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掘金3支持CTP期货实盘对接吗？
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一、平台简介
『掘金量化』是深圳红树科技有限公司独立自主开发的一款致力于为专业量化机构和量化交易者保障策略安全性和实现策略高效研发，落地部署用户本地PC的量化交易软件平台。一套系统解决量化交易者在量化IT系统建设中所面临的专业困惑和高昂成本。产品覆盖量化业务全流程，策略研发、回测、仿真、实盘集一体；覆盖所有主流开发语言，缩减用
如何建立一个良好的交易体系和交易策略呢？可以通过大量的历史数据得来，现在计算机很发达，历史数据的检测和获得比较容易。其实有志于这一行的人，可以通过历史数据获得正向系统的一个佐证。
这里也有一个很大的争议，就是有关于市场变化的问题。我们行业里面有一种看法叫市场是不断变化的，这个市场在不断的演变。
我个人认为市场局部的变化是有的，但是市场宏观的结构是不大会变化的。虽然现在计算机技术很发达，大量的程序化交易、量化交易和高频交易都被投入到市场当中，但是它仅仅改变了市场的微观结构，而且这种改变无非是把这种节奏加快而已。
因为我们不要忽略整个市场交易的主体是由人来组成的，人类从历史发展的角度来说他的人性是不变的，人类对于金钱的态度永远是不变的，他总是贪婪的。
对于金钱的患得患失之间，他有一种恐惧感，这种感觉我觉得也不大会变化。除非我们的交易主体彻底改变了，变成了另一类的生物，那个时候市场的宏观结构才会变化。
现在的计算机技术就算在再发达，大家也不要忘记它的背后有一个人在操纵，只要是人在控制机器，
近年来，投资领域的众多精英纷纷投身量化投资领域，利用计算机科技并采用一定的数学模型去实现自己的投资理念、投资策略。他们以自己的智慧加数学的方法组成投资策略，设计出自己的赢利模型，来克服交易中人性的弱点，实现稳定的赢利。
风控不容忽视
不少的量化交易者，都有过不错的收益，但亏损更甚，原因之一是没有把握住风险控制。
“控制风险比收益更重要，控制风险才是投资者最核心的东西。”在银行、保险、券商和期货这几大金融行业中，期货的收益应该是最高的，但做期货往往是最穷的；而银行的收益是最低的，银行理财只有5、6个点，但银行是最富的。为什么？因为银行的风控能力是最强的，所以真正的富人敢把钱存在银行，但没人把大钱拿给期货公司玩。通常是把风险控制住之后，靠规模、放大杠杆去赚钱的。
通过多策略的方法降低风险。上海睿福投资管理有限公司付爱民老师认为，金融投资的策略体系一定要符合保险学原理。比如你交易200个标的，用了200个策略，其一个标的出了问题，仅影响0.5%。要从这个角度去研发策略、组合策略。
“我们公司对策略风控、模型回撤要求非常严格。” 付爱民表示，“我们在策略开发的过程中，特
忽然很想写一堆流水帐——不是为了给人看，是想要总结这几年的期货生涯，一直有人羡慕我，我却只能伪作轻松欲说还休——这里的的苦，非过来人不能领会。
和衰人埋头交易系统已三年，也许我们并无天赋，空有梦想，到目前为止，我们能够放心自动交易——认为无需过度优化的系统只有一个半，溺水三千，能握在手中的竟不足一瓢，满满的都是泪啊。
过去，我把一个人的期货生涯分成两步，一，开发一个好的交易系统；第二，坚持交易。
想来是太年青了，如果有这么容易，会有多少人挤在这条路上？世界上还会有去工作赚钱的人么？
现在我把期货生涯修改成三步，一，开发一个好的交易系统；第二，用足够长的时间熟悉和信任这个系统直到你敢于让它代替你思考和交易；第三，坚持交易。每一步都难上加难。
一、什么是一个好的交易系统？从我们最原始的螺纹橡胶的MACD系统，以及股指期货的，以穿越15分钟60周期线的开单依据，适用过一阵觉得不错的系统最后可能“就只适应那一阵”，一旦情形有变，一个不会思考死命下单的系统很快就会崩溃，所以，拼命测试就成了主要工作。
一个系统越是过度优
张方毅，39岁，浙江温州人，现居杭州，兼职交易者，拥有10年期货交易，擅长技术分析，主做趋势，在蓝海密剑期货实盘大赛上获得晋衔奖,夺得“上校军衔”。
精彩观点：
我从不认为交易系统有什么核心之处，买入（卖出）并持有就行了。
交易若能长期取得收益，从平均来看，高胜率不现实，在胜负大致相当的情况下，高盈亏比长期也不现实，那么收益只能在低胜率下取得较高的盈亏比。
判定模型修改到底可行不可行，很多时候是参考修改后的历史回测表现是否更优，如果仅基于此，借用一句高收益必定向平均收益回归的话，历史表现越好，可能将来表现更差。
只要是系统化的工作都有被人工智能取代的可能。
人工智能如果仅只应用于期货交易，并不可能有很大的优势，因为市场本身是零和的。在一个相对平衡的参与者结构里，如果人工智能的参与改变这种结构，必定会被这种平衡所消灭。
超额收益必然伴随着“牛市”，而系统性风险必然伴随着“熊市”，在这两种情况下，金融市场表现为更高的联动性，或正相关，或负相关。
全品种交易是一种调节杠杆的方法。
随着信息技术的飞速发展，社会已经步入大数据时代（相对于“小数据”而言）。大数据与小数据有何不同？举个简单的例子：比如，张三要在新华书店买本《投资秘籍》，新华书店传统的售书系统一般只会显示以下内容：图书名称、编号、价格、作者、出版社以及出版时间等信息，这些数据只反映与本书有关的基本信息，这就是小数据。而如果张三选择在网上书店选购图书，网上书店的售书系统除了记载上述与《投资秘籍》有关的基本信息外，还会记录张三在买书过程中的历史浏览记录，系统就会根据张三的注册信息（性别、年龄、职业、学历等），在结合张三购书历史以及网上浏览信息后，预测张三的阅读偏好，并主动推荐可能符合张三阅读口味的书籍，这就是最简单的大数据应用技术。
大数据技术更加契合客户的商品需求。大数据在商业领域对应用，能够利用海量数据信息，预测不同客户个性需求，进行商品推送，并根据内设的数据分析系统，对预测结果进行反馈，优化商品预测和推送策略，最终实现根据客户需求进行精准较高的私人定制业务。
因此，在金融量化投资领域引进大数据分析技术，利用海量数据背后所隐藏的信息，对金融经济活动进行预测，并且根据历史预测情况，及时反
很多交易者都认为“量化交易”是一种躺着就能赚钱的盈利模式，事实真的是这样的么？或许你对量化交易存在系统认知上的偏差，今天带大家揭开量化交易的神秘面纱，一睹他的庐山真面目。
首先，何为量化交易？
量化交易也称为算法交易，是严格按照计算机算法程序给出的买卖决策进行的交易方式。它以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
量化交易并非简单的程序
大家容易把量化交易与技术分析混淆，实际上量化交易的内容丰富的多。许多量化交易系统在进行建模和运算的时候会用到基本面数据，比如估值、市值、现金流等，还有的算法将新闻作为变量进行计算。而技术分析基本只需要用到交易标的的量价数据。
量化交易特点：
根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心
鞅策略与反鞅策略
在我们去进行股票，期货投资的时候，经常听到有人说到金字塔加仓法，当亏损的时候，每次亏损都加大我们的仓位到原来的总仓位的两倍，这样，一方面可以摊薄我们的平仓持仓成本，另一方面，当行情反转的时候，我们就更容易回本，甚至收回收益；而当盈利的时候，我们去增加仓位就需要小心，可以每次增加仓位为原来的
1/2，因为股价高的时候，它回落起来也更容易，因此，我们以比较小的仓位去进行加仓，可以避免我们的持仓成本太高。
乍一听，是这么一回事，而且不少我们投资者也会采用这样的办法去应对自己的投资策略。但是，这样做是否合理，能不能从数学，从数据模拟上针对我们这样的投资策略去进行一个合理的分析呢？
这里，笔者试图以掷硬币为例，来介绍鞅与反鞅策略。对于掷硬币，这里做一个假定，假如正面为赢，反面为输，赢的话，可以得到多一枚硬币，输的话，付出的硬币就此输去。
有一种投注方法，当我们每次输了的时候，那么我们下次就加倍投注
近期，广发期货与掘金量化强强联合，重磅推出专业级量化交易平台——广发期货CTP-掘金量化交易平台。自掘金3期货版正式上线，提供了CTP柜台通道的对接，广发期货CTP-掘金量化交易平台依靠掘金3强大的技术支持，面向量化投研和实战设计，追求安全、速度、可靠的极限，功能上包括数据、研究、回测、仿真、实盘、绩效评价与归因，覆盖量化投资的完整生命周期。
广发期货CTP-掘金量化交易平台的正式上线，标志掘金3与国内大型的期货商强力合作，合力打造量化交易利器，为专业投资者和私募机构提供专业的一站式量化投资全链服务。
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来源：掘金量化，
作者：胡琛 & & 转载请注明出处！
在之前两篇介绍文章中，笔者比较粗略的介绍了策略的开发以及策略的回测，在本篇中，笔者试图根据自己浅薄
的实盘开发经验，简单讲讲实盘策略开发需要注意的点已经可能遇到的坑，希望读者能够有所收获。
实际我们进行程序化交易，目的并不是去看它回测效果如何，毕竟理论再美，没有实验的佐助，那就是民科。而
我们开发策略的时候，尤其需要当心一个回测貌似很美的策略。记得以前碰到过一个大牛介绍经验，他当时提出
了一个观点，我还是挺认同的：市场是一个有序生态，不可能出现一个策略，每年翻几倍，可以一直这样搞下去
的，因为如果这样的话，市场的钱都被你赚了，市场上哪里还会有参与者。因此，对于一个回测很美的曲线，一 定需要仔细去查看是否出现了
Bug, 未来信息，偷价，复权处理，甚至于回测平台的行情错误等等，都需要仔
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在上一篇中，我们解读了三个不同技术指标，并千辛万苦，通过对技术指标的涵义解读，对不同技术指标进行结合，为了能够尽量去避免系统风险，我们甚至加入了大盘指数的判断，最后才勉勉强强有一个在回测区间内能看到正收益的策略。
但是，这样的策略是否就能用于实盘并且获取盈利了么？这想必也是很多读者关心的问题。不管回测结果如何，我们希望的不是说看到回测的收益曲线非常牛逼，而是希望回测能够尽量去贴近实盘情况，以便在实盘的时候，我们的策略能尽可能去达到回测时达到的正收益的效果，为了去贴近实盘，我们需要尽量去模拟实盘中可能或者必然需要考虑的情况，哪怕这会导致回测的收益曲线非常差，至少回测能告诉我们，真实市场，你很可能面临甚至比当前更糟糕的境况，而这，才是我们想要的。
手续费与滑点24 条评论分享收藏感谢收起赞同 4 条评论分享收藏感谢收起写回答