怎样分析期货回测报告 怎样分析期货回测报告的结果

期货交易有哪些基本规则

期货交易有九大规则：

期货交易的九大基本原则一：资金管理。期货交易的首要原则是做好资金管理，一般情况下牛皮阶段不超过10%，行情突破初期可增到50%，趋势阶段保持30%。

期货交易的九大基本原则二：切勿过量操作。牛皮阶段一般出现在均线方向不一致时。当行情牛皮时宜观望，或者小单进出，不宜重仓操作，以避免行情随机波动中的频繁止损。只有在突破关键技术位时才积极跟进。当做多时，出现金叉时可稍微加大仓位。值得指出的是，一般投资者并不理解金叉的定义，而是将短期均线上穿茄春庆中长期均线均视为金叉。其实金叉是指短期均线上穿呈现上翘态势的长期均线。如果短期均线上穿下降的长期均线，反弹往往持续时间较短，很容易在主力的洗盘中被震出或出现较大的亏损。死叉也是同样道理。

期货交易的九大基本原则三：不要扭盈为亏。盈利时间超过30分钟或盈利超过5个点的单不应让其成为亏损单。所谓5个点是指某个合约跳动5个最小交易价格。例如大豆最小交易价格为1元，5个点指5元。沪胶最小交易价格为5元，5个点指25元。统计数据显示，市场呈现3、5、颤握9、12、21个点的波动结构，反向波动5个点后往往要运行到9个点甚至12个点。而当市场反向波动21个点时，往往形成日内局部高低点。当运行了21点后没有任何反向运行的迹象时，可能意味着转势。

期货交易的九大基本原则四：顺市而为。投资者首要的工作是把握趋势，静待顶底组合K线形态的出现，或均线出现发散状态，不宜自作聪明抄底摸顶。

期货交易的九大基本原则五：设置止损单。股票投资者进入期货市场应学会正确止损，应承认自己渺小，出错难免，坦然接受小亏的现实，保持实力等待新的机会，同时掌握技术止损位、资金绝对额止损位、亏损率止损位的三种设置方法。

期货交易的九大基本原则六：不要加死码。亏损时80%情况下不加码，5%情况下等待市场再次发出买入信号后加码，另外15%属于大趋势方向对，基本面支持交易方向，则在触及均线5时加码。所谓均线5，日线情况下指5日均线，1分钟线下指5分钟均线等等。加码的原则是使加码后的均价低于现价(买入)或高于现价(卖出)一定的幅度，例如21个点。

期货交易的九大基本原则七：扩大盈利。在趋势没有发生变化前，若没有特别的理由应持仓扩大盈利。或者反向思维：我敢在这样的价位反向操作吗？

期货交易的九大基本原则八：莫刚愎自用。市场永远是对的，森弊首先应敬畏市场，敬畏市场不是畏惧市场，而是学习不止，只有不断敲门，成功的大门才会为你而开。不要自以为是，认为市场应跟着自己走。操作上应适可而止，买卖信号出现后应落袋为安，不宜贪得无厌。

期货交易的九大基本原则九：远离成交清淡的市场。清谈市场止损成本高，资金利用率低，技术走势不明显。

在中国,做量化交易一天的工作是怎样的

做量化交易一天的工作：

8:00~9:00：打开交易策略，设置一些运营参数

9:00~9:30：观察策略运转，确保没有问题

9:30~15:30:解决已有策略的问题并研究新策略，测试新想法

15:30~17:00:分析交易记录，确定第二天的交易计划

17:00~18:00:运动

岗位职责：

分析金融市场（期货、股票等）数据，寻找可利用的机会；开发与维护量化交易策略；提供机器橡闭学习/数据挖掘相应的技术支持；

岗位要求：

1.熟练计算机编程能力，熟练掌握至少一门编程语言，python优先；

理工科背景，具有良好的数理统计、数据挖掘等相关知识储备，熟悉机器学习方法（分析科学问题和相应数据，建立模型和方法，验证模型和方法，应用模型和方法并分析结果，改进模型和方法）；

有处理分析大量数据的经验，并能熟练选择和应用数据挖掘和机器学习方法解决科研和工作中的实际问题；良好的自我学习和快速学习能力，有工作激情，喜欢金融行业；两年及以上实清敏验室研究经验或研发类工作经验优先；

扩展资料

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答如枝种“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。

参考资料：百度百科--量化交易介绍

股票期货等交易策略,为什么要进行历史回测

说高端点就是为了个大数据，这样能根据历史推算成功率。

说白了，恕我直言那就是骗自己，没卵用的东西。不同的行情不同的策略，不同御亏此的逻辑。你交易策略历史胜率80%都没卵用，可能这10次里面8成功都是在牛市背景下，另外2次失败是熊市背景下，等到你用的时候是熊市了对不起失败了那就是100%了，80%胜率？镇迅不存在的！

这种东西就是空悔最傻了，除非真坚持用个10几20年去轮回一波牛熊，不然这胜率根本没用没有说服力

期货一小时回测需要回测多长时间

期货一小时回测所需要回测的时间长度取决于回测数据的粒度、回测策略的复杂度、以及回测的历史时间段等因素。一般来说，回核败测数据的粒度越小，回测策略的复杂度越高，需要回测的历史时间段也越迟氏袜长，回测所需的时间就会越长。如果您使用的是码激较为简单的回测策略，数据粒度为1小时，历史时间段为1年左右的数据，回测一次可能需要几分钟到半个小时不等。但是，如果您的策略非常复杂，需要处理大量的历史数据，回测的时间可能会更长。