期货程序化交易设计研究

随着计算机数论文联盟http://Www.LWlm.CoM据挖掘技术的发展和金融理财时代的到来，程序化交易作为一种防范风险和提高风险可控性的手段日渐被人们所接受。程序化交易就目前国内期货市场最为适用。目前对程序化交易没有统一的定义，总体来说，程序化交易是指将多个优质的交易策略编写成电脑程序，让电脑来完成开仓平仓指令，而不是靠个人意愿进行交易，从而避免受到人为情绪化的干扰而做到客观下单交易。
　　程序化交易操作方式不追求短期夸张利润，而是“薄利多销”的观点，长期立足市场，实现财富积累的复利效果，通过不断调整参数和优化交易系统，年获利率能够达到一定水准之上。
　　程序化交易是从美国七十年代资本市场的计算机股票组合交易发展而来的。随着计算机金融数学理论的发展，程序化交易理论日趋成熟，一些应用软件功能也逐步完善和富有效率。在欧美发达资本市场，程序化交易大规模的被应用，成为活跃市场的主流力量，而国内这方面起步较晚，目前还处于摸索阶段，但可以预见的是，随着资本市场规模的发展壮大，程序化交易必定会雨后春笋般的蓬勃发展。
　　期货程序化交易策略思路分析
　　程序化交易策略大致可分为：（1）指数套利。其具体操作包括套利空间的确认、现货组合的构建、现金股利的预测、交易规模的确认；（2）动态对冲。分为备兑权证创设中的动态对冲和股指期货中的动态对冲；（3）配对交易与统计套利。前者交易费用低，计算能力强，资金成本低，而后者则以承担一定风险但相对收益高为大家所熟知。
　　交易策略在程序化交易系统中有着举足轻重的作用，而判断一个交易策略的好坏，就要根据摸个策略的工作原理，适合自己的才是最好的。目前，国内期货市场比较流行的程序化交易策略死了大概有以下几种：趋势追踪型、套利交易型、高频交易型。
　　1.1趋势追踪型
　　趋势追踪型交易思路主要逻辑为相信历史会重现，通过对过去走势分析来预测其未来走向。
　　大量研究证明：高频数据中存在显著聚类特性。于是我们可以利用基于时间序列数据挖掘方法，结合模式识别，分析过去走势，识别现在走势，预测未来走势。时间序列是一种高维数据类型，是指客观事物的某个特征值按照时间先后顺序排列而组成的序列。在期货、

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