欧美期货的数据有各自不同的特点，如伦敦金属的期货数据没有出现“断层现象”，使用计算机检验就不会有问题，而国内的期货数据源袭了美式期货数据，不同的交易合约换月时会出现“数据断层”，不能像股票一样使用简单的除权处理，因此要通过交易模型的检验首先对数据进行处理。

实际合约数据：按照实际的合约交易数据，缺点是十分明显的，因为国内期货合约目前只有1年的周期，因此在检验时数据周期就显得太短了，而且在相当长的交易时间内合约的成交量并不活跃，流动性小，不具有代表意义。

即月连续数据：按合约交割日连接，连接起来形成连续数据。这样产生的连续数据优点是具有实际交易性，但在实战交易中会产生差别，交割前成交不活跃，缺乏代表性，像上海铜一般都是交割月后第四、五个合约成交活跃；缺点则是会产生“断层现象”，对检验结宏镇果产生重大的失真。

价差调整连续数据：按照一定的规则，在进入交割前一定时间内连接随后的合约数据，这里的时间参数X，要根据不同品种来确定，上海铜要比大连大豆和郑州小麦的时间参数X要大，将调整时两个合约的价差累计下来，最后将累计价差加减到数据列中，得出最终的期货数据。特别注意的是，经过调整的期货数据可能会出现负值，要做相应的数据调整，但这不会影响使用计算机检测的交易结果。优点是能长时间反映价格变化水平；缺点是数据不能直接应用于实际交易中，需要通过转换。

权重连续数据：按照固定的时间连接随后的合约数据，同时按近月大、远月小或是按成交量与持仓量的比重计算连续价格，随着时间的推移，较近的合约的权重越来越小，而远月的权重越来越大。优点是消除了数据“断层现象”，可以选取多个活跃月份，这样就可以更真实地贴近实战交易；缺点也是数据不能直接应用于实际交易中，需要通过转换。

以上四种数据处理方式各有所长，要根据使用者的情况选用。对于短线使用者，实际合约数据较好，而对于中长线的使用者连续数据才能真实反映实际中长期的盈亏情况，并进行计算机的检测。在对交易模型的检测中，为了保证检验结果的可靠性和稳定性，需要足够的统计样本数据，按照统计学的大样本要求，样本数量要多于30个。以短线为主的交易模型，数据时间不能短于1年的分时数据，使用日线数据检测的不能少于3年以上，基本分析交易模型的数据要求要经历一个以上的循环周期。

怎么辨别期货量化交易模型的好坏方法

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戚模来的行情会如何，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，只看扣出最大利润的结果，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粗携正确率低而担心，一般的正确率能在45％左右，就不错了，因为程岩仔伏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.最大亏损率：如果你是选择的固定手数，比如10手进行测试，你的最大亏损率最大应该不能超过10％，当然，如果你选择的测试手数多，最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；