期货回测合约换季

Ⅰ 期货期权交流回测绩效这么好的策略靠谱吗

期权(option),是指某一标的物的买卖权或选择权，具有在某一限定时间内按某一指定的价格买进或卖出某一特定商品或合约的权利。和期货不同，期权的买方只有权利而没有义务。期权的许多概念都如买权、卖权、实值期权、虚值期权等都是站在买方的角度来定义的。

1、看大涨，买入看涨期权
2、看大跌，买入看跌期权
3、看不涨，卖出看涨期权
4、看不跌，卖出看跌期权
5、看小涨，进行看涨期权套利
6、看小跌，进行看跌期权套利
7、看多波动率，买入跨式套利
8、买入看涨期权，规避期货空头持仓风险
9、买入看跌期权，规避期货多头持仓风险
10、卖出看涨期权，提高期货多头盈利

Ⅱ 聚宽有期货回测的计划吗

掘金有期货的回测功能

Ⅲ python量化哪个平台可以回测模拟实盘还不要钱

Python量化投资框架：回测+模拟+实盘
Python量化投资 模拟交易 平台 1. 股票量化投资框架体系 1.1 回测 实盘交易前，必须对量化交易策略进行回测和模拟，以确定策略是否有效，并进行改进和优化。作为一般人而言，你能想到的，一般都有人做过了。回测框架也如此。当前小白看到的主要有如下五个回测框架： Zipline ：事件驱动框架，国外很流行。缺陷是不适合国内市场。 PyAlgoTrade ： 事件驱动框架，最新更新日期为16年8月17号。支持国内市场，应用python 2.7开发，最大的bug在于不支持3.5的版本，以及不支持强大的pandas。 pybacktest ：以处理向量数据的方式进行回测，最新更新日期为2个月前，更新不稳定。 TradingWithPython：基于pybacktest，进行重构。参考资料较少。 ultra-finance：在github的项目两年前就停止更新了，最新的项目在谷歌平台，无奈打不开网址，感兴趣的话，请自行查看吧。 RQAlpha：事件驱动框架，适合A股市场，自带日线数据。是米筐的回测开源框架，相对而言，个人更喜欢这个平台。 2 模拟 模拟交易，同样是实盘交易前的重要一步。以防止类似于当前某券商的事件，半小时之内亏损上亿，对整个股市都产生了恶劣影响。模拟交易，重点考虑的是程序的交易逻辑是否可靠无误，数据传输的各种情况是否都考虑到。 当下，个人看到的，喜欢用的开源平台是雪球模拟交易，其次是wind提供的模拟交易接口。像优矿、米筐和聚宽提供的，由于只能在线上平台测试，不甚自由，并无太多感觉。 雪球模拟交易：在后续实盘交易模块，再进行重点介绍，主要应用的是一个开源的easytrader系列。 Wind模拟交易：若没有机构版的话，可以考虑应用学生免费版。具体模拟交易接口可参看如下链接：http://www.dajiangzhang.com/document 3 实盘 实盘，无疑是我们的终极目标。股票程序化交易，已经被限制。但对于万能的我们而言，总有解决的办法。当下最多的是破解券商网页版的交易接口，或者说应用爬虫爬去操作。对我而言，比较倾向于食灯鬼的easytrader系列的开源平台。对于机构用户而言，由于资金量较大，出于安全性和可靠性的考虑，并不建议应用。 easytrader系列当前主要有三个组成部分： easytrader：提供券商华泰/佣金宝/银河/广发/雪球的基金、股票自动程序化交易，量化交易组件 easyquotation : 实时获取新浪 / Leverfun 的免费股票以及 level2 十档行情 / 集思路的分级基金行情 easyhistory : 用于获取维护股票的历史数据 easyquant : 股票量化框架，支持行情获取以及交易 2. 期货量化投资框架体系 一直待在私募或者券商，做的是股票相关的内容，对期货这块不甚熟悉。就根据自己所了解的，简单总结一下。 2.1 回测 回测，貌似并没有非常流行的开源框架。可能的原因有二：期货相对股票而言，门槛较高，更多是机构交易，开源较少； 去年至今对期货监管控制比较严，至今未放开，只能做些CTA的策略，另许多人兴致泱泱吧。 就个人理解而言，可能wind的是一个相对合适的选择。 2.2 模拟 + 实盘 vn.py是国内最为流行的一个开源平台。起源于国内私募的自主交易系统，2015年初启动时只是单纯的交易API接口的Python封装。随着业内关注度的上升和社区不断的贡献，目前已经一步步成长为一套全面的交易程序开发框架。如官网所说，该框架侧重的是交易模块，回测模块并未支持。 能力有限，如果对相关框架感兴趣的话，就详看相关的链接吧。个人期望的是以RQAlpha为主搭建回测框架，以雪球或wind为主搭建模拟框架，用easy系列进行交易。

Ⅳ 期货大数据反向跟单，反向交易对于散户来说有哪些好处

所谓反向跟单，指的是与自主交易、主观交易相对立的交易方法，即反着方向来做单。

目前国内的投资者，特别是小散户，只是依靠薄弱的行情分析技术，以及不对称的信息来进行股票和期货交易。基于交易市场的“二八定律”，即“二盈八亏”或“一盈二平七亏”，大部分散户亏损的结果是大概率的，那么反过来，反向做单盈利就是大概率。跟单，是跟进复制其他交易者的单子，既可以正向、反向跟单，也可以倍数、手数跟单。因期货等交易品种具备双向交易机制，既能做多，又能做空，能够实时进行反向交易，通过计算机软件获取交易者进行多空交易的实时数据，利用跟单软件，实现跟单账户与样本账户的实时相反方向交易，这个就是反向跟单。

抛弃个人交易的观点，让数据自然完整的产出一个周期。反向跟单项目的原理就是把市场二八定律拿出来，筛选稳定亏损的数据进行反向跟单交易，做的是一个大概率的项目，那么一旦干预就成了普遍的散户投机心理了，又把自己变回了二八定律里面亏损的那群人了。可能偶尔一两次的干预能够正确，但是对于项目的长期运营来说人为性的干涉有悖于项目的原则，对于反向跟单来说一定是坏事！

以上是一些样本帐户交易盈亏情况，他们的亏损=你的盈利！

反向跟单的样本账户一般会有多个，也就是一个账户反跟多个样本账户，这就相当于做投资，把鸡蛋放到了多个篮子里，天然地分散了投资风险。在一跟多的情况下，多个账户的决策会比较分散，又会最终趋于亏损，这样就不会出现单边的交易结果，在风险把控下的稳定收益就是大概率事件！现在不止是可以一跟多，因为有些跟单者的资金量比较少，也有其他的策略方式适用于这些人。

如果你觉得这种交易模式你有受益，不妨关注我的大风号，可以在底下评论区留言或私信与我交流

Ⅳ 股票期货等交易策略，为什么要进行历史回测

说高端点就是为了个大数据，这样能根据历史推算成功率。
说白了，恕我直言那就是骗自己，没卵用的东西。不同的行情不同的策略，不同的逻辑。你交易策略历史胜率80%都没卵用，可能这10次里面8成功都是在牛市背景下，另外2次失败是熊市背景下，等到你用的时候是熊市了对不起失败了那就是100%了，80%胜率？不存在的！

这种东西就是最傻了，除非真坚持用个10几20年去轮回一波牛熊，不然这胜率根本没用没有说服力

Ⅵ 白糖期货主力合约为什么空过去一个合约

一个品种，会有很多月份的合约，至于那个月份是主力，这个有很多因素的，比如农产品的生长季节，消费月份有高低等都有关系。很多时候，也是不确定的，一个主力合约快到期了，这时候需要换合约，就看当时有更多的人去做了那个合约而已，那做的交易量多了，也就成了主力合约

Ⅶ 恒指期货交易，发现自己下单错了的情况下，是快速立刻止损出局还是等待回测在出

下单了。等他上涨几个点或者下跌几个点再平掉吧，不然立刻平掉还是要亏损的

Ⅷ 请问两个商品期货回测的小问题

what? 难到这个还有公式么。。。讲真要是真的能算出来那就神奇了，简直稳赚。屁的风险都木有了。
但是！就是因为这样，才不可能啊，这个世界上数学家那么多，至今没有出现什么新闻说能够算出这种东西的。
话说期货的话是有相关事件成为影响因素的，例如南海争端的时候，那个原油就上去了。我们公司就赚了一发~
可以考虑从这方面下手~
来自建德配资的建议！我们家分析师还是口以的！

Ⅸ 期货如何做到量化

1.进入Rice.quant量化交易平台（https://www.ricequant.com/?f=n），并注册。注册后，点击右上方的“我的策略”，再点击下方“创建新Python新策略”或是“创建Java新策略”。
2.创建成功后，大家可以看见下面一个界面。这里就是我们的策略书写位置，非常人性的通过注释给了新手一个指导。
3.恭喜你，已经完成了前期的准备工作。您可以开始书写你的策略了，具体可以参考https://www.ricequant.com/community/topic/165/。在书写完成后，编译策略，检查是否存在错误或者做其他的调整。

Ⅹ python回测系统 模拟回测 最简单量化回测系统有哪些支持期货和股票

github上有一个jdhc简单回测 是用python写的比较简单，需要设置些参数。