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B. 如何建立量化交易模型
量化投资的一般思路：选定某些技术指标（我们称之为参数，往往几个组成一组），并将每一个参数的数据范围进行分割，成几等份。然后，用计算机编程写出一段能对这些参数组对股票价格造成的影响进行数据统计的程序，连接至大型数据库进行统计计算，自动选择能够达到较高收益水平的参数组合。但是选出这些参数组后还不能马上应用，因为这里涉及到一个概率陷阱的问题，比如说，有1到100这一百个数字放在那里，现在让你选择，请问你选到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果较幸运你选到了100并不能说明你比别人聪明，而是概率的必然。所以，在进行统计时要特别关注统计的频率与选出的结果组数量之间的关系。在选出符合要求的参数组后我们还应留出至少三年的原始市场数据进行验证，只有验证合格后才能试用。
量化投资原始数据策略：我们选用96年后的市场数据，因为96年股市有过一次交易政策改革（你可以自己查询了解一下），为了不影响研究结果我们不采纳96年以前的数据进数据库。
量化投资研究的硬设备：高计算性能电脑，家用电脑也可以，不过运算时间会很长，我曾经用家用电脑计算了三个月时间才得到想要的数据。
统计方法：可以选用遗传算法，但我在这里陪大家做的是比较简单的模型，所以采用普通统计方法就可以了。
用于量化研究的软件：我采用的是免费的大型数据库MYSQL，ASP网络编程语言，以及可以设置成网络服务器的旗舰版WIN7操作系统
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STICKLINE(CLOSE,0,20,4,1),COLOR404000;
STICKLINE(CLOSE,0,10,4,1),COLOR404000;
XA_1:=EMA(CLOSE,5);
XA_2:=EMA(vol,5);
XA_3:=MA(CLOSE,5);
XA_4:=MA(CLOSE,10);
XA_5:=MA(CLOSE,20);
XA_6:=EMA(SLOPE(CLOSE,21)*20+CLOSE,55);
XA_7:=CLOSE>XA_3;
XA_8:=CLOSE>XA_4;
XA_9:=CLOSE>XA_5;
XA_10:=XA_3>XA_4;
XA_11:=XA_3>XA_5;
XA_12:=REF(XA_5,1);
XA_13:=XA_5>XA_12;
XA_14:=IF(XA_7,10,0-10)+IF(XA_8,10,0-10)+IF(XA_9,10,0-10)+IF(XA_10,10,0-10)+IF(XA_11,10,0-10)+IF(XA_13,10,0-10);
XA_15:=ATAN((XA_1/REF(XA_1,1)-1)*100)*180/3.1416;
XA_16:=ATAN((XA_2/REF(XA_2,1)-1)*100)*180/3.1416;
XA_17:=CLOSE>XA_6 AND OPEN>XA_6 AND CLOSE>OPEN AND XA_15>50 AND XA_16>70;
XA_18:=FILTER(XA_17,13);
XA_19:=XA_18<=0;
XA_20:=BArslAST(NOT(XA_19));
XA_21:=MA(LOW+(HIGH-LOW)/2,26)*1.15;
XA_22:=MA(LOW+(HIGH-LOW)/2,26)*0.95;
XA_23:=(XA_21+XA_22)/2;
XA_24:=(MA(CLOSE,5)+MA(OPEN,5))/2*1.06;
XA_25:=(MA(CLOSE,5)+MA(OPEN,5))/2*0.98;
XA_26:=(XA_24+XA_25)/2;
XA_27:=XA_24>XA_22;
XA_28:=XA_24>XA_23;
XA_29:=XA_24>XA_21;
XA_30:=XA_26>XA_22;
XA_31:=XA_26>XA_23;
XA_32:=XA_26>XA_21;
XA_33:=XA_25>XA_22;
XA_34:=XA_25>XA_23;
XA_35:=XA_25>XA_21;
XA_36:=IF(XA_27,10,0-10)+IF(XA_28,10,0-10)+IF(XA_29,10,0-10)+IF(XA_30,10,0-10)+IF(XA_31,10,0-10)+IF(XA_32,10,0-10)+IF(XA_33,10,0-10)+IF(XA_34,10,0-10)+IF(XA_35,10,0-10);
XA_37:=EMA(EMA(EMA(CLOSE,13),13),13);
XA_38:=ATAN((XA_37/REF(XA_37,1)-1)*100)*180/3.1416;
XA_39:=XA_38>0;
XA_40:=BARSLAST(NOT(XA_39));
XA_41:=(CLOSE-LLV(LOW,21))/(HHV(HIGH,21)-LLV(LOW,21))*100;
XA_42:=CEILING(SMA(XA_41,13,8));
XA_43:=XA_42<10 AND XA_14=(-60) AND XA_15<(-60);
XA_44:=BARSLAST(NOT(XA_43<1));
STICKLINE(XA_43>0,1,9,3,1),COLORRED;
STICKLINE(XA_18=1,11,19,3,1),COLORMAGENTA;
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DRAWNUMBER(XA_39>=0,36,XA_40),COLORWHITE;
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DRAWNUMBER(XA_18<=1,16,XA_20),COLORWHITE;
DRAWNUMBER(XA_43>=0,6,XA_44),COLORWHITE
D. 期货量化交易编程怎么弄
方法：1、前提是你必须有自己的期货交易账户，每个期货公司都可以开，现在不用出门就可以用手机在线开户。
2、其次，要选择合适的交易软件。其中交易开拓者的软件是最好编程的，很多交易团队基本都在用这个软件。确定账户和交易软件。
3、剩下的就是如何用编程语言编写策略，并将其输入交易软件。编程其实并不难。在程序化交易中，程序化只占程序化交易的30%。好的编程可以简化代码，提高运行速度，增加交易策略的多样性和完整性，实现一些复杂的策略。
4、如果没有这方面的编程能力，可以参加期货交易的相关培训课程。另外70%主要是策略、仓位设置、交易品种选择、程序化交易心态控制、网络设置等的组合管理。
拓展资料：
1、 战略的确定。一个成功的量化交易系统的开发过程必须是恰当的。如何找到一个成功的量化交易策略，是构建量化交易体系的基础。无论是基本面还是技术面，都可以用量化的方法进行分析，进而得出量化的交易策略。比如，从根本上说，GDP的增长和货币流通量的增加可以用定量的方法来分析和描述。技术上，移动平均线和指数smma是物理和化学策略思想的来源。
2、 经典理论。很多量化投资策略思路来源于传统经典投资理论，比如经典商品期货技术分析主要包括技术分析的理论基础、道指理论、图表介绍、趋势基本概念、主要反转形态、持续形态、交易量和仓位兴趣、长期图表和商品指数、移动平均线、摆动指数和相反意见、盘中点图、三点转向和优化点图、艾略特波浪理论、时间周期等等。这些经典理论有的有具体的指标和具体的应用理论，有的只有理论，需要根据理论生成具体的应用指标来完成策略的测试。因此，经典投资理论可以通过量化思维将理论中的具体逻辑量化为指标或事件形成交易信号，通过信号优化检验实现经典理论的投资思路。这种方式可以有效实现经典理论，同时也可以从原有的经典理论中衍生出周边的投资方法，是量化策略发展初期的主流模式。
3、 逻辑推理。逻辑学的战略思维大多来源于宏观基础信息，其量化战略思维是通过对宏观信息的量化处理，梳理出符合宏观基础信息的量化模型。典型的量化策略包括行业轮动量化策略、市场情绪轮动量化策略、上下游供需量化策略等。这种策略思路来源非常广泛，数据一般不规范，很难形成标准。目前，许多对冲基金都有类似的想法来生成量化策略产品。
4、 总结经验。经验总结是量化战略思想的另一个主要来源。在使用量化策略交易之前，市场上有大量经验丰富的投资者，其中许多人在长期稳定回报方面表现突出。因此，他们对市场的看法和交易思路成为了量化策略开发者的模仿对象，有经验的交易者也愿意量化一些他们觉得相对固化、能够获得稳定回报的交易策略，最终可以用机器自动交易，只监控交易。这可以大大减少交易中消耗的能量。在这个前提下，出现了一个与经验丰富的交易者合作的量化策略团队。
操作环境：iPad第九代15.1 交易开拓者4.5.2