程序化期货交易策略

程序化期货交易策略近年来，随着金融信息化建设的不断推进以及金融工程和金融数学理论的不断研究，程序化交易越来越流行，越来越多的投资者逐渐开始接受它。这种自动交易模型，通过不断的学习和理解，开发了很多自动交易模型

据统计，美国期货市场近70%的交易是通过程序化交易进行的，而非人工交易。从国内外交易的历史数据来看，程序化交易的持有时间普遍较短，交易操作普遍频繁。同时，要求交易产品的价格波动较大，流动性好，以获得更高的利润。期货合约作为交易所上市的标准资产，往往具有极好的流动性，同时交易频繁。他们支持同一天的卖空操作和结算。它们的交易费用低黄金比特币交易策略模型，非常适合程序化交易。例如：国内股指期货；上海期货交易所金属期货，包括铜、铝、锌等；大连商品交易所鸡蛋、豆油、豆粕期货；郑州商品交易所的大米、白糖等黄金比特币交易策略模型，都是程序化交易，集中在选定的标的。

与人类主观交易不同，程序化交易的交易纪律由计算机程序保证。当期货商品的现价触及程序设定的止损价时，电脑会根据程序果断止损。人为的主观交易者经常会做出“死亡等反弹，利润大于利润”的错误决策，因此程序化交易的收益率曲线一般比主观交易的收益率曲线更稳定。经过20多年的快速发展，期货程序化交易的理论和实际应用都取得了巨大的成就，形成了不同原理的程序化交易模型。其中以期货期限套利策略、跨品种统计套利策略、趋势跟踪策略、事件驱动量化交易策略、高频交易策略等几种交易策略模型最为典型。

程序化交易的交易策略主要由多种交易指标组合而成。单一的交易指标不能给出开仓的良好信号。当组合多个交易指标时，它可以给出一个成功率。更高的交易信号来开仓，提高回报并降低交易风险。期货市场非常复杂，包含大量信息。各种商品之间的非线性关系，商品价格的相互影响，以及各种新闻、天气、人的心理等因素共同构成一个高度不确定、时变的系统。大多数传统的经济模型都过于简单，无法处理如此复杂的系统，并且存在不可逾越的局限性。神经网络具有很好的处理非线性数据的能力，可以克服期货市场的非线性拟合问题。在神经网络算法中，以Rumelhart为基础的反向传播算法（BP算法）应用最为广泛。

本文旨在结合主成分分析方法优化神经网络的输入数据。在训练过程中，通过大量的实验寻找合理的训练参数，利用训练好的神经网络采用多元预测方法预测期货价格走势。分析，最后结合交易先锋平台，对期货程序化交易指标进行研究。