日志技术分享
1. 使用Python来进行量化交易,它可以让你自动化整个交易过程,从研究和分析市场数据到下单,可以自动完成。
2. 利用机器学习技术来建立模型,根据市场行情和历史数据,自动预测未来走势,并做出相应的买卖决策。
3. 利用交易软件,例如MetaTrader,设置好交易条件后,便可自动执行交易,不需要人工干预。
4. 利用信号服务,即利用专业的量化分析软件,根据市场行情发出信号,投资者可以根据信号来开仓或平仓。
5. 通过交易机器人,根据投资者设定的条件,自动完成开仓和平仓交易。
期货可以使用量化交易,而且量化交易所占的比例越来越高,以基金等大资金账户为主。
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,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,极大地减少了投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
拓展资料:
量化投资和传统的定性投资本质上来说是相同的,二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于量化投资管理是“定性思想的量化应用”,更加强调数据。
量化交易具有以下几个方面的特点:
1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策,而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点,也可以克服认知偏差,且可跟踪。
2、系统性。具体表现为“三多”。
一是多层次,包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型;
二是多角度,定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度;
三是多数据,即对海量数据的处理。
3、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会,从而发现估值洼地,并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。
4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用;二是依靠组合资产取胜,而不是单个资产取胜。
量化投资技术包括多种具体 *** ,在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。
量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验,并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置,实现风险最小化和收益更大化,但往往也会存在一定的潜在风险,具体包括:
1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。行情数据自身风格转换,也可能导致模型失败,如交易流动性,价格波动幅度,价格波动频率等,而这一点是量化交易难以克服的。
2、模型设计中没有考虑仓位和资金配置,没有安全的风险评估和预防措施,可能导致资金、仓位和模型的不匹配,而发生爆仓现象。
3、 *** 中断,硬件故障也可能对量化交易产生影响。
4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。
5、单一投资品种导致的不可预测风险。
为规避或减小量化交易存在的潜在风险,可采取的策略有:保证历史数据的完整性;在线调整模型参数;在线选择模型类型;风险在线监测和规避等。
成交量和持仓量的变化会对期货价格产生影响,期货价格变化也会引起成交量和持仓量的变化。因此,分析三者的变化,有利于正确预测期货价格走势。
①、成交量、持仓量增加,价格上升,表示新买方正在大量收购,近期内价格还可能继续上涨。
②、成交量、持仓量减少,价格上升,表示卖空者大量补货平仓,价格短期内向上,但不久将可能回落。
③、成交量增加,价格上升,但持仓量减少,说明卖空者和买空者都在大量平仓,价格马上会下跌。
④、成交量、持仓量增加,价格下跌,表明卖空者大量出售合约,短期内价格还可能下跌,但如抛售过度,反可能使价格上升。
⑤、成交量、持仓量减少,价格下跌,表明大量买空者急于卖货平仓,短期内价格将继续下降。
⑥、成交量增加、持仓量和价格下跌,表明卖空者利用买空者卖货平仓导致价格下跌之际陆续补货平仓获利,价格可能转为回升。从上分析可见,在一般情况下,如果成交量、持仓量与价格同向,其价格趋势可继续维持一段时间;如两者与价格反向时,价格走势可能转向。当然,这还需结合不同的价格形态作进一步的具体分析。
扩展资料
通常而言有两种情况之下用户应该立刻做出决策,减少持仓量,首先是在大盘发生变动时如何此前一段时间,大盘上的期货产品价格走势一直非常平稳,但突然之间开始波动;
这种时候不需要持续观望下去,直接将手中的产品抛出套现即可,能够获得一部分利润,就不必需要在这只产品上花费太多的时间,此外需要关注到各种类型产品,在大盘上的类型,期货价格变化也就是说或是农产品弱势。化工产品如何?如这一类型产品的价格变化也应该减少持仓量。
只有在投资过程中关注到这个类型的核心要点问题,投资人在投资中能够获得回报的概率才会更高一些,新人期货开户员往往没有关注到这些情况,最终在投资过程中,这一类型投资人失败的可能性非常高。
参考资料来源:百度百科-期货持仓量
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