期货如何量化投资
㈠ 量化交易怎样做新上市的期货品种有什么策略
量化交易是利用计算机技术分析海量历史数据，通过分析数据总结出 "大概率 "盈利策略的交易方案，其最大的优势是减少人的情绪对交易策略的影响，特别是当市场狂躁或悲观时，量化交易可以避免很多不理性的投资决策。例如，大多数人都有追涨杀跌的倾向，与主观交易相比，可以在一定程度上降低风险。在做量化交易时，很多人容易犯一个错误，就是拿过去很长一段时间的历史数据做回测，优化参数，优化的目标是利润最大化。这种优化参数的方法，往往在你运行实盘后，会发现，与你过去回测的结果相差很大，为什么过去回测那么赚钱，而一实盘就亏钱呢？
量化基金是利用数学、统计学、信息技术等量化投资方法，进行选股、择时、对冲等一系列操作，进而获得投资收益的一种基金。投资者在日常工作中经常会接触到主动管理型基金。例如，主动管理型基金通过对上市公司的财务分析和实地调研，决定对一些公司进行投资。这些基金的创始人和基金经理往往有数学、计算机和其他学科的背景。对上市公司的研究主要是研究一些特定指标对股票价格的影响，建立模型，通过计算机自动下单，从市场波动中获得超额收益。
小编针对问题做得详细解读，希望对大家有所帮助，如果还有什么问题可以在评论区给我留言，大家可以多多和我评论，如果哪里有不对的地方，大家可以多多和我互动交流，如果大家喜欢作者，大家也可以关注我哦，您的点赞是对我最大的帮助，谢谢大家了。
㈡ 期货如何量化
期货量化首先要学编程，有很多软件是可以帮到你的，但是也必须会编程基础。
文华财经金字塔，还有Python。都可以做期货量化。
㈢ 期货量化投资是什么意思
就是把期货投资策略（目前更多偏重技术分析方面的策略）进行量化，把策略思路编写成程序，由计算机自动执行，可避免主观交易的人性弱点。
㈣ 如何看待量化投资
量化投资是许多种方法的集合，包括在投资品种的选择、投资时机的选择、商品期货套利、外汇套利、算法交易和统计套利等方面都能够获得广泛应用。今天我们就要一起来看一下专业的量化投资人士是如何看待量化投资的。
量化工具可以称得上是新时代的一种技术工具。当然目前种类繁多的工具也并非是一朝一夕就完成的。简单的技术分析最后高度趋同无法带来理想收益，目前量化工具有这样的趋势。
在以前，技术工具的实现也需要开发者手动完成，而并非如今的在行情软件中点两下就会出现。在那个时期因为发现了一个信号而最终发家致富的人并不少。很多个人交易者认为量化投资之所以逐渐成为主流，主要的原因还是交易所技术的升级而带来了市场结构的整体性变化。
如果要用一个简单的例子来说明的话，交易所的套利对交易所行情发送和订单介入都有要求，交易所如果不升级的话那可能会面临无利可套的境地。
有的人讲技术工具比作占星术，其实这种说法是相对极端了，技术工具从思路上来讲与量化工具颇有相似，特别是我们可以看到一些后期的复杂技术工具上已经明显有了量化工具的影子。
如果非要究其一二，那么无非是传统的技术工具已经没有办法去满足复杂的处理，所以大家开辟了一门新手艺。
㈤ 期货如何做到量化
1.进入Rice.quant量化交易平台（https://www.ricequant.com/?f=n），并注册。注册后，点击右上方的“我的策略”，再点击下方“创建新Python新策略”或是“创建Java新策略”。
2.创建成功后，大家可以看见下面一个界面。这里就是我们的策略书写位置，非常人性的通过注释给了新手一个指导。
3.恭喜你，已经完成了前期的准备工作。您可以开始书写你的策略了，具体可以参考https://www.ricequant.com/community/topic/165/。在书写完成后，编译策略，检查是否存在错误或者做其他的调整。
㈥ 期货可以用量化交易吗
“量化交易特别适合于期货市场上的初级投资者和高频交易者。”申万期货研究所副所长何小明近日接受第一财经日报《财商》采访时表示。
与传统的交易相比，量化交易更具有可复制性，这吸引了许多期货投资者的目光。
“但是目前正处于量化投资的起步阶段，整个量化流程并不完善，整个市场良莠不齐，量化产品的选择具有较大的风险。”海证期货研究员雷鹏说。
量化期货交易的萌芽
国内期货市场最早的量化投资者主要是一批经常做内外盘对冲的现货商，如伦敦铜和国内铜之间的内外盘套利交易。
随着市场的规范化发展，以及国内期货市场交易量的逐步上升，特别是随着2000年后国内数量经济学、金融工程学等大学教育学科教学水平的提升，毕业生进入了期货行业，逐步引入了新的研究工具和研究方法。
“随着A股市场2008年进入熊市，市值保值需求凸显，一些私募基金开始对一些与期货相关的证券进行套保。但当时市场环境还比较原始，主要是一些行情软件上搭载一些技术分析指标，对风险控制、资金分配管理等方面的研究和规范化也比较薄弱。”新湖期货技术创新部总经理蔡建波博士告诉记者。
蔡建波认为，2008年后期货量化才真正迎来新发展，随着股指期货的推出，研究群体更加专业化和机构化。
雷鹏也表示，当时只有商品期货，期货市场的关注度较低，总体上算是小众市场。此外由于许多品种定价权受制于国外，隔夜的跳空较为常见，所以量化投资存在较大的风险。在股指期货推出来以后，期货市场受到了社会的广泛关注。而期货市场的整体成交量也是出现了大幅度的增长，多个品种成交金额居于世界前列，这为量化投资奠定了良好的基础。
与此同时，期货行业也有了不少变化。首先，期货公司纷纷成立了金融工程部或者投资咨询部，证券研究所与期货研究所联系更为紧密，更注重金融产品的研究；客户对于程序化交易开始逐渐认同；市场上各种量化投资平台蜂拥而出。
量化投资现状
从投资者身份来看，目前量化投资者主要人群集中在期货公司、私募基金以及券商的自营、基金公司的专户。规模上，以私募基金为主要参与群体。
蔡建波告诉记者：“目前国内的量化交易大概占到市场交易量的20%，每年都在增加，特别是这两年增长迅猛。”
蔡建波参考了国外量化交易的发展路径，70%的交易量由程序化交易完成，国内才刚刚起步，因此，国内的发展空间还非常巨大，产品的种类也会更加丰富，策略复杂度和交易工具的精细化也会不断提高。“我们应该把握这个行业的发展契机。”蔡建波说。
从操作风格来看，雷鹏认为，目前期货市场有四类量化投资者，分别是阿尔法产品的使用者、趋势性交易者、套利交易者以及高频交易者。
阿尔法产品的使用者，即利用股指期货与股票现货进行搭配，获得股票的超额收益；趋势性交易者，充分运用各种模型对价格进行预判，这种交易者的资金从几万到几千万都是存在的；套利交易，包括无风险的股指期现套利和统计套利；高频交易者，这种一般利用期货市场价格的微小变动进行快速交易，从而获得高收益。
从规模上来看，期现套利资金动辄上千万，而统计套利资金相对规模较小。
而在何小明的眼中，目前国内市场的量化交易在很大程度上只是一种营销工具，被封装起来的核心策略大多局限于传统技术指标和均线系统的组合应用，其功能更多地体现为一个程序化交易平台，用于宣传和展示的投资绩效往往具有选择性，中长期具有较为稳定盈利能力的产品凤毛麟角。
何小明认为，国内量化交易的发展受制于两个因素：第一，交易策略的单一化，大多数程序化交易系统缺乏多元化策略库的支持，并且核心策略局限于传统技术指标和均线系统的组合应用；第二，资金规模的分散化，目前国内市场以追求高收益的中小规模散户为主体的投资者结构，以及对高频交易的限制不利于程序化交易系统的推广。
未来随着更多的金融期货产品的推出，比如国债期货推出，特别是期权产品，雷鹏认为，量化投资可能从目前单一的交易策略研究向多品种的投资组合以及产品定价方向逐渐发展。
期货市场更适合量化交易
国外量化交易核心的发展理念是对冲交易和高频交易，最主要的方式是进行各种套利。
何小明认为，期货市场主力品种投机性强、流动性好，很多期货品种都会同时出现双主力合约，便于进行跨期套利，相对来说期货市场更适合做量化交易。雷鹏也表示由于期货采用T+0交易方式，所以期货投资者更加青睐于短线交易。而期货成交量与持仓量的高倍数也决定了期货投机氛围更浓厚，价格波动比股票大，所以高收益产品更受青睐。
还是建议你多看看期货的新闻行情，
我平时都是在“一期货”网站上看的，他们行情新闻都比较及时和全面。
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㈦ 期货量化交易是什么
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观的情况下作出非理性的投资决策。
㈧ 个人投资者如何量化交易
量化投资是运用机器学习、模式识别、数据挖掘等方法建立数学模型，形成投资策略并做成计算机程序，进行自动化交易的一种投资方式。如果从大类上划分，它又可分为“量化策略”和“算法交易”。
简单来说，前者是利用量化的方式，对金融市场进行分析、判断从而交易的策略。当我们研究策略时，可以在历史数据上回测，对过去指定时间段进行模拟交易，从而得到的收益以及净值变情况，并通过实时数据进行策略仿真，模拟策略的实时交易进行结果的预判。而算法交易是一种程序化交易方式，利用特定算法决定交易下单的时机、价格乃至最终下单的数量等，可以减少交易摩擦成本。
量化投资的方式可以帮助我们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。于是，越来越多的投资者开始参与其中。
【拓展资料】
一、何谓量化交易
量化交易（Quantitative Trading），即使用现代统计学和数学工具，借助计算机建立数量模型，制定策略，严格按照既定策略交易。具体又可分为高频交易和非高频交易，其中非高频交易适合一般个人投资者和中小机构。
量化交易是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观的情况下作出非理性的投资决策。
二、量化交易的发展
对多数普通投资者而言，量化交易仍是一个较为陌生的概念，但该模式已在国内流行了数十年。2010年，国内股指期货上市，成交量在两年内增加了1.4倍，为量化交易提供了极佳的交易标的，国内量化交易便快速发展。
据华联期货介绍，2012年上半年，量化交易量占国内证券市场总交易量8%左右，但占股指期货交易量的比例已达20%左右。目前，绝大部分的券商和期货公司开始进行量化交易，部分私募公司和个人投资者也开始使用量化交易产品。事实上，3年多来，在股市连续下跌的大环境中，传统投资策略纷纷失效，而一批以股指期货、商品期货、债券为投资标的，以量化投资、程序化交易为工具的新兴投资方式，却在国内投资市场崭露头角，并实现了较为稳定的收益。
“传统投资策略依靠人的主观感觉来投资；而量化投资是根据数学统计模型，由计算机来实现自动化交易。”国信证券东莞营业部财富管理中心负责人林玉伟指出，量化投资的应用涵盖几乎所有金融投资领域，是在计算机和网络的支持下，把人脑投资策略编写成语言程序，由计算机触发买卖条件，完成自动化交易的投资方式，实际上是传统投资的严谨化。
㈨ 什么是期货量化交易与程序化交易一样的吗
量化投资理论是借助现代统计学和数学的方法，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，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可持续的、稳定且高于平均的超额回报。
量化从一开始也不是作为定性的对立面而提出的方法，它是将定性分析中的技术分析策略用模型固化，替代过程中可以用电脑进行的部分并将其效用极大优化。量化交易策略几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。
程序化交易将具体的交易时机，仓位，止损止盈，获利标准编写进交易程序中，也可能独立于程序外。程序化只是交易执行的一种方式。
㈩ 期货量化交易编程怎么弄
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。
操作环境：iPad第九代15.1 交易开拓者4.5.2