期貨程序化python庫（期貨量化python）

本文目錄一覽：

• 1、如何系統地學習量化交易？
• 2、如何用python進行期貨程序化交易
• 3、國內哪個期貨程序化交易軟件最好？
• 4、只為了自己遍自己用的炒期貨軟件,學Python還是C#?
• 5、期貨程序化交易系統是如何實現的，用的是什麼編程語言
• 6、使用python做量化交易策略測試和回驗，有哪些比較成熟一些的庫

如何系統地學習量化交易？

有TB和matlab就基本足夠了，實現的話c++比較好。當然要看自身的知識背景和技術水平。

我的理解其實做量化交易很難有一個所謂的系統學習的過程，量化只是手段，交易的邏輯是多元化的，你可以通過形態描述、追蹤市場不合理價差等手段切入，也可以把天體物理、小波分析、神經網絡等複雜模型應用其中，你可以做的是K線結構上的策略，也可以做日線或每500毫秒數據進行決策的策略。

所有的一切目的就是為了獲利，所謂量化和程序化只是實現這一目的的手段。

你可以通過各種手段了解做量化時注意的細節，比如如何避免使用未來函數、如何理解每一條數據的意義、測試與實盤之間的差異、不同測試軟件的優缺點等等。但你沒法去“學習”量化交易，因為不會有人把自己真正賺錢的東西拿出來，如何賺錢必須自己去挖掘

首先從高頻交易分類來說，您研究的期現套利只是其中一種，股指期貨剛推出的時候和現貨的期現套利收益率還不錯，近兩年低到有時甚至不到無風險收益率。國債期貨和現貨套利空間在推出後很快就消失了。以後推出了期權，可能會有一定機會，但應該風險很高。其實從國外來看，高頻交易最大的用處是做市商交易，快進快出提供市場流動性，這種策略在中國訂單驅動市場顯然很難。然後就是後面答案中提到的趨勢交易，利用KDJ，SAR，海龜法，割頭皮法之類的策略判斷市場方向進行交易，這也是國內期貨公司和大部分量化私募的方向。不得不說，這種策略參數選擇基於過去，可能會過度優化參數或者加入拍腦袋主觀想法，有時候賺很多倍有時候很快賠光。一般的策略都回撤太高不適合投資。最後有一種，是目前我所了解的比較先進的方法， 隱含馬爾可夫模型（HMM），這也是西蒙斯的文藝復興在做的方法。具體策略我學識有限了解不深，這是一種隨機過程的方法，《數學之美》里介紹過利用HMM來語音識別。因此，我建議題主如果真的有志於高頻交易應該首先讀一個數學或者計算物理的博士，編程能力並不是高頻交易的核心競爭力，數學理論才是。當然，本人閱歷能力有限，僅了解皮毛，隨口一說，歡迎拍磚

如何用python進行期貨程序化交易

、程序化交易系統目前主要是通過計算機程序實現的，其實就是把交易者決策的過程用計算機語言描述出來，然後由計算機給出交易建議或直接發送交易指令到期貨公司的交易系統中去，完成一筆交易。

國內哪個期貨程序化交易軟件最好？

1.先說國內的期貨交易軟件，包括Kingstar、恒生、Vertex、文華、博一大師閃電手、快期、易盛、先鋒、MC、TB；國外期貨交易軟件需要在香港簽約。

2.具體介紹:

1)國內最早使用的期貨交易軟件，其實有三種:-Kingstar，-Hang Seng，-Peak。所以這三種軟件其實都差不多，每一種的滲透率都很高。Vertex很少使用，因為它主要提供證券的櫃檯系統。目前使用它作為期貨交易客戶端的公司只有兩家，東海和新紀元。頂點的穩定性還是很好的。這是國內三個市場使用較早的軟件。

2)文華軟件的一大特點是在軟件行情的界面中嵌入了所有與之合作的期貨公司的名稱，客戶查找起來非常方便。而且它有一些半自動交易的條件，比如交叉交易。

3)博一大師閃電下單的界面更像股票下單界面，所以很多從股票轉來的朋友更喜歡用博一的閃電下單。

4)快速期，有兩個版本，V2和V3。V2版尤其像老醫生的版本，其特點是界面設置快速指南，幫助您快速設置您想要的界面和功能。V2還有一個“報告”功能，可以生成一段時間的交易報告，投資者可以隨時查看自己的交易情況。V3有一個交易品種報價系統，在這裡可以看到交易品種的報價。他的界面可以更加個性化。因為連接CTP平台，速度還可以，但是穩定性比較差。V3可以交易期權，V2不能。

5)但是現在90%以上用的是文華財經和博一的期貨交易軟件，是程序化的，用易盛和先鋒的人更多。另外，文華財經的隨身銀行的app開始收費了，每手開銀行0.2元，關銀行0.2元。所以期貨交易app建議用期貨公司自己的app，基本都是博一大師公司開發的，功能齊全。操作界面和文華財經的隨身銀行很像，關鍵是完全免費。所以，最後總結一下，如果是手動交易的普通散戶，使用文華財經電腦版+期貨公司app的交易軟件組合；如果從事期貨編程交易，可以用易盛或者先鋒。

6)國外期貨交易軟件。我問期貨公司，只有去落地簽，香港，或者有香港護照，才有可能開一個真實的對外賬戶。國內開的對外賬戶都是假的。任何時候跑了，校長就再也回不來了。

只為了自己遍自己用的炒期貨軟件,學Python還是C#?

這兩個都沒用，期貨和股票之類的需要藉助於第三方平台，象TradeBlazer，你所做的編程和開發也是需要用它提供的語言來進行，與C#什麼的沒有任何關係。

期貨程序化交易系統是如何實現的，用的是什麼編程語言

、程序化交易系統目前主要是通過計算機程序實現的，其實就是把交易者決策的過程用計算機語言描述出來，然後由計算機給出交易建議或直接發送交易指令到期貨公司的交易系統中去，完成一筆交易。

比如我們用自然語言思考某個品種是否應該買入賣出時：“如果大豆0901價格跌破3000元，則開倉賣出三分之一……”用計算機語言描述時可能就是：

“IF A0901=3000 THEN SELL……”

當然實際上的程序編寫是比較複雜的，因為要做大量的邏輯判斷和公式計算。

2、 理論上來講，用什麼語言都可以完成這樣的任務，但因為涉及到大量的數據讀寫和網絡存取，所以最好用自帶數據庫功能的編程語言，比如Delphi，不但數據 庫功能很強，而且可直接讀寫SQL-Server、Oracle、Sybase等證券期貨行業普遍採用的數據庫，相應的網絡控件也齊全。

3、此類交易系統適合所有的交易市場，證券、期貨、外匯都已經有了類似的交易系統，但各自的模型基礎不一樣，因為這些軟件都是根據交易者的經驗來建立交易模型並編寫的，而不同的交易者思路是不完全相同的。

4、在證券市場和期貨市場上，如果個人要建立一個計算機程序化交易系統的話，首先要做的當然是建立交易模型，也就是把自然語言描述的交易決策過程轉換成計算機語言。

其次是建立交易接口，這裡有兩個接口問題要解決，一是你的交易程序要讀取行情軟件的數據，以便系統根據行情數據作出交易決策並發出交易指令；二是你的交易程序發出的指令要下到證券公司（期貨公司）的交易服務器上去，就像你自己敲單一樣。

接口問題涉及到TCP/UDP端口的讀寫，證券（期貨）公司和交易所的通信都是通過TCP/UDP進行的，他們不對最終客戶開放接口，這就需要你自己破解數據格式了。

所以要建立一套有效的程序化交易系統，不但要求程序的編寫者有成功的、長期有效的交易經驗，還要懂得將這些經驗用計算機語言描述出來，這不是一個很簡單的過程。

使用python做量化交易策略測試和回驗，有哪些比較成熟一些的庫

量化交易大多用在股票交易上，量化是指將某隻股票或者摸個行業的數據進行量化，在更具各家機構自己的量化公式進行選擇，量化交易只是選擇，並不涉及交易

程序化交易也是一種量化交易，但是是更具已有的數據進行，比如各種行情指標，MACD KDJ等，無法像量化交易那樣把能涉及到的所有數據進行量化，程序化交易更側重交易的自動進行，沒有認為干預，且模型編寫簡單，個人用戶也可以進行！