期货

均线策略作为最简单的趋势策略，通常是程序化、量化交易入门的必修课。本篇文章我们不探究策略原理，我们从策略设计层面入手，剖析一个多品种策略的架构设计，学习一些策略架构设计的经验。 多品种策略设计的优点在于使用方便，一个策略程序控制交易多个品种，可以统一信息状态显示。交易多个品种相对分散了风险，增加了交易机会。缺点在于设计比较复杂，各个品种之间不能相互影响，对程序执行效率要求比较高。 所以设计难度远大于设计一个单品种策略。第一种方式比较简单，在发明者量化交易平台可以使用「商品期货交易类库中的CTA函数」轻松实现多品种策略。第二种方式就是直接写策略，好在发明者量化交易平台上提供了大量策略范例，给我们提供了丰富的参考代码，设计思路。 我们就使用 「CTP商品期货多品种海龟交易策略」 策略作为参考，修改成我们需要的多品种策略，从简单入手，比如修改成一个多品种均线策略。 节选部分代码： 策略参数： 和原版「CTP商品期货多品种海龟交易策略」一样，该策略也要引用商品期货交易类库。策略代码比较长，每段关键位置，都有注释，说明了这段代码的用途。耐心看完对比下原版的「CTP商品期货多品种海龟交易策略」会发现，其实没有什么改动，仅仅是修改了策略交易部分的逻辑代码，策略其他部分代码完全复用了。 这不得不说得益于原版策略设计的巧妙，让策略交易逻辑和策略下单处理逻辑等其它与策略不相关的功能代码分离的很好

JS // 左侧菜单栏焦点控制函数 keyMenu: function (e) { var mlindex = e.currentTarget.dataset.mlindex; this.setData({ curNav: mlindex, }) }, //数据 curNav: 0, mrlist:[ [ { list: "现货/期货" }, { list: "期货" }, { list: "现货/期货" }, { list: "现货" }, { list: "现货/期货" } ], [ { list: "现货" }, { list: "期货" }, { list: "现货" }, { list: "现货" }, { list: "现货" } ], [ { list: "期货" }, { list: "期货" }, { list: "期货" }, { list: "现货" }, { list: "期货" } ], [ { list: "现货/期货" }, { list: "期货" }, { list: "现货/期货" }, { list: "现货" }, { list: "现货/期货" } ], ] //HTML、 <view class='m-f-left'> <block wx:key="mleft" wx:for="{{mlmenu}}" wx:for-item=

勤奋，是期货大佬的第一要素。一天二十四小时，真正能在期货市场熬下来赚大钱的人，几乎没有一个不是非常非常勤奋的！ 每一个成功的人，每天，每周，每月都会给自己制定时间表，你看那些大老板，大明星行程安排的多紧凑，每天休息时间也就是那么两三个小时，多少成功人士分享自己的成功经验的时候都在说他为了自己的事业，为了自己的梦想付出了比平常人多一倍甚至几倍的努力。这就是一个重要的原因之一。 点击添加图片描述（最多60个字） 可能你努力奋斗的时间还不够； 你有经历了风雨才能见到彩虹； 对于投资者来说，盈利的第一步便是建立自己的交易系统，可能你的交易系统并没有建立完整，还需改进； 判断，发现机会的眼光，做事的决断力，执行力； 点击添加图片描述（最多60个字） 天时地利人和。 时间的考验，人性的磨练，随着社会的不断发展和前进，期货交易其实也逐步趋势年轻化，00后都是潜力股，现在有很多大学生在校已经学习相关期货知识，参加了校园期货交易大赛。有人退出市场，当然就有人在这里成就了自己。 只有自己去总结每次失败之后的教训，才能获得不同的经验，在一次次的交易中不断的尝试和改变，最后形成自己特有的期货交易系统，你现在还没有成功，可能是自己的交易系统还没有形成，至于交易系统我就不再啰嗦了，之前很多的内容都说到过这个问题。 点击添加图片描述（最多60个字） 要做到上面这些，真的很累，也很难

当行情来临的时候，在顺势者狂欢的背后，一定是逆势者爆仓的命运，空头不死，多头就不止，一定要把逆势者打爆仓为止。 不止损，几乎所有的亏损交易都可以扛回来，你还有这样的想法吗？有多少人现在还认为自己的这种做法想法是正确的，告诉你，这是多么愚蠢的想法。 点击添加图片描述（最多60个字） 有人有，交易的对错不重要，重要的是能不能赚钱。那我反过来问你，你在错的时候赚的多还是亏得多，你在对的时候赚得多还是亏的多。当你搞清楚这个问题，自己返回来看看你的行为，是不是就知道有多么的可笑了。 很多人不愿意承认自己的错误，其实做期货交易，必须要知道及时止损，不能让风险继续放大，我只能说，期货交易市场没有错，错的永远是个人。到现在你还没有成功，仅仅是因为方法的问题吗？不是的，态度很重要，你面对亏损，面对由于你的一意孤行造成的错误局面，但是还不愿勇敢面对。这些都是影响你后期成功的潜在因素。 交易市场的角色不是一成不变的，当你看到你的浮动盈利逐渐升高时，你可能就是一个风险厌恶者，就希望不要出现什么变故。一旦出现亏损，你可能就成为了一个风险偏好者，希望局面变化，下一秒瞬间盈利，可能交易市场本来真的很简单，无非就是买卖交易，但是一旦加进来人的欲望和贪婪，这个市场变得出奇的复杂。 点击添加图片描述（最多60个字） 虽然说这是交易不是在赌博，但是有的人会一直好运陪伴，有的人就算是喝口凉水都塞牙缝，心塞

昨夜油价上涨超过10%，道指上涨1000点，全球资产价格有短期企稳迹象，此时波动极大，操作忌讳重仓。 经过大幅下跌后，昨日国内商品期货大幅反弹，走势强劲，今天不是做空的时机，可轻仓做多。 建议的操作品种包括燃料油2009，豆粕2009 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/778683/blog/3191453

作者：starseeker 链接：https://www.zhihu.com/question/25074811/answer/30746398 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 正好昨日，国内CTA这块最强的私募富善投资（ Foreseefund ，他们家的微信公众号也是这个）发了这样一个PPT，还是很适合大家了解现在这个市场的，经林总同意，我把相关内容贴上来供大家参考。 交易性能速度的决定性因素有以下几点： 一：交易服务器是否靠近交易所机房？ 国内四大期货交易所都有自己的机房，其中中金在数讯，上期主要在张江，大商和郑商在本地也有相应的机房，另外期货公司有自己的服务器托管中心。 二：期货公司托管机房条件如何？ 主要就是硬件投入情况，包括服务器硬件和网络硬件还有带宽等，是不是比较新的或者几个大硬件商的设备，系统版本如何等等，都会影响速度。 三：网络环境如何？ 一个是你到相应的机房是走公网还是走专线。二是如果做跨市场比如说外盘，黄金T+D等等，到交易所之间的连接速度。 以下两张图可以清楚的说明各个系统间的关系： 在大家都采用服务器托管的模式下，各个期货公司之间的差别并不特别大。 硬件完毕以后开始说说交易平台的差别。首先是CTP是比较标准的程序化交易接入平台，也是绝大多数人采用的。其次上面图中可以看到各个交易所有自己的交易所系统

期货狙击手》 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/innovation/blog/3188734

第一代CTA交易系统和策略 第一代CTA交易系统出现在20世纪60年代和70年代。由于当时商品市场的强劲趋势，CTA策略在当时取得了可观的收益。这一时期商品市场的强劲趋势可归因于第二次世界大战后经济持续增长和经济通胀上升。强大的趋势市场允许简单的趋势跟踪系统实现更好的回报。第一代CTA系统处理较少的基本市场和品种，交易系统相对简单，通常是一个跟踪多个交易目标的交易系统。由于当时商品市场的趋势，这种策略运作良好。 第一代交易系统中使用的策略是那些现在熟悉趋势跟踪策略的策略，例如移动平均系统（加上一些简单的过滤条件，例如当短期移动平均线超过长期移动平均线时或者反之亦然），一个简单的趋势跟踪策略可以有效地发挥交易目标基本面的连续趋势。持续的经济增长，通货膨胀和石油危机是这种持续性背后的原因。但是，当许多交易者使用相同的策略并且基本面的持续存在不再存在时，第一代交易策略需要发展以适应新环境。 第二代CTA交易系统和策略 由于美元和黄金的脱钩，金融期货市场在1970年至1980年间迅速发展，允许期货管理基金参与许多期货市场，包括货币市场，债券市场，股指期货和股票金融衍生品。此外，信息技术的发展和低成本使得白天很容易获得数据。进入CTA基金的资金规模的增加和竞争的加剧使CTA策略更加复杂和适应性更强。 基于上述市场特征，第二代CTA交易系统和策略与第一代CTA策略相比具有以下特点：

上一期文章中我们学习了 「如何编写一个商品期货计划委托工具」 ，这是一个半手动的交易策略。那么我们如何实现一个自动的计划委托策略呢？这期文章我们就来一起实现，改造这个工具，改造成一个自动交易的策略。 策略思路 同样使用委托一个订单后，自动生成止损、止盈、反手委托任务的机制，只不过第一个委托订单，按照1分钟级别均线和当前价格的偏离程度来作为触发条件，做回归策略，收盘前平仓。策略并不复杂。 策略实现细节 策略轮询逻辑中的数据准备 // 获取行情 exchange.SetContractType(_EntrustSymbol) // 设置合约例如设置参数_EntrustSymbol为rb2001 var ticker = _C(exchange.GetTicker) // 获取tick数据 var records = _C(exchange.GetRecords) // 获取K线数据，设置K线周期为1分钟，这里获取的就是1分钟周期K线数据 $.PlotRecords(records, "K") // 画图，画出K线 var nowTs = new Date().getTime() // 获取当前时间，时间戳。 获取这些数据用于之后的计算。 需要计算每天早上开盘后的均线，首先要判断出当前以日为单位，开盘时第一根K线的时间戳： for (var j = records.length - 1;

在做商品期货交易时，并非都是全自动的交易策略，有很多半自动的程序化交易工具代替人工盯盘。这类工具虽然算不上完整的策略，但是也是基于使用者的交易意图，有条理的进行交易，也算是一种最简单的交易策略吧。下面我们就一起来实现一个交易工具。 对于半自动的交易工具可能会有很多需求，我们简单整理一些需求实现出来，对于更加高级、复杂的需求可以后续优化升级。 商品期货计划委托工具（教学） 计划委托： 制定委托任务，由策略参数设置的价格线，下单手数，多空方向，触发方式，确定任务。 止盈 计划委托订单成交以后，根据设置的止盈价格，创建计划止盈任务。 止损 计划委托订单成交以后，根据设置的止损价格，创建计划止损任务。 止损反手 根据止损任务触发后，制定反手任务。 有了以上需求，我们就可以逐一把功能实现，首先分析一下，止盈、止损动作是建立在开始的计划委托订单成交，有持仓以后，再产生的动作，所以止盈、止损是基于，第一个计划委托订单成交以后再创建。止损反手同样也是基于止损完成以后再产生的动作。 大致是这样的一个流程。 所以这里遇到第一个问题，我们设计时，如何让一个任务完成以后，自动创建另一个后续任务呢？ 这个问题解决很简单，FMZ量化交易平台提供了强大的模板类库，用自带的商品期货交易类库就可以轻松解决。 每个策略创建时都会在模板栏中自带这个类库，勾选上，保存策略即可引用。 回到我们的问题，如何让一个任务完成后