期货期权量化交易策略

㈠ 量化交易主要有什么经典的策略

您好
研究量化投资模型的目的是找出那些具体盈利确定性的时空价格形态，其最重要手段的概率取胜，最重要的技术是概率统计，最主要的研究方向是市场行为心理。那么我们在选择用于研究的参数时，也应该用我们的经验来确定是否把某技术参数放进去，因为一般来说定性投资比较好用的参数指标对量化投资同样适用。
量化投资区别于传统定性投资的主要特征在于模型。我打个比方，我们看病，中医与西医的诊疗方法是不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，主观定性程度大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。中医对医生的经验要求非常高，他们的主观判断往往决定了治疗效果，而西医则要从容得多，按事先规定好的程序走就行了。量化投资就是股票投资中的西医，它可以比较有效地矫正理智与情绪的不兼容现象。
量化投资的一般思路：选定某些技术指标（我们称之为参数，往往几个组成一组），并将每一个参数的数据范围进行分割，成几等份。然后，用计算机编程写出一段能对这些参数组对股票价格造成的影响进行数据统计的程序，连接至大型数据库进行统计计算，自动选择能够达到较高收益水平的参数组合。但是选出这些参数组后还不能马上应用，因为这里涉及到一个概率陷阱的问题，比如说，有1到100这一百个数字放在那里，现在让你选择，请问你选到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果较幸运你选到了100并不能说明你比别人聪明，而是概率的必然。所以，在进行统计时要特别关注统计的频率与选出的结果组数量之间的关系。在选出符合要求的参数组后我们还应留出至少三年的原始市场数据进行验证，只有验证合格后才能试用。
量化投资原始数据策略：我们选用96年后的市场数据，因为96年股市有过一次交易政策改革（你可以自己查询了解一下），为了不影响研究结果我们不采纳96年以前的数据进数据库。
量化投资研究的硬设备：高计算性能电脑，家用电脑也可以，不过运算时间会很长，我曾经用家用电脑计算了三个月时间才得到想要的数据。
统计方法：可以选用遗传算法，但我在这里陪大家做的是比较简单的模型，所以采用普通统计方法就可以了。
用于量化研究的软件：我采用的是免费的大型数据库MYSQL，ASP网络编程语言，以及可以设置成网络服务器的旗舰版WIN7操作系统。

㈡ 什么是量化交易以及量化的主要策略 什么是阿尔法策略

股指期货与个股对冲博取正阿尔法策略、商品期货与现货对冲策略、跨期对冲策略、跨市场对冲、跨品种对冲、统计套利、股票与期权对冲套利、可转债与正股对冲套利、期权跨式对冲套利、事件驱动型对冲套利、ETF与成分股对冲套利，国债期货与国债主力品种现货的套利对冲等等，以后随着中国金融产品的丰富，会有越来越多的包括利率、外汇产品在内的量化追踪套利模式。

㈢ 量化交易主要有哪些经典的策略

这是别人总结的，我也是复制他人的请参考一下吧！
量邦科技资深人士总结：
(1)股票、基本面、新闻消息之间的关系不停变化

记得2009年美股到达低点的时候，很多“低质”公司的回报大大高于“优质”公司的回报。很多3块钱的“垃圾股”可以在很短时间内涨到10块钱，而高价的优质公司的股票想要翻一倍都要花上很久很久。而在另一段时间跨度或者另一个市场里，可能又是另一番情景。所以跨市场、长期有效的量化交易系统极少甚至可以说没有。

(2)有些关键信息并不容易量化

微博是市场突发消息和传闻的最大出处，所有投资者都不会无视这里传出的讯息。但是这里的消息格式往往不规范，语法也千奇百怪，你无法让计算机程序挑选出有效信息并运用于自动交易中。

(3)过去并不代表未来

多数时候，通过历史数据测试可以证明的你的设计交易策略在过去的表现，这是量化交易世界中非常重要的一块内容。不过并不是所有人都能意识到，过去不代表未来。这意味着一些交易策略在过去表现的很好，但是在未来可能会带来巨大的亏损。

㈣ 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。

㈤ 量化交易都有哪些主要的策略模型

随着量化交易的发展，单一技术指标的策略会面临失效的问题。所以现在的策略都是复合型的。
经典量化交易策略(包括价值投资、技术指标、配对轮动、机器学习等)、研究型文章等

㈥ 量化交易领域有哪些经典策略

量化交易种比较受宽客们所熟知的量化经典策略有：

alpha对冲(股票+期货)

集合竞价选股(股票)

多因子选股(股票)

网格交易(期货)

指数增强(股票)

跨品种套利(期货)

跨期套利(期货)

日内回转交易(股票)

做市商交易(期货)

海龟交易法(期货)

行业轮动(股票)

机器学习(股票)

以上这些经典的量化交易策略源码都可以到掘金量化交易平台查阅。

㈦ 有没有懂期货日内量化交易策略和matlab的能帮助一下

这个属于一字涨停的数据，就是开盘直接封板，这个没有什么机会做什么交易策略了，换个品种交易吧。
期货量化策略研究指的是需要依据一种或多种确凿的获利理念，通过某一特定显式表示的模型，指导参与者反复地以人工或机器执行指令，参与单边或多空交易，在策略的执行过程中，需要实时监控资产组合价值与目标利润的偏离情况，调整参数，直到已有模型生命期限终了，再转入到新模型。
期货量化策略就是我们指的是采用特定量化指标及数据来进行交易的策略，平常那个说的程序化交易是其中一种，量化交易的原理及要求都比较专业化。

㈧ 期货中主观策略，量化策略是什么意思

主观VS量化：都是套利，却各有千秋

就投资方法来说，CAT策略可以分为主观CTA和量化CTA，说白了就是目的一样，但手段不同。

私募排排网

结语

CTA套利是一门艺术，它考验的不仅是基金经理敏锐的洞察力，同时也是决定一家CTA策略私募机构发展好坏的重要标准之一。

㈨ 期货开户 程序化交易 量化投资 交易策略 量化模型 开拓者 金字塔 CTP 交易策略 量化模型

文华

1上手快，简单易学，通用的脚本语言（类似于传统的股票软件指标语言）。提供基本自由度的功能实现。

2可进行历史数据回测。

3策略可加密。

4期货市场投资客户。

5刚开始接触程序化交易的投资客户。

6熟悉通用炒股软件指标编写的客户。

·开拓者

7功能强大，编程语言比较专业（类Pascal），可方便的编写自己的函数。提供高自由度的功能实现。

8可进行历史数据回测。

9策略可加密。

10期货市场投资客户。

11有一定编程能力支持的投资客户。

12交易策略比较复杂的投资客户。

·达钱+MC

13源于国外，经久考验，功能强大。

14全球标准的支持策略语言,EasyLanguage。

15编译及回测速度效能高，集成优异的策略回测和优化功能，提供详细、完整的策略绩效报告。

16支持自定义任一周期线图显示及策略回测

17支持Excel插件、完整数据管理接口(DDE,GlobalServer,……)

18期货市场投资客户。

19有一定编程能力支持的投资客户。

20交易策略比较复杂的投资客户。

21需要使用Excel软件辅助程序化交易的客户。

·东海潜龙

22编程语言专业，实现功能非常灵活。提供完全自由的功能实现。

23可进行历史数据回测。集群服务器模式，稳定性高。

24直连交易所，交易速度很快。

25可同时进行股票投资和期货投资，连接国内股票、期货六大交易。

26可定制交易界面。提供接口，可连接外部策略软件。

27股票市场、期货市场专业投资客户和机构投资者。

28对速度和稳定性有更高要求的客户（比如高交易频率的客户）。

29交易策略复杂，定制化要求程度高。

·金字塔

30国内独家支持图表程式化交易、后台程式化交易、高频交易、趋势线预警交易等多种自动交易模式。

31支持一键下单，图表下单等多种手工下单模式。

32程式化交易模型编写及操作兼容国内主流分析软件。

33支持套利、多帐户交易及动态止赢止损功能。

34支持板块指数、自定义数据等横向统计功能。

35基于OFFICE架构下的VBA二次开发功能。

㈩ 什么是量化投资交易策略

一文看懂量化投资策略

闲话基

量化投资在近些年受到越来越多的关注，包括规模、策略、业绩。量化投资，是指通过借助统计学、数学方法，运用计算机从海量历史数据中，寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，按照策略构建的数量模型严格执行投资，力求获得长期稳定可持续高于平均的超额回报。

跨市场策略涉及外汇兑换、国际期货交易对冲，交易实现难度大，国内用得少。

由于期货具有杠杆属性，这类策略持仓的市值往往很大，有时候甚至超过产品资产总值，导致收益率的波动率是所有量化策略中最大的。在市场出现连续震荡行情时，这样策略由于杠杆属性会出现较大的回撤。另外一个对这类策略的一个限制是，目前市场上活跃交易的期货品种不多，高频交易很大程度倚重于品种成交量，开平仓时间间隔较短，使得策略容量不大。