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用AI机器人炒期货主要分为五个关键步骤，结合我多年实盘经验给您拆解核心要点：
一、数据准备阶段
需要收集5年以上的期货tick级数据（包括开盘价、最高价、最低价、成交量等），建议用文华财经WH6或同花顺期货通获取数据。特别注意要清洗异常值，比如2020年原油负价格这种极端行情数据需要特殊处理。
二、模型开发核心
推荐先用LSTM神经网络做趋势预测（附核心代码片段）：
```python
from keras.models import Sequential
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(60, 1))) #60分钟时间窗口
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
```
建议先用螺纹钢主力合约测试，参数设置要考虑不同品种波动特性。
三、策略回测要点
在TB开拓者或金字塔系统里做3年回测时，要特别注意：
1. 滑点设置至少1个最小变动价位
2. 手续费按交易所标准上浮20%
3. 测试要包含震荡市、单边市等不同行情
四、实盘过渡技巧
先用模拟账户跑1个月，建议采用"双轨制"：
- 70%仓位交给AI执行
- 30%保留手动干预权限
特别注意夜盘流动性变化时AI的适应性。
五、持续优化关键
每周要做一次参数校准，我常用的优化方法是贝叶斯超参数调优。当最大回撤超过15%时要立即暂停策略。
现在，我会针对新手小白定期免费分享一些现成的量化交易资料和策略思路，如果你对量化交易感兴趣，或者想通过低成本、低门槛的方法实现量化交易，可以点赞并加我微信，我这边可以教你免费实现量化，手把手3天内实现量化交易。
一、数据准备阶段
需要收集5年以上的期货tick级数据（包括开盘价、最高价、最低价、成交量等），建议用文华财经WH6或同花顺期货通获取数据。特别注意要清洗异常值，比如2020年原油负价格这种极端行情数据需要特殊处理。
二、模型开发核心
推荐先用LSTM神经网络做趋势预测（附核心代码片段）：
```python
from keras.models import Sequential
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(60, 1))) #60分钟时间窗口
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
```
建议先用螺纹钢主力合约测试，参数设置要考虑不同品种波动特性。
三、策略回测要点
在TB开拓者或金字塔系统里做3年回测时，要特别注意：
1. 滑点设置至少1个最小变动价位
2. 手续费按交易所标准上浮20%
3. 测试要包含震荡市、单边市等不同行情
四、实盘过渡技巧
先用模拟账户跑1个月，建议采用"双轨制"：
- 70%仓位交给AI执行
- 30%保留手动干预权限
特别注意夜盘流动性变化时AI的适应性。
五、持续优化关键
每周要做一次参数校准，我常用的优化方法是贝叶斯超参数调优。当最大回撤超过15%时要立即暂停策略。
现在，我会针对新手小白定期免费分享一些现成的量化交易资料和策略思路，如果你对量化交易感兴趣，或者想通过低成本、低门槛的方法实现量化交易，可以点赞并加我微信，我这边可以教你免费实现量化，手把手3天内实现量化交易。
发布于2025-8-8 08:42 北京
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