A. 股票期貨量化交易交易2
股票期貨量化交易交易2？
B. 量化交易都有哪些主要的策略模型
1、Alpha策略
全對沖的叫做Alpha策略，不對沖的在市面上常被稱作指數增強策略。二者所用模型一樣，但後者少了期貨的對沖。缺少對沖有壞處也有好處，壞處是這種策略的收益曲線是會有較大的回撤。但好處方面，在大漲的年份，這種策略的表現會特別好。
2、CTA策略
CTA策略的特點是收益風險比相對Alpha來說會較低。但是在行情較好的年份收益可能會很高，尤其是在早期。而且，無論是在編程還是策略上，CTA入門的難度相對來說都是最低的。
3、高頻交易策略
國內使用高頻交易策略主要應用在，期貨趨勢、期貨套利、期貨做市、股票T+0以及全做市交易，國外機構自營交易，比如美股以及股指等。國內做高頻交易的基本上都是私募，但高頻交易的產品基本上不會對外募集或者極少對外募集。
國內發展趨勢
國內量化投資規模大概是3500到4000億人民幣，其中公募基金1200億，其餘為私募量化基金，數量達300多家，佔比3%(私募管理人共9000多家)，金額在2000億左右。
中國證券基金的整體規模超過16萬億，其中公募14萬億，私募2.4萬億，樂觀估計，量化基金管理規模在國內證券基金的佔比在1%~2%，在公募證券基金佔比不到1%，在私募證券基金佔比5%左右，相比國外超過30%的資金來自於量化或者程序化投資，國內未來的增長空間巨大。
C. 量化交易領域有哪些經典策略
量化交易種比較受寬客們所熟知的量化經典策略有：
alpha對沖(股票+期貨)
集合競價選股(股票)
多因子選股(股票)
網格交易(期貨)
指數增強(股票)
跨品種套利(期貨)
跨期套利(期貨)
日內回轉交易(股票)
做市商交易(期貨)
海龜交易法(期貨)
行業輪動(股票)
機器學習(股票)
以上這些經典的量化交易策略源碼都可以到掘金量化交易平台查閱。
D. 如何量化炒股
首先，可以通過學習量化策略來進行，主要包括多因子策略、統計套利、機器學習。
量化交易是一種新興的系統化金融投資方法，它綜合多個學科的知識，用先進的數學模型代替人的主觀思維制定交易策略，利用計算機強大的運算力從龐大的股票、債券、 期貨等歷史數據中回測交易策略的盈虧「概率」，通過管理盈虧的「概率」幫助投資者做出准確的決策。
此外，我們可以通過數庫多因子量化平台進行炒股，它會呈現出影響股價走勢的相關因子，讓投資者從中選取影響力高的因子，組合成量化策略，進行收益對比分析，得出最理想的股票組合。還可以自由添加、刪除、收藏多個因子，僅需幾秒鍾就可以完成大量的數據運算，操作方便快捷。
潛在風險
量化交易一般會經過海量數據模擬測試和模擬操作等手段進行檢驗，並依據一定的風險管理演算法進行倉位和資金配置，實現風險最小化和收益最大化，但往往也會存在一定的潛在風險，具體包括：
1、歷史數據的完整性。行情數據不完整可能導致模型與行情數據不匹配。行情數據自身風格轉換，也可能導致模型失敗，如交易流動性，價格波動幅度，價格波動頻率等，而這一點是量化交易難以克服的。
2、模型設計中沒有考慮倉位和資金配置，沒有安全的風險評估和預防措施，可能導致資金、倉位和模型的不匹配，而發生爆倉現象。
3、網路中斷，硬體故障也可能對量化交易產生影響。
4、同質模型產生競爭交易現象導致的風險。
5、單一投資品種導致的不可預測風險。
為規避或減小量化交易存在的潛在風險，可採取的策略有：保證歷史數據的完整性；在線調整模型參數；在線選擇模型類型；風險在線監測和規避等。
E. 量化交易怎樣做新上市的期貨品種有什麼策略
量化交易是利用計算機技術分析海量歷史數據，通過分析數據總結出 "大概率 "盈利策略的交易方案，其最大的優勢是減少人的情緒對交易策略的影響，特別是當市場狂躁或悲觀時，量化交易可以避免很多不理性的投資決策。例如，大多數人都有追漲殺跌的傾向，與主觀交易相比，可以在一定程度上降低風險。在做量化交易時，很多人容易犯一個錯誤，就是拿過去很長一段時間的歷史數據做回測，優化參數，優化的目標是利潤最大化。這種優化參數的方法，往往在你運行實盤後，會發現，與你過去回測的結果相差很大，為什麼過去回測那麼賺錢，而一實盤就虧錢呢？
量化基金是利用數學、統計學、信息技術等量化投資方法，進行選股、擇時、對沖等一系列操作，進而獲得投資收益的一種基金。投資者在日常工作中經常會接觸到主動管理型基金。例如，主動管理型基金通過對上市公司的財務分析和實地調研，決定對一些公司進行投資。這些基金的創始人和基金經理往往有數學、計算機和其他學科的背景。對上市公司的研究主要是研究一些特定指標對股票價格的影響，建立模型，通過計算機自動下單，從市場波動中獲得超額收益。
小編針對問題做得詳細解讀，希望對大家有所幫助，如果還有什麼問題可以在評論區給我留言，大家可以多多和我評論，如果哪裡有不對的地方，大家可以多多和我互動交流，如果大家喜歡作者，大家也可以關注我哦，您的點贊是對我最大的幫助，謝謝大家了。
F. 有沒有什麼好的量化投資策略（做的股指期貨）求大神幫助
作為理財師我要說明一點，量化投資策略做股指期貨的數據現在還沒有，因為股指期貨的數據整理只有最近幾年，畢竟股指期貨的時間比較短，不可能有一個統籌的量化數據產生，這樣的話也就不存在正式的量化投資策略了，所以只能你自己進行統計和數據收集，然後自己做一個，方法如下：
第一、首先可用網路搜索進行股指期貨的數據查詢，我們主要是找到近幾年的走勢數據，另外把數據做出一個均線，同時要加入市場的影響均線，這樣第一步就完成了。
第二、數據收集完畢以後，我們可以在網路繼續搜索【計算器】，好一些的【計算器】現在網路推薦的很多，我們下載一個比較方便一些就可以了，最好是英文版的【計算器】這樣速度會稍微的快一些。
第三、選擇一個感策略的克隆計算公式，這個計算需要我們在數學模型的基礎上進行建立， 具體經濟模型的引入，建議可以在網路文庫裡面收集，這樣會大大的降低你的工作量，提高你的進度。
第四、當一切的數據全部引入以後，我們就可以根據自己的需要修改參數，特別是股指期貨時間比較短，一般可以調整策略一年半左右，不然精確度就會大大的降低，個人比較推薦的是一年計算引入為佳。
第五、編寫量化投資策略的模式的時候，最好可以參考一下復旦大學的經濟模型架構，這樣你導入的數據會比較的精確，這個模型一般在復旦大學經濟學院的官方網站裡面進行查找，所以你需要多費一些精力了。
綜合上面的全部步驟做完以後，那麼我們就可以做出一個量化投資策略的股指期貨策略，當然這個方案不是很全面，作為理財師我自己把握也不大，所以我的經驗，您可以作為一個參考，畢竟現在還沒有人開始製作。
G. 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。
H. 期貨可以用量化交易嗎
期貨可以使用量化交易，而且量化交易所佔的比例越來越高，以基金等大資金賬戶為主。
量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
拓展資料：
量化投資和傳統的定性投資本質上來說是相同的，二者都是基於市場非有效或弱有效的理論基礎。兩者的區別在於量化投資管理是「定性思想的量化應用」，更加強調數據。
量化交易具有以下幾個方面的特點：
1、紀律性。根據模型的運行結果進行決策，而不是憑感覺。紀律性既可以剋制人性中貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點，也可以克服認知偏差，且可跟蹤。
2、系統性。具體表現為「三多」。
一是多層次，包括在大類資產配置、行業選擇、精選具體資產三個層次上都有模型；
二是多角度，定量投資的核心思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度；
三是多數據，即對海量數據的處理。
3、套利思想。定量投資通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會，從而發現估值窪地，並通過買入低估資產、賣出高估資產而獲利。
4、概率取勝。一是定量投資不斷從歷史數據中挖掘有望重復的規律並加以利用；二是依靠組合資產取勝，而不是單個資產取勝。
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。
量化交易一般會經過海量數據模擬測試和模擬操作等手段進行檢驗，並依據一定的風險管理演算法進行倉位和資金配置，實現風險最小化和收益最大化，但往往也會存在一定的潛在風險，具體包括：
1、歷史數據的完整性。行情數據不完整可能導致模型與行情數據不匹配。行情數據自身風格轉換，也可能導致模型失敗，如交易流動性，價格波動幅度，價格波動頻率等，而這一點是量化交易難以克服的。
2、模型設計中沒有考慮倉位和資金配置，沒有安全的風險評估和預防措施，可能導致資金、倉位和模型的不匹配，而發生爆倉現象。
3、網路中斷，硬體故障也可能對量化交易產生影響。
4、同質模型產生競爭交易現象導致的風險。
5、單一投資品種導致的不可預測風險。
為規避或減小量化交易存在的潛在風險，可採取的策略有：保證歷史數據的完整性；在線調整模型參數；在線選擇模型類型；風險在線監測和規避等。
I. 量化交易策略有哪些
一、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。
二、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。
類似的，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。
另外，無論是股票市場還是期貨市場，大量的主觀投資者是依賴技術分析做出決策的。
三、量化策略
量化策略主要依賴於計算機演算法進行交易。
投資者將初步的交易邏輯輸入計算機，並運用大量的歷史數據做統計和回測，在此基礎上做出適當的修改、揚棄，以形成可接受的交易策略。策略在形成後，往往各個決策條件就已經確定，實盤中按照既定的程序執行。
對比而言，部分主觀策略在對單個標的的研究深度上有優勢，可以通過深度研究提供專家級的意見。而量化策略由於運用計算機決策，可以處理大量的數據，因此在廣度上有優勢。另外，量化策略在執行中不會受人的狀態、情緒等不確定性的影響，因而執行更為嚴格和精確。
四、常見策略
常見的量化交易策略可以大致分為趨勢策略和市場中性策略，趨勢策略常見的有雙均線策略、布林帶策略、海歸交易法和多因子選股策略等。
常見的市場中性策略包括統計套利策略、Alpha對沖策略等，著名的網格交易法更多的是一種交易方法，可以用在不同類型的策略中。
下面我們對這幾個常見策略做一個簡單介紹，想深入了解某個策略的讀者可以藉助互聯網獲得更多資料。
(1) 雙均線策略
雙均線策略在趨勢交易中有廣泛的應用。該策略根據長短兩根不同周期的移動平均線的金叉和死叉來交易。在短周期均線上穿長周期均線(金叉)時做多，在短周期均線下穿長周期均線(死叉)時做空。雙均線系統可以進一步擴充為多均線系統。
(2) 布林帶策略
布林帶由三條線構成，其中的中線是一根移動平均線，上線是由中線加上n倍(如2倍)標准差構成，下線是中線減n倍標准差。當行情上穿上線時做多，下穿下線時做空。
(3) 海歸交易法
海歸交易法由商品投機家理查德·丹尼斯的推廣而聞名。該法則涵蓋交易的進出場，資金和倉位管理的各各方面，是一套完整的交易系統。關於該策略的具體交易模式幾個字不容易說清楚，詳細的了解大家可以參考《海歸交易法則》這本書，特別是後面的附錄。
(4) 多因子選股
多因子選股模型是股票交易中常見的策略。建立過程包括選取候選因子，在歷史數據檢驗的基礎上挑選有效因子並剔除冗餘因子等幾個過程，最後是根據因子選擇要交易的股票，確定出入場時機。
(5) 統計套利
統計套利可以用於期貨市場的跨品種和跨期套利，也可以用於相關性高的股票之間的價差套利。它是利用相關性高的標的之間的價差或者價比回歸的性質，在價差或價比偏離均衡位置時進場，在價差或價比回到均衡位置時出場。
(6) Alpha對沖策略
Alpha對沖策略同時持有方向相反的兩種頭寸對沖Beta風險。在國內市場常見的是持有股票多頭的同時，持有股指期貨空頭，該策略是否能夠獲得超額收益依賴於選取的股票是否具有高的Alpha正值。
(7) 網格交易法
網格交易法的核心是網格間距和中軸線的確定。我們以螺紋鋼期貨合約為例說明，目前螺紋價格3000，我們建立初始倉位，比如50%倉位。隨後螺紋鋼每漲50點賣出10%，每跌50點買入10%。這里的3000就是中軸，50點是網格寬度。該策略的收益波動很大