期货程序化培训教程.pptx

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DATE
ANALYSIS
SUMMARY
RESUME
期货程序化培训教程
目录
CONTENTS
REPORT
期货程序化交易基础
数据分析与挖掘技术应用
量化模型构建与优化方法论述
实盘操作技巧与经验分享
平台软件使用指南及注意事项
总结回顾与未来展望
01
期货程序化交易基础
REPORT
1
2
3
包括期货合约、交易所、交割等核心要素。
期货市场基本概念
通过计算机程序自动执行交易指令的一种交易方式。
程序化交易定义
提高交易效率、降低人为干预等。
程序化交易在期货市场中的应用
期货市场与程序化交易概述
程序化交易系统组成要素
负责市场行情数据的接收、清洗和存储。
基于数据处理结果进行策略分析和信号生成。
将策略分析模块生成的信号转化为实际交易指令并执行。
对整个交易过程进行风险控制和资金管理。
数据处理模块
策略分析模块
交易执行模块
风险管理模块
趋势跟踪策略
套利交易策略
高频交易策略
量化选股策略
常见程序化交易策略类型
01
02
03
04
跟随市场趋势进行交易，如移动平均线策略等。
利用不同市场或合约之间的价格差异进行交易，如跨期套利、跨品种套利等。
利用高速计算机和复杂算法在极短时间内进行大量交易，捕捉微小价格变动带来的利润。
通过数量化方法选择具有潜在投资价值的股票进行交易。
资金管理
止损止盈
分散投资
风险测评
程序化交易风险控制方法
合理分配资金，控制每笔交易的风险敞口和杠杆比例。
将资金分散投资于多个市场或合约，降低单一市场或合约的风险。
设定合理的止损止盈点位，控制单笔交易的最大亏损和盈利。
定期对交易系统进行风险测评和压力测试，确保系统在各种极端情况下的稳定性和可靠性。
02
数据分析与挖掘技术应用
REPORT
包括交易所数据、第三方数据提供商、自研爬虫等；
数据来源
数据清洗
数据预处理
去除重复、缺失、异常值，进行数据格式转换等；
包括数据归一化、标准化、离散化等处理方法。
03
02
01
数据来源及预处理流程
移动平均线、布林带、MACD等；
常用技术指标
基于技术指标进行多因子选股、趋势跟踪等策略设计；
选股策略构建
利用历史数据进行策略回测，根据回测结果进行优化。
策略回测与优化
技术指标计算与选股策略构建