期货策略要回测多长时间能证明有效

❶ 如何在策略回测中避免过度拟合 (overfitting) 以及保证测试参数的稳健性 (robust)

根据科学哲学的语言，反测试是一种归纳法。

感应受限。其中一个就是休姆问题：你看到所有的天鹅都是白的，世界上的黑天鹅是无法排除的。这就引出了推断理论不起作用的理论。

总之，根据以上四个方面的模型和参数，鲁棒性通常较强，且过度优化的可能性较小。

❷ 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

❸ 如何看待期货投资中的程序化自动交易策略

河北稳升为您服务。
程序化自动交易策略是期货市场上的一个热门方向。现在有很多机构或个人在这方面下功夫。
程序化最重要的是策略，策略的质量需要回测测试和实盘验证。然后理解了自己的策略之后，还需要长期坚持执行。

❹ 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

❺ 期货要怎么才能控制好

控制好期货的方法：
一、认真分析天然市场行情；
认真分析和判断市场行情是正确决策的基础，企业在参与期货套期保值应该积极分析现货市场以及期货市场行情，只有分析了行情才能有正确的套保思路。
二、制定正确的期货套保方案；
企业在收集信息，分析整个市场趋势后，可确定证券的期货套期保值方案。
制定保值方案的基本原则是:以走势分析为基础，以产品成本为参照，以企业整体效益为目标，确保不发生风险。
三、实施期货套期保值方案；
套期保值方案确定后，由专门的人员进行操作，并记录每天的运作结果。若市场行情发生变化需要对保值方案进行较大修正，需要企业期货部进行统一讨论。
不过决策要快。期货行情瞬息万变。一般情况下，领导只需要定保值方向，具体由操作人员灵活掌握，这样才不会错失良机。
四、套期货的交割；
在进行交割前一个月期货部门和现货部门必须统一协调规划，不能进行交割，则必须提前平仓。
五、套保资金；
当交割或者平仓结束后，可以让期货经纪公司尽快把资金打到企业账户上。

❻ 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。

❼ 量化策略一般用什么平台回测分别有什么优劣势

盈时量化策略回测平台，不会编程也能玩转量化。

盈时“策略机器人”集策略智能生成、策略评估、筛选优化、批量生成等功能于一体的交互式策略生成平台。平台以计算机智能生成算法为核心，使用了机器学习、模式识别、统计学、可视化技术等人工智能技术，包含策略构建模块、混编计算模块、策略绩效优化模块等组件，在策略优化方面使用了高效的遗传编程与NSGA-II等算法，进而充分利用CPU多核心性能，实现多进程同步高效生成策略。

语言：Python

适用人群：期货投资者（有无编程基础都可）

数据库：期货

回测用时：需要排队分钟记

支持的功能：支持将策略使用在交易开拓者的平台，属于实盘交易。策略给出建议，但需要自己手动确定进行买卖。

自动生成策略原理与简介：通过设置参数，运用机器学习的方法，一键生成源码策略。

备注：国内首个利用深度学习的人工智能量化平台，不懂编程也能做量化。

盈时，专注于为客户提供高品质的量化交易技术咨询服务和领先的量化交易产品，是一家从事金融数据分析、金融软件开发、程序化交易算法与交易策略研究等业务的科技公司。

❽ 期货从业资格考试有效期是多久

期货从业资格证书过了，不是长期有效的。中国期货业协会负责组织从业资格考试，参加从业资格考试的，应当符合下列条件：
(一)年满18周岁;
(二)具有完全民事行为能力;
(三)具有高中以上文化程度;
(四)中国证监会规定的其他条件。
通过从业资格考试的，取得协会颁发的从业资格考试合格证明。
期货从业资格考试《期货基础知识》和《期货法律法规》，单科成绩有效期为考试当年及以后两个年度。以上两个科目考试成绩均合格后，可获得期货从业人员资格考试合格证。两门考试成绩均合格后取得成绩合格证书，成绩合格证书长期有效，实行电子化管理，考生可上中国期货业协会网站查询或打印成绩合格证书。
取得成绩合格证后，考生如到从事期货业务的经营机构任职，可由所在机构向中国期货业协会申请从业资格。

❾ 少了期货分析策略系统赢了世界又如何

世间万物，能量守恒。交易策略也不例外，对于量化交易者而言，面临的真正挑战是，你知道策略终有一天会老，但是你永远不知道是哪一天。

有的人认为未来行情是不断变化的，一套成熟稳健的交易策略，应该适用未来所有行情，不管是单边行情还是震荡行情。还有人认为，不同的行情应用不同的策略，即便是经过严格压力测试的交易策略，如果交易策略过了生命周期，这个策略就要重新审视，是否还继续具有稳健的获利能力。

在探讨这个问题之前，先看一个例子——自1985年成立以来至2005年，由乔尔·格林布拉特领导的哥谭资本(Gotham Capital)创造出了从700万美元到8.3亿美元，年均40%回报率的投资奇迹。

在2005年，乔尔曾出版一本仅有150页的小书《股市稳赚》中，他将自己的投资经验浓缩为一个简单易懂的 “ 神奇公式 ” ：从资产收益率高和市盈率低的综合排名中，选择前20-30只股票，形成一个组合，分别买入并持有一年后卖出。这个 “ 神奇公式 ” 其实就是一个简易的量化模型，如果遵循乔尔的投资方法，在1988年至2004年的17年间，投资者的投资组合回报率将达到30.8%，而同期标准普尔500指数的年复合回报率仅为12.4%。看起来很漂亮，但是，乔尔也不客气地指出了神奇公式的命门。

“ 神奇公式在每12个月测试期间，平均有5个月表现不如大盘。以一整年为计算期间，神奇公式每4年有1年无法打败大盘。每6年为一单位的测试期间，神奇公式有一次连续2年表现不如大盘。神奇公式测试的表现优异17年间，甚至会有一段时间连续3年表现不如大盘。”

连续3年表现不如大盘——这意味着，如果你依照神奇公式做一个量化对冲基金，你将遭遇连续3年的亏损。

试问，一个策略暂时失效时，你是否怀疑过策略到底是真的老了？还是暂时失效？你能扛得住吗？

策略的反身性

关于策略为什么会失效，最有代表性的解释应该是反身性。在《金融炼金术》这本书中，索罗斯在解释反身性理论的时候提到：当你观察市场并介入市场，市场就不是你原先研究的市场了。

也就是说，市场中某一种交易策略持续有效时，就会有越来越多的这类策略加入到市场中来，原本有效的策略慢慢会变得无效。相反，当失效的交易策略经过一段时间，越来越多人放弃这种交易策略的时候，那么这种暂时无效的策略慢慢会变得有效。就这样周而复始。

必要的成本

“ 你可以赢得下一场比赛，但你不能赢下所有的比赛 ”。有时候应该坚决入场，有时候应该什么都不做。作为一个量化交易者，应该天衣无缝的执行自己的交易策略，如果不严格执行，一旦出现大幅回撤，你都不知道究竟是交易策略有问题，还是自己没有遵守交易策略。

客观的说，一个关乎于交易胜败、生死存亡的问题，也是一个难以完美解决的问题。无论你的交易策略是基于什么假设，无论采用哪种方法，当这个假设不存在的时候，就必定要付出代价，没有人会在策略失效之前提早发现它失效，这是一个必要成本。

尽管我们无法精确判断交易策略是否真正失效，也不能判断交易策略是否在会在暂时失效后变的有效，但我们仍然可以采取一些方法，应付可能的情况。

如何应对

当我们判断交易策略是否还有效时，首先要面对的第一个问题是这个策略是暂时失效？还是永久失效？

面对这个问题，我可以用**度去审视，比如：

1、回撤已经超过回测时的最大回撤的1.2倍。

2、单日最大亏损超过回测时的1.2倍。

3、单周最大亏损超过回测时的1.2倍。

4、平均利润低于回测时的0.8倍。

5、失败次数持续上升。

实盘中，上述一个或多个现场出现时，就要小心了，可能是策略阶段性暂时失效，也可能是永久失效。如果出现这种情况，先把策略下架，并继续使用模拟盘进行验证，直到模拟盘通过测试。

交易理念

交易市场是一个复杂的生态环境，在稳定的环境中，复杂的交易策略更有韧性，复杂的交易策略也优于简单的交易策略。但是一旦这个生态环境发生变化，复杂的交易策略更容易失效。

一个稳健的交易策略有三大要点：一是交易策略可以适应大多数不同的市场状态；二是交易策略保持简单，简单的策略不容易受到市场环境变化的影响。三是风控简单。

一种交易策略在特定的时期表现优越，就越不能适应未来的环境。获利速度与稳健性是相对立的，在微观上都有效的交易策略，在宏观上是弱效的。所以，一种长期有效的交易策略，在特定的时间内都是非常平淡的。

如果时间足够长，无论哪种策略终究有一天会失效，就如永动机一样，市场上不可能存在万古常新的交易策略。无论你花了多少精力、多么有信心，请做好接受失败的准备。因为这是交易的一部分，否则请远离它！

原文：有没有万古常新的交易策略？

❿ 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！