期货亏损清盘_期货亏损怎么追回

期货亏多少会强行平仓？

一般来说，期货的持仓风险高于100%或保证金低于更低标准时，投资者就需要追加保证金没如果不追加就会被强制平仓，所以不是按照亏损多少平仓的。如：上证50股指期货的多头和空头的保证金率是10%，而中证500多头和空头的保证金率是15%。如果投资者购买的是上证50股指期货，则保证金低于10%就会被平仓。

强行平仓需具备以下条件：

一是客户交易保证金不足，已超出风险控制底线，且市场行情继续往持仓不利的方向发展。这是期货公司为保护自身利益、防止损失扩大而实施强行平仓的基本前提。

二是正确履行追加保证金的通知义务，这是期货公司实施强行平仓的必经程序。

三是追加保证金的时间和数额应该合理

拓展资料：

平仓是源于商品期货交易的一个术语，指的是期货买卖的一方为对销以前买进或卖出的期货合约而进行的成交行为。平仓是在股票交易中，多头将所买进的股票卖出，或空头买回所卖出股票行为的统称。

平仓可分为对冲平仓和强制平仓。对冲平仓是期货投资企业在同一期货交易所内通过买入卖出相同交割月份的期货合约，用以了结先前卖出或买入的期货合约。强制平仓是指仓位持有者以外的第三人（期货交易所或期货经纪公司）强行了结仓位持有者的仓位，又称被斩仓或被砍仓。

基本概念

期货交易的全过程可以概括为建仓、持仓、平仓或实物交割。建仓也叫开仓，是指交易者新买入或新卖出一定数量的期货合约。在期货市场上买入或卖出一份期货合约相当于签署了一份远期交割合同。如果交易者将这份期货合约保留到最后交易日结束他就必须通过实物交割或现金清算来了结这笔期货交易。

然而，进行实物交割的是少数，大部分投机者和套期保值者一般都在最后交易日结束之前择机将买入的期货合约卖出，或将卖出的期货合约买回。

即通过一笔数量相等、方向相反的期货交易来冲销原有的期货合约，以此了结期货交易，解除到期进行实物交割的义务。这种买回已卖出合约，或卖出已买入合约的行为就叫平仓。

平仓是指期货投资者买入或者卖出与其所持股指期货合约的品种、数量及交割月份相同但交易方向相反的股指期货合约，以了结股指期货交易的行为。也可理解为：平仓是指交易者了结持仓的交易行为，了结的方式是针对持仓方向作相反的对冲买卖。

期货交易中的平仓相当于股票交易中的卖出。由于期货交易具有双向交易机制，与开仓相对应，平仓也有买入平仓(对应于卖出开仓)和卖出平仓(对应于买入开仓)两种类型。

期货主力会不会亏损40%被强制清仓

一般不会，期货交易上的主力资金，都有严格的风险控制，如果账户发生风险，会选择止损平仓或追加保证金，除了市场出现单边极限行情，导致无法及时平仓从而到了期货公司平仓线被强制清仓，一般不会出现这种情况

期货亏多少会强行平仓

期货交易在亏损到保证金为零的时候期货交易公司就会强制对投资人进行平仓的，对于期货投资的风险大于100%的期货投资，期货公司也会强制平仓。

期货公司在强制平仓之前一般都会 *** 通知投资人并解释强制平仓的原因。期货在投资的时候风险较大，所强制平仓的现象也经常发生，投资人投资期货前需要评估自己的风险承担能力。

拓展资料：

强行平仓也叫强制平仓，又称被斩仓、被砍仓、爆仓。是指在某些特殊条件下，投资者保证金账户中的客户权益为负值的情形。爆仓就是亏损大于你的账户中的保证金。由公司强平后剩余资金是总资金减去你的亏损，一般还剩一部分。在现货黄金、期货交易中经常使用。

根据强行平仓原因的不同，可将强行平仓分为以下几类：

1. 因未履行追加保证金义务而强行平仓。根据交易所规则，期货交易实行保证金制度，每一笔交易均须交纳一定比例的保证金，当市场发生不利变化。

也就是说，市场发生行情逆转，朝相反方向变化时，以及进入交割月时，会员或客户还应根据交易规则和合约的约定，存入追加保证金。如果会员或客户未在被要求的时间内履行追加保证金的义务，交易所就有权对会员，经纪公司就有权对客户所持有的仓位实施强行平仓。

2. 因违规行为被强行平仓。会员或客户违反交易所交易规则，交易所有权依交易规则的规定，对其违规持仓部分实施强行平仓。主要包括：违反头寸限制超仓;违反大户报告制度未作报告，或报告不实;为市场禁入者进行期货业务;经纪公司从事自营业务;联手操纵市场;以及其他须强行平仓的违规行为。

3. 因政策或交易规则临时变化而强行平仓。在前几年，这种情况经常出现，交易规则也经常因政策或监管部门的临时规定而修改，或临时不能正常执行。

交易所强行平仓权，是指当客户所持未平仓合约与当日交易结算价的价差亏损超过一定比率后，客户又未在规定期限内交纳追加保证金时，期货经纪公司有权将客户在手合约强行平仓，以降低保证金水平和减小风险，保证客户免受更大的经济损失，强制平仓的后果由客户来承担。

在期货交易中，如何避免交易系统的过度拟合？

在期货交易中，什么叫“过度拟合”？

举个量化的例子。你建立了一套期货交易系统，你需要进行 历史 测试。

你的交易系统中，有一个参数。什么叫参数？比如，海龟交易法则里的突破20日的更高点开仓。这个20，就是参数。

你为什么选20？你为什么不选21,34,15或者28？

这就叫参数的选择。

所谓的过度拟合，就是你用这套策略，经过 历史 回测之后发现，如果我把参数变成24的话，那么我的系统，在过去的这段走势中，收益是更高的。

所以，我就采用24。我交易系统中，所有的参数，都要选 历史 表现更好的那个。这就是过度拟合。

这样做的坏处是什么？因为它的效果是 历史 走势中更好的，但是 历史 走势更好，不代表未来依然会更好。可能你过了一年之后回来测试，发现现在更好的参数是32了。因为未来这一年的走势融入了 历史 中，改变了 历史 。

而如果你过度的拟合出了一个 历史 测试结果，比如，你发现你用100万交易螺纹钢期货的 历史 走势，你的更大回撤仅为10万，你的更大连亏次数仅为5次。于是，你基于这个优化过的数据来设计了你自己的仓位。

结果呢？未来的行情走势，这个参数忽然就不如想象中的那么好，节奏变了，导致你直接亏损到清盘线。

这就是过度优化的危害。

实际上，能走到优化参数的这一步的期货交易者，一般而言，不会爆仓，更大的风险是亏损超过预期，进而导致的一系列信心的挫败，意志的动摇而已。

很多期货交易者都会对系统进行参数的优化，但是他们往往不知道，优化到什么程度算没有过度拟合。实际上，我也不知道。

过度这个词，很明显，是一个没有范围的词。什么样叫做过度，这不是我能够说的算的。

那么，我采用了什么方式去避免过度拟合？

我采用的是，强行拔高，站在另一个维度来看待这个问题。

拟合，参数优化，说白了，都是些小细节。不同参数的背后，代表的是不同的盈亏比。比如，20日均线和50日均线，你承担的单次亏损额度，和在一波行情中的收入肯定都是有大小之分的。但是，行情走势是不确定的。

这一点很重要。既然我们都不知道未来行情会走成什么样子，那么，我们在这里纠结我选择哪个数字，有意义吗？你选21，你选15，你选45，这是不是拟合，这有没有过度拟合，是由未来的行情告诉我们的，我们没有办法走到未来，纠结这个就没有什么意义。

所谓期货交易大道至简的原因就在于，有些时候，你的想法必须要简单，简单到别人觉得太特么的粗暴了。

我站的维度，是直接看系统。

20日均线，和50日均线有区别。突破10日的高点，和突破20日高点也有区别，前者信号更多，止损次数更多，但是前者的入场位置可能某些时候有优势。

你喜欢做短一点的趋势，你接受不了大的利润回吐，那么你就选择小参数。你不喜欢经常出信号，你想要拿超大的趋势，那么你就选择大参数。

至于小参数中，是20更好，还是18,21?纠结这些，完全没有意义。

除此之外，仓位的设计，也不应该参考所谓的 历史 。有些人对策略仓位的设立，是非常的依赖其 历史 测试的。包括， 历史 更大回撤， 历史 更大连亏，平均亏损等等。可以不可以？可以。但是，如果处于绝对的安全角度，更好打个对折，再配合上赢冲输缩。

在期货交易中，因为走势的不确定性，仓位的管理，实际上也没有完美的方式。可能你按照策略 历史 回测的仓位来设计，根本一点事都没有，而且还有点偏低。但是也可能，你保守到只开一半的仓位，这个策略依然给你干清盘了。

走势的不确定性，它让一切都有可能。

一套策略，它被清盘了。它是本身有问题？那可不一定，有可能仅是因为这段时间的行情神挡杀神，佛挡杀佛，你之所以被清盘，不是逻辑的问题，是资金管理的问题。

资金管理的方式，是一个很长的话题。如果你基于对一套策略负责的角度，更好是安全垫+保守仓位+赢冲输缩。

所谓的过度拟合，其实本质就是让一个期货交易者，过分的自信了。他觉得他的策略很好，他觉得他的参数好，他觉得他的仓位好。

结果行情忽然变了节奏，把他打懵了之后走的极度流畅。这种事情说白了，根本就不可能100%解决。因为啥？

因为走势是不确定的。 你做趋势，就是不来趋势。你做震荡，趋势一直不见停止，你做日内，无数杂波…

因此，我们如何尽人事？

做好资金管理规则。账户没有收益之前，尽量保守，如果保守依然还在亏，那就继续缩仓。如果你缩仓到了只开一手，依然是停不住亏损，那么，你就只能停止开敞口，或者，只能清盘。

你确保了自己的交易逻辑没问题，你的资金管理做到了极限依然止不住亏损，那么只能说，你的运气简直背到了买了10次彩票全是一等奖……

市场让我死，我不得不死。

最后，总结一下。过度拟合这件事情，没有什么标准，也没有什么好的 *** 。它也根本就无法彻底解决。

我建议，忘记这件事情。你要从自己执行，自己的偏好的角度来设计交易系统。如果20这个参数对于你来说很合理。那么21和18，根本就没有区别，因为你不知道未来。

如果你怕过度拟合了。那么你就把资金管理规则给设计完善了。资金管理规则完善了，你拟合没拟合都无所谓。

使用同一组数据，不管用什么算法，结果相同。路途也相似

1:尽量减少参数的使用

2:同一个参数用多品种多周期测试

3:测试时间尽量用更长的时间

4:制定一个规则，比如回撤多少有代表策略目前已经失效

优化参数控制在4个以内

区分实与虚，光与暗

可以多测试不同的商品。比如你的系统是为股指设计的，可以拿去测试螺纹钢，铝，外汇。另外时间段足够长。起码要50次以上交易数。如果调整参数数值，比如两个参数，随便改改。都能正收益，就是可靠的系统

这个无解，用多策略多品种多周期做组合来规避。没有完美的策略，因为市场结构本身就一直在变。

在期货交易中，如何避免交易系统的过度拟合？

题主的烦恼李股涨可以理解，题主是学习的理论太多，交易 *** 太多，交易系统还没有确立，尚在测试阶段。李股涨建议之一主观臆断是交易系统的天敌，建立交易系统的目的就是克服主观意识，成熟的交易者凭交易系统发出的交易信号操作，无论对错均按系统信号执行；第二交易系统设置原则是简单明了，易操作，能重复操作；

可以多测试不同的商品。比如你的系统是为股指设计的，可以拿去测试螺纹钢，铝，外汇。另外时间段足够长。起码要50次以上交易数。如果调整参数数值，比如两个参数，随便改改。都能正收益，就是可靠的系统

我的经验是，减少参数的个数。比如说，两个参数的交易系统就比是10个参数的更加不容易过拟合。如果参数太多，在调整的时候就会忍不住一直调整到更好的回测结果为止，过拟合了，自己也不知道。如果参数少一些，更能拿到接近普遍规律的结果。

其实想要做好期货也没有这么的难，找到有效的 *** 和工具可以帮助交易者。

我们的策略在逻辑编程完成后，总要进行定量的数据确定，通过对 历史 数据的测试，找到适合的数据范围。

但是，往往，有很多量化者朋友喜欢拟合出个最牛 的数据组，实现高胜率低回撤高收益。这样的称为过度拟合。

我们都知道，所有的测试都是用 历史 来验证思路。数据在 历史 上表现好，在未来却不一定适用。就好像，你拿着北京的地图在上海找路，能行么？

一个好的策略，在选择数据时有这样的特征。

1.数据在合理的范畴内变化时，结果不会有性质的差别。就是说，数据组的数值在合理范围变化时，结果仍然是盈利并且回撤不大的。如果小小的变化都会造成亏损的结果，那么策略不成功。

2.不同的测试品种，不应该产生相反的结果。

不管是股票还是螺纹或者豆粕，不能通用的策略也不是成功的策略。

别搞那么复杂，越简单月有效

期货亏损是怎么计算的

100万做1手铜很难爆仓，因为假如现在铜价4万，那么有以下两种情况出现亏损：

1、在价格为4万时做多，1手铜的更大亏损就是当铜价跌为0时，更大亏损额=4万*5吨=20万100万，不会爆仓；

2、在价格为4万时做空，假如铜价上涨到208700时，保证金不足开1手。此时亏损（20.87万-开仓价4万）*5吨=84.35万，此时1手需要保证金20.87万*5*15%=15.6525万，亏损84.35万+保证金15.6525万=100.0025万100万，此时爆仓。具体算法如下：

假设最新价为m，则1手亏损或盈利=（m-开仓价4万）*每手单位5吨

此时所需保证金=最新价m*每手单位5吨*保证金率15%

则亏损+当前1手所需保证金100万时爆仓

（m-4万）*5吨+m*5吨*15%100万，计算后得出最新价m约20.869565万，此时爆仓，按照铜最小变动价位10元算，208700为爆仓点。

注：以上计算未考虑手续费。

回复补充提问：

1、4万进1手多单，此时开仓均价为4万，跌到3万时再进2手，则此时的开仓均价为（4+3*2手）/3手=约33333.33。

强制减仓点的计算 *** ：

假设最新价为m，亏损+持仓所需保证金总资金，此时需要强制减仓，即：

做空价格上涨时:(m-开仓价)*每手单位数量*手数+m*每手单位数量*保证金率*手数总资金

做多价格下跌时:(开仓价-m)*每手单位数量*手数+m*每手单位数量*保证金率*手数总资金

极限爆仓点的计算 *** ：

爆仓说明当前总权益不足1手持仓保证金，则爆仓点位可按照以上计算 *** ，当持仓被强平至只剩1手时：

做空价格上涨时:(m-开仓价)*每手单位数量+m*每手单位数量*保证金率总资金

做多价格下跌时:(开仓价-m)*每手单位数量+m*每手单位数量*保证金率总资金

2、持仓占用总资金率，是说开仓时动用的资金占开仓前资金的多少。即首次4万开仓时，10%指初始资金的10%，亏损后3万再开仓，此时的10%是指4万开仓亏损后总资金的10%。

假如某人说自己20%的仓位，是说其开仓时动用了总资金的20%.

3、上涨盈利时加仓，是指浮盈加仓，即用前期盈利开仓；

上涨亏损时加仓，是指为了摊薄成本。

反之下跌加仓亦然。

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