期货仓位的分析模型 期货仓位的分析模型有哪些
期货仓位什么意思
期货仓位是什么意思？仓位就是持仓占用的资金占总资金的比例。炒期货建议是轻仓的，平时新人的仓位不建议超过三成，如果是有经验的客亩明户可以做到五六成仓位。但是再高的话风险就很大。
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比如你有十万资金，有的客户只用两三万投资，但是有的客户想把十万都用到，全部用来开仓，那么风险就很大，我们炒期货都是想要来钱快，那么想要重仓多搏一把的心理自然就常见。
可惜重仓的结果往往是亏损很多本金，因为经常重仓的人，一旦亏几次就容易损失大量本金，但是轻仓操作的人，就算是做错几次但，看错几次行情，对账户整体没有太虚瞎大影响，还可以等待机会。
对比来看就是个人的交易习惯如何，保证金是杠杆，不是费用，主要是看您的交易比较激进，经常重仓，可以联系客服咨询正规开户。
期货仓位是什么意思
问题一：期货中的现手，持仓量，仓差等是什么意思？简单点解释：仓差就是今天持仓减昨天持仓的值，现岁源手就是现在等待交易的手数数量，性质就是投机或保值，一般都是投机，总手是总交易手数，持仓就是持有合约的数量。详细些分析就有太多学问要慢慢去研究实践了：期货的本质是与他人签订一份远期买卖商品(或股指、外汇、利率)的合约. 1、持仓量：是指买卖双方开立的还未实行反向平仓操作的合约数量总和。持仓量的大小反映了市场交易规模的大小，也反映了多空双方对当前价位的分歧大小。例如：假设以两个人作为交易对手的时候，一人开仓买入1手合约，另一人开仓卖出1手合约，则持仓量显示为2手。
2、内盘、外盘：等同于股票软件中的内外盘。如：委托以卖方成交的纳入“外盘”，委托以买方成交的纳入“内盘”。“外盘”和“内盘”相加为成交量。分析时，由于卖方成交的委托纳入外盘，如外盘很大意味着多数卖的价位都有人来接，显示买势强劲；而以买方成交的纳入内盘，如内盘过大，则意味着大多数的买入价都有人愿卖，显示卖方力量较大。如内盘和外盘大体相近，则买卖力量相当。
3、总手：指截止到现在的时间，此合约总共成交的手数。国内是以双方各成交1手计算为2手成交，所以大家可以看到尾数都是双数位。
4、昨结：指昨天的结算价。（不同于昨天的收盘价）结算价是指某一期货合约最后一小时成交价格按成交量的加权平均价。如果该合约为新上市合约，则当日结算价计算公式为：合约结算价＝该合约挂盘基准价＋基准合约当日结算价－基准合约前一交易日结算价。
5、委比：是指用以衡量一段时间内买卖盘好庆相对强度的指标,其计算公式为：委比＝〖（委买手数-委卖手数）÷（委买手数＋委卖手数）〗×100%
6、仓差：是持仓差的简称，指目前持仓量与昨日收盘价对应的持仓量的差。为正则是今天的持仓量增加，为负则是持仓量减少。持仓差就是持仓的增减变化情况。例如今天11月股指期货合约的持仓为6万手，而昨天的时候是5万手，那今天的持仓差就是1万手了。另：在成交栏里也有仓差变化，在这里是指现在这一笔成交单引发的持仓量变化与上一笔的即时持仓量的对比，是增仓还是减仓。友雀握
7、多开：是多头开仓的简称，指持仓量增加，但持仓量的增加值小于现量，且为主动买盘。例如：假设以四个人作为交易对手，其中甲先挂出卖出平仓1手，乙随后挂出卖出开仓10手，丙见卖单处有人挂单11手，即以现价挂出买入开仓5手成交，盘面显示会为：多开，现手成交量为10手，仓差为+8手（因甲先挂出有1手平仓单）；丁在随后又买入开仓2手，则会显示：双开，4手，仓差为+4手（此时所挂单已经全部是乙的卖出开仓挂单）
8、空开：是空头开仓的简称，指持仓量增加，但持仓量的增加值小于现量，且为主动卖盘；例如：将上例中的卖出、买入反过来即可。
9、双开：指某笔成交中，开仓量等于现量，平仓量为零，持仓量增加，差值等于现量，表明多空双方均增仓
10、双平：指某笔成交中，开仓量等于零，平仓量为现量，持仓量减少，差值等于现量，表明多空双方均减仓。
11、多换、空换：是多头换手、空头换手的简称，若在某笔成交中，开仓量和平仓量均等于现成交量的一半，持仓量不变，则表明多头仓位和空头仓位都未发生变化，只是部分仓位在多头之间或空头之间发生了转移，结合内外盘的状态，我们定义外盘时该笔成交的状态为多换手，内盘时为空换手。
12、多平、空平：是多头平仓、空头平仓的简称，多头平仓指持仓量减少，但持仓量的增加绝对值小于现量，且为主动卖盘；空头平仓指持仓量减少，但持仓量的增加绝对值小于现量，且为主动买盘。例如：假设以三个人作为交易对手，其中甲有多头持仓5手，乙有空头......>>
问题二：期货中持仓量到底是什么意思嘛..求高人简单通俗的表达下谢谢！ 30分期货持仓量指投资者持有的某个合约的未平仓合约总量。持仓量等于该合约未平仓的多仓和空仓之和。值得指出的是，未平仓合约中，多仓总量与空仓总量总是相等的。持仓量有某类商品单个合约持仓量、所有合约持仓量、某个市场各种商品所有合约持仓量之分。在国外存在期权的情况下，持仓量的计算还包含期货期权所对应的期货合约数量。
问题三：期货持仓量是什么意思期货有人买就必有人卖，买卖双方都是开仓，持仓量增加，一方开仓一方平仓，持仓量不变，双方都平仓持仓量减少。国内三家商品期货交易所，持仓量是双边计算，中金所的股指和国债是单边计算。
问题四：期货交易中的持仓量是什么意思 blog.sina/u/1233721385
在期货图形技术分析中，成交量和持仓量的相互配合十分重要。正确理解成交量和持仓量变化的关系，可以更准确的把握图形K线分析组合，有利于深入了解市场语言。下面就成交量和持仓量相配合的四种动态情况进行分析。
1成交量逐步增加，持仓量也同步增加。
此种情况在期货走势中最常见，多发生在单边行情开始时期，价位趋势处于动荡之中。多空双方对后市的严重分歧，形成市场中资金的比拼，但价格此时还未形成统一的整理区间，价格波动幅度快速而频繁，使短线投资者有足够的获利空间。此时，成交量的扩张是由于短线资金的积进出，而持仓量的扩张则显示了多空能量的积蓄。在此情况下，可以从盘面上感到多空力量强弱的变化，同时结合前期行情的走势，判断行情的变化方向。
2成交量逐步减小，持仓量逐步增加。
这种情况往往是大行情来临的前兆，此时多空双方的力量和市场外部因素的共同作用使市场在动态中达到了一种平衡。成交的减少，是由于价格波动区间的逐步平衡，使短线资金无利可图，但持仓量的增加，则意味着多空双方看法分歧加大，资金对抗逐步升级。由于分歧结果并未明朗，因而多空互不让步，纷纷加仓，无一方首先打破僵局，成交逐步减少，等待最后的突破。此情况后续的走势十分凶猛，很少有假突破发生，一旦爆发，至少应有中级行情出现，因而投资者应作好资金管理工作。
3成交量逐步增加，持仓量逐步减小。
此情况一般发生在一段行情中继的过程中，并且伴有多杀多、空杀空的现象。由于行情有利于多空其中的一方，从而使相反一方纷纷出逃，持仓逐步减少。但价位的快速运动为短线炒作提供了良机，因而短线资金积极介入，成交并未减少，有时短线持仓的增加掩盖了长线资金的出局，造成持仓量减少的趋势并不明显。这种情况下，可能会伴有中期反弹行情，由于反弹的剧烈，往往给人一种转势的感觉，但原趋势仍将保持下去。
4成交量逐步减少，持仓量逐步减少。
此种情况多发生在一波行情逐步结束时，成交量和持仓量的同步收缩，证明多空双方或其中一方对后市失去信心，资金正逐步退场。这种情况如果持续发展，会为新资金介入提供有利的条件，成为变盘的前兆。由于成交量和持仓量都比较小，行情容易受外界因素影响，价位波动随意性很强，会给投资者造成不必要的损失。
从以上情况可以看出：成交量是推动行情发展的基本动力，成交量增加价位变化趋于活跃，成交量减少价位变化趋于缓和；持仓量是行情发展的内在动力，增仓是一段行情的开始，而减仓是一段行情的结束。
问题五：商品期货中持仓与仓差有什么区别？持仓就是现在有多少人在持有单子。多单和空单相等，所以按单边计算。
仓差就是和上一个交易日比，今天是多了，还是少了。明白了吧。
问题六：期货仓量是什么意思仓量，一般说持仓量。也有成交量+持仓量的意思。
如果你说的例子是“股指期货”的，那么，成交量和持仓量是按照“单边”来计算的；如果你说的例子是上海、郑州、大连的商品期货的，那么，成交量和持仓量是按照“双边”来计算的。这些你可以从行情软件上看到，股指期货的成交量和持仓量的最后一个数有可能是“奇数”结尾，也就是1、3、5、7、9结尾，而上海、郑州和大连的商品期货的成交量和持仓量的尾数就肯定是“偶数”，即2、4、6、8、0了。
回到你的例子：只有A、B在做期指，A多头开仓20手，B空头开仓10手，那么，只能有10手成交，此时，显示的成交埂是10是，持仓量也是10手。
如果放在上海、郑州和大连的商品期货，那么成交量就是20手，持仓量也是20手，当然，这其中A只成交了10手，有10手没有成交。
问题七：期货仓位无论一成仓位还是十成仓位，都没有风险小而机会大的必然对应关系。关键看你是否熟悉，熟悉期货品种，熟悉自己操作系统。当然，也没有日内风险小，隔夜风险必然大的对应关系，只要在你的掌控中，风险也可以调节。一句老话，隔行如隔山，熟悉了，才能真正做到规避风险把握机会。
问题八：期货中持仓反手是什么意思啊手中的持仓平仓后自动反向开仓，直接完成了2个动作：先平持仓，然后自动反向开仓。
问题九：期货平仓什么意思平仓就是把原有买入（卖出）的期货合约，进行卖出（卖出）对冲操作。以后行情的变化对平过仓的单子上没有影响的了。
期货T+0，你随时有机会还可以再开仓
问题十：期货空仓是什么意思楼主您好，期货空仓就是把现有的所有持仓全部平掉，没有任何持仓，账户里只有现金。希望绑到楼楼主。
统计假设检验在期货交易中的应用思考
假设检验的基本思想：
假设检验的统计思想是：概率很小的事件在一次试验中可以认为基本上是不会发生的，即小概率原理。例如，某一事件出现的概率是0.001时，那么平均在1000次重复试验中可能才出现一次。因此，概率很小的事件在一次试验中几乎是不可能发生的，于是，我们把“小概率事件在一次试验中发生了”看成是不合理的现象。
为了检验一个假设是否成立，我们就先假定这个假设是成立的，如果根据这个假定导致了一个不合理的小概率局谨事件发生，那就表明原来的假定是不正确的，我们就拒绝这个接受这个假设。如果由此没有导出不合理的现象，则不能拒绝接受这个假设。
这个小概率到底多小才算是不合理的小概率事件，一般统计学用的最多是0.05，也有更严格的用0.01的，也有宽松的用0.1的，这个可以试个人对于风险的偏好，风险偏好高的朋友可以用0.1的标准，这样的好处就是可以比较容易拒绝原假设，代价就是发生错误的几率也增大。风险偏好低的朋友可以用0.01的标准，这样的好处就是可以不易发生原假设被错误拒绝的情况，代价就是发生拒绝原假设的难度大大增加，可能会发生原假设实际上不成立但由于拒绝假设的标准过于严格导致无法拒绝原假设的情况。
实际应用举例：
上面说的很是抽象，下面我们说个具体的例子来看一下假设检验如何应用。
问题：一枚来历不明的硬币，据说硬币的某一面可能掺加进去了某种密度不同的杂质导致硬币两面的重量不一致，现在在不使用任何检验仪器的情况下，如何判断这个消息的真伪性？
统计学解决方案：反复的随机抛这枚硬币，统计其正面朝上和朝下的次数，通过此数字来判断。
具体步骤如下：
1.假设硬币没有问题，是标准的硬币，那么硬币随机抛后每次正面朝上和朝下的概率是各50%，多次随机的抛硬币n次后，正面朝上为m次的概率是可以计算出来的。具体而言，比如连续随机抛10次硬币，那么出现正面朝上的多少次的概率如下：
0次，概率为1/1024;
1次，概率为10/1024;
2次，概率为45/1024;
3次，概率为120/1024;
4次，概率为210/1024;
5次，概率为252/1024;
6次，概率为210/1024;
7次，概率为120/1024;
8次，概率为45/1024;
9次，概率为10/1024;
10次，概率为1/1024;
从以上数据可以看出，如果硬币是标准的，那么连续随机抛十次硬币后，正面向上的次数为｛0，1，9，10｝集合中的某一个数字的概率均低于5%（即0.05）。如果我们选取0.05的显著性检验标准，那么如果连续抛10次硬币后硬币正面朝上的次数为｛0，1，9，10｝集合中的某一个数字，那么，我们可以说在0.05的显著性水平下，这枚硬币是标准硬币的假设不成立。
2.连续的抛10次此枚硬币，观察其正面向上的次数，如果其次数为｛2，3，4，5，6，7，8｝集合中的某个数字，则我们无法拒绝标贺银准硬币这一假设。如果其次数为｛0，1，9，10｝集合中的某一个数字，那么，我们可以说在0.05的显著性水平下，这枚硬币是标准硬币的假设不成立。
以上便是假设检验的基本流程。
接着这个话题我谈谈样本数对于假设检验的影响。抛10次硬币必须得8次以上或2次以下才能拒绝标准硬币的假设，那么抛100次硬币是不是必须得80次以上或者20次以下才可以呢？不是的。有兴趣的朋友可以自己去计算或者用统计学的假设检验分布表，我用分布表计算出来的数据如下：
20次时，15次以上或者5次以下即可拒绝假设；
50次时，32次以上或者18次以下即可拒绝假设；
100次时，60次以上或者40次以下即可拒绝假设；
1000次时，531次以上或者469次以下即可拒绝假设；
从上面的数据可以看出，随机抽样的样本数越大，偏离均值的难度越高，也越容易做假设检验，比如扔一个硬币10次，即使8次朝上仍无法拒绝硬币是标桐拍基准硬币这一假设，但是，扔100次，只需60次就可以拒绝了。
小结：
假设检验的基本原理：如果假设A成立，那么事件B发生的概率低于5%(当然也可以用10%或者1%等标准）。实际随机抽样检测中B发生了，我们可以在0.05的显著性下认为假设A不成立。在实际应用中我们要注意的是，第一，样本书越大，越容易验证条件A是否成立；第二，观察事件B是否发生时，一定是要随机抽样的。比如上面那个硬币的例子，如果不是随机抛硬币，而是由一个硬币抛掷高手来有认为控制硬币抛掷后的结果，那么得出来的结论对于硬币是否标准这一假设是没有参加价值的。为什么很多历史数据中表现很好的交易系统在后期的实盘时效果很差，很大一个原因就在于针对历史数据所设计的交易系统不符合抽样随机性。
交易应用示例：
写了这么多，还没有写到交易上，可能有些朋友急了。稍安勿躁，有了上面的基础，再来谈交易模型的假设检测，就很容易了。
先看一种最简单的交易模型，就是止盈和止损是同样比例的模型。比如西蒙斯曾经谈到过八十年代他们曾经靠一个很简单的模型赚过很多钱，就是跳空高开（或低开）后短时间内价格反向运动的概率很高，他们的交易策略就是高开后做空，低开后做多。现在我们来根据这个思路尝试做一个交易模型：跳空高开（或低开）x%后开盘入场做空（或做多），盈利或者亏损y%后就出场。为了便于讨论，我们先假设不存在滑点、手续费等问题，同时假设当天价格日内离开盘价的波动幅度必然会超过y%，也就说日内该笔交易一定会结束，要么是盈利y%后出场，要么是亏损y%后出场。这么简化后，大家再拿这个和抛硬币的例子对比，是不是完全一样了。
现在来运用假设检验的方法来验证这个模型。如果这个交易模型是无效的，那么交易盈利或者亏损y%的概率应该是各50%（如果亏损大于50%可以反向做的），和硬币的例子中两种结果的概率完全一样。现在我们拿检验硬币的思路来检验这个模型到底是不是无效的。我们拿这个交易模型去历史数据中测试，假如总共有50次交易记录，其中盈利的次数达到了32次以上或者18次以下（这样情况就把模型反着写，即高开后做多低开后做空），那么，在5%的显著性下我们可以拒绝模型无效这一假设，这个交易模型是有效的。
有的朋友可能会问了，这个模型中的x和y这两个参数到底取什么值呢？这就涉及到模型训练的问题了。x和y具体取什么值最合适，不通过数据测试，我们是无法知道的。通用的统计学方法（通讯、搜索引擎等领域也是这个方法）是，选取大量的训练数据，对模型各个参数运行测试，选择表现最佳的参数。具体到交易上，就是选取足够多的历史数据，运行参数优化，综合考虑收益率、最大回撤、稳定性等因素，选择相对最合适的。不同参数之间的好坏差异的比较在统计学上也是有方法的，相对复杂一点，以后有机会再写一篇详谈这个。
既然是模型训练后的最佳参数，问题也就来了，这个最佳参数是非随机产生的，而是人为训练选择的，这违背了我们在做硬币检测时所强调的随机抽样。那么，如何验证这个模型的有效性呢？统计学的方法是拿这个模型对新的数据（与原有训练数据完全独立）做测试，如果测试的结果仍然拒绝模型无效这一假设，那么，我们可以认为模型在很大的概率上是有效的。具体到交易而言，就是把历史数据分为训练数据和盲测数据两部分，训练数据用于模型训练，如果在训练数据上训练好的拒绝无效假设的交易模型在盲测数据中仍然表现为拒绝无效假设，那么，可以认为模型在很大的概率上有效。当然，还有进一步更严格的方式是，让模型继续在未来的新的数据上测试，如果表现仍然很好，则再可以考虑分配一定比例的资金开始实际运作。
我们在做程序化交易中经常谈到模型的衰败。那么，用什么标准来判断模型的衰败呢？我的个人思路是：继续用假设检验这个方法来检验。就是如果你在不断的交易过程中你的后期的一系列交易数据已经无法拒绝交易模型无效这一假设了，那么，这个时候即便你的交易模型仍然还是盈利的，你也要小心了，至少应该降低仓位了。
这个高低开的日内交易模型是很简单的一种模型了，止盈止损都是一个额度，50%对半开的随机假设，这个直接套用硬币的例子就可以。还有更复杂一点的，比如趋势交易模型，这种模型由于其趋势交易追求高盈亏比的理念，这种模型的胜率是低于50%的，一般在35%左右，但是盈亏比可能高于3：1。这种模型就不同于硬币的例子了，无法直接套用硬币的计算结果，但是思路是一致的，有兴趣的朋友可以自己思考一下这种情况下应该如何计算。
注意事项：
1.不可忘记或者因为某些利益因素故意忘记抽样统计中的随机原则。概率法则有效的前提是随机抽样。如果人为影响样本的抽取过程甚至制造假的样本，则样本对于总体的预测价值是0甚至是相反的。在做模型测试时，务必至少要有训练数据和盲测数据，在训练数据上表现优异的模型必须在盲测数据上也能足够优秀到可以拒绝模型无效的假设，才可以考虑将模型运用到实战中。网上有不少卖模型的人，给出的模型在历史数据上的交易曲线几乎是一条无回撤的上涨直线，但是，一旦实盘交易，就开始大幅度回撤，很大的可能就是在于这个模型针对历史数据做了非随机性的定向优化，同时因为利益的关系模型开发者故意没有做盲测这一个过程。
2.牢记假设检验的原则，宁可错过，不可做错。任何一个模型，在没有足够的数据证明这个模型是有效前，均假设该模型为无效的。这就是量化交易的痛苦的地方，量化交易者最容易出现的情况是，花了很多时间，在训练数据上挖掘出了一系列的可以拒绝无效假设的交易模型，跑到盲测数据上一一测试，均无法在0.05的显著性水平上拒绝模型无效的检验，心拔凉拔凉的，感觉这么多时间的付出浪费了，心有不甘。再怎么心有不甘，也不能自欺欺人的把没有拒绝无效假设的模型上线，心有不甘总比亏钱好。
3.要存在风险意识。即便是在0.05的显著性水平下在训练数据、盲测数据甚至是新的实盘交易数据上全部拒绝无效假设，也不代表这个模型一定是永远有效的。一方面，这是由于这种将低概率事件近视为“不可能事件”的假设检验方式决定的。另一方面，也是很重要的一方面，就是可能随着时间的变迁，市场本质特征发生变化了，你这个模型背后所体现的那个影响市场的因素发生变化了。
说到模型背后所体现的因素，我展开多说一点。近几日和小鱼在微博上讨论了概率是否在金融市场上可以运用和市场是否可以预测的问题。否认市场可以预测的一个很有力的论据就是影响市场走势的因素千千万，交易者根本无法一一识别这些因素，更加难以识别这些因素中每个因素的权重影响，故无法预测。那么，有没有可能存在这样一种情况，就是我无法直接知道是哪些因素影响了市场，但是我可以间接的通过一种方式预测市场会以什么样的概率运动。我先说统计学上一个有趣的例子。
在美国的中西部的一个小镇上，人们发现一个很有趣的不合逻辑的现象，就是冰激淋的消费量越高，犯罪率越高。这个具体的两个变量间的线性相关程度统计学里面是有专门的公式的。总之，就是经过统计发现，犯罪率的高低与冰激淋的消费量存在强的正相关，即冰激淋销量高时犯罪率高，冰激淋销量低时犯罪率低。
现在两个问题：1.冰激淋销量是否可以预测犯罪率；2.如果人为控制改变冰激淋销量，是否可以改变犯罪率。
对于第2个问题，我想任何一个有生活常识的人都会知道，犯罪率与冰激淋销量完全无关，人为改变冰激淋销量并不能改变犯罪率。对于第1个问题，就会比较困惑了。因为常识告诉我们，冰激淋与犯罪无关，但是统计学的数据又表明二者是正相关，那么到底是什么原因呢？慢慢的，人们终于想到了天气这一共同因素。冰激淋的销量与天气紧密相关，天气越热销量越高，同时，天气越热，人越容易在室外活动，越容易开窗（导致偷盗概率增加），女性越容易穿着暴露（导致性犯罪增加），人的心情也越烦躁（导致冲动型犯罪增加）。于是，我们知道了，因为天气这一共同因素，只要没有人为的刻意影响冰激淋的消费量，冰激凌的消费量是可以预测犯罪率的。其实，只要我们没有人为的刻意影响冰激淋的消费量，即使我们不知道是因为天气这一共同因素，我们也可以用冰激淋销量来预测犯罪率。
现在说回到交易。假如，有这样一个量化模型，无论是在训练数据上还是盲测数据上还是在新的实盘交易数据上，均可以在0.05的显著下拒绝模型无效的假设，那么，我们有必要认为，在95以上的概率上，这个量化模型背后存在一种共同的影响因子能够较大的影响市场的短期走势，尽管，这个影响因子到底是什么我们不知道，但只要这个因子在，这个量化模型就仍然有效。因为我们不知道这个因子是什么，所以我们更加不可能直接的发现这个因子是否已经变化了，我们仍然只能通过这个量化模型的之后的表现来间接预测。如果量化模型一直在0.05的显著下拒绝无效的假设，那么可以认为这个因子仍然存在，如果无法拒绝了，则可以认为这个因子可能消失了或者至少没以前那么重要了
通过上段分析，可以看出时间对于模型有效性的重要性。我想这也是高频交易开始流行一个很重要的原因。因为高频交易的模型，训练和盲测所需要的时间周期很短，那么模型背后的那个影响因素仍然存在的概率很高，而低频交易，训练和盲测所需要的时间可能需要半年甚至更长时间，很可能那个影响因素已经变化了。
不知不觉，写了这么多了，回头看，尽管为了这篇文章做了几天的准备，以至于这几天梦里都是概率的事，仍然写的非常混乱，有看不明白的朋友请留言我会一一解释。我本人并不是数学专业的，对于概率也仅仅是个人的片面理解，概率如何应用到金融交易中，现在市面上的书几乎没有，我是一本都没有找到，以上所写全部为个人的一次尝试，肯定有不少错误的地方，欢迎大家猛拍。
如何确定期货交易的仓位
如何确定期货交易仓位?可以从以下几点把握:
1、不在亏损举耐码的时候加仓。
对于期货投资来说，如果账户出现亏损，说明对于此段行情未能很好地把握;或者说入场点、入场时机选择不对。如果在账户亏损的时候加仓，若遇到单边市，则只能使账户出现更大的亏损，最终造成不可挽回的损失。因此在账户原有仓单出现亏损时，最好的解决办法是坚决止损，而不是希望通过加仓来调整仓位成本。
2、仓位不宜过重。
一般来说，期货投资时，使用资金比例不宜超过总资金的30%，仓位过重，期货价格的小幅波动往往就使账户无法承受。仓位过重会影响投资者的心态，进而影响对于期货价格后期走势的研判。期货投资最重要的一点就是保持良好的心态。
3、需要加仓时绝不犹豫正哪。
在行情开始阶段，通过分析研判或者投资顾问的建议轻仓尝试，后期行情果然沿着自己做单的方向运行。这时，需要果断增加持仓到正常仓位，让利润奔跑起来。亩备
