期货
期货量化交易是一种利用计算机程序和数学模型来执行交易决策的方法，主要应用于期货市场。这种交易方式通过先进的数学模型替代人为的主观判断，并结合计算机技术从历史数据中挖掘有效的交易规律，以制定交易策略。其核心目标是减少人为情绪的干扰，提高交易效率和成功率，实现稳定且可持续的盈利。 在期货量化交易中，交易者会依靠计算机程序对市场数据进行实时监控和分析，当市场条件符合预设的交易策略时，程序会自动执行买入或卖出指令。这种交易方式具有以下几个显著特点： 纪律性：量化交易严格按照模型的运行结果进行决策，避免了人为判断中的贪婪、恐惧等心理弱点，确保了交易的一致性和纪律性。 系统性：量化交易通过全面分析市场数据，捕捉多种可能的交易机会，而不是局限于某一特定方面。 套利思想：量化交易往往利用市场中的价格差异或波动来获取利润，体现了套利的基本思想。 概率取胜：量化交易不追求单次交易的最大收益，而是通过多次交易来实现总体上的盈利，体现了概率取胜的原则。 在实际应用中，期货量化交易需要交易者具备一定的数学、统计学和计算机编程知识。同时，由于市场环境的不断变化，交易者还需要定期对模型进行回测和调整，以确保其持续有效。 此外，值得注意的是，虽然量化交易具有诸多优势，但也存在一定的风险。例如，模型可能无法适应市场的极端波动，或者由于数据错误、系统故障等原因导致交易失误。因此，在使用量化交易时，交易者需要保持谨慎，并充分了解其潜在风险。
期货日线MACD策略
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MACD策略的交易规则
相关指标定义如下：
DIF=EMA(close,12)−EMA(close,26)
DEM=EMA(DIF,9)
DIF从下而上穿过DEA，买入开仓；
DIF从上往下穿过DEA，卖出开仓；
策略构建步骤
- 确定期货合约和回测时间 通过证券代码列表输入要回测的期货合约，以及回测的起止日期
- 确定买卖条件信号 通过自定义Python模块m4获取合约基础数据，通过自定义Python模块m1获取DIF和DEA指标数据； 在输入特征列表中通过表达式引擎定义 buy_condition=where((shift(DIF,1) >
更新时间：2025-03-13 02:09
【历史文档】高阶技巧-自定义行情数据回测示例
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新版量化开发IDE（AIStudio）：
https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
更新时间：2025-02-27 02:34
设置回测基准期货案例
更新时间：2025-02-27 02:34
【历史文档】策略示例-期货策略
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【历史文档】策略示例-多空对冲的AI期货策略
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【历史文档】策略示例-基于动量因子的商品期货多空对冲策略
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【历史文档】策略示例-R-Breaker日内期货交易策略-分钟 v1.0
指标计算规则
- 计算出六个指标，从大到小依次为：
- 中心价位P = （H + C + L）/3
- 突破买入价 = H + 2P -2L
- 观察卖出价 = P + H - L
- 反转卖出价 = 2P - L
- 反转买入价 = 2P - H
- 观察买入价 = P - (H - L)
- 突破卖出价 = L - 2(H - P)
策略构建步骤
确定股票池和回测时间
通过证券代码列表输入回测的起止日期
确定买卖原则
- 空仓时：突破策略 空仓时，当盘中价格>突破买入价，则认为上涨的趋势还会继续，开仓做多； 空仓时，当盘中价格<突破卖出价，则认为下跌
更新时间：2025-02-27 02:34
【历史文档】策略示例-期现套利策略 v1.0
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【历史文档】策略示例-期货策略-基于协整的跨期套利 v1.0
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【历史文档】数据-期货
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更新时间：2025-02-27 02:34
期现套利策略-期货日频_new
更新时间：2024-08-06 10:19
HFTrade使用文档
交易引擎介绍
HFTrade是宽邦科技推出的致力于为用户提供便捷、功能强大的高频量化交易策略编写、回测分析、模拟测试和实盘交易的工具。
支持的品种
股票、基金、期货，可转债，未来会支持期权、债券、两融
交易频率
日线、分钟、Tick、逐笔
策略编写
策略程序架构
| 名称 | 说明 |
|---|---|
| initialize | 策略初始化函数，只触发一次。可以在该函数中初始化一些变量，如读取配置等 |
| before_trading | 策略盘前交易函数，每日盘前触发一次。可以在该函数中一些启动前的准备，如订阅行 |
更新时间：2024-06-18 10:48
深度学习在期货高频上的应用
问题
深度学习在期货高频上的应用
策略源码
8月19日Meetup问题模板：
https://bigquant.com/experimentshare/f58dbfb388454407b8a2b99eb14cf1ea
\
更新时间：2024-06-07 10:55
超参寻优调参顺序
更新时间：2024-06-07 10:55
期货分钟回测
更新
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新版量化开发IDE（AIStudio）：
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新版模版策略：
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新版数据平
更新时间：2024-06-07 10:55
12.24策略会预告：期货高频因子策略
视频
https://www.bilibili.com/video/BV1p14y1K7mp/
介绍
时间序列数据
时间序列数据是单一变量按时间的先后次序产生的数据，是投资研究中最常见的一类数据。
如下为数字货币合约ETHUSDT的分钟行情数据，这是一个典型的时间序列数据
import dai
df = dai.query("""
SELECT close FROM cc_binance_future_um_bar1m
WHERE date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31' AND instrument = 'E更新时间：2023-10-01 09:41
通道突破策略—布林带指标-期货日频
更新时间：2023-06-01 06:19