商品期货基本面量化策略
㈠ 量化交易都有哪些主要的策略模型
随着量化交易的发展，单一技术指标的策略会面临失效的问题。所以现在的策略都是复合型的。
经典量化交易策略(包括价值投资、技术指标、配对轮动、机器学习等)、研究型文章等
㈡ 什么是商品期货基本面分析方法
供求消息面太多很难分清，最主要的是看趋势做概率！做好止损，创造自己的交易理念
㈢ 怎么高效率的分析商品期货的基本面
你主要是做超短，还是中长？
㈣ 分析一个商品期货 包括基本面和技术面分析 2000字
2000字，还是算了……网上随便下篇嘛
㈤ 如何对期货商品进行基本面分析
确实可以考虑考一下期货投资分析，但这个考试超级难考，我上次去，通过率0.81%，6000多人考50人通过，坑爹啊。
基本面分析最主要和基本的方法是线性回归，这要求一定的高等数学功底。
㈥ 期货程序化交易中的基本面可以量化吗 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经验，要靠多年的积累，因为基本面交易也包含了很多因素，包括供求平衡关系、市场结构、微观因素、宏观因素等等有很多因素。这个交易经验或者说交易人，这种交易经验可复制性又非常差，就是想带一个成熟的交易员要经历很长的时间，如果靠基本面交易，特别是靠商品期货，一个人所带的资金就很有限，到一定规模我就很难以再扩大。
在这种市场情况下，要想开展一部分程序化交易或者量化投资，一定要有所区别，因为现在市场上由于期货公司或者现在期货行业发展的现状，很多年轻人快速进入到量化投资这个领域，对基本面分析或者说交易经验比较少的情况下，做出来的交易模型大部分是纯数学化的模型。实际上量化做模型的背后有大量的数据采集，这个数据采集也包含了很多宏观、微观方面的一些数据，将这些数据整理、加工进行人工智能的分析。
㈦ 什么是期货量化交易与程序化交易一样的吗
量化投资理论是借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可持续的、稳定且高于平均的超额回报。
量化从一开始也不是作为定性的对立面而提出的方法，它是将定性分析中的技术分析策略用模型固化，替代过程中可以用电脑进行的部分并将其效用极大优化。量化交易策略几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。
程序化交易将具体的交易时机，仓位，止损止盈，获利标准编写进交易程序中，也可能独立于程序外。程序化只是交易执行的一种方式。
㈧ 疯狂期货：有什么商品期货的基本面的交易策略和方法
一般来说，就个人交易者而言，基本面的交易策略是比较复杂的，国家政策，国际因素，农产品的天气炒作，突发的黑天鹅等等，投入产出比不高；这也是为什么那么草根交易者选择技术分析的原因
㈨ 量化投资策略的趋势判断型量化投资策略
量化选股就是利用数量化的方法选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为。量化选股策略总的来说可以分为两类：第一类是基本面选股，第二类是市场行为选股。
基本面选股介绍了多因子模型、风格轮动模型和行业轮动模型。市场行为选股介绍了资金流模型、动量反转模型、一致预期模型、趋势追踪模型和筹码选股模型。 与股指期货套利类似，商品期货同样存在套利策略，在买入或卖出某种期货合约的同时，卖出或买入相关的另一种合约，并在某个时间同时将两种合约平仓。在交易形式上它与套期保值有些相似，但套期保值是在现货市场买入（或卖出）实货、同时在期货市场上卖出（或买入）期货合约；而套利却只在期货市场上买卖合约，并不涉及现货交易。
商品期货套利主要有期现套利、跨期套利、跨市场套利和跨品种套利4种 有别于无风险套利，统计套利是利用证券价格的历史统计规律进行套利的，是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。
统计套利的主要思路是先找出相关性最好的若干对投资品种（股票或者期货等），再找出每一对投资品种的长期均衡关系（协整关系），当某一对品种的价差（协整方程的残差）偏离到一定程度时开始建仓——买进被相对低估的品种、卖空被相对高估的品种，等到价差回归均衡时获利了结即可。
统计套利的主要内容包括股票配对交易、股指对冲、融券对冲和外汇对冲交易。 期权（Option）又称选择权，是在期货的基础上产生的一种衍生性金融工具。从其本质上讲，期权实质上是在金融领域将权利和义务分开进行定价，使得权利的受让人在规定时间内对于是否进行交易行使其权利，而义务方必须履行。在期权的交易时，购买期权的一方称为买方，而出售期权的一方则称为卖方；买方即权利的受让人，而卖方则是必须履行买方行使权利的义务人。
期权的优点在于收益无限的同时风险损失有限，因此在很多时候，利用期权来取代期货进行做空、套利交易，会比单纯利用期货套利具有更小的风险和更高的收益率。
