期货基础知识学霸笔记：期货量化交易

虽然量化交易已在期货及衍生品市场得到广泛应用，但尚未形成明确的定义。量化交易主要指通过数学分析、挖掘

价格运动规律，对相关宏观经济指标、财务数据、量价关系和资金交易等数据进行建模，寻找数据之间的内在关联

，以获得稳定利润为目标，持续计算生成定量化的投资信号，并通过计算机系统严格执行交易指令。

期货量化交易策略设计者对交易策略的全面、系统而周密的检验是交易成功的关键。与传统的人工主观分析策略相比，期货量化

交易策略具有明显的优势。

1. 方法科学

量化交易系统所产生的交易决策有其理论依据，并能得到数据支持，而且要经过大量实验反复验证。量化交易系统通常表现为数

学模型或者统计模型。量化交易模型能对交易对象进行多层次、多角度分析，包括对宏观周期、市场结构、市场舆情等的深度分

析，因此，量化交易模型的任何假设都要经过海量数据的检验，去伪存真后才会进入市场使用。

2. 避免认知偏差

行为金融学的研究结果表明，认知偏差会导致投资者的决策偏误，从而对其交易行为产生负面影响。量化交易的决策由算法模型

自动完成，不受人为因素的影响，能够较好地克服认知偏差。

3. 响应迅速，执行力强

量化交易模型响应迅速主要表现在两个方面：

一是瞬时发现市场机会

它可以通过计算机和网络技术对全球金融市场的交易状况进行24小时实时监控，及时发现有利的交易机会。

二是及时执行交易

量化交易系统一旦发现交易机会，就会由量化交易策略发出执行交易的信号，有些量化交易系统直接与交易所的系统相连，交易

信号会第一时间进入交易所系统瞬时完成下单指令。由于量化投资的决策由周密的数学模型根据市场实时状况做出，量化策略的

设计者很清楚模型在某一时刻做出投资选择的原因，能够做到完全定量化，分析方式和决策方式都很客观，从而能在最大限度上

避免传统投资中由于人性的贪婪与恐惧带来的犹豫不决，错失交易机会。

量化交易是经过交易者或策略设计者严格研究检验后的交易策略，交给计算机自动执行，尽管量化交易可以自动、系统化地执行

，但是交易策略研究过程、策略选择、投资组合等都由人来完成的。因此，量化交易策略的和传统的人工分析策略的主要差别在

于交易策略如何生成以及策略如何实施。

1. 人工智能

期货量化交易的定义

期货量化交易的优势

期货量化交易的主要建模方法

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