期货量化策略(期货高频量化策略)

股票知识 2023-01-28 20:33www.16816898.cn股票入门基础知识
  • 如何利用期货量化交易取得稳定盈利
  • 期货如何量化?
  • 阳光私募里面的复合策略、量化对冲、期货策略分别是什么以及之间的区别?
  • EMA期货策略如何写,想做期货EXPMA的期货策略量化,哪位高手帮一下?
  • 什么是期货量化交易?与程序化交易一样的吗?
  • 什么是期货量化交易?风险大吗?
  • 高频交易和量化交易有何不同
  • 1、如何利用期货量化交易取得稳定盈利

    不同的期货品种波动规律是不一样的,专心研究把握走势规律,做好几个品种就够了!想做好期货要学会等待机会,不能频繁操作,手勤的人肯定亏钱! 不需要看太多复杂的指标,大繁至简,顺势而为;只需看日线定趋势,利用分时线区间突破,再结合一分钟K线里的布林带进行短线操作,等待机会再出手,止损点要严格设置在支撑和阻力位,止盈可以先不设这样就可以锁定风险,让利润奔跑!止损点一定一定要设好他可以克服人性的弱点,你舍不得止损,让系统来帮你!我们是个团队,指导操作,利润分成! 做久了才知道,期货大起大落,我们不求大赚,只求每天稳定赚钱!

    要知道在想到利润之前要想到的是风险!期货里爆赚爆亏的人太多,比爆赚爆亏更重要的是长久而稳定的盈利

    2、期货如何量化?

    是要把标的品种设置好
    一般会有一个默认的推荐板块,从中选择好你自己想要的

    3、阳光私募里面的复合策略、量化对冲、期货策略分别是什么以及之间的区别?

    说的很笼统,一般阳光私募推产品会有宣传册,三折页四折页那种,里面会有比较详细的策略。
    一般而言,复合策略就是有好几个策略组合,有趋势的,有套利的,有对冲的;
    量化对冲一般是计算机建模型,基础参数可以有利率、汇率、历史走势等等,也有纯技术图形统计概率下单的;
    期货策略比较模糊,一般不这么说,可能是期货现货价差套利,期货品种间套利,同品种间跨期套利等等,希望你能满意

    4、EMA期货策略如何写,想做期货EXPMA的期货策略量化,哪位高手帮一下?

    如果确实要买,个人觉得至少准备一W块钱....

    5、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。

    6、什么是期货量化交易?风险大吗?

    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。风险也是有的,好好控制就行。华盛天成量化交易做的还不错,很有实力,推荐

    7、高频交易和量化交易有何不同

    量化投资公司和高频交易公司一般说来,既有区别又有联系。在美国,人们常说的量化投资公司一般都是对冲基金,包括DE Sha、To Sigma、RenTec、BlueCrest、Citadel、AQR、WorldQuant、Winton等;而常说的高频交易公司一般都是自营交易公司,这些公司主要有Toer Research、Hudson River Trading、Getco、Jane Street、Virtu Financial、SIG、Jump Trading、RGM Advisor、Chopper Trading等。除此之外,既有量化投资业务,又有高频交易业务的公司有To Sigma、Citadel等;还有许多公司向着更综合的方向发展,DE Sha等公司,既有量化投资,又有非量化投资。
    对于量化投资来说,除了行情信息,整理收集其他基本面的信息也相当重要,预测模型中要融入整理出的对应的时间序列。成功的模型是什么?重点在于它整合了多少不同来源的信息,而不是运用了多高深的数学理论。以简单的线性回归为例,想要模型的预测效果好,需要各个参数都有很强的预测能力,相关性很低;反之,如果选取的参数毫无意义,就算运用在复杂的深度学习理论,得出的模型也没有用。美国的一些公司,除了利用新闻等文本信息建模外,谷歌卫星拍摄到的港口集装箱的图像也会用来建模,商品价格走势如何,通过对商品集装箱的数目来预测,取得了很好的预测效果。

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