最近流行的期货量化策略有哪些?请附关键逻辑示例
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最近流行的期货量化策略有哪些?请附关键逻辑示例

叩富问财 浏览:28 人 分享分享

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新手刚接触期货量化时,常纠结“哪些策略真能落地”“逻辑太复杂学不会”。其实最近流行的策略大多是经典框架的优化,关键是抓住核心逻辑。我自己这几年在研究中,会在公众号【量化刘百万】记录策略拆解,下面分享3个实操性强的方向:


### 一、改良版趋势跟踪策略(适合波动大的品种)
核心逻辑:用“双均线+波动率过滤”捕捉趋势,避免假突破。比如当短期均线(5日)上穿长期均线(20日),且当前波动率(ATR)高于近30天均值时开多,反之开空。
关键代码示例(麦语言,文华财经T8可用):
```
MA5:MA(CLOSE,5);
MA20:MA(CLOSE,20);
ATR:=MA(MAX(MAX(HIGH-LOW,ABS(HIGH-REF(CLOSE,1))),ABS(LOW-REF(CLOSE,1))),14);
ATR均值:=MA(ATR,30);
开多条件:MA5>MA20 AND ATR>ATR均值;
```
这类策略在【量化刘百万】里有不同周期参数的回测对比,新手可参考优化。


### 二、跨期套利策略(低风险偏好首选)
核心逻辑:利用同一品种不同合约的价差回归。比如螺纹钢主力合约与次主力合约价差超过历史90%分位数时做空价差(卖主力买次主力),低于10%分位数时做多价差。
关键指标:计算价差=主力合约价格-次主力合约价格,用历史分位数判断阈值。【量化刘百万】整理过黑色系、农产品的价差规律,可对照学习。


### 三、量价特征机器学习策略(进阶方向)
核心逻辑:用过去30根K线的价格(开盘/最高/最低/收盘)、成交量、持仓量作为特征,训练简单模型(如逻辑回归)预测下根K线涨跌。
简化思路:不用复杂算法,先手动筛选有效特征(比如“放量上涨后次日延续概率”),在TB开拓者里用TBL语言实现基础版本。


如果对策略回测细节(比如滑点设置、手续费模型)没头绪,或者想看看实盘案例,在【量化刘百万】里有针对不同软件(文华T8、金字塔)的模板代码,新手可以按自己的交易习惯调整。有具体问题也可以找我聊聊,毕竟策略落地需要避开不少“坑”。

发布于19小时前 北京

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