商品期貨基本面量化策略
㈠ 量化交易都有哪些主要的策略模型
隨著量化交易的發展，單一技術指標的策略會面臨失效的問題。所以現在的策略都是復合型的。
經典量化交易策略(包括價值投資、技術指標、配對輪動、機器學習等)、研究型文章等
㈡ 什麼是商品期貨基本面分析方法
供求消息面太多很難分清，最主要的是看趨勢做概率！做好止損，創造自己的交易理念
㈢ 怎麼高效率的分析商品期貨的基本面
你主要是做超短，還是中長？
㈣ 分析一個商品期貨 包括基本面和技術面分析 2000字
2000字，還是算了……網上隨便下篇嘛
㈤ 如何對期貨商品進行基本面分析
確實可以考慮考一下期貨投資分析，但這個考試超級難考，我上次去，通過率0.81%，6000多人考50人通過，坑爹啊。
基本面分析最主要和基本的方法是線性回歸，這要求一定的高等數學功底。
㈥ 期貨程序化交易中的基本面可以量化嗎 能不能把基本面量化成交易模型
基本面交易很大程度上也是靠經驗，要靠多年的積累，因為基本面交易也包含了很多因素，包括供求平衡關系、市場結構、微觀因素、宏觀因素等等有很多因素。這個交易經驗或者說交易人，這種交易經驗可復制性又非常差，就是想帶一個成熟的交易員要經歷很長的時間，如果靠基本面交易，特別是靠商品期貨，一個人所帶的資金就很有限，到一定規模我就很難以再擴大。
在這種市場情況下，要想開展一部分程序化交易或者量化投資，一定要有所區別，因為現在市場上由於期貨公司或者現在期貨行業發展的現狀，很多年輕人快速進入到量化投資這個領域，對基本面分析或者說交易經驗比較少的情況下，做出來的交易模型大部分是純數學化的模型。實際上量化做模型的背後有大量的數據採集，這個數據採集也包含了很多宏觀、微觀方面的一些數據，將這些數據整理、加工進行人工智慧的分析。
㈦ 什麼是期貨量化交易與程序化交易一樣的嗎
量化投資理論是藉助現代統計學和數學的方法，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，用數量模型驗證及固化這些規律和策略，然後嚴格執行已固化的策略來指導投資，以求獲得可持續的、穩定且高於平均的超額回報。
量化從一開始也不是作為定性的對立面而提出的方法，它是將定性分析中的技術分析策略用模型固化，替代過程中可以用電腦進行的部分並將其效用極大優化。量化交易策略幾乎覆蓋了投資的全過程，包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、演算法交易，資產配置，風險控制等。
程序化交易將具體的交易時機，倉位，止損止盈，獲利標准編寫進交易程序中，也可能獨立於程序外。程序化只是交易執行的一種方式。
㈧ 瘋狂期貨：有什麼商品期貨的基本面的交易策略和方法
一般來說，就個人交易者而言，基本面的交易策略是比較復雜的，國家政策，國際因素，農產品的天氣炒作，突發的黑天鵝等等，投入產出比不高；這也是為什麼那麼草根交易者選擇技術分析的原因
㈨ 量化投資策略的趨勢判斷型量化投資策略
量化選股就是利用數量化的方法選擇股票組合，期望該股票組合能夠獲得超越基準收益率的投資行為。量化選股策略總的來說可以分為兩類：第一類是基本面選股，第二類是市場行為選股。
基本面選股介紹了多因子模型、風格輪動模型和行業輪動模型。市場行為選股介紹了資金流模型、動量反轉模型、一致預期模型、趨勢追蹤模型和籌碼選股模型。 與股指期貨套利類似，商品期貨同樣存在套利策略，在買入或賣出某種期貨合約的同時，賣出或買入相關的另一種合約，並在某個時間同時將兩種合約平倉。在交易形式上它與套期保值有些相似，但套期保值是在現貨市場買入（或賣出）實貨、同時在期貨市場上賣出（或買入）期貨合約；而套利卻只在期貨市場上買賣合約，並不涉及現貨交易。
商品期貨套利主要有期現套利、跨期套利、跨市場套利和跨品種套利4種 有別於無風險套利，統計套利是利用證券價格的歷史統計規律進行套利的，是一種風險套利，其風險在於這種歷史統計規律在未來一段時間內是否繼續存在。
統計套利的主要思路是先找出相關性最好的若干對投資品種（股票或者期貨等），再找出每一對投資品種的長期均衡關系（協整關系），當某一對品種的價差（協整方程的殘差）偏離到一定程度時開始建倉——買進被相對低估的品種、賣空被相對高估的品種，等到價差回歸均衡時獲利了結即可。
統計套利的主要內容包括股票配對交易、股指對沖、融券對沖和外匯對沖交易。 期權（Option）又稱選擇權，是在期貨的基礎上產生的一種衍生性金融工具。從其本質上講，期權實質上是在金融領域將權利和義務分開進行定價，使得權利的受讓人在規定時間內對於是否進行交易行使其權利，而義務方必須履行。在期權的交易時，購買期權的一方稱為買方，而出售期權的一方則稱為賣方；買方即權利的受讓人，而賣方則是必須履行買方行使權利的義務人。
期權的優點在於收益無限的同時風險損失有限，因此在很多時候，利用期權來取代期貨進行做空、套利交易，會比單純利用期貨套利具有更小的風險和更高的收益率。
