期货程序化交易策略(期货程序化交易亏损)

期货程序化交易策略近年来，随着金融信息化建设的不断进步和金融工程、金融数学理论的不断研究，程序化交易已经深入人心，越来越多的投资者也慢慢开始接受这种自动交易模式，并通过不断的学习和了解，开发出了许多自动交易模式。

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，而不是人工交易。从国内外交易的历史数据来看，程序化交易持仓的时间一般较短，一般进行的比较频繁。同时要求交易的产品价格波动大，流动性好，才能获得较高的收益。期货合约作为交易所上市的标准资产，往往流动性极佳，同时交易频繁，支持做空操作，当日结算。交易手续费便宜，是程序化交易的理想标的。比如：国内股指期货；期货交易所上海金属期货，包括铜、铝、锌；大连商品交易所鸡蛋、豆油、豆粕期货；饭，白糖等。在郑州商品交易所是程序化交易者的重点目标。

与人类主观交易不同，程序化交易的交易纪律是由计算机程序来保证的。当期货商品的当前价格触及程序设定的止损价格时，计算机会坚决按照程序止损，不会出现人类主观交易者经常做出的“死后反弹”的错误决策，所以程序化交易的盈利曲线一般会比主观交易更稳定。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取得了很大的成就，出现了各种原理不同的程序化交易模型。其中期货期限套利策略、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很好的给出交易开仓信号。在组合多种交易指标时，可以给出成功率高的交易开仓信号，可以提高收益，降低交易风险。期货市场非常复杂，包含了大量的信息。各种商品之间的非线性关系，商品价格与新闻、天气、人的心理等各种因素的相互影响结合在一起，形成一个具有很强不确定性和时变性的系统。传统的经济模型大多过于简单，无法处理如此复杂的系统，具有不可克服的局限性。神经网络具有良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，基于Rumelhart的反向传播算法(BP算法)应用广泛。

本文的目的是用主成分分析法优化神经网络的输入数据，在训练过程中通过大量实验找出合理的训练参数，使用多元预测方法，利用训练好的神经网络对期货价格走势进行预测分析，最后结合trading pioneer平台对期货程序化交易指标进行研究。

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