【期货量化】经典策略与部分源码分享

期货量化经典策略与部分源码分享

期货量化交易是利用数学、统计学和计算机算法等工具来进行交易决策的一种交易方法。在期货量化交易中，存在多种经典策略被广泛应用，这些策略各有其特点和适用场景。以下将介绍一些经典的期货量化策略，并提供部分源码以供参考。

# 一、经典策略介绍

1. 双均线策略


* 简介：双均线策略是简单移动平均线策略的加强版，通过比较长短期均线的交叉来判断买卖时机。

* 适用场景：适用于市场趋势明显、波动较大的期货品种。

2. 菲阿里四价策略


* 简介：这是一种日内交易策略，利用昨日的高点、低点、收盘价和今日开盘价来确定买卖信号。当价格突破上轨（昨日高点）时买入，跌破下轨（昨日低点）时卖出。

* 适用场景：日内交易，收盘平仓。

3. 布林线均值回归策略


* 简介：基于布林带指标的均值回归策略，假设市场价格会回归其历史平均水平。当价格触及上轨时视为超买信号，卖出；触及下轨时视为超卖信号，买入。

* 适用场景：震荡市场。

4. 网格交易策略


* 简介：在震荡市场中，通过设置多个买卖点形成的网格来进行交易，捕捉价格波动。当价格突破网格时建仓，回归网格时减仓。

* 适用场景：适合价格在一定区间内震荡的市场。

5. 跨期套利策略


* 简介：在同一期货品种的不同月份合约上建立数量相等、方向相反的头寸，利用时间差异获取利润。

* 适用场景：期货市场中的跨期合约交易。

6. 跨品种套利策略


* 简介：利用两种不同但相互关联的商品之间的价格差异进行套利。买入某一交割月份的某种商品合约，同时卖出另一相同交割月份、相互关联的商品合约。

* 适用场景：相关联的商品期货品种之间。

7. 海龟交易法


* 简介：一种趋势跟踪策略，使用唐奇安通道来确定入市和退出点。当价格突破上线时做多，突破下线时平仓或做空。

* 适用场景：市场趋势明显，波动较大的情况。

8. Dual Thrust策略


* 简介：由Michael Chalek开发的趋势跟踪系统，通过计算日内价格波动来确定买卖信号。适用于多种市场。

* 适用场景：多种金融市场，包括期货、股票等。

9. R-Breaker策略


* 简介：一种短线日内交易策略，尤其在市场波动较大时表现良好。根据设定的突破点和反转点进行交易。

* 适用场景：日内交易，市场波动较大时。

10. 做市商交易策略


* 简介：一种高频交易策略，通过买卖价差获利。做市商需要计算期权的理论价格，并在大量买入和卖出交易中积累差价。

* 适用场景：高频交易市场，需要强大的技术支持和资金投入。

11. Alpha对冲策略


* 简介：通过度量并分离系统性风险（贝塔风险）和非系统性风险（阿尔法风险），获取超额绝对收益的策略组合。

* 适用场景：寻求稳定超额收益的投资者。

# 二、部分源码分享

由于篇幅限制，这里仅提供部分策略的源码示例，具体实现可能需要根据实际情况进行调整和优化。以下示例均使用Python语言编写：

1. 双均线策略源码示例

```python
import pandas as pd

def moving_average_crossover_strategy(df, short_window, long_window):
df['short_mavg'] = df['close'].rolling(window=short_window, min_periods=1).mean()
df['long_mavg'] = df['close'].rolling(window=long_window, min_periods=1).mean()
df['signal'] = 0
df['signal'][short_window:] = np.where(df['short_mavg'][short_window:] > df['long_mavg'][short_window:], 1, 0)
df['positions'] = df['signal'].diff()
```
这段代码计算了短期和长期均线，并通过均线的交叉来生成交易信号。

2. 布林线均值回归策略源码示例

```python
def bollinger_bands_strategy(df, window, num_std_dev):
df['SMA'] = df['close'].rolling(window=window).mean()
df['std_dev'] = df['close'].rolling(window=window).std()
df['upper_band'] = df['SMA'] + (df['std_dev'] * num_std_dev)
df['lower_band'] = df['SMA'] - (df['std_dev'] * num_std_dev)
df['signal'] = 0
df['signal'][df['close'] < df['lower_band']] = 1
df['signal'][df['close'] > df['upper_band']] = -1
df['positions'] = df['signal'].diff()
```
这段代码计算了布林带的上轨、下轨和中间线，并根据价格与布林带的关系生成交易信号。

# 三、总结

期货量化交易策略多种多样，每种策略都有其适用的市场和场景。在实际应用中，投资者需要根据自身的风险偏好、资金管理能力以及对市场的理解来选择合适的策略。同时，风险管理也是量化交易中不可或缺的一部分，合理设置止损和仓位对于保持资金安全至关重要。最后，建议在实际应用这些策略前，先在历史数据上进行回测，验证其有效性，并根据个人情况调整参数。