期货

指标计算规则

• 计算出六个指标，从大到小依次为：
• 中心价位P = （H + C + L）/3
• 突破买入价 = H + 2P -2L
• 观察卖出价 = P + H - L
• 反转卖出价 = 2P - L
• 反转买入价 = 2P - H
• 观察买入价 = P - (H - L)
• 突破卖出价 = L - 2(H - P)

策略构建步骤

确定股票池和回测时间

通过证券代码列表输入回测的起止日期

确定买卖原则

• 空仓时：突破策略 空仓时，当盘中价格>突破买入价，则认为上涨的趋势还会继续，开仓做多； 空仓时，当盘中价格<突破卖出价，则认为下跌

更新

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

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新版数据平

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新版模版策略：

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新版数据平

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

{{use_style}}

更新

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

[https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU](https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ec

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/05c39d35fc4542cc9fc763d812220af9

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期货专栏分为如下几类，此处附上定义，方便大家查阅:

高频

该部分包含了高频数据低频化的因子应用，高频市场的微观结构，高频量化因子的使用测试，以及一些另类高频策略的内容。

CTA策略研究

该部分包含了市面上的各类CTA策略的情况。

其他

不属于上述几类

大型期货公司，速度快，通道稳定，欢迎各位投资者，手续费加一分，量大可返还。

可交易国内商品期货、商品期权、股指期货、股指期权、原油期货、股票期权

软件平台+通道 :快期，文华，无限易，TB开拓者，MC达钱，易盛，飞创，ctp，ctp二席，ctp极速，ctp迷你，恒生VIP，飞马，盛立高频，广策高频，股票期权

可以对接自研量化平台

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概览

• 时间序列和平稳性研究
• 配对交易研究
• 数据货币期货配对交易研究

(持续更新中)

时间序列数据

时间序列数据是单一变量按时间的先后次序产生的数据，是投资研究中最常见的一类数据。

如下为数字货币合约ETHUSDT的分钟行情数据，这是一个典型的时间序列数据

import dai

df = dai.query("""
SELECT close FROM cc_binance_future_um_bar1m
WHERE date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31' AND instrument = 'E

问题

这个模型克隆后无法运行，和视频讲解也不太一样，能给个完整版本供学习吗？谢谢

https://bigquant.com/wiki/doc/shendu-qihuo-shili-wXlpMm48hG

TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-2-55d0e540611d> in <module> 245 ) 246 --> 247 m20 = M.cached.v3( 248 input_1=m24.data, 249

{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/0527a8c8-9944-4c74-b845-2068dce50bd1

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摘要

我们在本篇报告中将目光聚焦于日内价量信息和交易特征，使用分钟数据构建一系列高频因子，并对比各因子在股票和期货中的表现

高频因子分类

高频因子可以分为收益率分布、成交量分布、量价复合、资金流和日内动量等几个主要的类别，各类因子还可以做进一步的细化，例如收益率分布因子包括已实现偏度、已实现峰度和上下行波动率等。

收益率分布因子

高频偏度和下行波动占比具有显著的选股效果，多空组合月均收益差分别为1.45%和1.87%，因子IR分别为2.61和3.31。因子在股票中均呈现出反转效应，即高频偏度小、下行波动占比高的股票未来收益表现更好，而在期货中呈现出动量效应，即高

摘要

我们在本篇报告中将目光聚焦于日内价量信息和交易特征，使用分钟数据构建一系列高频因子，并对比各因子在股票和期货中的表现。

高频因子分类。高频因子可以分为收益率分布、成交量分布、量价复合、资金流和日内动量等几个主要的类别，各类因子还可以做进一步的细化，例如收益率分布因子包括已实现偏度、已实现峰度和上下行波动率等。

收益率分布因子。高频偏度和下行波动占比具有显著的选股效果，多空组合月均收益差分别为1.45%和1.87%，因子IR分别为2.61和3.31。因子在股票中均呈现出反转效应，即高频偏度小、下行波动占比高的股票未来收益表现更好，而在期货中呈现出动量效应，即高频偏度大、上行波动

摘要

前言

东吴金工推出“高频价量相关性拥抱CTA”系列研究，旨在将技术分析的方法应用到CTA策略的构建。作为系列研究第一篇，本报告从最基本的价量关系入手，捕捉高频价量相关性中蕴含的多空信息，构建稳健有效的CTA交易策略

本文简介

在以往的价量研究中，量的选择大多只停留在成交量的层面。然而，持仓量作为衍生品的特色，往往蕴藏了许多有别于成交量的信息。本研究聚焦高频数据，通过修正期货的日内分时持仓量，挖掘成交价与修正持仓量相关系数中的多空信号

修正后持仓量

原始的日内持仓量，呈现出先下降后上升的“山谷”形态。然而，与直观感受相反，持仓量下降代表T+0交易者

问题

我发现2017年6月30日之前期货连续合约代码为不带8888格式，例如：RB.SHF，之后更新为RB8888.SHF。 我可以通过D.features()，M.derived_feature_extractor.v2()等函数读出RB.SHF的期货因子和衍生指标，截至2017年6月30日，但无法读出RB8888.SHF合约的因子和衍生指标。 请问：怎么读出RB8888.SHF合约最新的因子和衍生指标？

以下代码可以获取到指定股票的预计算因子数据，但是替换成期货数据就不行了，期货数据有另外的调取方法吗？

#可以获取 D.features( instruments=['000001.SZA'], start_date='2022-01-01', end_date=None, fields=[ 'amount_0', 'close_0' ])

#获取不到 D.features( instruments=['AG2209.SHF'], start_date='2022-01-01', end_date=None, fields=[ 'amount_0', 'close_0' \

https://bigquant.com/experimentshare/dec76184070c45f1a9293794b0ca90ae

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问题

顺道问下如何设置指购买主合约

解答

这个是模板策略，该模板不支持批量合约回测哦，需通过证券代码列表指定回测的期货合约

模板需要在代码列表模块里面指定固定合约才行。不填的话默认是传入所有合约。

如果要指定主力合约，8888的是主力连续但是价格在主力切换日有跳变，可以使用9999的前复权数据，价格是以最新主力合约价格为准，价格连续没有跳变，所以可以仿照下图在代码列表模块中填入RB9999.

问题

请问深度学习预测值需要输出两个数据需要改动哪些设置

比如期货的多空两个预测值 df['return'] = df['label'] =

如上图所示，计算收益率时会将股票价值与现金求和，

如果我持仓期货的话，期货价值是会按市值来算吗，还是会按照考虑保证金后的数值来算呢

策略

https://bigquant.com/experimentshare/bf22b9c9879a486e95471d32a2208c9e

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运行不了：

https://bigquant.com/experimentshare/b70938db6a534ecfb6ade2556e401ef4

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期货标的本身有杠杆属性，那请问计算期货的基准收益会考虑杠杆吗