如何評價量化期貨交易

① 量化交易靠譜嗎

近些日子，一則“量化交易靠譜嗎？”的問題，成為了一個熱門的話題，我來說下我的看法。量化交易是什麼意思呢？量化交易主要就是指通過電腦程序的計算，統計出來的一些高勝率的模型，然後在通過這些模型去進行交易，實現穩定的盈利。量化交易靠譜嗎？我認為量化交易一般的情況下應該都是靠譜的。一般的情況都是他了解過 ，自然不容易出錯，但是特殊情況他也會出問題，導致嚴重虧損。不僅僅有普通的量化交易，現在還有一些游資做出了一些自動打板的操作，也是朝著自動化交易繼續邁進了。那麼具體的情況是什麼呢？我來給大家分享一下我的看法。

量化交易主要就是指通過電腦程序的計算，統計出來的一些高勝率的模型，然後在通過這些模型去進行交易，實現穩定的盈利。量化交易也是很多這樣的基金的，實力都是還不錯的。

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② 東方財富量化交易怎麼樣

所謂真正的量化交易在我們職業金融人眼中應該是一個T+0且是多空雙向交易的市場中存在的超高頻剝頭皮交易模式的產物，說白點就是以速度來爭取更多的概率上的勝利。

因為當前的A股是不具備這個條件的，因為現在的A股交易制度是T+1的，且是單向盈利的，至少股票交易是如此的，基金投資更是T+2的申贖機制，所以國內的量化交易只能叫做機器執行，而不能稱之為真正的量化。

國內現有的量化交易團隊的模式，基本上就是底倉+融資+融券的T+0回返交易，本質上就是首先有底倉且有現金，首先可以底倉+現金擔保融券，賣出，這時候本身一倍倉位，可能能賣出兩倍倉位。然後有差價再現金買回來還券，然後融資買回來底倉。大概率能夠做到T+0的4倍倉位。這里的策略主要就是機器判斷和執行，本質上是排除人為情感的。

說白點，國內的量化交易目前就是基於演算法去剔除人為情感，因為所有做量化的人都更加相信概率，剔除情緒之後，事實上對的概率更大。本質上就是可以計算的了。

那麼量化是一定賺錢的嗎？

其實從概率學上來說，量化因為執行效率高，沒有人為情緒所有中長期是一定賺錢的，對的，明確的說，機器執行，中長期來看只要沒有黑天鵝和人為情緒干預是一定賺錢的。這就好比，很多人買了股票然後去做別的事情，忘了自己買的是啥，等到所有人都在聊股票才想起來自己還有個賬戶，打開一看，賺了很多一樣。所以量化中長期是肯定賺錢的。

但是量化是100%賺錢嗎？

其實並不是，因為本質上，量化交易執行的是程序，程序計算的是條件和概率，那麼本身就存在概率，這個概率只要是大於51%的正確率嚴格意義上就是可以執行的，且長期一定是賺錢的。但是事實上現在很多的量化程序本身的概率大約也就是60%左右就非常優秀了，因為演算法很簡單，60%的正確，那麼就意味著40%的錯誤，如果止盈止損的條件一模一樣的話，那麼不計算摩擦成本的背景下是20%的基差就是利潤。

所以量化交易沒有那麼神秘，也不是所謂的100%的賺錢，比如說我知道的9月份國內知名的量化私募基金凈值大約跌了9%左右，也就是9月份這家公司的量化程序事實上是虧錢的！

那麼量化如何影響市場的？

事實上量化交易的本質就是一個基於概率計算的執行程序，他最大的好處就是沒有人為情緒干預，說白了不會上頭，但是最大的弱點就是對於未知的不可控，所以在市場成交量活躍的時候，量化交易是執行的很好的，但是一旦市場出現很大的偏離也就是震盪市的時候，那麼不及時的更換策略就會受傷，說白點，策略本身並不是人，是死的，趨勢的策略在震盪市照樣傷痕累累，震盪的策略放在結構性牛市也無用武之地！所以量化對於市場的影響，往往是兩塊，一塊是增加大盤股的流動性，說白點就是增加了市場的成交。另外一塊就是出現市場切換的時候，會比較亂。

那麼，量化交易在國內能夠做大嗎？事實上在T+0，帶杠桿的，且是雙向交易的期貨市場，量化交易已經很成熟了，但是在我們這個T+1,單向市場中，只要交易制度不改革，本質上量化交易局限性很大。是無法大量發展的，這也是為什麼我一直說，量化交易對於市場的影響是短期的是有限的。

近期國內大型量化私募出現內斗，一度暴露了抽屜協議，代持協議，這個是一定會影響整個量化交易這個行業的，本質上這家私募基金應該是要清盤注銷了，而其他的量化機構也會暫時休息的。誰都不想當個池魚，所以近期市場成交逐步回歸真實，這是好事情。

周一市場重新回歸萬億成交，事實上是剔除量化之後的回歸，這種回歸本質上是市場情緒逐步回暖的一個跡象，我們繼續耐心的等待市場做出方向和走勢上的選擇，隨著三季報的發布，我相信，四季度會有不錯的行情！

③ 期貨AI量化交易與傳統量化交易相比有以下突出的優勢

而具體來看， 期貨 AI量化交易 與傳統 量化交易 相比，有以下幾個突出的優勢：

更多更廣的數據

基本上可以認為，越高層次的 量化交易 ，背後需要處理越多數據。支撐頂級量化策略背後的往往正是海量的數據。

目前一些公司不僅利用傳統的金融數據，還會用到衛星拍攝到的港口集裝箱圖像等圖片信息，或者從新聞報道、博客、名人講話中獲得經濟發展的線索。在圖像識別和自然語言處理的技術支持下，很多非結構化的數據也能成為分析對象。而大數據、非結構化數據以及訓練模型，都需要人工智慧技術介入其中。FRM對沖基金在倫敦的負責人Patric對此有很好的解釋：在這個互聯網時代，我們獲得的數據遠遠超過了人類可能的處理能力。要在這個巨大的信息海洋中分析和識別模式，唯一的辦法就是使用機器學習工具和技術。這是一條發展更優的投資策略路徑。」

不斷自我進化和迭代的交易策略

在對數據的處理上，人工智慧技術拓寬了數據來源，使得有更多數據能瞎芹夠被納入分析。而在演算法上，人工智慧技術也讓金融工具能自動進化和迭代交易策略。AI量化交易的先驅Rebellion首席投資官Alexander介紹自己的產品說：

「我們給了系統20年的全球經濟和市場數據，以及讓它學習現代金融的歷史，讓它找出不同因素是如何影響各資產類別、行業和地區的價格。它不是按斗核照程序遵循任何特定的交易策略，因為我們沒有告訴它去尋找這些。系統會自動識別概念，並在特定市場狀況下，將概念通性能績效聯系起來。」

相比之下，傳統的量化投資方法往往嚴格應用事先設定好的策略，它的基本假設是現在的相關性會無限持續下去。但這往往會造成很大問題，因為市場瞬息萬變。所以人工智慧系統的優勢磨銷畢在於，它能夠隨著舊關系的衰減以及新關系的出現，不斷進化自己的投資策略。

以Rebellion的例子看，它在分析了金融和貿易數據後，發現在過去的18個月里，大宗商品和外匯市場周期變短了。所以它會自動重新校準，計算周期變短的影響，以新的策略進行交易。

④ 怎麼辨別期貨量化交易模型的好壞方法

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戚模來的行情會如何，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．
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粗攜正確率低而擔心，一般的正確率能在45％左右，就不錯了，因為程岩仔伏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；

⑤ 什麼是期貨量化交易風險大嗎

量化投資理論是藉助現代統計學和數學的方法，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，用數量模型驗證及固化這些規律和策略，然後嚴格執行已固化的策略來指導投資，以求獲得可持續的、穩定且高於平均的超額回報

量化從一開始也不是作為定性的對立面而提出的方法，它是將定性分析中的技術分析策略用模型固化，替代過程中可以用電腦進行的部分並將其效用極大優化

量化交易策略幾乎覆蓋了投資的全過程，包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、演算法交易，資產配置，風險控制等。風險也是有的，好好控制就行。華盛天成量化交易做的還不錯，很有實力，推薦

⑥ 量化交易是什麼量化交易有哪些優缺點

近些日子，一則“量化交易是什麼？”的問題，引發了廣大網友們的熱議，在網上鬧的沸沸揚揚。那麼，量化交易是什麼呢？量化交易也可以叫自動化交易，就是使用數學模型來自動交易，摒棄了認為主觀的判斷。量化交易的優點是什麼？量化交易的優點就是去除了認為的操作，不會受到情緒的影響，都是拿概率說話。量化交易的缺點是什麼？量化交易的缺點是不懂得炒作熱點，不會分析時事。那麼具體的情況是什麼呢？我來給大家分享一下我的看法。

量化交易，也叫自動化交易。就是指利用數學的模型，製作出一套能夠穩定盈利的方法，然後讓計算機自動的進行買如何賣出的操作。量化交易模型越好，那麼交易的盈利能力，以及穩定性則是越強。

以上就是我對於這個問題所發表的看法，純屬個人觀點，僅供參考。大家有什麼不同的看法都可以在評論區留言，大家一起討論一下。大家看完，記得點贊，加關注哦。

⑦ 什麼是量化交易安全嗎

我們都知道金融資本交易市場是瞬息萬變的，很有可能會一夜暴富，也有可能會一夜歸零，量化交易其實就是藉助現代統計學和數字的方法利用計算機技術來進行交易的證券和期貨的投資方式，但是我們需要注意的是，無論是人工交易還是計算機交易，都是存在著一定的風險的，因此我們在選擇的時候一定要擦亮眼睛才行，沒有100%的盈利。

但是我們都應該知道投資有風險，入市需謹慎，我們在日常生活中也一定要學會控制好自己的錢財資金流向才行，只有這樣才可以將我們的粉絲降到最低，要知道一句話，那就是人們永遠無法賺到自己認知之外的錢財。

⑧ 期貨的量化怎麼樣

你好，量化交易是未來的趨勢，不管是股票量化還是期貨量化等等，都是很重要的
量化交易是從自主交易演變而來的，量化交易能夠解決人為沖動下單和不知所等等心理因素，所以量化交易的未來很好
量化交易的基礎就是一個交易系統，你要有一個好的交易系統才行