期货量化交易的学科 期货量化交易软件手机版

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。

杨剑波:量化交易应用的三大领域

全球范围内，量化交易的应用主要分为以下三大领域：

第一、选股、择时的工具。

传统的基于基本面的投资方法主要看财务指标及估值指标。研究方法主要是研究上市公司财务报表、实地调研、行业比较并结合宏观分析。通常的方法是自上而下或自下而上的选股。至于择时，则更多地依靠宏观、上市公司基本面、市场情绪，以及基金公司自身的排名等因素的考量。

基于量化的交易，选股和择时的指标完全不同。以最有名的两类策略——动量和反转为例。动量策略是说前一段时间强的股票会继续强；反转是指前一段时间表现弱的股票会在一段时间后走强。

这类理论都是基于“行为金融学”。行为金融学是和“有效市场假说”相对应的理论，以金融学、心理学等学科结合而形成的一门新兴子学科。它认为交易中的投资者短期有可能是理性的、但长期而言未必是理性的。因此会产生很多和有效市场相对立的“市场异象”。行为金融学正是描述和应用这些“市场异象”的学科。行为金融学在交易中的运用，就是用各种方法，包括但不限于动量和反转，来对股票的选择以及交易时机的选择运行研究和决策。

第二、套利类。

主要的套利策略有十几种。大概包括：

1）市场中性：即多空投资，净头寸为零。最纯正的市场中性，同时会力求多因子的净头寸为零。例如，行业净头寸为零，风格因子为零等等。

2）多空对冲：这是传统的对冲基金。多空投资，净头寸没有一个固定比率投资股票市场。不过现实中，这类投资风格，大多以净多头方式投资。净多头比率多数在10%到20%之间。

3）期权策略：以期权为主要投资驱动，捕捉波动率错估而造成的期权价格错位，运行交易。

4）统计套利：简单地说，就是以量化统计方法对市场中的交易产品运行研究，发现市场特性，设计算法，运行交易。

5）可转债套利：利用可转债的价格错位，特别是对内涵期权的估值不准时，运行套利交易。交易基本上是买入可转债，根据动态对冲的方法做空股票。如果需要市场动态中性，则要运行动态对冲。

6）信用套利：买入信用评级改善的债券，同时卖出信用评级恶化的债券。利用多空来对冲利率风险和债券市场风险。由于重要企业事件对信用评级的重大影响，信用套利的策略很多时候会和事件驱动策略和收购合并风险套利策略重叠。

7）事件驱动：在发生重要企业事件时，或预测将发生重要企业事件时，对企业的各类金融资产运行投资，包括股票、债券及其衍生物。

8）管理期货：投资期货市场，以求获得绝对收益。由于全球期货流动性好，品种多，市场容积大，使得这类对冲基金可以做到非常大的规模，例如元富Winton、曼氏Man和BlueCrest。另外，这类基金透明度高，容易被投资者理解。

9）坏账处理：买入折扣很大，市场不待见，流动性相对较差的资产。利用高风险折扣率造成的价格错位，运行投资配置，以获得高收益。

10）只做多：以只做多的单边方式，投资股票市场。最早期的投资公司，以及国内大多数私募，归属此类。

11）偏空策略：多空投资，但是以净空头的方式，投资股票市场。这类公司主要是满足机构投资者完善投资组合的需要。

12）混合策略：以公司为单位，结合公司内部的各种策略而推出的策略。相对于FoF（fund of fund，基金中的基金），这种策略有FoF的一些特点，同时相对来说投资者成本要低。

13）固定收益：以固定收益的债券和利率产品为交易产品，追求绝对收益。包括固定收益方向性交易和固定收益套利。

第三、算法交易。

算法交易又称程序化交易，是指通过程序发出的指令运行交易的方法。算法交易的产生和交易者将订单咐漏拆成若干小单以减少冲击成本、提高盈利率。同旅做时，算法交易可以达到交易者隐蔽交易、避免把交易目标、交易量暴露给竞争者的目的。

国际上常用的算法交易包括以成交量加权平均价格运行成交，简称VWAP（Volume Weighted Average Price），以及时间加权平均成交，简称TWAP（Time Weighted Average Price）。前者主要是指交易者的交易量提交比例要与市场成交比例尽可能吻合，在最小化对市场冲击的同时，获得市场成交均价的价格。后者则是根据特定的时间间隔，在每个时间点上平均下单的算法。

在国际资本市场中，一般是大型投行的大宗经纪部门（Primary Brokerage）对基金公司以及投行内部的自营拆简衡等部门供应算法交易的服务，并根据交易量运行收费。这也是大型投行最主要的盈利方式之一。

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。

什么是期货量化交易与程序化交易一样的吗

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观哗卖弊判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超乱族额收益的多种“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观的情况下作出非理性的投资决策。

应答时间：2021-07-29，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。

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