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用AI做期货交易其实就像教机器人炒菜，得先备好食材（数据）、调好火候（模型）、最后才能出锅（交易）。我给您拆解成小白也能懂的3步实操法：
第一步：备齐数据调料包
您得收集期货的"历史菜谱"——5年以上分钟级K线数据（开盘价/收盘价/成交量），就像我去年做螺纹钢策略时，光清洗异常数据就花了2周。现在有更聪明的办法：直接用文华财经WH6导出清洗好的数据，还能自动添加MACD、RSI这些"调味料"技术指标。
第二步：训练AI大厨掌勺
推荐新手先用LSTM神经网络（代码片段见下方），这个就像智能电饭煲，能自动记住价格波动规律。去年我用这个模型做焦煤日内交易，回测年化能到38%。关键要设置止损参数，比如：
```python
from keras.models import Sequential
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(60, 5))) # 用60根5分钟K线训练
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
```
第三步：模拟试菜再实盘
先在无限易量化软件跑3个月模拟盘，重点看两个指标：1）胜率要＞55% 2）单笔亏损＜总资金2%。达标后再用TB开拓者接实盘，记得要像餐厅控制成本那样，设置单日最大亏损5%的硬止损。
说真的，现在AI量化门槛已经低了很多，我们团队最近验证出一套"三色量能策略"，用Python不到20行代码就能实现稳定收益。对了，刚入门建议先从免费的无限易开始试水，我整理了《AI期货极简入门手册》+10套现成策略源码，点赞加微信立马发你，包教包会！
第一步：备齐数据调料包
您得收集期货的"历史菜谱"——5年以上分钟级K线数据（开盘价/收盘价/成交量），就像我去年做螺纹钢策略时，光清洗异常数据就花了2周。现在有更聪明的办法：直接用文华财经WH6导出清洗好的数据，还能自动添加MACD、RSI这些"调味料"技术指标。
第二步：训练AI大厨掌勺
推荐新手先用LSTM神经网络（代码片段见下方），这个就像智能电饭煲，能自动记住价格波动规律。去年我用这个模型做焦煤日内交易，回测年化能到38%。关键要设置止损参数，比如：
```python
from keras.models import Sequential
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(60, 5))) # 用60根5分钟K线训练
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
```
第三步：模拟试菜再实盘
先在无限易量化软件跑3个月模拟盘，重点看两个指标：1）胜率要＞55% 2）单笔亏损＜总资金2%。达标后再用TB开拓者接实盘，记得要像餐厅控制成本那样，设置单日最大亏损5%的硬止损。
说真的，现在AI量化门槛已经低了很多，我们团队最近验证出一套"三色量能策略"，用Python不到20行代码就能实现稳定收益。对了，刚入门建议先从免费的无限易开始试水，我整理了《AI期货极简入门手册》+10套现成策略源码，点赞加微信立马发你，包教包会！
发布于2025-7-14 14:58 北京
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