股票期货交易模型

A. 股票量化交易转期货,区别是什么

记得炎黄财经中提到过：期货量化交易-量化交易恰恰可以尽可能地规避投资者在投资活动时所受到的心理影响。以数量模型验证及固化这些规律和策略，严格执行已固化的策略来指导投资，从而使投资决策更科学、更理性，这就是量化交易的优势所在，也是量化交易在期货市场的意义所在。

期货由于是T+0杠杆交易，策略上的止盈止损设置很重要且被频繁触发。投资者需要做好仓位控制。期货的涨跌停幅度和股票不同，且有连续涨跌停时扩板（扩大涨跌停幅度）和提高保证金比例的问题。盘面数据的获取可以使用其他的行情软件。

期货由于是T+0杠杆交易，策略上的止盈止损设置很重要且被频繁触发。投资者需要做好仓位控制。期货的涨跌停幅度和股票不同，且有连续涨跌停时扩板（扩大涨跌停幅度）和提高保证金比例的问题。

B. 《量化投资技术分析实战——解码股票与期货交易模型》epub下载在线阅读，求百度网盘云资源

《量化投资技术分析实战——解码股票与期货交易模型》（濮元恺）电子书网盘下载免费在线阅读

资源链接：

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书名：量化投资技术分析实战——解码股票与期货交易模型

作者：濮元恺

豆瓣评分：8.6

出版社：电子工业出版社

出版年份：2018-8

页数：396

内容简介：

将数量化工具引入投资分析，需要结合中国股票、期货市场实际情况，为投资者开发并讲解含金量高、长期有效、逻辑清晰的量化投资模型，量化投资领域才能快速普及开来。《量化投资技术分析实战——解码股票与期货交易模型》在模型开发过程讲解的基础上，给出建模思路和绩效评估方法，并公开部分机构模型，指导投资者进一步钻研。图书为每个模型展示迭代过程中的绩效，并通过让读者扫描二维码，下载模型，构建纸媒和互联网的连接机制。

作者简介：

濮元恺，本科毕业于兰州财经大学，新闻学专业，任职于励京投资管理（北京）有限公司，且担任中国量化投资学会专家委员会委员。

C. 交易模型的模拟检验

模拟是对建立的系统或决策问题的数学或逻辑模型进行试验，以获得对系统行为的认识或帮助解决决策问题的过程。模拟的主要优点在于检验交易模型中的问题或系统的任何假设模型化的能力，使它成为最灵活的工具。判断交易模型是否有实用价值，最简单、最可靠的途径是通过在尽量多的市场里，进行长时间的测试。为了减少交易模型的检测成本，检测先从模拟开始。交易模型检验的基本原则是“模拟实战”，一切条件都要接近实战条件，使检验结果尽可能真实，因为只有这样才能使交易模型有真正的使用价值。
1.突发事件
在检验过程中一定要包含有突发事件(包括涨跌停板)，因为除了要检验交易模型在正常情况下的运作情况，还要有应付突发事件的能力，不能因为是“小概率”事件而忽略了突发事件的影响，应遵循“模拟实战”的基本原则。一个成熟的交易模型，即使不能捕捉到突发事件带来的超额利润，也应该有能力抵抗突发事件带来的风险。
2.检验的信息和数据
对于基本分析交易模型，需要有完善的信息数据库，信息的来源随着科技的发达，互联网的不断应用，信息的收集比以前方便了许多，因此要整理完善好信息数据库相对较容易。对于技术分析交易模型，由于期货基金运作的是期货品种，期货品种的数据有它的独特性，欧美期货的数据有各自不同的特点，如伦敦金属的期货数据没有出现“断层现象”，使用计算机检验就不会有问题，而国内的期货数据源袭了美式期货数据，不同的交易合约换月时会出现“数据断层”，不能像股票一样使用简单的除权处理，因此要通过交易模型的检验首先对数据进行处理。
实际合约数据：按照实际的合约交易数据，缺点是十分明显的，因为国内期货合约目前只有1年的周期，因此在检验时数据周期就显得太短了，而且在相当长的交易时间内合约的成交量并不活跃，流动性小，不具有代表意义。
即月连续数据：按合约交割日连接，连接起来形成连续数据。这样产生的连续数据优点是具有实际交易性，但在实战交易中会产生差别，交割前成交不活跃，缺乏代表性，像上海铜一般都是交割月后第四、五个合约成交活跃；缺点则是会产生“断层现象”，对检验结果产生重大的失真。
价差调整连续数据：按照一定的规则，在进入交割前一定时间内连接随后的合约数据，这里的时间参数X，要根据不同品种来确定，上海铜要比大连大豆和郑州小麦的时间参数X要大，将调整时两个合约的价差累计下来，最后将累计价差加减到数据列中，得出最终的期货数据。特别注意的是，经过调整的期货数据可能会出现负值，要做相应的数据调整，但这不会影响使用计算机检测的交易结果。优点是能长时间反映价格变化水平；缺点是数据不能直接应用于实际交易中，需要通过转换。
权重连续数据：按照固定的时间连接随后的合约数据，同时按近月大、远月小或是按成交量与持仓量的比重计算连续价格，随着时间的推移，较近的合约的权重越来越小，而远月的权重越来越大。优点是消除了数据“断层现象”，可以选取多个活跃月份，这样就可以更真实地贴近实战交易；缺点也是数据不能直接应用于实际交易中，需要通过转换。
以上四种数据处理方式各有所长，要根据使用者的情况选用。对于短线使用者，实际合约数据较好，而对于中长线的使用者连续数据才能真实反映实际中长期的盈亏情况，并进行计算机的检测。在对交易模型的检测中，为了保证检验结果的可靠性和稳定性，需要足够的统计样本数据，按照统计学的大样本要求，样本数量要多于30个。以短线为主的交易模型，数据时间不能短于1年的分时数据，使用日线数据检测的不能少于3年以上，基本分析交易模型的数据要求要经历一个以上的循环周期。

D. T0和日内阿尔法的区别是什么

股票阿尔法，简单地说，股票超额收益是指基金管理人在投资过程中获得的实际收益超过因承担相应风险而获得的相应预期收益的部分。它是与基金经理业绩直接相关的回报。

T0是一个证券交易系统。T0交易是指在证券交易当日办理证券和价格清算结算手续的交易系统。一般来说，当日买入的证券可以在当日卖出。T0交易在中国证券市场已经实施，因为它太过投机性。为确保证券市场的稳定，中国上海证券交易所和深圳证券交易所对股票和基金交易实行T1交易模式。也就是说，当天买入的股票要到下一个交易日才能卖出。同时，资金仍执行t0，即当日返还的资金可立即使用。上海期货交易所钢材期货交易实行t0交易模式。目前，我国股票市场实行T1清算制度，期货市场实行t0清算制度

E. 无数股票期货交易员在用的神器“ 凯利公式 ”，到底是什么【经典再读】

凯利公式，这个在股票期货交易员中备受推崇的工具，其实是一个源自概率论的策略，旨在最大化期望正收益的独立重复赌局中资金的长期增长率。1956年由物理学家约翰·凯利提出，适用于诸如赌博和投资等场合。公式的核心是通过计算预期收益（edge）和赔率（odds）来决定每次投注的比例。如果赌局期望收益为零或负，公式建议不参与。

凯利公式曾因电视问答节目《64000美元问题》而引发关注。当时，节目的内幕信息引发了人们对如何利用有限优势（private wire）同时接受一定程度噪声干扰（noise）下投注策略的思考。凯利通过数学模型，结合其在贝尔实验室的咨询学和噪音传递研究，推出了这个公式。公式表明，最佳的投注策略是将资金投入与预期收益和赔率成正比，避免一次性投入全部资金以防止可能的亏损，而关注长期累积收益（geometric mean）的优化。

在投资领域，凯利公式被用于仓位控制和组合优化。例如，股票市场中，它调整为考虑预期损失的公式，并通过统计历史数据优化投资策略。在选股方面，应用凯利分数（excess return/variance）来评估股票价值，根据相关性调整投资组合。尽管凯利公式最初发明者约翰·凯利未能亲眼见证其在投资界的广泛应用，但他的贡献，尤其是对计算机合成声音的开创性工作，被科幻作家和电影界作为对这位科学家的致敬。