期货十三篇 第二篇 认识篇

期货投机:理解本质与盈亏比
期货投机并非寻找圣杯,而是理解其数学期望值本质。成功的交易者注重盈亏比,而非追求100%判断正确率。期货与彩票相似,需找到合适盈亏比的交易机会,通过资金管理实现长期盈利。魔术师抛硬币示例强调了决策与时机的重要性,而正确的认识仅是稳定盈利的必要条件,还需纪律、心态和胜率50%以上的交易系统。

期货投机最大的魅力在于不存在某种特定的方法能够让你永远获利。同样的方法在某种情况下可能盈利,而在另一种情况下却可能会亏损。

失败的交易者总是在寻找一种能够永远战胜市场的方法,他们称之为圣杯,其根本错误在于他们没有正确的认识期货投机这件事,期货投机的本质是数学期望值,具体而言,期货投机者的预期收益等于判断正确的概率与盈利的成绩减去判断错误的概率与亏损的成绩,寻找圣杯的交易者们企图做到判断正确的概率为100%。

由于市场是不可预测的,显然这种圣杯是不存在的。换句话说亏损是交易过程中很正常的,也是必然发生的事情,也是每个投机者必须去接受和面对的事实。聪明的投机者领悟到盈亏比才是预期收益最大化的决定性因素,所以他们认可并且接受亏损,只是允许亏损在他们可控的范围之内。如果一个期货交易者没有这样认识期货交易的本质,那么它的交易几乎可以断定是以悲剧收场的。很多时候我们在不知不觉中已经走在了成为一名失败交易者的路上而不自知。

当我们热衷于波浪理论、江恩理论、缠论等技术分析时,我们所做的事情就是提高判断正确的概率,然而任何一种技术分析都是滞后的,不可能让你判断正确的概率达到100%。其原因在于两点,一是技术分析理论本身的局限性导致了判断正确率不可能是100%。二是投机者本身理解能力的局限性,导致了判断正确率不可能是100%。当然市场上有很多投机者利用这些技术理论帮他们赚到了钱,但是我相信他们的成功绝不仅仅是因为技术分析给他们带来了更高的判断正确率,而是他们的资金管理帮助他们守住了胜利的果实,否则单纯靠技术分析,结果往往是成也技术败也技术。

事实上华尔街著名的投机大师常年下来,平均正确率也不足50%,他们之所以赚钱,关键在于盈亏比起到了很大的作用。事实上不仅仅是期货投机中的盈亏比,和彩票中的赔率是一个道理,本质上期货投机和彩

<think>好的,我现在需要帮用户找到适用于期货数据回测的Python第三方库。用户提到的是期货数据回测,所以首先我要回忆相关的库,并结合提供的引用内容来整理答案。 首先,用户提供的引用中有几个相关的库。引用[3]提到了StarQuant,明确支持期货期权程序化交易和回测,这应该是一个候选。然后引用[2]中的backtrader和zipline,这两个都是回测框架,支持期货的可能性需要确认。另外,引用[4]提到CTA策略常用于期货,所以可能相关的库也需要考虑。 接下来,我需要逐一分析这些库是否适合期货回测。StarQuant直接支持CTP接口,适用于期货,这应该是重点推荐。backtrader虽然通用,但用户需要确认是否支持期货数据格式,比如保证金、杠杆等。zipline可能需要适配,因为其默认可能更多是股票数据,但社区可能有扩展。另外,vn.py在引用中没有提到,但根据我的知识,它也是一个常用的期货交易库,应该补充进来。 然后,用户可能还需要数据源,比如JQData(引用[1])提供期货数据,这需要提到。TA-Lib和pandas_ta用于技术指标计算,也是回测中的重要部分,所以需要包括在工具链中。 最后,要确保回答结构清晰,分点列出库、数据源、工具链,并给出选择建议。同时生成相关问题,比如优化方法、性能分析等,帮助用户进一步了解。</think>在Python量化交易中,以下是适用于期货数据回测的第三方库及相关工具链推荐: ### 一、期货回测框架 1. **StarQuant(易数交易系统)** 专门为期货/期权设计的轻量化系统,支持CTP接口实时交易与历史数据回测。提供完整的期货合约管理、保证金计算和滑点模拟功能,适合需要对接国内期货市场的场景[^3]。 2. **backtrader** 支持多资产类别(含期货)的回测框架,可自定义交易手续费、杠杆比例和合约规则。其优势在于灵活的事件驱动架构,能模拟期货的逐笔撮合逻辑: ```python import backtrader as bt class FuturesStrategy(bt.Strategy): def next(self): if self.data.close[0] > self.sma[0]: self.buy(size=1) # 买入1手期货合约 ``` 3. **vn.py**(未在引用中提及但常用) 开源量化交易平台,集成CTP等接口,提供期货历史数据回测模块。支持Tick级数据回放和策略绩效分析,适合高频交易场景。 ### 二、期货数据源 1. **JQData(掘金量化)** 提供国内商品期货、金融期货的Tick/K线历史数据,包含主力合约连续数据,可通过Python接口直接调用[^1]。 2. **Tushare Pro** 包含上期所、郑商所、大商所等期货品种的历史行情,需注意数据频率和复权处理。 ### 三、辅助工具链 - **技术指标计算**:`TA-Lib`用于计算期货常用指标如ATR、布林通道[^2] - **性能分析**:`pyfolio`可评估最大回撤、夏普比率等期货策略关键指标 - **可视化**:`matplotlib`绘制资金曲线、持仓分布图[^2] ### 四、选择建议 - 需要**对接实盘**优先选StarQuant或vn.py - **研究型回测**推荐backtrader+JQData组合 - 高频策略需补充`numba`加速计算
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