上海中期期货开户怎么样期货量化交易怎样做

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期货量化交易怎样做？数据显示，北美超过70%的交易份额由程序化交易产生，也就是期货量化交易，而目前我国程序化交易的份额远远低于北美及欧美的平均水平。程序化交易使资产管理人更容易通过多品种、多市场、多周期、多组合的量化交易策略来降低投资风险、平滑资金曲线，凭借其快速与纪律性等优势，越来越受到交易者的青睐。

期货量化交易

期货量化交易系统风控的构建逻辑

一是强调风险控制的重要性。任何风险控制工作的改进，都必须以提高风险控制质量为第一考虑。

二是强调风险的提前预防、提前发现。可通过模拟实盘情况，寻找可能出现的量化交易风险；并且在实盘交易中，通过增加参数监控，来弥补单纯订单只能在错单出现后才能发现风险的问题。

三是强调风险估计的准确性。一方面，不断发展适合量化交易的风险估计模型，目前采用基于GARCH模型和GED分布的VaR风险估计模型。另一方面，通过对多品种联合建模，努力对套利交易提供更高的兼容性，以减少不必要的风险估计，帮助量化交易客户找到真正的风险源。

四是强调量化交易风险的独特性。对于量化交易风险，我们面对的风险不是目前仓位继续持有一段时间可能带来的风险，而是量化交易继续运行一段时间可能带来的风险。所以我们发展了蒙特卡洛模拟的方法来计算下一个交易日的风险情况。

基于以上逻辑以及量化投资实务的经验，我们认为，一套完整的覆盖交易前、交易中、交易后的风控体系应该至少包括以下内容：

交易前的风险控制

量化投资不同于传统投资方式，风险控制工作在交易前就已产生。主要预防的风险包括：量化程序的编写错误、量化程序和风控程序的不正常交互等。我们将需要测试的模型搭载在我们的交易系统和风控系统上，通过以下几个方式检验整个系统的稳健性：

一是模仿交易所实时推送行情，在量化策略编写者的协助下，查看交易信号和输出的参数等是否正常。

二是用专门的数据模拟包括异常行情等突发情况，验证在突发情况下系统的表现。包括风控程序是否能及时发现异常，示警并征得量化交易者同意后而采取措施的其他风控手段。

三是在量化交易者同意风控程序进行平仓、限制开仓等风控手段时，用特殊数据刻意引起风控系统生效，以检验在风控程序生效后，量化交易程序是否能正确接受信号，并继续稳健运行。

交易中的风险控制

交易中的风险控制是量化投资风险控制工作的重中之重，在这个环节包含的风险种类比较多。

1.传统风险

传统风险是在传统的交易方式下也存在的风险种类，但是在量化交易中，这些风险又具有了新的特点：

市场风险。市场风险是指由投资标的物价格波动带来的风险。相对于传统交易方法，量化交易的速度更快，仓位变动更加频繁，对风险衡量的即时性要求更高。同时，由于大量跨品种之间套利策略的存在，使得组合风险不是简单的线性叠加关系，需要更加精细的衡量风险的办法。我们风控团队采用主流风险测度方法——VaR，并在算法上进行创新，即时给出组合风险、组合中的单一品种风险，当风险度过高时，这种整体与局部风险均展示的方式，可以在有风险发生时迅速定位风险源。

净值风险。量化产品在生命周期内由于产品盈利能力不佳，净值接近一定水平可能面临的清盘风险归为净值风险。但在量化策略编写中，往往并不考虑这一情况。针对这方面的问题，我们的风控系统对产品清盘的可能性进行实时定量的分析，帮助量化交易者实时了解产品的运行情况，甚至根据我们提供的分析数据，程序化地调整策略的持仓规模，以规避净值风险。

操作风险。虽然程序化交易能自动运行交易策略，但仍不能摆脱人工操作。在人工参与环节出现的误操作或投机操作带来的风险归为操作风险。应对措施是：

一是尽量减少非必要的人工操作。

二是对任何的人工操作，记录并留档，定期复核。

三是对所有曾经出现过的人工操作，制定标准化的操作步骤。

2.量化交易风险

量化交易风险是量化交易特有的风险，或者是该风险在传统交易中就存在，但在量化交易中被大幅放大的风险。这些风险包括：

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