期貨策略要回測多長時間能證明有效

❶ 如何在策略回測中避免過度擬合 (overfitting) 以及保證測試參數的穩健性 (robust)

根據科學哲學的語言，反測試是一種歸納法。

感應受限。其中一個就是休姆問題：你看到所有的天鵝都是白的，世界上的黑天鵝是無法排除的。這就引出了推斷理論不起作用的理論。

總之，根據以上四個方面的模型和參數，魯棒性通常較強，且過度優化的可能性較小。

❷ 期貨期權交流回測績效這么好的策略靠譜嗎

期權(option),是指某一標的物的買賣權或選擇權，具有在某一限定時間內按某一指定的價格買進或賣出某一特定商品或合約的權利。和期貨不同，期權的買方只有權利而沒有義務。期權的許多概念都如買權、賣權、實值期權、虛值期權等都是站在買方的角度來定義的。

1、看大漲，買入看漲期權
2、看大跌，買入看跌期權
3、看不漲，賣出看漲期權
4、看不跌，賣出看跌期權
5、看小漲，進行看漲期權套利
6、看小跌，進行看跌期權套利
7、看多波動率，買入跨式套利
8、買入看漲期權，規避期貨空頭持倉風險
9、買入看跌期權，規避期貨多頭持倉風險
10、賣出看漲期權，提高期貨多頭盈利

❸ 如何看待期貨投資中的程序化自動交易策略

河北穩升為您服務。
程序化自動交易策略是期貨市場上的一個熱門方向。現在有很多機構或個人在這方面下功夫。
程序化最重要的是策略，策略的質量需要回測測試和實盤驗證。然後理解了自己的策略之後，還需要長期堅持執行。

❹ 股票期貨等交易策略，為什麼要進行歷史回測

說高端點就是為了個大數據，這樣能根據歷史推算成功率。
說白了，恕我直言那就是騙自己，沒卵用的東西。不同的行情不同的策略，不同的邏輯。你交易策略歷史勝率80%都沒卵用，可能這10次裡面8成功都是在牛市背景下，另外2次失敗是熊市背景下，等到你用的時候是熊市了對不起失敗了那就是100%了，80%勝率？不存在的！

這種東西就是最傻了，除非真堅持用個10幾20年去輪回一波牛熊，不然這勝率根本沒用沒有說服力

❺ 期貨要怎麼才能控制好

控制好期貨的方法：
一、認真分析天然市場行情；
認真分析和判斷市場行情是正確決策的基礎，企業在參與期貨套期保值應該積極分析現貨市場以及期貨市場行情，只有分析了行情才能有正確的套保思路。
二、制定正確的期貨套保方案；
企業在收集信息，分析整個市場趨勢後，可確定證券的期貨套期保值方案。
制定保值方案的基本原則是:以走勢分析為基礎，以產品成本為參照，以企業整體效益為目標，確保不發生風險。
三、實施期貨套期保值方案；
套期保值方案確定後，由專門的人員進行操作，並記錄每天的運作結果。若市場行情發生變化需要對保值方案進行較大修正，需要企業期貨部進行統一討論。
不過決策要快。期貨行情瞬息萬變。一般情況下，領導只需要定保值方向，具體由操作人員靈活掌握，這樣才不會錯失良機。
四、套期貨的交割；
在進行交割前一個月期貨部門和現貨部門必須統一協調規劃，不能進行交割，則必須提前平倉。
五、套保資金；
當交割或者平倉結束後，可以讓期貨經紀公司盡快把資金打到企業賬戶上。

❻ python量化哪個平台可以回測模擬實盤還不要錢

Python量化投資框架：回測+模擬+實盤
Python量化投資 模擬交易 平台 1. 股票量化投資框架體系 1.1 回測 實盤交易前，必須對量化交易策略進行回測和模擬，以確定策略是否有效，並進行改進和優化。作為一般人而言，你能想到的，一般都有人做過了。回測框架也如此。當前小白看到的主要有如下五個回測框架： Zipline ：事件驅動框架，國外很流行。缺陷是不適合國內市場。 PyAlgoTrade ： 事件驅動框架，最新更新日期為16年8月17號。支持國內市場，應用python 2.7開發，最大的bug在於不支持3.5的版本，以及不支持強大的pandas。 pybacktest ：以處理向量數據的方式進行回測，最新更新日期為2個月前，更新不穩定。 TradingWithPython：基於pybacktest，進行重構。參考資料較少。 ultra-finance：在github的項目兩年前就停止更新了，最新的項目在谷歌平台，無奈打不開網址，感興趣的話，請自行查看吧。 RQAlpha：事件驅動框架，適合A股市場，自帶日線數據。是米筐的回測開源框架，相對而言，個人更喜歡這個平台。 2 模擬 模擬交易，同樣是實盤交易前的重要一步。以防止類似於當前某券商的事件，半小時之內虧損上億，對整個股市都產生了惡劣影響。模擬交易，重點考慮的是程序的交易邏輯是否可靠無誤，數據傳輸的各種情況是否都考慮到。 當下，個人看到的，喜歡用的開源平台是雪球模擬交易，其次是wind提供的模擬交易介面。像優礦、米筐和聚寬提供的，由於只能在線上平台測試，不甚自由，並無太多感覺。 雪球模擬交易：在後續實盤交易模塊，再進行重點介紹，主要應用的是一個開源的easytrader系列。 Wind模擬交易：若沒有機構版的話，可以考慮應用學生免費版。具體模擬交易介面可參看如下鏈接：http://www.dajiangzhang.com/document 3 實盤 實盤，無疑是我們的終極目標。股票程序化交易，已經被限制。但對於萬能的我們而言，總有解決的辦法。當下最多的是破解券商網頁版的交易介面，或者說應用爬蟲爬去操作。對我而言，比較傾向於食燈鬼的easytrader系列的開源平台。對於機構用戶而言，由於資金量較大，出於安全性和可靠性的考慮，並不建議應用。 easytrader系列當前主要有三個組成部分： easytrader：提供券商華泰/傭金寶/銀河/廣發/雪球的基金、股票自動程序化交易，量化交易組件 easyquotation : 實時獲取新浪 / Leverfun 的免費股票以及 level2 十檔行情 / 集思路的分級基金行情 easyhistory : 用於獲取維護股票的歷史數據 easyquant : 股票量化框架，支持行情獲取以及交易 2. 期貨量化投資框架體系 一直待在私募或者券商，做的是股票相關的內容，對期貨這塊不甚熟悉。就根據自己所了解的，簡單總結一下。 2.1 回測 回測，貌似並沒有非常流行的開源框架。可能的原因有二：期貨相對股票而言，門檻較高，更多是機構交易，開源較少； 去年至今對期貨監管控制比較嚴，至今未放開，只能做些CTA的策略，另許多人興致泱泱吧。 就個人理解而言，可能wind的是一個相對合適的選擇。 2.2 模擬 + 實盤 vn.py是國內最為流行的一個開源平台。起源於國內私募的自主交易系統，2015年初啟動時只是單純的交易API介面的Python封裝。隨著業內關注度的上升和社區不斷的貢獻，目前已經一步步成長為一套全面的交易程序開發框架。如官網所說，該框架側重的是交易模塊，回測模塊並未支持。 能力有限，如果對相關框架感興趣的話，就詳看相關的鏈接吧。個人期望的是以RQAlpha為主搭建回測框架，以雪球或wind為主搭建模擬框架，用easy系列進行交易。

❼ 量化策略一般用什麼平台回測分別有什麼優劣勢

盈時量化策略回測平台，不會編程也能玩轉量化。

盈時「策略機器人」集策略智能生成、策略評估、篩選優化、批量生成等功能於一體的互動式策略生成平台。平台以計算機智能生成演算法為核心，使用了機器學習、模式識別、統計學、可視化技術等人工智慧技術，包含策略構建模塊、混編計算模塊、策略績效優化模塊等組件，在策略優化方面使用了高效的遺傳編程與NSGA-II等演算法，進而充分利用CPU多核心性能，實現多進程同步高效生成策略。

語言：Python

適用人群：期貨投資者（有無編程基礎都可）

資料庫：期貨

回測用時：需要排隊分鍾記

支持的功能：支持將策略使用在交易開拓者的平台，屬於實盤交易。策略給出建議，但需要自己手動確定進行買賣。

自動生成策略原理與簡介：通過設置參數，運用機器學習的方法，一鍵生成源碼策略。

備註：國內首個利用深度學習的人工智慧量化平台，不懂編程也能做量化。

盈時，專注於為客戶提供高品質的量化交易技術咨詢服務和領先的量化交易產品，是一家從事金融數據分析、金融軟體開發、程序化交易演算法與交易策略研究等業務的科技公司。

❽ 期貨從業資格考試有效期是多久

期貨從業資格證書過了，不是長期有效的。中國期貨業協會負責組織從業資格考試，參加從業資格考試的，應當符合下列條件：
(一)年滿18周歲;
(二)具有完全民事行為能力;
(三)具有高中以上文化程度;
(四)中國證監會規定的其他條件。
通過從業資格考試的，取得協會頒發的從業資格考試合格證明。
期貨從業資格考試《期貨基礎知識》和《期貨法律法規》，單科成績有效期為考試當年及以後兩個年度。以上兩個科目考試成績均合格後，可獲得期貨從業人員資格考試合格證。兩門考試成績均合格後取得成績合格證書，成績合格證書長期有效，實行電子化管理，考生可上中國期貨業協會網站查詢或列印成績合格證書。
取得成績合格證後，考生如到從事期貨業務的經營機構任職，可由所在機構向中國期貨業協會申請從業資格。

❾ 少了期貨分析策略系統贏了世界又如何

世間萬物，能量守恆。交易策略也不例外，對於量化交易者而言，面臨的真正挑戰是，你知道策略終有一天會老，但是你永遠不知道是哪一天。

有的人認為未來行情是不斷變化的，一套成熟穩健的交易策略，應該適用未來所有行情，不管是單邊行情還是震盪行情。還有人認為，不同的行情應用不同的策略，即便是經過嚴格壓力測試的交易策略，如果交易策略過了生命周期，這個策略就要重新審視，是否還繼續具有穩健的獲利能力。

在探討這個問題之前，先看一個例子——自1985年成立以來至2005年，由喬爾·格林布拉特領導的哥譚資本(Gotham Capital)創造出了從700萬美元到8.3億美元，年均40%回報率的投資奇跡。

在2005年，喬爾曾出版一本僅有150頁的小書《股市穩賺》中，他將自己的投資經驗濃縮為一個簡單易懂的 「 神奇公式 」 ：從資產收益率高和市盈率低的綜合排名中，選擇前20-30隻股票，形成一個組合，分別買入並持有一年後賣出。這個 「 神奇公式 」 其實就是一個簡易的量化模型，如果遵循喬爾的投資方法，在1988年至2004年的17年間，投資者的投資組合回報率將達到30.8%，而同期標准普爾500指數的年復合回報率僅為12.4%。看起來很漂亮，但是，喬爾也不客氣地指出了神奇公式的命門。

「 神奇公式在每12個月測試期間，平均有5個月表現不如大盤。以一整年為計算期間，神奇公式每4年有1年無法打敗大盤。每6年為一單位的測試期間，神奇公式有一次連續2年表現不如大盤。神奇公式測試的表現優異17年間，甚至會有一段時間連續3年表現不如大盤。」

連續3年表現不如大盤——這意味著，如果你依照神奇公式做一個量化對沖基金，你將遭遇連續3年的虧損。

試問，一個策略暫時失效時，你是否懷疑過策略到底是真的老了？還是暫時失效？你能扛得住嗎？

策略的反身性

關於策略為什麼會失效，最有代表性的解釋應該是反身性。在《金融煉金術》這本書中，索羅斯在解釋反身性理論的時候提到：當你觀察市場並介入市場，市場就不是你原先研究的市場了。

也就是說，市場中某一種交易策略持續有效時，就會有越來越多的這類策略加入到市場中來，原本有效的策略慢慢會變得無效。相反，當失效的交易策略經過一段時間，越來越多人放棄這種交易策略的時候，那麼這種暫時無效的策略慢慢會變得有效。就這樣周而復始。

必要的成本

「 你可以贏得下一場比賽，但你不能贏下所有的比賽 」。有時候應該堅決入場，有時候應該什麼都不做。作為一個量化交易者，應該天衣無縫的執行自己的交易策略，如果不嚴格執行，一旦出現大幅回撤，你都不知道究竟是交易策略有問題，還是自己沒有遵守交易策略。

客觀的說，一個關乎於交易勝敗、生死存亡的問題，也是一個難以完美解決的問題。無論你的交易策略是基於什麼假設，無論採用哪種方法，當這個假設不存在的時候，就必定要付出代價，沒有人會在策略失效之前提早發現它失效，這是一個必要成本。

盡管我們無法精確判斷交易策略是否真正失效，也不能判斷交易策略是否在會在暫時失效後變的有效，但我們仍然可以採取一些方法，應付可能的情況。

如何應對

當我們判斷交易策略是否還有效時，首先要面對的第一個問題是這個策略是暫時失效？還是永久失效？

面對這個問題，我可以用**度去審視，比如：

1、回撤已經超過回測時的最大回撤的1.2倍。

2、單日最大虧損超過回測時的1.2倍。

3、單周最大虧損超過回測時的1.2倍。

4、平均利潤低於回測時的0.8倍。

5、失敗次數持續上升。

實盤中，上述一個或多個現場出現時，就要小心了，可能是策略階段性暫時失效，也可能是永久失效。如果出現這種情況，先把策略下架，並繼續使用模擬盤進行驗證，直到模擬盤通過測試。

交易理念

交易市場是一個復雜的生態環境，在穩定的環境中，復雜的交易策略更有韌性，復雜的交易策略也優於簡單的交易策略。但是一旦這個生態環境發生變化，復雜的交易策略更容易失效。

一個穩健的交易策略有三大要點：一是交易策略可以適應大多數不同的市場狀態；二是交易策略保持簡單，簡單的策略不容易受到市場環境變化的影響。三是風控簡單。

一種交易策略在特定的時期表現優越，就越不能適應未來的環境。獲利速度與穩健性是相對立的，在微觀上都有效的交易策略，在宏觀上是弱效的。所以，一種長期有效的交易策略，在特定的時間內都是非常平淡的。

如果時間足夠長，無論哪種策略終究有一天會失效，就如永動機一樣，市場上不可能存在萬古常新的交易策略。無論你花了多少精力、多麼有信心，請做好接受失敗的准備。因為這是交易的一部分，否則請遠離它！

原文：有沒有萬古常新的交易策略？

❿ 請問兩個商品期貨回測的小問題

what? 難到這個還有公式么。。。講真要是真的能算出來那就神奇了，簡直穩賺。屁的風險都木有了。
但是！就是因為這樣，才不可能啊，這個世界上數學家那麼多，至今沒有出現什麼新聞說能夠算出這種東西的。
話說期貨的話是有相關事件成為影響因素的，例如南海爭端的時候，那個原油就上去了。我們公司就賺了一發~
可以考慮從這方面下手~
來自建德配資的建議！我們家分析師還是口以的！