開發期貨程序化交易

❶ 石家莊怎麼開發自己的期貨程序化交易策略

一. 程序化的理解
程序化一般分為兩類模型，一類是趨勢模型，一類是震盪模型，如果你想兩者結合起來就要看自己的本事了，我的建議是程序化需要不停的去完美，但千萬不能追求完美，以下所說模型都是趨勢模型；
程序化一種工具，幫助你積累財富的工具，卻不是一種暴利的賺錢方式，程序化模型有好壞之分，程序化賺錢的前提是一個好的模型，程序賺錢的關鍵是堅持的執行，程序賺錢的精髓就是在確定最終使用模型之後，徹底的放棄你對金融市場的一切理解和交易技能．就像武俠小說里說的，想練成最上層的功夫，就應該先廢掉所有的武功．
二.程序化模型的選擇與辨別
如果有人告訴你他的程序化能在不長的時間內，讓你的資金翻幾番，那你要為他的言語或者他的程序打個折扣，但是如果對方又能拿出不錯的圖形或者非常漂亮的收盤測試結果放在你的面前，你又當如何說服自己是相信還是不相信？以下內容就是幫助你如何辨別好壞模型．
1． 測試時間：一個好的程序化必須經得起時間周期的測試，如果一個程序化，結果很漂亮，周期卻只有一兩個月，不可信；
2 ． 使用資金：很多人貼出來的漂亮測試結果，使用資金常常是80％或者其它百分比，但這些都是不合理的選擇，因為金融市場資金管理很重要，在行情好時候，資金使用越高，收益越大，行情不好時，資金使用越高虧損越大，但我們無法去判斷接下來的行情會如何，所以，歷史測試的結果使用百分比的開倉方式是不合理，這也就是為什麼，有時候會出現，資金使用率為80％是，測試結果是虧損的，而且使用率為40％時又是贏利的．總而言之，資金使用時應該選擇固定的手數進行測試，不管他的行情如何，永不加倉或減倉，來測試一個模型更為合理；
3、測試方式：開盤價和收盤價測試均有其不合理性，趨勢模型一般以趨勢逆轉點為開倉信號，故較為准確的是：出現指令價位。
測試結果的分析：
a.指令總數：也就是信號數，過高，說明震盪行情過濾不好，過低，說明風險大；如何判斷信號數合理呢？那就只有不同的模型在同樣的周期下的一個對比了．還有一個最簡單的方式就是將指令總數／有效交易天數以日內短線為例，一般一個有效交易日的平均信號數在2-5之間（此數據僅供參考）；
b.利潤率：總利潤不用看，只看扣出最大利潤的結果，必須為正，而且測試周期越長利潤率應該越大，很多模型，測近期不錯，測遠期就不行，所以測試時應該盡量的去測能測到的最長周期．（當然因為行情關系也可能出現，長期比短期利潤率低，但總體而言，周期越長利潤率越高，才是好的模型的測試結果）
c.正確率：其它條件都完全一樣的情況下，正確率越高自然越好，但也不用為了看到一個高正確率的模型而心動，也不用因為你自己模型的正確率低而擔心，一般的正確率能在45％左右，就不錯了，因為程序化的本來意義就是賺大虧小，在震盪的時候正確率自然會低；
d.最大虧損率：如果你是選擇的固定手數，比如10手進行測試，你的最大虧損率最大應該不能超過10％，當然，如果你選擇的測試手數多，最大虧損率可能有所提高．如果你選擇的80％的資金使用率，可能虧損會更大，當然也會有虧損的不大的測試結果，這往往和你的測試周期中的行情的一定關系，所以不值得過於依賴；
e.空倉時間：以日短線為例，空倉時間不能太高，太高，必然會錯過大行情，當然，這一項不是最重要的，如果你空倉時間長，利潤也高，錯過就錯過吧，錯過不是過錯，沒賺到也不存在虧損的風險；小結：測試結果分析不能只看某一個數據，因為結合起來一起分析：指令總數不能多也不能少，周期越長利潤率應該越高，正確率45％以上就可以接受，最大虧損不能過大，空倉時間可以自行把握；
如果一個模型做到了以上幾點是不是就算一個好的模型了呢，基本上可以算了，但最重要的是我們還需要結合信號圖形（此點需要一定的程序化經驗，並不一定看上去好的模型就是好，當然看上去好是前提，如果看上去都覺得一般了，那肯定是不行）來分析，此外，還要看到模型里是否有未來函數，如果是日內短線，信號就一定不能消失，每天的跳空缺口需要技術性的回補等等其它問題都是分析一個模型好壞的理由，但是，一個好的模型是不怕任何測試與分析的．
三．程序化交易的執行
這一點沒什麼好講卻又不得不講，很多有多年經驗的操盤手，甚至一些國內的金融公司，常常會對程序化交易提出一定的質疑，我就遇到一個期貨公司的老總，因為覺得程序化好，准備的資金，進行了程序化交易，首先我不知道他選擇模型的依據是什麼，號稱只是因為人家是大公司，測試結果不錯，（如果是我聽到這樣的話，肯定不會很快的就認定他們的模型，因為我也見過某些（不方便透露）所謂大公司的程序化交易模型的原碼，說實在的，確實是**，理論基礎都無法說服我，但做出來的圖形要去迷惑一些想使用程序化的入門者是綽綽有餘）結果這個老總使用該模型交易時，正好遇到一段時間的震盪行情，可能是虧了不少吧，然後決定放棄程序化交易．
這就是一個典型的程序化執行的例子，程序沒有人性，我們在使用時就更不應該加入人性，如果你決定使用程序化就給自己一個時間期限（不管是真錢也好，模擬也好），時間不能太短，如果短也可以，必須在這段時間中，你要自己能分析出，是不是都能遇上基本上所有的行情，比如，測試三十天，遇到過十天的震盪，也遇到了好幾天的大行情，以此來分析程序的好壞；絕不能因為幾次的使用結果不好而去否認程序化，也不能因為幾次的使用成功而完全信任，必須要有一定時間的觀察與模擬，然後再到真錢的嘗試，時間長短是小事，關鍵是是否經歷過大部分的行情，從而選擇一個最適合而不是最完美的模型進行自己的程序化交易；
一旦執行，你就應該忘記所有的金融市場的條條框框，你就是一個傻瓜執行者，聰明人在金融市場上不一定能生存，傻子在金融市場也不一定被淘汰．

❷ 期貨程序化交易真能掙錢嗎

可以，但不是保證能盈利，程序化交易也是存在風險的。

程序化交易是近年來伴隨著計算機與網路的發展而興起的一種交易方式.股指期貨因杠桿效應以及流動性優勢可以進行程序化交易，且在趨勢交易和套利交易策略中被應用廣泛。

優點

1. 使用程序化交易可以在交易過程中可以克服人性的弱點,這是程序化交易最大的優點。

2. 使用程序化交易可以突破人的生理極限。都知道人的反應速度是有限的,我們交易從大腦所想到手動需要一段時間來完成，而電腦程序交易顯然比人工快的多，特別是當投資者為了分散風險而進行多品種組合時,人的能力是有限的。

缺點

1. 只有系統性交易者才能做到程序化交易,而其它類弄的交易方法,沒辦法用程序化交易來完成,這就把一部分人擋在了門外。

2. 程序化交易存在不穩定性。

❸ 國內哪個期貨程序化交易軟體比較靠譜

目前國內有一些比較好一點的期貨程序化交易軟體，這些軟體在國內都是屬於一些高中低端量化交易平台，對股民的投資和交易都是承載著非常大作用，一般這些平台是適合投資者進行趨勢和反趨勢的投資有很大的幫助。那小編就給大家聊一聊好一點的期貨程序化交易軟體。
一、交易開拓者程序化軟體
交易開拓者程序化交易平台，它是一種用語言類開發策略的模型，根據賬戶持股的狀態來進行選擇，這種程序化的交易平台，在國內是以終端形式和市場推廣的形式來作為一種交易的，對於期貨交易來講也是非常靠譜的，特別是這種軟體一般佔用率比較高，對市場的推動性是比較大的，在整個股民的交易市場來講，都已經是承載著承上啟下的作用。

❹ 期貨如何做程序化

這種問題不是幾句話能說清楚的，專業性很強，而且對於資金量小的散戶不建議使用程序化交易。你的自有資金建議至少100萬以上才行。
一，你需要一款能夠執行程序化交易的軟體，這個就不推薦了，自己去搜，這些都是收費的。
二，你需要一個可靠的程序化腳本，這個才是最難的，網上賣的腳本根本無法保證收益，能賺錢的話寫腳本的人自己就偷偷賺錢去了，怎麼會那麼好心拿出來和你們分享？使用程序化交易的大公司可是自己養著一個團隊專門對腳本進行不停地更新和優化的。所以說這個對散戶不現實。
如果你有信心搞到一個能穩定收益的好腳本，並且有大量的資金能承擔波動風險，那麼你才可以去做程序化交易。

❺ 期貨程序化交易系統是如何實現的，用的是什麼編程語言

、程序化交易系統目前主要是通過計算機程序實現的，其實就是把交易者決策的過程用計算機語言描述出來，然後由計算機給出交易建議或直接發送交易指令到期貨公司的交易系統中去，完成一筆交易。
比如我們用自然語言思考某個品種是否應該買入賣出時：「如果大豆0901價格跌破3000元，則開倉賣出三分之一......」用計算機語言描述時可能就是：
「IF
A0901<=3000
THEN
SELL......」
當然實際上的程序編寫是比較復雜的，因為要做大量的邏輯判斷和公式計算。
2、
理論上來講，用什麼語言都可以完成這樣的任務，但因為涉及到大量的數據讀寫和網路存取，所以最好用自帶資料庫功能的編程語言，比如Delphi，不但數據
庫功能很強，而且可直接讀寫SQL-Server、Oracle、Sybase等證券期貨行業普遍採用的資料庫，相應的網路控制項也齊全。
3、此類交易系統適合所有的交易市場，證券、期貨、外匯都已經有了類似的交易系統，但各自的模型基礎不一樣，因為這些軟體都是根據交易者的經驗來建立交易模型並編寫的，而不同的交易者思路是不完全相同的。
4、在證券市場和期貨市場上，如果個人要建立一個計算機程序化交易系統的話，首先要做的當然是建立交易模型，也就是把自然語言描述的交易決策過程轉換成計算機語言。
其次是建立交易介面，這里有兩個介面問題要解決，一是你的交易程序要讀取行情軟體的數據，以便系統根據行情數據作出交易決策並發出交易指令；二是你的交易程序發出的指令要下到證券公司（期貨公司）的交易伺服器上去，就像你自己敲單一樣。
介面問題涉及到TCP/UDP埠的讀寫，證券（期貨）公司和交易所的通信都是通過TCP/UDP進行的，他們不對最終客戶開放介面，這就需要你自己破解數據格式了。
所以要建立一套有效的程序化交易系統，不但要求程序的編寫者有成功的、長期有效的交易經驗，還要懂得將這些經驗用計算機語言描述出來，這不是一個很簡單的過程。

❻ 怎樣做期貨程序化交易

期貨的程序化交易有兩種。
第一
是你有自己的想法，提供給程序化小組，他們給你編寫程序，進行市場模擬的確認，交付於你。
第二
是你直接使用程序化小組的程序化進行交易。
如果你有需求，可以聯系我
我給你一份詳細的資料

❼ 期貨程序化交易源代碼怎麼開發

1. 使用現成的交易平台，學習交易系統的語法，將自己的交易思路轉換成公式，然後執行。

2. 使用CTP交易介面，使用C++將自己的交易思路轉換成程序代碼，然後執行。

❽ 如何實現期貨的程序化交易

首先要有一個可量化的交易策略，其中要包含開倉、平倉、加倉、減倉。然後用交易軟體提供語言將這個交易策略轉換成交易系統。然後就可以實現程序化交易。

❾ 個人使用上期CTP介面開發期貨程序化交易平台可行嗎

理論上可行，實際上沒什麼用，除非你和期貨公司合作研發。
因為所有的期貨交易都是通過期貨公司進行的（交易所的自營會員除外），而期貨公司和交易所之間是數據專線連接，期貨公司根本不可能允許外人開發的程序通過自己的交易線路連接到交易所的。

❿ 期貨量化交易編程怎麼弄

方法：1、前提是你必須有自己的期貨交易賬戶，每個期貨公司都可以開，現在不用出門就可以用手機在線開戶。
2、其次，要選擇合適的交易軟體。其中交易開拓者的軟體是最好編程的，很多交易團隊基本都在用這個軟體。確定賬戶和交易軟體。
3、剩下的就是如何用編程語言編寫策略，並將其輸入交易軟體。編程其實並不難。在程序化交易中，程序化只佔程序化交易的30%。好的編程可以簡化代碼，提高運行速度，增加交易策略的多樣性和完整性，實現一些復雜的策略。
4、如果沒有這方面的編程能力，可以參加期貨交易的相關培訓課程。另外70%主要是策略、倉位設置、交易品種選擇、程序化交易心態控制、網路設置等的組合管理。
拓展資料：
1、 戰略的確定。一個成功的量化交易系統的開發過程必須是恰當的。如何找到一個成功的量化交易策略，是構建量化交易體系的基礎。無論是基本面還是技術面，都可以用量化的方法進行分析，進而得出量化的交易策略。比如，從根本上說，GDP的增長和貨幣流通量的增加可以用定量的方法來分析和描述。技術上，移動平均線和指數smma是物理和化學策略思想的來源。
2、 經典理論。很多量化投資策略思路來源於傳統經典投資理論，比如經典商品期貨技術分析主要包括技術分析的理論基礎、道指理論、圖表介紹、趨勢基本概念、主要反轉形態、持續形態、交易量和倉位興趣、長期圖表和商品指數、移動平均線、擺動指數和相反意見、盤中點圖、三點轉向和優化點圖、艾略特波浪理論、時間周期等等。這些經典理論有的有具體的指標和具體的應用理論，有的只有理論，需要根據理論生成具體的應用指標來完成策略的測試。因此，經典投資理論可以通過量化思維將理論中的具體邏輯量化為指標或事件形成交易信號，通過信號優化檢驗實現經典理論的投資思路。這種方式可以有效實現經典理論，同時也可以從原有的經典理論中衍生出周邊的投資方法，是量化策略發展初期的主流模式。
3、 邏輯推理。邏輯學的戰略思維大多來源於宏觀基礎信息，其量化戰略思維是通過對宏觀信息的量化處理，梳理出符合宏觀基礎信息的量化模型。典型的量化策略包括行業輪動量化策略、市場情緒輪動量化策略、上下游供需量化策略等。這種策略思路來源非常廣泛，數據一般不規范，很難形成標准。目前，許多對沖基金都有類似的想法來生成量化策略產品。
4、 總結經驗。經驗總結是量化戰略思想的另一個主要來源。在使用量化策略交易之前，市場上有大量經驗豐富的投資者，其中許多人在長期穩定回報方面表現突出。因此，他們對市場的看法和交易思路成為了量化策略開發者的模仿對象，有經驗的交易者也願意量化一些他們覺得相對固化、能夠獲得穩定回報的交易策略，最終可以用機器自動交易，只監控交易。這可以大大減少交易中消耗的能量。在這個前提下，出現了一個與經驗豐富的交易者合作的量化策略團隊。
操作環境：iPad第九代15.1 交易開拓者4.5.2