商品期货交易策略的数学模型

『壹』 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。

『贰』 交易模型的设计方法

在这里主要参考各类有关资料的分类方法，将其分为以下三类模型：技术分析交易模型、基本分析交易模型、数学计量交易模型。
1、技术分析交易模型
技术分析交易模型是指使用市场交易数据如开市价、收市价、成交量等，并通过计算机交易指标，经过系统化搜索检验，并进行优化处理的交易模型，其理论基础主要建立在已有的传统技术投资理论如图型分析、均线理论等基础之上，并经过大量统计学分析检验。该模型最大的优点在于：消除了投资者的情绪在交易决策中的影响，特别是在对重大事件中判断的主观性和盲目性；避免了由于信息不对称性造成的分析失误；保证了交易分析中的连贯性；给投资者提供了风险控制的方法。
下面重点讨论技术分析交易模型中的三个交易模型：
1）以图形形态识别为基础的交易模型
该类模型主要是依据传统的经典图形如头肩顶、双底、三角形等，进行行情趋势捕捉，进行建仓交易的系统。但在实战中，它还存在许多问题：风险控制方面，像头肩顶、双底、三角形等交易图，根据传统的交易观点，投资风险/报酬比一般为1：1，实战中管理者将面对巨大的基金净值风险；分析上多以主观判断为主，缺乏客观判断标准；目前国内期货市场的技术分析使用者增多，导致经典的图表形态假信号随之增多；国外经典的图表分析理论在国内存在相当大的差别；缺乏统计学数据。
2）趋势跟踪为基础的交易模型
该类模型主要是根据设计者的数据统计，捕捉价格的转折点，然后假定趋势会继续，并按趋势方向建仓交易的系统，如MACD、SAR、移动平均线等。该交易模型的特点是不会在最低价处买入，也不会在最高价处卖出，放弃行情前后一段的利润，利润主要来源于捕捉一波大行情的中间部分。其捕捉行情的转折点的能力根据设计者设计的灵敏度不同而不同，灵敏度强的交易模型对趋势反转反应迅速，但假信号也多；灵敏度低的交易模型对趋势反转反应慢，假信号也少，放弃的前后部分的利润也多。该类交易模型的缺点是在盘整行情时产生连续亏损，使投资者不能接受。所以设计趋势跟踪交易模型的难度不在于寻找捕捉趋势方法，而在于要有一套完善的趋势确认和过滤原则，才能回避风险。另外，趋势跟踪交易模型要求期货基金管理者的持仓时间比较长，一般都有2－3个月以上，所以要求期货基金管理者要有一套与趋势跟踪交易模型相适应的心理控制方法。
3）反趋势为基础的交易模型
该类模型是根据设计者的数据统计，然后假定市场需要调整，并在相反方向建仓交易的系统。它与趋势交易模型的区别在于，趋势交易模型可以自动调整，而反趋势交易模型由于与主要趋势相反操作经常会带来不可估量的风险，所以该类交易模型必须带有一套止损条件。
2、基本分析交易模型
基本分析交易模型是指交易者使用市场外的数据信息，通过对所有影响基本经济关系的信息进行考察，并对这类因素进行量化分析，建立数据库，从中判断市场的均衡价格而进行投资的模型。该模型的特点主要是：为大规模资金进场提供良好的分析依据；理论基础雄厚，容易为投资大众接受；对于短线和时机把握帮助不大；信息收集难度大；分析滞后于市场价格；分析主观性强。
下面介绍“价值评估”和“评估积分”两种基本分析交易模型。
1）价值评估交易模型
期货价格对现货价格将产生相互牵引的作用，据资料统计，近10年来，我国大豆期价与现货价格的相关系数为0.9。而对于期货市场产生的期货价格，期货市场的参与者包括现货商和投机者，对同一商品的期货价格有自己的判断，而由于成熟的期货市场绝大多数的参与者是投机者，期货市场的成交量往往是现货贸易量的数倍或数十倍，所以期货价格不单是由现货价格和仓储成本决定的，除了成本定价还包括资本定价部分。所以，作为期货基金的基本分析交易模型，还要包括期货市场的投机因素：期货价格=（现货价格+仓储成本）×投机系数。投机系数根据突发事件、市场投机资金等情况确定。
2）积分评估交易模型
基本分析交易模型的主要缺点是信息收集难度大造成的信息不对称，分析滞后于市场价格且分析主观性强，但随着信息科技的发达和交易制度的完善，信息的公平共享将进一步缩小信息不对称，最新信息的获取也相对容易了，困难的是如何去辨别信息真伪、主次和克服信息处理中过分主观判断的影响。积分评估交易模型的主要步骤如下：
A、确定分析因素
为了使分析统计因素保持全面，多空两方面分析因素的数量不能过少，一般不少于5个。如供求分析因素，以大豆期货为例，供求类因素包括：预测种植面积和实际种植面积因素；预测产量和实际产量因素；大豆进出口量；大豆压榨加工量；库存因素；突发事件因素等。
再比如周期性分析因素，还以大豆为例，周期性分析因素包括：3－4月份左右——中美大豆播种期，种植面积预测因素，同时南美新豆开始上市，价格处在谷底。5－8月份左右——中美大豆的天气与产量为主要分析预测因素，消费旺季到来，价格从前期的缓慢上升，至7、8月份大豆受青黄不接和天气炎热等波动因素的影响，价格达到年度高峰。9－11月份左右——中美大豆实际收成因素、南美大豆播种面积预期因素，10月份后由于中美新豆上市，价格再次回落至当年的最低价区域。
B、确定分析的时间段
无论何种交易模型的分析方法，都需要足够统计分析样本数据，才能保证统计结果的可靠性，因此要经历一个以上的循环周期，如农产品的生长周期、金属的经济周期等，其中更应该包含突发事件或政治的因素，以检测交易分析模型应对的能力和控制风险能力。
C、确定分数值
确定分数值的方法可以使用普通正负分数法、权重分数百分比值法等，利多因素的分值为正值，利空因素的分值为负值，无明确利多、利空倾向的因素取为0分。
D、计算分值结果
将各影响因素的分数值累计，得出分值结果，分数为正数，则市场的趋势以上升为主；分数为负数，则市场的趋势以下跌为主；分数为0或接近0分，市场将处于盘整。
E、分值跟踪系统
不同事件的发生和时间的推移变化，各因素对价格的影响不一，如突发事件对价格的影响随事件的变化影响力会逐渐消退，所以要对各因素分数值不断调整，确定分数结果，调整对交易模型的决策结果。
3、数学计量交易模型
数学计量交易模型是指设计者根据现代投资理论，对历史交易数据进行大量的统计学分析，从中找出一定规律，在市场出现偏差时或特定情况时进行投资的模型，如套利交易模型、跳空交易模型等。
从使用者角度进行分类，主要有以下两种：一种是分析型的交易模式，另一种是操作型的交易模型，技术分析交易模型和基本分析交易模型之间有着相当大的区别：
1、分析型的交易模型侧重于预见性，对于市场的走势分析具有提前性；而操作型的交易模型侧重于反应式，当市场已出现某种价格应该采取的交易决策。
2、分析型的交易模型侧重于个别效益，对某段市场的行情要求高准确度，忽略对不利市场情况的分析；而操作型的交易模型着重于实战中的整体效益，要求交易模型对市场的所有情况产生的收益结果作出整体评估。
3、两者最大的区别在于实际操作者要面对来自各方面的压力，包括市场、投资者、基金管理者自己等的压力，因此在模型上的设计还应包括如何通过某种方法去控制心理压力的因素，有效执行交易模型发出的信号。

『叁』 商品期货交易策略的数学模型

商品期货交易在当前中国的经济体系中占据着很重要的作用，投资者都希望从大量的期货交易中获取一定的利润，但是期货交易作为一种投机行为，交易者置身其中往往要承担很大的风险，本文研究了商品期货交易中的一些问题，给出了获取较大收益的交易方式。 问题一：我们首先利用SPSS 中的模型预测方法给出了橡胶期货交易各项指标在9月3号这天随时间推移的波动图，又给出了利用Matlab 软件作出的成交价与各个指标的相关性图表。分析所作的图得出的结论是商品期货的成交价与B1价、S1价具有显著相关性，与成交量、持仓增减、B1量、S1量也具有相关性而与总量不具有相关性。最后利用SPSS 软件双变量相关分析进一步确认其相关性指标。为了对橡胶期货价格的这些变化特征进行分类，我们作出了成交价19天的波动图，并以持仓量为例分析其他指标的变化特征，将七项指标分成了上涨和周期波动两类。
问题二：本文采用了回归分析的方法建立价格波动预测模型。首先介绍回归分析的基本原理与内容，叙述了回归分析中用到的最小二乘法，之后在第一问的基础上建立回归分析的数学模型，得出函数关系，算得价格的波动趋势并与实际数据对比，再分析模型中的残差数据，验证所建立的回归模型合理性。
问题三：为建立收益最大化的交易模型，本题我们分析价格的波动数据后，借助移动平均线的理论方法，再分析价格的“高位”与“低位”，得出买点卖点。建立交易模型后，利用MATLAB 软件分析出合适的交易时机，并画出图形，利用所给数据根据建立的模型计算收益。

『肆』 商品期权的策略

完善期货法规体系为使商品期权有法可依，应根据期权交易的特点，修改《期货交易管理暂行条例》，从长期看，按照国际惯例，制定中国的《期货法》，商品期权的监管、交易、结算、风险控制等进行具体的 法律 规定。同时进一步完善《 金融 机构衍生产品交易业务管理暂行办法》，允许期货公司直接涉入期权市场。
大力发展做市商做市商制度是确保期权上市成功运行的关键。做市商制度能够保持市场的流动性，缩小价格振幅，保持市场价格的稳定性和连续性，校正买卖指令不均衡现象，抑制价格操纵，更好地发挥价格发现功能，是提高市场流动性和规范发展市场的有效手段。因此根据中国目前的状况，大力培养机构及企业参予，了解并掌握做市商的程序和规则，加强自身的企业经营能力，具备强大的实力以便在期权市场上成为合格的做市商。
设计科学合理的合约交易规则，减小市场的风险性期权本身在风险 理论 上较之期货交易相比，风险程度也能放到很大，科学而合理设计交易规则是能否成功推出期权的很重要的因素。
在影响期权价格的个因素（期货价格、执行价格、期货价格波动率、到期时间、无风险利率）中，最为关心的是期货价格波动率，因为从某种角度上说，做期权就是做预期波动率，可靠的资料是投资者判断预期波动率的基础。大部分投资者只能依靠通用的数学模型来 计算 期权价格，以决定各种复杂的交易策略。这个模型中只有波动率是个很难确知的变量，它来源于期货行情。可以设想，市场中的大户要操纵期货波动率的难度远小于操纵行情的难度。无法否认，波动率是能够被人为严重影响的。即使根据现时的期权价格推算出隐含波动率，但是也无意义，因为期权价格的基础——期货波动率失真后，期权价格本身的可靠性已大打折扣。这样，就失去了正确策略的基础，使普通投资者承担了严重不对称的风险。所以，在合理设计期权规则及相关管理制度时，还要从这个角度考虑，减轻大部分投资者有可能承担的额外风险。比如公布期权持仓、期货和期权大头寸同时监督等措施，加强监管，防备操纵波动率来达到操纵期权行情的目的。
另外，每一个新品种的设计都会面临两个选择——或因循惯例或突破求新。国外期货和期权市场与国内有许多的不同：有的不设涨跌停板，有的采用综合评估风险的SPAN保证金制度，有的以净持仓计算头寸限制，有的甚至不进行实物交割而只采用现金结算。我国有自己的市场特色，国内市场中的交易习惯不可忽略，如：涨跌停板制度、百分比保证金制度、多空分别计算持仓等等。同样，我国期货市场已经运行了十余年，国内市场的投资偏好和市场的风险构成等方面因素也将对我们的规则产生影响。因此，在设计期权交易规则时，既要立足国内又要放眼国际，在管理好风险的前提下，尽力服务好广大投资者。
加强期货公司的自身建设，更好为期权市场服务作为期权市场的中介，它的服务及水平好坏将直接影响投资者的参予积极性。因此为推出期权市场交易，必须加强期货公司的自身建设：第一，期货经纪公司要有提供个性化服务的准备；第二，期货经纪公司要 学习 使用风险参数，即便是将来交易品种增加，期货经纪公司仍可以方便地观测其持仓风险；第三，期货经纪公司要加强对交易的风险管理。
扩大投资者对期权的认知度投资者可以通过三个方面加深对期货期权的了解——多参加一些相关的培训；通过互联网等信息载体了解海外一些成熟市场期货期权的运作方式；如果可能的话，应多参加期货交易所推出的期权模拟交易。
培养一批专业的期权人才在期货市场发展初期，规则设计、系统开发、宣传培训、风险制度等方面都需要从监管部门到交易所、再到期货公司都需要一大批工作人员的大量付出。特别是交易系统的设计和交易过程中的风险控制是最为重要的，这对监管部门、交易所、经纪公司、软件公司也是一个大的挑战。然而一个不了解期权、不熟悉期权交易的人又怎么能保证期权交易的安全运行呢？因此，拥有一批既了解期权又熟悉国内期货市场状况的专业人才，才能加快对期权交易的研究和准备工作，同时又能够对未来期权市场的安全、平稳运行起到极其重要的保障作用。
10多年来，中国期货市场机制不断创新，品种不断增加，市场框架不断完善，但是，与期货市场配套的期权却没有推出。按照国际成熟的期货市场体系，只要有期货市场，就需要期权市场与之配套运作，期权交易有利于健全期货市场运作机制，分散期货市场风险，对期货市场的发展有重大意义。尽快推出商品期权交易，是市场的迫切需求，也是稳步发展期货市场的必然选择。

『伍』 真的有能在期货中赚钱的数学模型吗

有的，现在机构投资者都是用模型进行程序化交易，以此实现亏少盈多。如果是散户的话劝你别想了，机构投资者用的模型不适合散户。除非你自己去自学自己写模型脚本。不要指望能从谁那里弄到这种神奇的模型，最后只会把你弄得倾家荡产。

『陆』 期货定价模型

布莱克-斯科尔斯模型2009年08月09日 星期日 20:23布莱克-斯科尔斯模型（Black-Scholes Model，亦有译为布莱克-休斯），简称BS模型，是一种为期权或权证等金融衍生工具定价的数学模型，由美国经济学家迈伦·斯科尔斯与费雪·布莱克所最先提出，并由罗伯特·墨顿完善。该模型就是以迈伦·斯科尔斯和费雪·布莱克命名的。1997年迈伦·斯科尔斯和罗伯特·墨顿凭借该模型获得诺贝尔经济学奖。然而统计学上的肥尾现象影响此公式的有效性。

[编辑] B-S模型5个重要假设
1、金融资产收益率服从对数正态分布；

2、在期权有效期内，无风险利率和金融资产收益变量是恒定的；

3、市场无摩擦，即不存在税收和交易成本；

4、金融资产在期权有效期内无红利及其它所得(该假设后被放弃)；

5、该期权是欧式期权，即在期权到期前不可实施。

[编辑〕 模型
C = S * N(D1) − e − r * T * L * N(D2)

其中:

C—期权初始合理价格

L—期权交割价格

S—所交易金融资产现价

T—期权有效期

r—连续复利计无风险利率H

σ2—年度化方差

N()—正态分布变量的累积概率分布函数，

『柒』 怎样建立一个商品期货的数学模型

什么是数学模型?------凶猛的兽王们都成了保护动物，天不疼地不爱的乌龟兔子们还在有滋有味地赛跑。

『捌』 期货交易模型如何建立

这是一个复杂的程序设计问题，你可以去西部汇市下载一个期货交易模型，然后加载到相对应的软件里测试，如果觉得效果满意可以实盘运行，前期我就去下载了一个期货交易模型，效果不用多说自已可以亲自去体验。另有一些建立期货交易模型的相关资料及免费指标你可以了解。

『玖』 请问“数学模型”如何运用在期货投机交易中

金融数学，又称数理金融学等，是利用数学工具研究金融现象，通过数学模型进行定量分析，以求找到金融活动中潜在的规律，并用以指导实践。金融数学是现代数学与计算机技术在金融领域中的结合应用。目前，金融数学发展很快，是目前十分活跃的前言学科之一。
金融数学的发展曾两次引发了“华尔街革命”。上个世纪50年代初期，马克维茨提出证券投资组合理论，第一次明确地用数学工具给出了在一定风险水平下按不同比例投资多种证券，收益可能最大的投资方法，引发了第一次“华尔街革命”。
马克维茨也因此获得了1990年诺贝尔经济学奖。1973年，美国金融学家布莱克和舒尔斯用数学方法给出了期权定价模型，推动了期权交易的发展，期权交易很快成为世界金融市场的主要内容，成为第二次“华尔街革命”。2003年诺贝尔经济学奖第三次授予以数学为工具分析金融问题的美国经济学家恩格尔和英国经济学家格兰杰，以表彰他们分别用“随着时间变化易变性”和“共同趋势”两种新方法分析经济时间数列给经济学研究和经济发展带来巨大影响。
不仅仅是理论界在金融数学领域取得巨大的成就。实务投资派也运用金融数学模型在市场中取得了巨大的盈利。
数学教授出身的“模型先生”詹姆斯·西蒙斯（JamesSimons）连续两年在对冲基金经理人收入排行中位列第一。2005年，西蒙斯成为全球收入最高的对冲基金经理，净赚15亿美元，去年，他收入高达17亿美元，差不多是索罗斯的两倍。68岁的西蒙斯是世界级的数学家，也是最伟大的对冲基金经理之一。他24岁就出任哈佛大学数学系教授，曾与著名华裔数学家陈省身一同创立了Chern-Simons几何定律，该定律成为理论物理学的重要工具。西蒙斯和他的文艺复兴科技公司是华尔街一个彻底的异类，公司从不雇用华尔街人士，而是靠数学模型捕捉市场机会，用电脑作出交易决策，是这位超级投资者成功的秘诀。
“对积理论”也是用数学模型捕捉市场机会，量化资金管理，用计算机系统发出交易信号，通过大量的短线交易，达到稳定累盈的结果。
“数学模型”方法是针对或参照某种事物系统的特征或数量相依关系，采用形式化数学语言，概括的或近似地表述出来的一种数学结构。
采用“数学模型”做交易，相对于常用的技术分析、基本分析等方法有如下优势：
首先，交易更加精确量化。
技术分析、基本分析等方法的缺陷都是不能做到完全的精确量化。
技术分析主要是用来分析交易的进场、出场点的，是抉择交易时机的一种方法。技术分析理论的主要的代表有道氏理论、波浪理论、江恩法则等。主要分析方法有K线（日本线）理论、切线理论、形态理论、量价关系理论。主要的分析指标包括：趋势型指标、超买超卖型指标、人气型指标、大势型指标等内容。技术指标大多是线型的公式来表达价格涨落与历史价格成交量之间的关系。由于价格运动的复杂性用线型公式是无法概括表述的，所以存在技术指标时好时坏的现象。用几套技术指标叠加做出的系统，同样解释不了价格的运动。因为大多技术指标编制的思路及出发点雷同，趋向性一致，所以造成了好用都好用，不好用都无奈的现象。技术分析是成千上万证券市场投资者经验的结晶，它更像一门艺术。其一，在它的各种理论体系中，从定义到规则，都带有明显的经验总结色彩，不具备严格的数学推理过程；其二，它包含的理论很多，每位技术分析家都有不同的见地，这些分支理论并不能形成一整套相互辉映的理论体系。任何一种技术分析方法都不能完全适应于市场，每一种方法都有自己的盲点。
使用技术分析、基本分析无法精确量化交易。“数学模型”是采用离散采样的方法，对数据进行统计分析。根据证券市场的特性，价格是离散型的随机变量。“数学模型”会将随机变量的所有可能取值及相应的概率描述出来，模拟离散型随机变量的概率分布。通过概率进行资金分配，能够量化每笔交易手数。对交易的把控更加精确量化。
其次，能够克服人性在交易时的弱点。
在交易当中，最可怕莫过于人性的弱点。人的“贪婪”和“恐惧”在交易的过程当中会毫无遗漏的表现出来。有盈利的时候“惜卖”，亏损后又“死抱”；容易受到周边议论的影响，等等这些都会造成交易的随意性，导致亏损。用“数学模型”各种规则都是固定量化的，计算出来的结果也是确定、唯一的，能够避免投资者在交易时主观的判断。我们所要做的就是相信系统，严格执行。
下面，我们对“数学模型”类交易方法的特点进行总结，深一步讨论“数学模型”在交易中的应用。
1.认为价格的运动是随机与有序并存。它并不是完全随机，也没有固定的规律，它的运动具有一定的“人为特征表象”。整体而言，市场是有效的，但仍存在短暂的或局部的市场无效性，可以提供交易机会。
2.主要通过对历史数据的离散采样统计，找出金融产品价格、宏观经济、市场指标、技术指标等各种指标间变化的数学关系，发现市场目前存在的微小获利机会，并通过杠杆比率进行快速而大规模的交易获利。
3.通过高频次且快速的日内短线交易来捕捉稍纵即逝的机会。通过大量的交易次数对冲风险，累积盈利。
4.要求市场具有高活跃度和流动性。要求交易品种价格的运动具有连续性，以及成交量的活跃性。这一点主要是为了保证交易的可成交性。
5.运用现代计算机技术将“数学模型”转化为交易系统，通过计算机的海量运算能力实现应用。

『拾』 期货市场程序化交易模型怎么建立

深蓝启明做程序化交易的，人设计策略，计算机负责执行。这样就可以避免，人的情绪对交易的干扰。做期货，应该知道，最大的问题是执行力的问题，该止损舍不得，该进场不敢进，该持有拿不住。计算机没有这个问题：一是执行坚决，二是速度比人快，三是可以同时做非常多的品种。程序化交易的好处：1、解决心态和执行力的问题；2、解决同时交易多个品种做资金管理的问题；3、解决同时执行不同交易策略的问题。
我们培训程序化交易员的思路，不光是简单的提供一个交易系统，更重要的是，帮助你建立一些核心的思想和方法。我们这是专业的交易员培训，比较讲究实战，由我们的盘手带着，学徒式教学，从基础的交易理念开始，到实战的手法，老师会辅导你，建立自己的模型优化和参数的调整，就是在你建立之中就知道是什么样的原理了，到时候你自己就可以来完成了，保证你最后能学会实现稳定盈利。