合約量化交易策略怎麼用
Ⅰ 什麼是量化投資交易策略
一文看懂量化投資策略
閑話基
量化投資在近些年受到越來越多的關注，包括規模、策略、業績。量化投資，是指通過藉助統計學、數學方法，運用計算機從海量歷史數據中，尋找能夠帶來超額收益的多種「大概率」策略，按照策略構建的數量模型嚴格執行投資，力求獲得長期穩定可持續高於平均的超額回報。
跨市場策略涉及外匯兌換、國際期貨交易對沖，交易實現難度大，國內用得少。
由於期貨具有杠桿屬性，這類策略持倉的市值往往很大，有時候甚至超過產品資產總值，導致收益率的波動率是所有量化策略中最大的。在市場出現連續震盪行情時，這樣策略由於杠桿屬性會出現較大的回撤。另外一個對這類策略的一個限制是，目前市場上活躍交易的期貨品種不多，高頻交易很大程度倚重於品種成交量，開平倉時間間隔較短，使得策略容量不大。
Ⅱ 合約量化是什麼
合約量化指的是通過計算機對幣種的往期所有價格進行推算，得出一套演算法，進行預測該幣種未來的價格，方便投資者根據該演算法算出的預測價格來進行預測。
合約量化的核心是認為幣種的價格一定是有規律的，並且這種規律是可以通過計算機推算出來的，所以近幾年源源不斷的出現合約量化的系統。想要了解合約量化可以去牛幣普拉斯。
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Ⅲ 期貨量化交易編程怎麼弄
方法：1、前提是你必須有自己的期貨交易賬戶，每個期貨公司都可以開，現在不用出門就可以用手機在線開戶。
2、其次，要選擇合適的交易軟體。其中交易開拓者的軟體是最好編程的，很多交易團隊基本都在用這個軟體。確定賬戶和交易軟體。
3、剩下的就是如何用編程語言編寫策略，並將其輸入交易軟體。編程其實並不難。在程序化交易中，程序化只佔程序化交易的30%。好的編程可以簡化代碼，提高運行速度，增加交易策略的多樣性和完整性，實現一些復雜的策略。
4、如果沒有這方面的編程能力，可以參加期貨交易的相關培訓課程。另外70%主要是策略、倉位設置、交易品種選擇、程序化交易心態控制、網路設置等的組合管理。
拓展資料：
1、 戰略的確定。一個成功的量化交易系統的開發過程必須是恰當的。如何找到一個成功的量化交易策略，是構建量化交易體系的基礎。無論是基本面還是技術面，都可以用量化的方法進行分析，進而得出量化的交易策略。比如，從根本上說，GDP的增長和貨幣流通量的增加可以用定量的方法來分析和描述。技術上，移動平均線和指數smma是物理和化學策略思想的來源。
2、 經典理論。很多量化投資策略思路來源於傳統經典投資理論，比如經典商品期貨技術分析主要包括技術分析的理論基礎、道指理論、圖表介紹、趨勢基本概念、主要反轉形態、持續形態、交易量和倉位興趣、長期圖表和商品指數、移動平均線、擺動指數和相反意見、盤中點圖、三點轉向和優化點圖、艾略特波浪理論、時間周期等等。這些經典理論有的有具體的指標和具體的應用理論，有的只有理論，需要根據理論生成具體的應用指標來完成策略的測試。因此，經典投資理論可以通過量化思維將理論中的具體邏輯量化為指標或事件形成交易信號，通過信號優化檢驗實現經典理論的投資思路。這種方式可以有效實現經典理論，同時也可以從原有的經典理論中衍生出周邊的投資方法，是量化策略發展初期的主流模式。
3、 邏輯推理。邏輯學的戰略思維大多來源於宏觀基礎信息，其量化戰略思維是通過對宏觀信息的量化處理，梳理出符合宏觀基礎信息的量化模型。典型的量化策略包括行業輪動量化策略、市場情緒輪動量化策略、上下游供需量化策略等。這種策略思路來源非常廣泛，數據一般不規范，很難形成標准。目前，許多對沖基金都有類似的想法來生成量化策略產品。
4、 總結經驗。經驗總結是量化戰略思想的另一個主要來源。在使用量化策略交易之前，市場上有大量經驗豐富的投資者，其中許多人在長期穩定回報方面表現突出。因此，他們對市場的看法和交易思路成為了量化策略開發者的模仿對象，有經驗的交易者也願意量化一些他們覺得相對固化、能夠獲得穩定回報的交易策略，最終可以用機器自動交易，只監控交易。這可以大大減少交易中消耗的能量。在這個前提下，出現了一個與經驗豐富的交易者合作的量化策略團隊。
操作環境：iPad第九代15.1 交易開拓者4.5.2
Ⅳ 量化交易的應用
量化投資技術包括多種具體方法，在投資品種選擇、投資時機選擇、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利和演算法交易等領域得到廣泛應用。在此，以統計套利和演算法交易為例進行闡述。
1、統計套利。
統計套利是利用資產價格的歷史統計規律進行的套利，是一種風險套利，其風險在於這種歷史統計規律在
未來一段時間內是否繼續存在。
統計套利的主要思路是先找出相關性最好的若干對投資品種，再找出每一對投資品種的長期均衡關系（協
整關系），當某一對品種的價差（協整方程的殘差）偏離到一定程度時開始建倉，買進被相對低估的品種、
賣空被相對高估的品種，等價差回歸均衡後獲利了結。
股指期貨對沖是統計套利較長採用的一種操作策略，即利用不同國家、地區或行業的指數相關性，同時
買入、賣出一對指數期貨進行交易。在經濟全球化條件下，各個國家、地區和行業股票指數的關聯性越來越
強，從而容易導致股指系統性風險的產生，因此，對指數間的統計套利進行對沖是一種低風險、高收益的交
易方式。
2、演算法交易。
演算法交易又稱自動交易、黑盒交易或機器交易，是指通過設計演算法，利用計算機程序發出交易指令的方
法。在交易中，程序可以決定的范圍包括交易時間的選擇、交易的價格，甚至包括最後需要成交的資產數
量。
演算法交易的主要類型有: (1) 被動型演算法交易，也稱結構型演算法交易。該交易演算法除利用歷史數據估計交
易模型的關鍵參數外，不會根據市場的狀況主動選擇交易時機和交易的數量，而是按照一個既定的交易方針
進行交易。該策略的的核心是減少滑價（目標價與實際成交均價的差）。被動型演算法交易最成熟，使用也最
為廣泛，如在國際市場上使用最多的成交加權平均價格（VWAP）、時間加權平均價格（TWAP）等都屬於被
動型演算法交易。 (2) 主動型演算法交易，也稱機會型演算法交易。這類交易演算法根據市場的狀況作出實時的決
策，判斷是否交易、交易的數量、交易的價格等。主動型交易演算法除了努力減少滑價以外，把關注的重點逐
漸轉向了價格趨勢預測上。 (3) 綜合型演算法交易，該交易是前兩者的結合。這類演算法常見的方式是先把交易
指令拆開，分布到若干個時間段內，每個時間段內具體如何交易由主動型交易演算法進行判斷。兩者結合可達
到單純一種演算法無法達到的效果。
演算法交易的交易策略有三：一是降低交易費用。大單指令通常被拆分為若干個小單指令漸次進入市場。
這個策略的成功程度可以通過比較同一時期的平均購買價格與成交量加權平均價來衡量。二是套利。典型的
套利策略通常包含三四個金融資產，如根據外匯市場利率平價理論，國內債券的價格、以外幣標價的債券價
格、匯率現貨及匯率遠期合約價格之間將產生一定的關聯，如果市場價格與該理論隱含的價格偏差較大，且
超過其交易成本，則可以用四筆交易來確保無風險利潤。股指期貨的期限套利也可以用演算法交易來完成。三
是做市。做市包括在當前市場價格之上掛一個限價賣單或在當前價格之下掛一個限價買單，以便從買賣差價
中獲利。此外，還有更復雜的策略，如「基準點「演算法被交易員用來模擬指數收益，而」嗅探器「演算法被用來發現
最動盪或最不穩定的市場。任何類型的模式識別或者預測模型都能用來啟動演算法交易。
Ⅳ 散戶如何做量化交易
對於散戶來說，量化交易是有一定門檻的。散戶想要做量化交易，就必須有屬於自己的程序化選股系統、程序化交易系統和風險預警系統。在具備這三者的前提下，散戶要具備至少50萬元以上的資金，才可能有足夠的試錯空間來參與量化交易。因此，散戶中很少有執行量化交易的投資人。
Ⅵ 如何設計量化交易策略
對於新手來說開發一個策略最開始一定是模仿。
第一步，利用現成指標構建邏輯。TB內置了眾多的技術指標，取出一個，寫入買賣點，回測下歷史行情，這樣就可以得到一個簡單的策略了。隨著策略經驗的積累，這里的邏輯選擇會越來越多樣化。
當然這樣的策略一般是不賺錢的，所以我們第二步，進行參數優化。
選擇參數遍歷，觀察不同參數對於策略會產生怎樣的影響。一般情況下我們會得到幾組看起來比較賺錢的參數，然後我們進行第三步，樣本外檢測。
比如說我們之前遍歷的參數是2014年的數據得出的幾個表現好的參數，那麼我們就用2013/2015的數據對這些參數進行檢測。一般來說，這一參數會在樣本外慘淡無比，完全沒有樣本內優化出來的威武。
這時第四步，進行觀察，判斷策略失效的原因是什麼。
假設發現策略失效原因是樣本外某一兩次特殊的行情導致大幅虧損，那麼我們就可以設置一個硬止損來規避這種風險；如果發現策略失效是因為交易次數過少，那我們就將交易邏輯稍微放鬆，比如要求>x的地方改為>=x甚至是>=x-1。等等等等，這種修改就是策略的經驗了。
設置好新的邏輯後我們回到第二步，重復以上步驟。
最終我們修改得到了一個樣本內外都賺錢的策略，第五步，實盤追蹤。
在未來一段完全未知的行情中隨著時間檢驗策略，觀察策略的真實表現究竟如何。如果表現與預期相符合，那麼說明策略有效，第六步，進行交易。
隨著交易進行，我們也要觀察策略的有效性，當發現策略出現超出預期的虧損時，第七步，調整或終止策略。
Ⅶ 量化交易主要有什麼經典的策略
您好
研究量化投資模型的目的是找出那些具體盈利確定性的時空價格形態，其最重要手段的概率取勝，最重要的技術是概率統計，最主要的研究方向是市場行為心理。那麼我們在選擇用於研究的參數時，也應該用我們的經驗來確定是否把某技術參數放進去，因為一般來說定性投資比較好用的參數指標對量化投資同樣適用。
量化投資區別於傳統定性投資的主要特徵在於模型。我打個比方，我們看病，中醫與西醫的診療方法是不同，中醫是望、聞、問、切，最後判斷出的結果，很大程度上基於中醫的經驗，主觀定性程度大一些；西醫就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依託於醫學儀器，最後得出結論，對症下葯。中醫對醫生的經驗要求非常高，他們的主觀判斷往往決定了治療效果，而西醫則要從容得多，按事先規定好的程序走就行了。量化投資就是股票投資中的西醫，它可以比較有效地矯正理智與情緒的不兼容現象。
量化投資的一般思路：選定某些技術指標（我們稱之為參數，往往幾個組成一組），並將每一個參數的數據范圍進行分割，成幾等份。然後，用計算機編程寫出一段能對這些參數組對股票價格造成的影響進行數據統計的程序，連接至大型資料庫進行統計計算，自動選擇能夠達到較高收益水平的參數組合。但是選出這些參數組後還不能馬上應用，因為這里涉及到一個概率陷阱的問題，比如說，有1到100這一百個數字放在那裡，現在讓你選擇，請問你選到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果較幸運你選到了100並不能說明你比別人聰明，而是概率的必然。所以，在進行統計時要特別關注統計的頻率與選出的結果組數量之間的關系。在選出符合要求的參數組後我們還應留出至少三年的原始市場數據進行驗證，只有驗證合格後才能試用。
量化投資原始數據策略：我們選用96年後的市場數據，因為96年股市有過一次交易政策改革（你可以自己查詢了解一下），為了不影響研究結果我們不採納96年以前的數據進資料庫。
量化投資研究的硬設備：高計算性能電腦，家用電腦也可以，不過運算時間會很長，我曾經用家用電腦計算了三個月時間才得到想要的數據。
統計方法：可以選用遺傳演算法，但我在這里陪大家做的是比較簡單的模型，所以採用普通統計方法就可以了。
用於量化研究的軟體：我採用的是免費的大型資料庫MYSQL，ASP網路編程語言，以及可以設置成網路伺服器的旗艦版WIN7操作系統。
Ⅷ 量化交易主要有哪些經典的策略
交易策略，量化策略，主觀策略，常見策略。
交易策略：一個完整的交易策略一般包括交易標的的選擇，進出場時機的選擇，倉位和資金管理等幾個方面。按照人的主觀決斷和計算機演算法執行在策略各方面的決策中的參與程度的不同，可以將交易策略分為主觀策略和量化策略。
主觀策略：主觀策略主要依靠投資者的主觀判斷，期貨市場的投資者通過對產業上中下游、供需、宏觀經濟預期等的調查做出自己的判斷。類似股票市場的主觀投資者通過深入研究行業的各個方面，調查行業內的上市公司，形成交易決策。
量化交易注意事項
在量化交易中，交易規則、參數和回測都要依靠歷史數據計算獲得。我們無法判斷這些從歷史數據中獲得的規律能否在未來的市場中持續有效，所構建的交易模型也無法判斷能否應用。
簡單的量化因子和策略更容易讓人理解和接受，但越是簡單的策略越容易被人們知悉，量化交易所獲得的超額收益也越低。
Ⅸ 聽說現在散戶也可以使用量化交易了，誰說說該怎麼用
量化交易技術在機構中已經非常普及了，確實是很靠譜的交易方法，不過散戶或是個人想使用這種交易方法的話成本很高，光是技術問題就難以解決，其實這種方法應用起來並不復雜，所以建議題主還是使用一些成熟的量化交易產品比較好，我最近在使用的策略炒股通就非常方便，手機上就能用。它的回測准確，而且推送功能非常貼心，只要選定策略就不用管了，自動推送交易信息，然後交易的時候照著做，非常方便。