期货量化交易模型

1. 如何设计量化交易策略？

如何设计量化交易策略？

您好，您只需要以下几步:

1.选择一个量化交易平台，科班的可以选择自己搭建CTP ，高频建议用C ++，中低频用J***a 或Python ;非科班的，建议使用中低端商业平台比如TB, mc, 金字塔等。我比较喜欢TB

2.一个期货量化交易策略应该由以下几部分组成:

（1）原始信号进场+过滤机制，过滤即减少在震荡时期亏损次数或金额。过滤有跨周期过滤，ATR 通道过滤等等。

（2）资金管理，这个模块不能随便用，最好是在一手做好了再添加资金管理模块。资金管理模块分为:凯利公式，固定百分比，安全f 值，最优f 值，固定金额，

（3）出场，由原始信号出场+止盈止损出场。进场反信号离场，***用跟踪止盈止损、回撤百分比止损止盈、ATR 吊灯止盈止损等等。

（4）出场后再进场，如果过早得出场结束交易很可能会损失一部分利润，那么就需要再进场模块。比如突破前止盈区域最高价或者±一定的幅度再进场，±幅度是为了减少***突破！

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阅书呈品：取其精华，去其糟粕！

策略有很多种，自然也分优劣。孙子曰“上兵伐谋，其次伐交，其次伐兵，其下攻城”，这里用谋略达到不战而屈人之兵的目的，视为上策；挫败敌人的外交、军队而取胜，视为中策；攻陷敌人的城池取胜，视为下策；而像杀敌一千自损八百的情况，更是不入流了。因此好的策略一定是以上策为目标的。在交易当中的上策，一定是行情对我有利时，我大赚，行情对我不利时，我不损失或者是损失极少。

这里就牵扯到了“道”和“术”的问题。“道”是方向，只有对与错之分，没有概率问题，以“道”作为制定策略的基础，那么这就是上策。举个最简单的例子——正确的方向多加仓，这就是绝对正确的，不存在概率。而“术”则是方法，它是存在概率的，当前的量化交易策略绝大多数都是以因子等去追求“大概率”的时间，比如KDJ的金叉、死叉等等。不知道大家有没有算过一笔账，一个90%成功率的因子，这个概率已经是非常非常高了，而当三个这样90%成功率的因子组合在一起的时候，那么成功率就下降到了70%了，以此类推下去，结果是非常可悲的。相信有很多投资者用这些类似的因子策略做过交易，是深有体会的。所以“术”是不长久的、不稳定的，并非策略中的最优。

因此，量化交易的策略制定是需要大家一起去交流探讨的，虽然不易，但确实是投资者通往成功的一条光明大道。