合约量化交易[合约量化交易搭建]

合约量化交易可能是相关行业人士都值得关注的知识，在此老币网对合约量化交易搭建进行详细的介绍，并拓展一些相关的知识分享给大家，希望能够为您带来帮助！

什么是量化交易？安全吗？

我们都知道金融资本交易市场是瞬息万变的，很有可能会一夜暴富，也有可能会一夜归零，量化交易其实就是借助现代统计学和数字的方法利用计算机技术来进行交易的证券和期货的投资方式，但是我们需要注意的是，无论是人工交易还是计算机交易，都是存在着一定的风险的，因此我们在选择的时候一定要擦亮眼睛才行，没有100%的盈利。

这是需要每个人都知道的一件事，同时量化交易起源于上世纪70年代的股票市场之后迅速发展和普及，尤其是在期货交易市场之中，城市化交易也逐渐成为主流，特别是对于国内来说属于刚刚起步，量化交易也是存在着非常大的优势的，因为我们都知道量化交易是有着严格的纪律性的机器操作，也就可以克服人性的弱点了，贪婪恐惧，侥幸心理都是可以杜绝的。

同时我们需要注意的是量化策略。应该烂熟于心，只有这样才可以有比较好的容错机制，同时量化效率，相对于传统人工做法来说是效率提升百倍的优化，尽管说可能会支付一定的手续费，但是对于我们的财产安全来说还是有着很好的保证的量化交易，也是有着捕捉市场机会的好处，当我们设置好一个策略逻辑之后，机会合约价格趋势一旦满足这个条件，量化交易就会自动操作了，这也就避免了人工操作，不能第一时间发现买入时机的缺点。

但是我们都应该知道投资有风险，入市需谨慎，我们在日常生活中也一定要学会控制好自己的钱财资金流向才行，只有这样才可以将我们的粉丝降到最低，要知道一句话，那就是人们永远无法赚到自己认知之外的钱财。

量化交易的四大技术痛点都是什么？

要看你是量化交易的开发者，还是量化交易的使用者。

一，对于量化交易的开发者，

1，程序的开发能力，编程能力

2，没有完善的交易系统

3，懂程序的人不懂交易，懂交易的人又不懂编程，如果两人合作开发，因为怕技术外泄的原因，双方都有所保留，以致合作难以达到好的境界，

4，完整的数据，量化交易的程序开发，有赖于 历史 数据的测试，可市场里不是每一种品种都有足够的数据可以提供来测试，例如新上市的股票或者期货合约，

二，对于量化交易的使用者

1，大多使用者都是用别人开发的成果，导致没有足够的信任和信心，赚钱还好，亏钱就难以坚持

2，量化交易程序化交易往往都依赖于很多数据参数，使用者很难把握好参数的设置

3，不同的级别会有不同的效果，使用者很难选择最佳级别

4，市场的参与主体不断在发生演变进化，导致市场也跟随着演变，固化的量化交易程序，不一定能适应不断向前走的市场

以上希望能够帮到你

痛点1：好的量化交易投研工具

目前市场上好的量化交易平台不多，大多数只是作为投研学习用得平台，真正能保证 安全和实盘的真心不多，现国内高端的量化交易平台能够实现高质量的清洗数据、策略开发、回测、仿真以及能够实盘仅有少数。

痛点2：基于 历史 数据回测

由于量化策略是基于 历史 数据分析的，基础的量化模型在设计之初都是经过至少三年以上的 历史 走势追溯，即构建量化模型的投资周期都是长线的。量化因子的互相作用及平衡也是基于长期的，短期市场的波动尽管会对量化因子产生影响，但短期影响并不会在长期投资中产生决定性因素。一旦当前市场表现和过去出现较大差别，那么，基金业绩表现肯定就会不好。

痛点3：策略同质化现象严重

当前的公募市场上，很难见到精妙的、具有独特竞争力的量化策略，不少策略趋同，大量相似量化策略的登堂入室，让其收益回归平均甚至难以达到平均水平。

一些基金为了避免出现持仓过于集中在中小创的情况，它们会把大盘股强制配进去，做成一个中性策略，该做法可有效降低单一风险，使得在风格切换中，避免净值大幅回撤，但代价当然也是整体预期收益降低，比如在中小创风口来临时，采用这种方法的基金业绩就会逊色很多。

当然，在策略贫乏的市场环境中也有量化基金守正出奇，闯出了一片新天地，上投摩根阿尔法就是典型代表。在今年风格骤变的行情中，该基金以近 19% 的收益率领跑主动型量化基金，其秘诀就在于：采用了哑铃式投资技术，同步以 ” 成长 ” 与 ” 价值 ” 双重量化指标进行股票选择。这样一来，就克服了单一风格投资所带来的局限性。

哑铃式投资技术 ( Barbell Approach ) 是目前国际市场上较为成熟的一种投资方法，其基本操作思想在于同时投资于两类风格差异较大的产品，构建的投资组合具有两种产品的某些优点，同时能够回避某些市场波动带来的损失。

当前，不少基金公司已经意识到，变则通，不少机构正在动态调整量化策略。拓展策略的延展性、修改量化因子等，已经成为不少量化产品的选择。

痛点4：受策略局限性的制约

目前，市场上的公募量化基金普遍采用的是阿尔法策略，有效的套利、做空等多策略都不能灵活运用，这导致量化基金策略偏向于做多。而私募量化基金，因其策略的多样性，使其更容易适应市场变化。

此前，股指期货 ” 松绑 ” 所传递出的信号，从中长期看，对量化基金来说绝对是利好。而随着资本市场未来上市更多的金融衍生品，将有效解决股市单边市的问题，量化策略可配置的品种也将越来越丰富，届时量化投资或将大有可为。

作为市场相对成熟的美国，导致近期量化策略，尤其是 CTA 策略 ” 失效 ” 的主因究竟又是什么？对冲基金 Quest Partners LLC 的联合创始人兼首席投资官 Nigol Koulajian 给出了答案。他表示：” 已经适应了这个市场环境的 CTA 在越来越倾向于长期交易，它们的持仓规模在增大，并且很多投资者运用的是同样的策略，一旦出现趋势逆转，对市场的影响将是巨大的。”

 

合约量化跟合约跟单差别是什么？

合约量化本质上是一段代码，是一个系统，是一段程序。是计算机在得到货币往期所有价格的时候，反复运算得出来的一套算法，这一套算法就是市场上量化机器人的核心。这一套算法可以预测未来的市场价格。

以数据来做决策，摒弃交易者的情绪化决策。就是用数据说话。

合约跟单是新手们根据自身的喜好、投入资金和交易偏好选择要跟随的优秀交易者策略。可自动复制跟随选定的优秀交易员进行下单、平仓、止盈止损等等操作；当交易员的订单产生盈利平仓时，用户的订单也会同步平仓并锁定盈利。简单来说就是跟着大佬操作，大佬怎么操作我就怎么操作。

合约量化与合约跟单的区别就在于核心就不一样，一个是直接来预测下一波市场价格，另一个则是跟随其他交易者策略的操作。并且合约跟单通常是在合约交易所就可以进行操作，但是合约量化通常是单独的软件。想要知道更多可以去牛币普拉斯社区。

合约量化交 易软件哪个好？

合约量化交 易软件：tradestation，metastock，ninjatrader，TradersStudio，MultiCharts，wealth-lab，RightEdge，openquant等几种最多的平台，以及国内的交易开拓者、文华财经、易盛和韩国的yestrader。

Tradestation和Metastock都有大量的现成代码，使用人较多(其中有很多资历很老或者是职业trader)，其编程语言相对简单，强项在于开发各种指标很方便，但做Backtesting的功能就比其他弱一些。

其他几种平台都有相对较强的Backtesting功能，各有所长。

OpenQuant, Wealth-Lab 5, NinjaTrader, RightEdge都基于.NET, 使用C#语言

Wealth-Lab 4采用类Pascal语言

MultiCharts采用和Traderstation的EZ Language相兼容的Power Language

TradersStudio使用类Basic语言

Amibroker和MetaStock比较相似，采用基于数列的formula language，Amibroker的语言介于C和Basic之间，似MT4

相对于这些平台AmiBroker有如下这些我比较青睐的优势：

运行速度快。我多次看到的一些用户说AB是他们使用的软件中速度最快的，尤其是做Backtesting时的性能，是所有软件中最快的。我在VM中装了NinjaTrader和AB，其中NT装入的速度明显慢很多，而且已经有几次中途没有响应的情况。AB的装入速度非常快。

数据源极其灵活。这也是我非常喜欢的，目前已经实验了用FXCM，QuoteTracker, IB作为数据源，效果都不错。使用AmiQuote下载EOD也非常方便。曾经一度犹豫是否要使用NinjaTrader，但是看到NT的数据源太不灵活了。至少是没有像AmiQuote这样方便的数据。不能使用DDE数据源，所以FXCM或者其他的数据源也就不太可能。

作为快速开发和测试环境。由于AFL基于数列，所以操作起来比基于.NET的那些语言方便快捷很多。NinjaTrader和Amibroker相比就复杂很多。

注：AmiBroker好像是在EOD测试上比较强，不太清楚使用日内数据做测试的情况。更新：V5.2甚至可以在Tick上做backtesting和scanning。

集成接口很方便。今后如果要使用AB生成交易单的话，可以有很多种方法。是否能发邮件倒是没有注意。

对于分析和测试平台的一些考虑

在网上看了一些其他工具的评估：

NinjaTrader (NT) 从其运营的模式看还是和交易商的联系比较密切，数据源不开放是很大的缺点。有人评论说NT的方向是做交易平台，而在开发和测试方面，基于.Net的NT5太耗费资源了。这也是我使用NT5的感觉，每次装入都很慢。NinjaTrader不用考虑。

Wealth-Lab和RightEdge都是基于.Net和C#的，但Wealth-Lab主要是做测试和实验用，并不是一个完整的交易平台，数据源，Brokerage，自动交易接口都不是built-in的。而且最近Wealth-Lab的美国部分市场被Fidelity收购。WL4和WL5的差别也较大。从这个角度来说，Wealth-Lab是不用考虑的。

RightEdge根据评价说是还没有OpenQuant那么全面，所以也暂不考虑。

OpenQuant是QuantHouse(针对机构) Quant Developer的一个零售版(原来是SmartQuant Technology 被Quant House收购了)。也是基于.NET和C#的，我看了一下其文档，发现结构组织很好。而且OpenQuant提供头寸，资金控制等方面的功能，并且有Brokage的接口，可以做自动交易。

一个使用Amibroker的Trader说他用Amibroker做快速开发和测试，然后在OpenQuant上面做更细致的分析，部署及交易。看到一些 代码，个人感觉代码工作量还是很大的。另附一个人的评论(Pasted from)：

AmiBroker对编程的要求还是比tradestation和metastock要高一些，毕竟功能强了不少。不过相比那些基于.NET, c#的平台来说是简洁太多了。

比MT4也简洁很多。用MT4就开发了一套框架，但是实验不同的策略时还是不够快捷。

AmiBroker，这个软件数据处理非常快，数据接口齐全，用的人也比较多。唯一的缺点，是在全自动交易部分。如果通过IBC与IB互连，进行下单的控制那代码量就比较大。并且比较困难，非要下点苦功。

QD：面向是骨灰玩家级用户。有两种用法：一种直接在QD的界面下面写交易系统，另一种是利用QD的API自己开发属于自己的交易软件。即便是不用QD的人也可以安装下QD，看下QD的帮助文档，对于开发交易系统都大有帮助。缺点在于，QD的没有后续的服务(假如你用D版，一般个人都用不起正版。)，当Broker的API更改，需要修改相关程序的时候就比较麻烦了。QD能够支持IB的顾问账户，但目前还有些问题。

OQ:对于IB单独账户跑已经成形的交易系统，是再好不过的了。得益于利用事件的处理机制。和QD相比，OQ没有QD灵活，QD功能更强大。

量化交易策略有哪些？

一、交易策略

一个完整的交易策略一般包括交易标的的选择，进出场时机的选择，仓位和资金管理等几个方面。

按照人的主观决断和计算机算法执行在策略各方面的决策中的参与程度的不同，可以将交易策略分为主观策略和量化策略。

二、主观策略

主观策略主要依靠投资者的主观判断。

期货市场的投资者通过对产业上中下游、供需、宏观经济预期等的调查做出自己的判断。

类似的，股票市场的主观投资者通过深入研究行业的各个方面，调查行业内的上市公司，形成交易决策。

另外，无论是股票市场还是期货市场，大量的主观投资者是依赖技术分析做出决策的。

三、量化策略

量化策略主要依赖于计算机算法进行交易。

投资者将初步的交易逻辑输入计算机，并运用大量的历史数据做统计和回测，在此基础上做出适当的修改、扬弃，以形成可接受的交易策略。策略在形成后，往往各个决策条件就已经确定，实盘中按照既定的程序执行。

对比而言，部分主观策略在对单个标的的研究深度上有优势，可以通过深度研究提供专家级的意见。而量化策略由于运用计算机决策，可以处理大量的数据，因此在广度上有优势。另外，量化策略在执行中不会受人的状态、情绪等不确定性的影响，因而执行更为严格和精确。

四、常见策略

常见的量化交易策略可以大致分为趋势策略和市场中性策略，趋势策略常见的有双均线策略、布林带策略、海归交易法和多因子选股策略等。

常见的市场中性策略包括统计套利策略、Alpha对冲策略等，著名的网格交易法更多的是一种交易方法，可以用在不同类型的策略中。

下面我们对这几个常见策略做一个简单介绍，想深入了解某个策略的读者可以借助互联网获得更多资料。

(1) 双均线策略

双均线策略在趋势交易中有广泛的应用。该策略根据长短两根不同周期的移动平均线的金叉和死叉来交易。在短周期均线上穿长周期均线(金叉)时做多，在短周期均线下穿长周期均线(死叉)时做空。双均线系统可以进一步扩充为多均线系统。

(2) 布林带策略

布林带由三条线构成，其中的中线是一根移动平均线，上线是由中线加上n倍(如2倍)标准差构成，下线是中线减n倍标准差。当行情上穿上线时做多，下穿下线时做空。

(3) 海归交易法

海归交易法由商品投机家理查德·丹尼斯的推广而闻名。该法则涵盖交易的进出场，资金和仓位管理的各各方面，是一套完整的交易系统。关于该策略的具体交易模式几个字不容易说清楚，详细的了解大家可以参考《海归交易法则》这本书，特别是后面的附录。

(4) 多因子选股

多因子选股模型是股票交易中常见的策略。建立过程包括选取候选因子，在历史数据检验的基础上挑选有效因子并剔除冗余因子等几个过程，最后是根据因子选择要交易的股票，确定出入场时机。

(5) 统计套利

统计套利可以用于期货市场的跨品种和跨期套利，也可以用于相关性高的股票之间的价差套利。它是利用相关性高的标的之间的价差或者价比回归的性质，在价差或价比偏离均衡位置时进场，在价差或价比回到均衡位置时出场。

(6) Alpha对冲策略

Alpha对冲策略同时持有方向相反的两种头寸对冲Beta风险。在国内市场常见的是持有股票多头的同时，持有股指期货空头，该策略是否能够获得超额收益依赖于选取的股票是否具有高的Alpha正值。

(7) 网格交易法

网格交易法的核心是网格间距和中轴线的确定。我们以螺纹钢期货合约为例说明，目前螺纹价格3000，我们建立初始仓位，比如50%仓位。随后螺纹钢每涨50点卖出10%，每跌50点买入10%。这里的3000就是中轴，50点是网格宽度。该策略的收益波动很大

合约量化交易软件推荐？

灰度量化交易系统我是一直在使用，我之前花钱试了其他好几个，操作复杂的很…

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