期货交易系统模型
期货交易模型编写经典教程

期货交易模型编写经典教程一、确定交易目标和策略在编写期货交易模型之前,首先需要明确交易目标和策略。
交易目标可以包括盈利目标、风险容忍度等,而交易策略则是实现这些目标所采取的具体方法,比如均值回归策略、趋势跟踪策略等。
一个有效的交易模型需要基于明确的交易目标和策略进行编写。
二、选择编程语言和平台编写期货交易模型需要选择合适的编程语言和交易平台。
常见的编程语言包括Python、C++、MATLAB等,而交易平台可以选择主流的期货交易软件,如CTP、交易所提供的API等。
选择合适的编程语言和平台是编写期货交易模型的基础。
三、数据获取和处理在编写交易模型之前,需要获取和处理相关的数据。
期货交易所提供了历史交易数据和实时行情数据,可以通过交易平台的API获取。
同时,还可以使用第三方数据供应商提供的数据源,如财经网站、数据服务提供商等。
获取到的数据需要进行清洗、整理和分析,以便后续模型的建立和优化。
四、模型建立和参数调优基于交易策略,可以建立相应的交易模型。
模型的建立需要考虑市场的特点、交易标的的特征等因素,可以使用统计学方法、数学模型、机器学习算法等进行建模。
同时,还需要对模型的参数进行调优,以提高交易模型的稳定性和盈利能力。
五、回测和优化在模型建立和调优完成后,需要对模型进行回测和优化。
回测是通过历史数据模拟交易的过程,可以评估交易模型的盈利能力和风险承受能力。
回测过程中可以进行参数敏感性分析、风险控制优化等,以优化交易策略和模型的参数设置。
六、实盘交易和监控模型经过回测和优化后,可以进行实盘交易和监控。
实盘交易是将交易模型应用到实际的交易中,进行实时交易操作。
同时,还需要进行实时监控和风险控制,及时调整和优化交易策略,以适应不同市场环境的变化。
总结起来,编写期货交易模型需要经过确定交易目标和策略、选择编程语言和平台、数据获取和处理、模型建立和参数调优、回测和优化、实盘交易和监控等步骤。
在每一步都需要进行细致和扎实的工作,以实现一个有效且盈利能力强的交易模型。
期货市场的量化交易模型

期货市场的量化交易模型随着科技的不断发展,金融市场也在迅速变化,并且越来越多地采用了量化交易模型。
期货市场作为金融市场的重要组成部分,同样也逐渐应用了量化交易模型。
本文将深入探讨期货市场的量化交易模型,并对其特点和应用进行详细讨论。
一、量化交易模型的概念及原理量化交易模型是一种通过利用大量历史数据和数学模型,以及使用高性能计算机进行数据分析和交易决策的交易方式。
其基本原理是将市场的历史数据进行量化处理,构建数学模型,并通过算法进行模拟交易和系统优化。
通过对大量数据的深入分析,量化交易模型可以发现市场中的规律和趋势,从而提高交易效率和盈利能力。
二、期货市场的量化交易模型的优势1. 提高交易效率:量化交易模型可以通过实时获取市场数据,并利用计算机算法进行交易决策,消除了人为情绪因素对交易的影响,提高交易效率和准确性。
2. 降低交易风险:量化交易模型可以通过对历史数据的分析,识别和规避潜在的交易风险,从而降低交易风险和损失。
3. 多样化投资策略:量化交易模型可以基于不同的投资策略进行设计和实施,如趋势跟踪、均值回归等,使投资组合更加多样化,降低风险。
三、期货市场的量化交易模型的应用1. 趋势跟踪策略:量化交易模型可以基于市场的趋势进行交易,通过对市场走势的分析,判断市场的上涨或下跌趋势,并相应地进行交易操作。
2. 均值回归策略:量化交易模型可以基于市场的均值回归原理进行交易,即在市场价格偏离均值较大时进行交易,以期望价格会再次回归到平均水平。
3. 统计套利策略:量化交易模型可以通过对相关证券或期货之间的统计关系的分析,找出价格的差异并进行套利交易,以获得稳定的收益。
四、期货市场的量化交易模型的挑战1. 数据质量:量化交易模型的有效性和准确性严重依赖于所使用的市场数据,数据质量的好坏对交易模型的效果有重要影响。
2. 算法复杂性:量化交易模型的设计和优化需要进行复杂的数学建模和算法实现,需要投入大量的时间和资源。
最常用的期货交易模型三十个

最常用的期货交易模型三十个1. 均线交易模型:通过计算不同周期均线的交叉点来确定买入和卖出时机。
2. 动量交易模型:利用价格和成交量之间的变化来判断市场趋势和力量。
3. 布林带交易模型:利用布林带的上下轨道来判断价格的超买超卖情况。
4. KDJ交易模型:结合随机指标和移动平均线来判断超买超卖和市场拐点。
5. MACD交易模型:结合长期和短期的指数移动平均线来判断趋势和买卖信号。
6. RSI交易模型:通过计算相对强弱指数来判断股价的超买超卖情况。
7. DMI交易模型:利用动向指数和平均动向指数来判断趋势的强弱。
8. 壳牌交易模型:通过计算股价的支撑位和阻力位来判断买入和卖出时机。
9. 逆市交易模型:在市场情绪极度悲观或极度乐观时,采取相反的操作策略。
10. 趋势线交易模型:通过划定趋势线来判断趋势的延续和反转。
11. 顶底转向交易模型:根据市场价格走势的拐点来判断趋势的变化。
12. 三重交叉交易模型:通过计算不同周期均线的三重交叉点来确定买入和卖出时机。
13. 金叉死叉交易模型:通过计算不同周期均线的金叉和死叉来判断买入和卖出时机。
14. 隐形背驰交易模型:通过比较价格和指标之间的背离来判断趋势的反转。
15. 盘整突破交易模型:通过股价突破盘整区间来确定买入和卖出时机。
16. 整理区间交易模型:在价格形成明确的整理区间时,进行短期的来回交易。
17. 跳空缺易模型:通过股价出现跳空缺口来判断趋势的变化。
18. 强势股交易模型:选取表现优异的股票进行长期持有和盈利。
19. 趋势反转交易模型:根据趋势线的突破和转向来判断趋势的反转。
20. 补缺回抽交易模型:利用股价的缺口和回抽来确定买入和卖出时机。
21. 日内反转交易模型:根据开盘价和收盘价的相对位置来决定买入和卖出时机。
22. 日内趋势交易模型:利用盘中股价的高低点来判断市场的趋势和波动。
23. 冲动交易模型:在市场情绪极度冲动时,采取相反的操作策略。
期货交易中的资金管理模型

期货交易中的资金管理模型一、引言资金管理在期货交易中起着至关重要的作用。
有效的资金管理模型可以帮助交易者降低风险、增加收益,并维持良好的交易纪律。
本文将探讨几种常见的资金管理模型,帮助交易者在期货市场中做出明智的决策。
二、固定资金比例模型固定资金比例模型是一种简单而经典的资金管理模型。
根据这种模型,交易者将交易资金按照固定的比例分配。
例如,假设交易者的总资金为10万元,而规定的资金比例为2%,则每笔交易的风险限制为2,000元。
这种模型的优点在于其简单性和清晰的规则。
它可以帮助交易者控制风险,避免过度投资。
然而,固定资金比例模型没有考虑到不同交易的风险水平不同,可能导致较为保守的资金分配。
三、凯利公式模型凯利公式模型是一种基于概率论的资金管理模型。
它可以根据交易者对每笔交易的胜率和获利比例进行计算,从而给出最佳的资金比例。
凯利公式的计算公式如下:f = (bp - q) / b其中,f为资金分配比例,b为获利比例,p为成功交易的概率,q 为失败交易的概率。
凯利公式在一定程度上解决了固定资金比例模型的问题,它可以根据交易者的交易胜率和获利比例进行个性化调整。
然而,凯利公式模型对于胜率和获利比例的准确估计十分关键,且在实际应用中难以进行精确计算。
四、最大回撤模型最大回撤模型是一种以资金曲线最大回撤为依据的资金管理模型。
最大回撤是指资金曲线从高点到低点的跌幅,它能够反映出交易者面临的最大风险。
通过最大回撤模型,交易者可以设定一个最大允许回撤的比例,例如10%。
当资金曲线出现下跌幅度超过设定比例的情况时,交易者应采取相应措施,如减少交易仓位或暂停交易。
最大回撤模型在一定程度上帮助交易者识别风险,防止止损失效。
然而,该模型并未考虑到市场的变化和行情的特殊性,过于依赖历史回撤水平可能导致过度保守。
五、综合资金管理模型综合资金管理模型是一种综合考虑多种因素的资金管理方法。
它可以结合固定资金比例模型、凯利公式模型和最大回撤模型等多种模型的特点,从而制定更加灵活的资金管理策略。
期货交易系统模型

模型交易法概述模型交易法是一套完整的期货交易系统,指的是通过提炼期货价格K线形态模型,进行交易的方法。
完整的模型交易系统包括:交易模型,交易系统和资金管理方案。
模型交易法的重点不是交易模型,而是以模型为核心的整个交易系统。
(图1)模型:指的是可以套用和复制的交易模式或K线形态,比如最基础的交易模型:矩形整理。
图例1矩形整理模型模型说明:一段幅度的上涨之后,价格进行矩形整理阶段,据此我们判断,行情方向继续向上,上涨空间为矩形整理之前的那段上涨的空间幅度。
此模型的成功概率大于60%。
上图就是一个最基础的交易模型,看上去有点类似技术分析中的K线形态分析,但是与形态分析是有区别的,模型交易法是完整的交易系统,模型只是这个交易系统的一个组成部分。
如同机械制造中的模具一样,模型等同于模具,但是,只有模具是远远不够的,还需要与之配套的一系列机械设施。
交易系统:交易系统指的是交易的规则,策略和方法的集成,是一个完整的执行体系。
完整的交易系统应该包括:市场选择,行情方向判断,入市时机点位,离市时机点位(止损,止赢),风险控制,仓位控制。
以矩形整理的模型为例,如果某品种出现以上模型形态,那么,交易系统的第一个要素,方向的判断就出来了,我们判断价格会继续上涨(理论在后面阐述)。
第二点,我们需要选择入市的时机和点位,,这里有几种选择:1 在整理的过程中随机买入(随机)2 在矩形整理向上发生突破时买入(顺势)3 在矩形整理的矩形下沿买入(逆势)不同的入市时机选择对于最终的交易结果有不同的影响,最主要是影响到风险控制。
入市之后,就要面对离市的问题了,如果行情按照预期的形势发展,我们会选择在价格到达目标价位后止赢出场;如果行情不完全按照预期发展,我们就会面对止损问题。
矩形整理的止损点位一般设置在行情相反方向上一倍于矩形宽度的位置上,当价格跌落到该位置后,止损出场。
此模型的止赢止损点位是可以提前预估的,那么我们也可以据此估算出这个交易机会的收益风险比:收益风险比=止赢空间/止损点位,当收益风险比大于3时,我们认为这是一个良好的交易机会。
期货交易中的交易模型

期货交易中的交易模型在期货交易市场中,交易者需要采用合适的交易模型来指导交易策略和决策,以期获得更好的交易结果。
本文将介绍几种常见的期货交易模型,并分析其特点和适用场景。
一、趋势交易模型趋势交易模型是一种基于市场趋势的交易方法。
它认为市场会沿着一定的趋势方向发展,交易者可以通过跟随趋势来获利。
趋势交易模型通常使用技术指标如移动平均线、相对强弱指标等来判断市场趋势的方向和力度。
当市场处于上升趋势时,交易者可以选择做多头交易;当市场处于下降趋势时,可以选择做空头交易。
趋势交易模型适用于市场较为明显的趋势情况下,但在震荡市或趋势不明显时效果不佳。
二、均值回归交易模型均值回归交易模型是一种基于市场价值回归至均值的交易策略。
它认为市场价格在短期内有可能偏离均值,且会向均值回归。
交易者可以根据价格的偏离程度来选择适时入场和出场。
常见的均值回归交易模型包括配对交易和统计套利。
配对交易是指通过寻找相关性较高的资产或合约,当其价差偏离历史均值时,做多差价;当价差回归均值时,平仓获利。
统计套利则是利用期货合约价格与其他相关金融指标之间的关系进行交易。
均值回归交易模型适用于震荡市或价格偏离明显的情况。
三、量化交易模型量化交易模型是基于数学和统计模型构建的交易系统。
它通过大量数据的分析和模型推演,自动进行交易决策和执行。
量化交易模型可以利用大量历史数据进行回测和优化,从而找到适合的交易策略。
它通常包括信号产生模型、风险管理模型和执行模型等。
信号产生模型根据市场行情和技术指标生成交易信号;风险管理模型根据策略的风险收益特征进行头寸和仓位的规划;执行模型则负责具体的交易执行和成本控制。
量化交易模型在需要大量数据和较高算力支持的情况下表现出色,适用于高频交易和大规模资金管理。
四、事件驱动交易模型事件驱动交易模型基于市场上发生的特定事件来进行交易。
这些事件可能是财经数据发布、重大事件公告或其他市场影响因素。
交易者可以根据对事件的分析和预测,制定相应的交易策略。
期货交易中的量化交易模型

期货交易中的量化交易模型一、引言随着科技进步和数据处理能力的提升,量化交易模型在金融领域中扮演着越来越重要的角色。
在期货交易中,量化交易模型通过运用复杂的算法和数学模型,利用历史数据进行分析和预测,从而帮助交易员做出更为理性和精确的决策。
本文将介绍期货交易中的量化交易模型及其应用。
二、传统交易与量化交易模型1. 传统交易方法的局限性传统的期货交易方法主要依赖于交易员的经验和直觉,通常辅以一些基本的技术指标分析。
然而,这种方法往往受制于人类的主观判断和情绪波动,容易受到外部因素的干扰,导致交易结果的不稳定和风险的增加。
2. 量化交易模型的优势量化交易模型通过大量的历史数据和复杂的算法进行模拟和回测,可以剔除主观情感因素,实现对市场的客观分析和预测。
其优势主要体现在以下几个方面:(1)准确性:量化交易模型可以精确地分析市场行情和价格走势,辅助交易员制定具有科学依据的交易策略。
(2)纪律性:量化交易模型遵循既定的规则和策略,不受情绪和心理因素的影响,有助于保持交易员的纪律性和冷静思考。
(3)风险控制:量化交易模型可以提供风险管理和控制策略,通过设置止损和止盈机制,有效地控制交易风险。
(4)高效性:量化交易模型可以自动执行交易指令,减少人工操作,提高交易效率。
三、量化交易模型的应用1. 基于统计学的量化模型基于统计学的量化模型是最常用和最基础的模型之一。
该模型通过对历史数据的统计分析,提取出价格的统计规律,进而进行趋势预测和波动率估计。
常见的统计学模型包括均值回归模型、马尔可夫模型和协整模型等。
2. 基于技术指标的量化模型技术指标是量化交易中常用的工具之一,通过计算价格和交易量的变化,帮助交易员判断市场的买入和卖出信号。
常见的技术指标包括移动平均线、相对强弱指标(RSI)和布林带等。
量化模型可以根据技术指标的数值和交叉等信号,制定具体的交易策略。
3. 基于机器学习的量化模型机器学习技术在量化交易中发挥着越来越重要的作用。
期货市场中的量化交易模型与策略

期货市场中的量化交易模型与策略在当今金融市场中,量化交易已经成为了一种趋势,特别是在期货市场中。
量化交易是指使用数学模型、统计学方法和计算机算法来进行交易决策和执行的一种交易方式。
本文将介绍期货市场中的量化交易模型与策略,并探讨其在市场中的应用和优势。
一、量化交易模型量化交易模型是指基于数学和统计学原理,通过对市场数据和历史交易数据的分析,构建出用于决策的模型。
这些模型能够通过对市场行情的判断和价格走势的预测,为交易者提供决策依据。
1.1 趋势跟随模型趋势跟随模型是最常见的量化交易模型之一。
该模型认为市场价格的上升或下降趋势将延续一段时间,交易者可以通过跟随市场的主要趋势进行交易。
这种模型利用移动平均线、布林带等技术指标来辅助判断市场趋势,并通过设定止损点和获利点来进行交易。
1.2 套利模型套利模型是利用市场上价格差异来获取稳定收益的一种策略。
这种模型利用统计学方法和计量经济学模型来识别价格的不合理差异,并通过建立相应的交易策略进行套利操作。
常见的套利策略包括期现套利、跨品种套利等。
1.3 市场情绪模型市场情绪模型是基于市场参与者情绪对市场走势的影响而构建的模型。
该模型通过分析市场参与者的情绪指标、新闻事件等信息,并结合市场数据进行交易决策。
例如,当市场情绪过度乐观时,可能会导致市场泡沫,投资者可以通过该模型来进行反向交易。
二、量化交易策略量化交易策略是基于量化交易模型构建的具体实施方法和规则。
通过策略的制定和执行,交易者能够以更加科学和系统化的方式进行交易。
2.1 交易信号策略交易信号策略是基于量化模型的买卖信号来进行交易的一种策略。
通过设定一定的买入和卖出信号,交易者可以根据模型的判断来进行交易决策。
这种策略可以有效降低主观判断和情绪对交易的影响,提高交易的准确性和稳定性。
2.2 风险控制策略风险控制策略是在量化交易中不可或缺的一环。
通过设定止损点、获利点和仓位控制等规则,交易者可以合理控制风险,避免因单个交易造成大额损失。
期货市场交易策略与模型实例解析

期货市场交易策略与模型实例解析引言:期货市场是金融市场的重要组成部分,通过期货合约进行交易。
期货交易有其特定的规则和风险,因此采用科学的交易策略和模型分析是必要的。
本文将介绍几种常见的期货市场交易策略,并通过实例解析相应的模型。
1. 趋势跟踪策略趋势跟踪策略是一种基于市场趋势的交易策略,通过分析市场趋势的方向和力度,确定买入或卖出的时间点。
其中,趋势指标常用的有移动平均线、相对强弱指数等。
例如,在黄金期货交易中,通过观察短期和长期移动平均线的交叉情况,确定相应的交易信号。
并以此为依据,建立模型进行交易。
2. 套利策略套利策略是指通过利用不同市场或合约之间的价格差异,进行买进卖出的操作,从中获取风险净收益。
常见的套利策略包括跨市场套利、跨期套利等。
例如,在股指期货市场中,通过同时买入股指期货合约,卖出等值的股票,利用价格差异实现套利。
3. 投机策略投机策略是一种通过市场预测和判断,进行买卖操作以获取利润的交易策略。
投机策略可以基于技术分析或基本面分析。
例如,在农产品期货市场中,投资者可以通过分析气象、供需等基本因素,预测价格的变动趋势,从而选择合适的投机策略进行交易。
4. 套保策略套保策略是一种通过期货合约来对冲风险的交易策略。
该策略适用于具有实际经营风险的企业和个人,可以有效降低因市场价格波动带来的损失。
例如,在石油期货市场,石油生产企业可以通过买入相应期货合约,锁定将来的销售价格,以规避价格下跌的风险。
实例解析:以黄金期货交易为例,假设通过趋势跟踪策略进行交易。
首先,观察黄金价格的短期和长期移动平均线的交叉情况。
当短期移动平均线向上穿越长期移动平均线时,视为买入信号;当短期移动平均线向下穿越长期移动平均线时,视为卖出信号。
基于此策略,建立模型进行交易。
例如,当黄金价格上涨并出现买入信号时,假设按照一定的资金管理规则,买入相应的黄金期货合约。
当黄金价格下跌并出现卖出信号时,按照规则卖出相应的合约。
期货交易模型

期货交易模型编者按:期货交易模型作为期货投资管理业的交易工具,目前已被国际期货投资管理业基金经理们管理资产时普遍采用,是现代投资管理业研究的重点和发展方向,并由此诞生了不少知名的投资基金,如量子基金、美国长期资本等。
反观中国期货市场,交易模型的研究和应用均处在起步阶段,尚未有系统性的研究报告出现,这为有志于这方面研究的人士进一步的研究带来不便。
因此,中国期货业协会将此课题列为2001年重点科研项目。
现将他们的研究成果刊发于此,希望起到抛砖引玉的作用,从而促进国内金融投资交易模型研究的发展。
第一部分交易模型的发展过程一、交易模型的定义及理论基础交易模型是指交易人员运用数学建模的方式,将其在交易实战中总结的经验和现代投资学原理进行有机结合而建立的具有较高机械化交易程度的交易体系。
该交易体系可以由单个交易模型组成,也可以由多个交易模型组成。
因为交易模型的数学化程度较高,所以依据其进行交易的客观性也较强,因此可以有效地规避在交易过程中出现的人性弱点,同时还可以通过交易设计,改变原有交易的概率分布,有效控制交易风险,使交易者有可能获得较为稳定的投资收益。
鉴于交易模型的科学性,目前已普遍为国际投资管理者所采用,其中尤以George Soros旗下的量子基金、Myron Scholes和Robert Merton1994年创立的美国长期资本管理公司最为知名。
交易模型的理论基础其实非常广泛,涵盖了国际上许多先进的理论,其中包括现代金融投资学、金融项目学、金融行为学、计量经济学、混沌学、仿真学等现代多学科众多理论;同时它还包括了传统的技术分析理论,如均线理论、图形分析理论、波浪理论等,并充分利用电脑、通讯等现代科学技术。
以美国长期资本管理公司<LTCM)为例,两位诺贝尔奖获得者Myron Scholes和Robert Merton将金融市场历史交易资料、已有的市场理论、学术研究报告和市场信息有机结合在一起,形成了一套较完整的电脑数学自动投资模型。
期货交易模型编写经典教程

一、程序化交易的编写㈠、交易模型编写规范和一般原则1、编辑平台支持的操作符:= 只定义一个局部变量(这个变量在画图时是不画的) TMP1:=(OPEN+CLOSE)/2;:MA(TMP1,10);上面的公式的第一个语句定义了一个局部变量TMP1,在下面一行中引用了这个局部变量,但是要注意的是这个公式在画图的时候只画了第二条语句MA10所求出的结果。
相反下面这个公式则需要画出两条线,第一条是自己定义的均价线,同时显示了均价的名称为A VP,第二条线是均价的简单移动平均线。
A VP:(OPEN+CLOSE)/2;MA(A VP,10);:声明了一个变量,在画图时画出它并且按这个名字显示。
2、编辑平台支持的函数⑴引用数据A VPRICE 引用均价(在盘后对于国内三个期货交易所指结算价)SETTLE 引用结算价(只有在日线周期盘后才能引用当日的结算价)CLOSE 引用收盘价(在盘中指最新价),也可简写为 CHIGH 引用最高价,也可简写为H 。
LOW 引用最低价,也可简写为L 。
OPEN 引用开盘价,也可简写为O 。
OPI 引用持仓量REF(X,N) 引用X在N个周期前的值例:REF(CLOSE,5);表示引用当前周期前第5个周期的收盘价REFX(X,N) 引用N个周期后的数据。
(N为大于等于1的整数)『未来函数』例:REFX(CLOSE,5);表示引用自当前周期后第5个周期的收盘价VOL 引用成交量,也可简写为V 。
GETPRICE(N) 根据文华码取出某一品种的最新价。
例:GETPRICE(1209);返回文华码为1209的合约品种的最新价。
PARAM [参数名称,最小值,最大值,缺省值] 在源码中定义参数。
例:PARAM[N,1,100,12]MAN:MA(CLOSE,N);表示参数为N ,最小值为1,最大值为100,缺省值为12.#IMPORT [CODE,PERIOD,FORMULA] AS V AR (Mytrader2009和Myadvisor (赢智)支持) #IMPORT[CODE,PERIOD,FORMULA]ASV AR;CODE 文华码PERIOD 周期FORMULA引用模型名V AR 定义变量名例子:#IMPORT [1205,MIN5,TEST] AS M1005意思是引用[豆粕1005] 五分钟图上指标[TEST.FML] 的数据使用的方法:如当前存在一个指标TEST.FML//TEST.FMLCL:=CLOSE;OP:=OPEN;我想在新建的指标 TEST1中引用[豆粕1005] 五分钟周期上指标[TEST.FML] 的数据可以如下编写TEST1指标//TEST1.FML#IMPORT [1205,MIN5,TEST] ASV ARTESTDD:V ARTEST.CL;DF:V ARTEST.OP;引用的约束1.只能引用 .FML 文件2.只能引用如下周期 MIN1 MIN3 MIN5MIN10 MIN15 MIN30 HOUR1 HOUR3HOUR8 DAY WEEK MONTH3.只能短周期引用长周期比如不能日线周期上加载引用了分钟数据的指标。
期货交易的数据分析与模型建立

期货交易的数据分析与模型建立随着大数据和人工智能技术的发展,期货交易也逐渐从简单的经验和直觉操作转向依靠数据分析和模型建立。
本文将探讨期货交易数据分析的相关概念和方法,以及期货交易模型的建立与优化。
一、期货交易数据分析1.1 期货交易数据的来源期货交易数据来自于不同的交易所和期货公司,包括交易时间、价格、交易量等信息。
其中,一些期货公司还提供更加详细的数据,如期货行情、成交明细和持仓数据等。
1.2 期货交易数据的处理期货交易数据一般较为复杂,需要进行数据清洗、预处理和特征提取等步骤。
数据清洗可以去除一些无意义的数据或异常值。
预处理可以对数据进行归一化或标准化处理,使数据具有可比性。
特征提取则是从数据中提取出有意义的特征,以便进行后续的建模和分析。
1.3 期货交易数据分析的方法期货交易数据分析的方法包括统计分析、机器学习和深度学习等方法。
统计分析可以从历史数据中提取出规律和趋势。
机器学习可以自动从数据中学习出模型,以便对未来数据进行预测和分析。
深度学习可以通过学习大量的数据,自动学习出特征并建立出复杂的模型。
二、期货交易模型建立2.1 期货交易模型的选择期货交易模型可以根据期货品种和交易策略的不同进行选择。
比较常用的模型包括趋势线模型、均线模型、波浪模型和逆势模型等。
此外,也可以采用深度学习等模型来对期货交易进行建模。
2.2 期货交易模型的建立期货交易模型的建立可以分为数据预处理、模型选择和模型训练等步骤。
在数据预处理时需要对数据进行清洗、预处理和特征提取等操作,以得到规范化的数据。
在模型选择时需要根据期货品种和交易策略来选择合适的模型。
在模型训练时需要对模型进行优化和参数调整,以便得到更加准确的结果。
2.3 期货交易模型的优化在模型建立后,需要对模型进行进一步的优化,以提高模型的准确性和稳定性。
常用的优化方法包括增加训练数据、调整模型参数、改变学习率等。
此外,也可以采用集成学习等方法来提高模型的性能。
期货市场中的期货交易模型与技术工具

期货市场中的期货交易模型与技术工具期货市场是金融市场中重要的组成部分,为投资者提供了多样化的交易机会。
为了提高交易效率和准确性,许多投资者使用期货交易模型和技术工具来指导他们的交易决策。
本文将讨论一些常见的期货交易模型和技术工具,并探讨它们在提升交易成功率方面的作用。
一、趋势交易模型趋势交易模型是期货交易中常用的一种模型,它基于市场走势的方向进行交易。
投资者通过分析价格图表和技术指标来判断市场趋势,然后据此决定交易的方向和时机。
常见的趋势交易模型包括均线系统、移动平均线和趋势线分析等。
均线系统是一种简单而有效的趋势交易模型。
它通过计算一段时间内的平均价格来判断市场趋势。
投资者可以使用不同周期的均线组合来识别长期和短期趋势,进而确定买入和卖出的时机。
移动平均线和趋势线分析也是基于类似的原理,通过绘制价格走势图和连接高点或低点来描绘市场趋势。
二、波动性交易模型波动性交易模型是一种基于市场波动性的期货交易模型。
它利用波动性指标和统计方法来判断市场价格波动的程度,并根据波动性的变化调整交易策略。
常见的波动性交易模型包括布林带、波动率通道和移动平均真实波幅等。
布林带是一种常用的波动性交易指标,它绘制了价格的上轨、中轨和下轨,投资者可以根据价格触及上轨或下轨来进行买入或卖出的决策。
波动率通道是根据市场历史波动性水平计算的通道,投资者可以根据价格在通道内的位置判断市场的超买超卖情况。
移动平均真实波幅指标通过计算市场每日变动的高低点来衡量波动性,投资者可以根据波幅的大小确定止损和止盈的位置。
三、量价分析模型量价分析模型是一种基于市场交易量和价格的期货交易模型。
它通过观察交易量和价格之间的关系来判断市场的力量和趋势。
常见的量价分析模型包括成交量指标、强弱指数和累积/派发线等。
成交量指标是用来衡量市场交易量的工具,投资者可以观察交易量的变化来判断市场的人气和力量。
强弱指数通过交易量和价格的比较来衡量市场的强度和弱势,投资者可以根据指标的数值进行交易决策。
菜籽油期货程序化交易模型设计

菜籽油期货程序化交易模型设计菜籽油期货交易是指投资者通过交易所进行菜籽油合约的买卖操作,以获取投资收益的行为。
而程序化交易则是指通过计算机程序自动完成买卖决策和交易操作的交易方式。
设计一个菜籽油期货程序化交易模型,可以提高交易效率、减少人为错误、规避情绪化交易等问题,从而增加投资者的交易收益。
一、市场分析与策略制定首先,需要对菜籽油市场进行深入的分析,包括基本面分析和技术面分析。
基本面分析可以从供需关系、政策影响、国际市场等多个角度进行考察,以了解菜籽油市场的当前和未来的发展趋势。
技术面分析可以通过使用各种技术指标和图表工具,对菜籽油价格的走势进行分析和预测。
基于市场分析的基础上,需要制定合理的交易策略。
交易策略可以包括多个方面,如入市时机、止盈止损策略、资金管理等。
入市时机可以通过技术分析的方法确定,例如通过布林带、移动平均线、相对强弱指标等进行判断。
止盈止损策略可以根据个人风险承受能力和预期收益设置,以规避损失和保护利润。
资金管理可以采用仓位管理、风险控制等手段,确保交易资金的安全和合理利用。
二、平台选择与数据获取在设计菜籽油期货程序化交易模型时,需要选择一个合适的交易平台,并获取相关的市场数据。
交易平台可以选择国内的期货交易所提供的电子交易平台,如大商所、郑商所等,也可以选择国际知名的交易平台,如CME、ICE等。
数据获取可以通过开发API接口、购买数据服务等方式进行。
三、程序化交易策略实现程序化交易策略的实现可以采用不同的编程语言和框架。
常用的编程语言包括Python、C++、Java等,常用的框架有Quantopian、MetaTrader、TradeStation等。
编程语言和框架的选择可以根据个人的技术储备和需求进行。
在实现程序化交易策略时,需要考虑以下几个方面的内容:1.数据处理与分析:根据获取到的市场数据,进行数据清洗、特征提取、统计分析等工作,以便进行后续的模型建立和策略制定。
期货交易中的交易模型与算法交易

期货交易中的交易模型与算法交易期货交易是金融市场中的一种投资方式,通过买卖标准化合约,在未来特定时间以特定价格交付一定数量的商品或金融资产。
为了在期货交易中获得更好的收益,投资者可以运用不同的交易模型和算法交易。
本文将介绍期货交易中常用的交易模型以及算法交易的相关概念和方法。
一、交易模型交易模型是指一种以历史数据为基础,通过研究市场行情、技术指标和基本面因素,预测价格方向并制定交易策略的方法。
常见的交易模型包括趋势跟踪模型、反转模型和套利模型。
1. 趋势跟踪模型趋势跟踪模型基于市场价格趋势的观察和分析,认为价格在短期内会延续其趋势。
该模型通过追踪市场的上升或下降趋势,进行交易决策。
例如,在上升趋势中,投资者会选择多头策略,即通过买入期货合约来获得利润。
趋势跟踪模型在期货市场中较为常见,其优势在于能够捕捉到市场的大趋势,并获得较高的收益。
2. 反转模型反转模型认为市场价格在短期内会出现波动,当价格偏离其均值过大时,会发生价格的反转。
基于这一观点,反转模型通过监测价格波动、技术指标以及市场情绪等因素,来确定交易时机。
例如,在价格上涨到过高水平时,投资者可以选择做空策略,即卖出期货合约,以获得价格下跌时的利润。
反转模型相对于趋势跟踪模型而言,更加适用于短期交易和高频交易。
3. 套利模型套利模型基于不同期货合约或相关资产之间的价格差异,通过买入低价合约、卖出高价合约的方式,获得套利收益。
套利模型的核心思想是市场上的价格差异会在一定时间内消失。
投资者可以通过分析相关性和收敛性来选择套利机会。
套利模型通常适用于对冲基金和机构投资者,因其对资金量和交易速度有较高的要求。
二、算法交易算法交易是利用计算机程序进行交易的一种方式,通过预先设定的交易策略和参数,自动执行交易操作。
算法交易的优势在于高速度、高频率和低人为干预。
常见的算法交易策略包括市场加权平均策略、价格分析策略和统计套利策略。
1. 市场加权平均策略市场加权平均策略基于市场成交量的权重,计算出加权平均价格。
期货经典的实战交易模型《值得永久收藏》

期货经典的实战交易模型《值得永久收藏》
期货交易中,历史总是不断的重复,但一定不是简单的重复。
所以,经典永远不会过失。
期货交易中几个经典的图表模型,值得收藏!
下降趋势1、2、3做空
下降趋势1、2、3做空
下降趋势1、2、3做空
下降趋势1、2、3做空及平仓下降趋势1、2、3做空及平仓下降趋势1、2、3做空及平仓
下降趋势1、2、3,平仓,做多下降趋势1、2、3,平仓,做多下降趋势1、2、3,平仓,做多
多头、单头多空
多头、单头多空
多头、单头多空
简单的2B+1、2、3 简单的2B+1、2、3 简单的2B+1、2、3
下降反转1、2、3;上升反转1、2、3 下降反转1、2、3;上升反转1、2、3 下降反转1、2、3;上升反转1、2、3
复杂点的1、2、3
复杂点的1、2、3
复杂点的1、2、3。
中期货交易中的交易模型建立与测试

中期货交易中的交易模型建立与测试在中期货交易中,建立和测试交易模型是投资者提高交易成功概率和获利能力的重要手段。
本文将介绍交易模型的建立过程以及测试方法,以帮助读者更好地应用于实践中。
一、交易模型的建立1. 确定交易目标和策略:在建立交易模型之前,首先需要明确自己的交易目标和策略。
交易目标可以是获取稳定的收益或超额收益,策略可以是趋势跟踪、均值回归等。
确定了交易目标和策略后,可以更有针对性地进行模型建立。
2. 数据收集与分析:为建立交易模型,需要收集并分析相关的市场数据。
这些数据可以包括历史价格数据、技术指标数据、市场基本面数据等。
通过对这些数据的分析,可以发现市场的规律和特征,为模型的建立提供依据。
3. 建立交易信号指标:根据交易目标和策略,可以选择合适的交易信号指标。
这些指标可以是技术指标如移动平均线、相对强弱指标等,也可以是基本面指标如季度财务数据、宏观经济指标等。
通过这些指标,可以确定交易的进出点位,为后续的交易决策提供依据。
4. 设计交易规则:在建立交易模型时,需要明确交易的规则和参数。
交易规则可以包括开仓、平仓条件的设定,交易参数可以包括交易手数、止损、止盈等。
这些规则和参数的设定应符合交易目标和策略,并保持适度。
通过合理的规则和参数设定,可以提高模型的稳定性和可操作性。
二、交易模型的测试1. 样本外测试:在交易模型建立完成后,需要对其进行样本外测试来验证其有效性和稳定性。
样本外测试是指使用未参与模型建立的历史数据进行回测,以验证模型是否能够在不同的市场环境下产生可靠的交易信号。
通过样本外测试,可以进一步确认交易模型的有效性。
2. 风险管理测试:交易模型建立和测试过程中,风险管理是一个重要的考虑因素。
在进行模型测试时,需要评估模型的风险控制能力,包括最大回撤、平均回撤等指标。
通过风险管理测试,可以评估模型的稳定性和风险抗性。
3. 参数优化与策略改进:在模型测试的过程中,可能会发现一些不理想的结果或问题。
期货市场中的交易模型构建

期货市场中的交易模型构建期货市场是金融市场中的一种重要交易方式,其特点是以合约为基础进行交易,以买方和卖方之间约定的未来交割日期和价格进行交易。
为了在期货市场中获取更多的盈利,交易者们常常会使用交易模型来辅助他们做出交易决策。
本文将探讨期货市场中的交易模型构建。
一、交易模型的意义交易模型是通过对市场数据进行分析和建模,从而预测未来市场走势的工具。
它基于历史数据和统计学原理,通过寻找市场规律和趋势,利用这些规律和趋势作为交易依据。
交易模型的构建可以帮助交易者根据市场的不同情况进行交易决策,提高交易的成功率和盈利能力。
二、交易模型的构建步骤1. 策略选择:首先,交易者需要选择一个适合自己的交易策略。
交易策略可以分为基于技术分析和基于基本面分析两种类型。
技术分析主要通过分析图表和市场指标来预测市场走势,而基本面分析则主要通过研究供需关系和宏观经济指标来预测市场走势。
交易者可以根据自己的偏好和实际情况选择适合自己的策略。
2. 数据收集:接下来,交易者需要收集市场数据。
这些数据可以包括历史价格、成交量、持仓量等相关数据。
数据的准确性和完整性对于构建交易模型至关重要,交易者需要确保所收集到的数据是可靠的,并且覆盖了足够大的时间范围。
3. 数据预处理:在收集到数据后,交易者需要对数据进行预处理。
这包括数据的清洗、去除异常值、填补缺失值等步骤。
预处理后的数据能够更好地反映市场的真实情况,有利于后续的模型构建和分析。
4. 模型建立:在预处理后的数据基础上,交易者可以选择适合自己的交易模型进行建立。
常用的交易模型包括趋势跟踪模型、均值回归模型、波动率模型等。
交易者可以根据市场的特点和自己的理论依据选择合适的模型,并使用统计学方法对模型进行参数估计和校验。
5. 模型回测:建立交易模型后,交易者需要对模型进行回测。
回测是将构建的交易模型应用于历史数据中,并模拟出相应的交易行为和交易结果。
回测的目的是评估交易模型的有效性和盈利能力,以便在实际交易中能够更好地控制风险和获取盈利。
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模型交易法概述模型交易法是一套完整的期货交易系统,指的是通过提炼期货价格K线形态模型,进行交易的方法。
完整的模型交易系统包括:交易模型,交易系统和资金管理方案。
模型交易法的重点不是交易模型,而是以模型为核心的整个交易系统。
(图1)模型:指的是可以套用和复制的交易模式或K线形态,比如最基础的交易模型:矩形整理。
图例1矩形整理模型模型说明:一段幅度的上涨之后,价格进行矩形整理阶段,据此我们判断,行情方向继续向上,上涨空间为矩形整理之前的那段上涨的空间幅度。
此模型的成功概率大于60%。
上图就是一个最基础的交易模型,看上去有点类似技术分析中的K线形态分析,但是与形态分析是有区别的,模型交易法是完整的交易系统,模型只是这个交易系统的一个组成部分。
如同机械制造中的模具一样,模型等同于模具,但是,只有模具是远远不够的,还需要与之配套的一系列机械设施。
交易系统:交易系统指的是交易的规则,策略和方法的集成,是一个完整的执行体系。
完整的交易系统应该包括:市场选择,行情方向判断,入市时机点位,离市时机点位(止损,止赢),风险控制,仓位控制。
以矩形整理的模型为例,如果某品种出现以上模型形态,那么,交易系统的第一个要素,方向的判断就出来了,我们判断价格会继续上涨(理论在后面阐述)。
第二点,我们需要选择入市的时机和点位,,这里有几种选择:1 在整理的过程中随机买入(随机)2 在矩形整理向上发生突破时买入(顺势)3 在矩形整理的矩形下沿买入(逆势)不同的入市时机选择对于最终的交易结果有不同的影响,最主要是影响到风险控制。
入市之后,就要面对离市的问题了,如果行情按照预期的形势发展,我们会选择在价格到达目标价位后止赢出场;如果行情不完全按照预期发展,我们就会面对止损问题。
矩形整理的止损点位一般设置在行情相反方向上一倍于矩形宽度的位置上,当价格跌落到该位置后,止损出场。
此模型的止赢止损点位是可以提前预估的,那么我们也可以据此估算出这个交易机会的收益风险比:收益风险比=止赢空间/止损点位,当收益风险比大于3时,我们认为这是一个良好的交易机会。
由此交易系统的市场选择可以设置为:只进行收益风险比大于3的交易,当然,如果入市时机选择好的话,也可以交易那些收益风险比大于2的机会。
当我们确定这是一个良好的交易机会后,下一步就是确定头寸数量了,也就是仓位控制。
模型的成功率高,并不意味着百分百的成功,从概率的角度看,模型交易法是一个成功率高的具有正的期望收益的交易系统,但是,如何顺利实现这个正的期望收益,是进行资金管理的重要内容。
良好的资金管理可以让我们成功的实现系统的期望收益,不会导致系统崩溃,同时使收益最大化。
资金管理如同驾驶汽车时控制油门,进而控制车速,这是一门科学,更是一门艺术。
再优异的汽车,如果驾驶者把握不好车速的话,也是很危险的。
交易的风险控制主要是通过资金管理来实现,而资金管理的基础元素是头寸控制,后面会具体论述资金管理的内容。
完整的风险管理的就是找到一个具有正的期望收益的交易系统,并通过良好的资金管理来实现这个系统的期望收益。
综上所述,模型交易法是一个以交易模型为核心的完整的交易系统,模型交易法的重点不是模型,而是整个系统,模型如同印钞机中的模板,好的交易模型可以获取好的收益,但是只有模型是不够的,就如同只有模板是印不出钞票来的,学习模型交易法的重点应该放在学习这种系统交易的方法上。
期货交易本质上是投机活动,属于零和博弈,也就是说期货交易活动本身并不能创造价值,市场中不存在剩出的价值,一部分参与者获得收益,一定会伴随着另一部分参与者的亏损,有人赚就一定有人赔。
某种角度上,期货交易就是一个抢钱的游戏,参与者互相争抢,水平高的抢来了别人手里的钱,获得收益,水平低的被人掠夺,损失惨重。
所以我们要明白一个简单的道理,如果你参与期货交易亏损了,那是因为你的资金被别人赚走了,如果你赢利了,那么这些赢利一定是来自某些亏损者。
期货交易由人参与,属于博弈活动,我们可以从博弈的角度来研究期货交易的策略和技巧。
如何做才能赚取别人手中的资本而不被别人赚取呢?这是期货交易策略的问题。
任何行业的存在,都有其理论基础作为支持,如物理学,经典物理学的理论基础是牛顿力学三定律,而现在物理学的理论基础是爱因斯坦的相对论。
而在期货投机这种博弈活动中,要想获取赢利,也必定存在这种理论的基础,也就是说必须在理论上能够解释自己为什么可以获得赢利。
大多数参与者是没有这种理论基础的,他们甚至不知道从事期货交易赚取的钱来自何方,而又去向何处,他们更没有办法解释自己有什么理由可以赚取别人手中的钱,他们参与期货交易只是源于一种盲目的自信,源于内心深处的某种感觉。
这种感觉主要是指对于行情波动方向的判断力,但是这种感觉是不可靠的,只是一种错觉。
那么,期货投机中是否存在类似牛顿力学定律的经典理论呢?目前为止,只有一条论述被认为是正确的,可以作为投机定律,那就是少数人成功定律。
少数人成功定律:投机活动中,只有少数人能够获得成功。
在经济活动中,这个规律是很普遍的,获得成功的只是极少数人,而大多数人都以失败告终,取得巨大成功者,更是少之又少。
金字塔式的结构普遍存在,无论是在经济活动还是其他社会活动中,站在金字塔顶尖位置的永远是少数人,这是一种自然规律。
在经济,金融领域,人们会观察到很多这样的现象,财富的聚集效应,金钱和财富会逐渐的向少数人手中集中,这种现象也称为马太效应,越是富有就越容易赚钱,越贫穷越贫穷。
强者恒强,弱者恒弱。
当然这种现象是普遍的,但不是绝对的。
在大多数情况下,它是正确的。
我们把这种现象,归结为少数人成功定律。
在期货交易中,少数人成功定律是正确的,期货市场中的资金会逐渐的流向少数人手中,而多数人都是失败者。
了解了少数人成功定律之后,我们发现,尽管这条定律是正确的,但是我们却无法应用,每个人都想成为那少数人,但是如何才能成为少数人呢?我们可以从少数人成功定律中得出一条推论:不要和大多数人站在一起。
既然只有少数人能够成功,那么大多数人就会失败,如果你的思想行为类同大多数人,那么你就会成为大多数人中的一份子,结局就是大多数人的共同命运——失败。
如果少数人成功定律是正确的,那么这条推论也是正确的,大多人都是失败的,不要和大多数人站在一起。
这条推论是可以应用的,我们可以研究大多数人的思想和行为模式,避免与群众为伍,也就避免了失败者的命运。
在判断行情时,有如下论断:行情总是朝着使大多数人输钱的方向行走。
在止损原则中,有如下结论:众地莫企。
巴菲特的名言:当众人贪婪时,你要恐惧,当众人恐惧时,你要贪婪。
这句话的潜在含义就是,不要和大多数人为伍,不要混入羊群。
下面从资金力量对比的角度来分析上面的结论:行情总是朝着大多数人输钱的方向行走。
我们知道,在某一个均衡价格位置,做多的资金和做空的资金是相同的。
图例:空头持仓数量=多头持仓数量,那么空头持仓资金=多头持仓资金。
但是,由于参与多头持仓的人数与参与空头持仓的人数并不一定相等,所以,空头持仓的资金和多头持仓的资金在集中度上是不一样的。
假设在某一均衡位置:100个人参与空头,总资金为100万,10个人参与多头,总资金也是100万,那么,多头的资金集中度就高于空头的资金集中度。
在静态上,多空双方处于均衡,但是在动态上,这个均衡价格会被打破,价格会更容易向有利于资金集中度高的方向发展,也就是朝着有利于少数人的方向发展。
著名的投机客杰西-里默佛曾经指出,价格总是向阻力最小的方向发展。
资金集中度差异越大,这种动态变化的趋势越明显。
资金集中度越高,资金表现出来的力量越大,所持的方向和立场越坚定,而在资金分散的方向上,则更多的表现为灵活性和机动性,资金在方向上不坚定,容易叛离原来的立场。
很多社会想象有如此的表现:中国人多,但是在和日本的战争中,却总是被动,因为中国人虽然多,但是属于一盘散沙,人心不齐,没有凝聚力,叛徒众多,内讧严重,而日本人总是万众一心,方向明确,立场坚定。
又如:欧元和美元的竞争中,尽管欧元区和美国在经济总量上不相上下,但欧元区由众多的国家组成,内部容易产生分歧,消弱了整体的力量,使得欧元总也不能跟美元抗衡。
在军事战略战术中,也有“集中优势兵力,各个歼灭敌人”的论断。
那么这条结论:行情总是朝着大多数人输钱的方向行走,就成为我们判断行情方向的一个理论基础。
只要我们能分析出哪个方向上是大多数人坚持的方向,我们就能确定行情会朝着哪种方向行走了。
我们再从股票行情分析的角度来解释这个结论:某股票的行情中,我们把走势分成两个区域,主力主导区域,和散户参与区域。
我们把价格大幅度快速波动的区域称为主力主导区域,而把横盘整理阶段叫做散户参与区域。
散户资金是没有能力大幅度拉升行情的,一般情况下,大幅度的上涨行情都是由主力资金拉动造成的,尽管这中间也有部分散户资金参与,但是他们只是起了推波助澜的作用,属于辅助力量,而根本原因还是有主力或者称为庄家引起的,而在横盘整理阶段,主力资金暂时停止运作,等待时机,这时,在里面参与的,多是散户资金,他们买入卖出,由于观点分歧,所以不能对行情的发展产生大的推动作用,行情只是在一个很窄的幅度内波动。
主力此时在等待时机,等待交易对手的入市,如果主力仍然想拉动行情,他们会希望有更多的散户进入空头方向,等待获利的多头散户在此位置平仓卖出,以便于减轻拉升行情时的压力,降低自己拉升行情的成本。
当主力资金观察到已经聚集了众多散户对手之后,才会选择启动行情,使散户因为卖出而踏空行情,如果主力观察到众多散户选择做多的时候,是不会启动行情的。
主力资金有两个基本原则:第一是站在散户的反面;第二是等待散户动作以后才开始动作。
少数人成功定律及其推论告诉了我们,不要跟随大多数人的行为,可以保证自己不会犯多数人的错误,使自己立于不败之地,但是该如何判断什么位置是多数人的位置呢,我们应该如何做,才能使自己成为少数人,战胜多数人呢,我们应该如何研究多数人的行为模式呢?行为金融学理论可以告诉我们这一切。
行为金融学是研究人类在经济金融活动时的行为表现的,是最近一段时期兴起的一门学科,主要研究人们参与金融活动时的行为模式。
其中一些现象极为重要。
1 羊群行为2心理会计3 损失厌恶4 处置效应等期货交易属于人参与的一种金融行为,期货价格的波动一方面是反映了商品的供需关系的变化,另一方面也反映了参与者的心理波动,参与者的心理变化导致了交易行为的发生,而行情的波动间接的反映了这种心理变动的方式,所以研究参与者的心理变化对研究行情波动会起到重要的作用。
大多数人在金融活动中会犯下各种错误,而要成为少数人就要避免犯这样的错误,或者在犯错误后及时的更正自己。
交易模型尽管我们在理论上可以推导出如何避免失败并战胜交易对手,但是理论上的东西并不能直接用于实际操作,要把理论运用到实践,还必须总结出一套完整的策略和方法。