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。

金融工程专题报告：高频量价因子在股票与期货中的表现海通证券_20181101_

摘要

我们在本篇报告中将目光聚焦于日内价量信息和交易特征，使用分钟数据构建一系列高频因子，并对比各因子在股票和期货中的表现。

高频因子分类。高频因子可以分为收益率分布、成交量分布、量价复合、资金流和日内动量等几个主要的类别，各类因子还可以做进一步的细化，例如收益率分布因子包括已实现偏度、已实现峰度和上下行波动率等。

收益率分布因子。高频偏度和下行波动占比具有显著的选股效果，多空组合月均收益差分别为1.45%和1.87%，因子IR分别为2.61和3.31。因子在股票中均呈现出反转效应，即高频偏度小、下行波动占比高的股票未来收益表现更好，而在期货中呈现出动量效应，即高频偏度大、上行波动

更新时间：2022-07-29 05:33

商品期货CTA专题报告（四）：库存基本面与动量技术面共振的投资策略天风证券_20180105

摘要

库存基本面策略收益可观但回撤较大库存作为商品基本面信息中最重要的指标之一，具有未来价格走势的指向性作用。根据库存理论所蕴含的策略逻辑：做多库存偏低的品种、做空库存偏高的品种，我们引入库存偏离度作为库存偏离自趋势的量化指标，在横截面上构建多空中性策略。回测结果显示，当排序期（即移动平均窗口长度）为40-70个交易日时，策略表现较稳健，且受持仓期敏感性低，年化收益率大多在11%左右，夏普比率1左右，但Calmar比率均小于1。单纯依靠库存基本面信号的Stock策略仍存在较大回撤。

动量技术面策略波动大且参数依赖性强根据动量策略逻辑：做多高历史收益的品种、做空低历史收益的品种，我们同样

更新时间：2022-07-29 03:23