随着市场交易/计算机技术的不断发展，用户需求的提高和合约产品的出现，人工交易的弱点逐渐显现，人工交易主要是根据投资者的预测，通过自身的投资经验和分析。，难免受个人主观情绪的影响，容易错失良机，依赖计算机技术的量化交易进入人们的视野；合约量化、目标或任务具体明确、可明确衡量；而量化实际上是对数据进行处理，寻找内在规律，因此形成了标准化和公开性，量化交易利用计算机技术和数据模型来代替人的主观判断；

量化交易可以更好地检验交易策略，相对于传统的手工作业效率是比较高的，因为要检验一个交易策略是否正确，需要通过历史数据回测和模拟交易检验，分析大量的交易策略。历史数据。;此外，它可以更快、更有效地抓住机会。商业市场瞬息万变，个人时间和精力有限。仅凭肉眼监控很容易错失盈利机会。量化交易可以用计算实时监控整个市场，不会错过任何交易机会，大大提高盈利；合约量化交易策略开发模型；

量化交易的基本流程大致如下：

1、选择量化策略；

量化交易策略：

量化策略是指以计算机为工具，通过一套固定的逻辑进行分析、判断和决策。量化策略可自动或手动执行；那么，一个完整的量化策略包括哪些内容呢？

一个完整的策略必须包括输入、策略处理逻辑和输出，策略处理逻辑必须考虑币种选择、开仓时机、本金首单比例、交易价格区间、补仓方向、补仓间隔、补仓倍数、止盈止损等因素。市场总是在变化，必须实时监控策略的有效性。

交易策略是一系列规则的集合，包括进出场条件、资金管理和风险控制等。

定量）业务战略类型分析：

(1)趋势跟随（动能效应）

趋势跟踪又称动量效应，是指过去一段时间内表现最强（最弱）的多（空）变化。一般来说，动能效应可以分为两种，一种是时间序列动能，一种是截面动能。

A。时间序列动能注重市场时机，在价格上穿200日均线时做多，在价格上穿200日均线时做空。

b.-横截面动能研究价格的相对强度，同时研究最短和最弱的变化。

(2)统计套利

在量化投资领域，套利是基于对历史数据的统计分析，估计相关变量的概率分布，结合基本面数据进行分析，指导套利交易。统计套利可用于股票市场/货币市场/衍生品市场；在增加少量风险的同时，实现利润最大化；

(3)情绪指标

√投资者买入预期上涨的货币对，导致短期价格快速上涨。一旦达到预期，就会关闭多头头寸以获利，从而导致趋势逆转。常用情绪指标：看涨/看跌期权比率等。此外，投资者还可以利用搜索引擎关键词、媒体关注等。判断市场情绪，进而制定相应的交易策略。

(4)均值回归

1.价格将回到长期均值。当价格上涨过快时，策略要求做空，当价格下跌过快时，策略要求做多。

2.量化策略与程序化交易相结合。

3.利用机器人/人工智能设备进行量化交易。

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