1.期货程序化源代码是程序什么
2.什么软件可以程序化交易？
3.五穷六绝七翻身？量化分析揭开背后真相（附源码）
4.期货程序化交易是什么意思？ 可以手动实现吗？
5.目前市面上的量化交易平台做到了什么程度？

期货程序化源代码是什么

       期货程序化源代码是一种用于实现自动化交易策略和操作的计算机程序代码。

       以下是化源关于期货程序化源代码的详细解释：

       1. 期货程序化交易概述：

       期货程序化交易是指利用计算机程序和算法来进行交易决策和执行的过程。这些程序根据预先设定的码租码平规则、算法和市场数据自动分析市场走势，赁程并自动执行交易指令。序源这种交易方式旨在提高交易效率、程序rsync源码下载减少人为干预和情绪干扰。化源

       2. 期货程序化源代码的码租码平重要性：

       期货程序化源代码是实现这一自动化交易的核心。源代码包含了实现特定交易策略、赁程算法和规则的序源计算机代码。这些代码可以直接在计算机上运行，程序根据市场数据自动进行交易决策和执行。化源对于投资者而言，码租码平掌握和运用好期货程序化源代码，赁程可以有效地提高交易效率和盈利能力。序源

       3. 期货程序化源代码的内容：

       期货程序化源代码通常包括以下几个部分：数据获取模块、策略分析模块、交易执行模块和风险管理模块。数据获取模块负责从市场获取实时数据；策略分析模块根据数据和市场模型进行分析和判断；交易执行模块负责自动执行交易指令；风险管理模块则对市场风险进行监控和管理，确保交易的安全性和稳定性。这些模块通过计算机代码实现，形成一个完整的自动化交易系统。

       总之，期货程序化源代码是实现期货自动化交易的关键工具。通过掌握和运用这些源代码，投资者可以更高效地执行交易策略，提高交易的盈利能力和风险控制能力。但需要注意的是，编写和使用程序化交易系统需要一定的计算机编程知识和经验，投资者应根据自身情况谨慎选择和使用。

什么软件可以程序化交易？

       一、金字塔决策交易系统

       金字塔决策交易系统是一款方便、稳定的量化交易平台。金字塔决策交易系统拥有海量的金融数据、多种策略研究平台、严谨易用的回测框架、稳定的模拟交易。面向交易速度设计，samba源码配置对接券商、期货、外盘实盘交易通道，同时支持全品种，跨市场的策略交易。为量化交易投资者提供行情、财务、回测、交易等一站式量化平台。

       二、天勤量化

       TqSdk是一个由信易科技发起并贡献主要代码的开源 python库。依托快期多年积累成熟的交易及行情服务器体系 ，TqSdk支持用户使用很少的代码量构建各种类型的量化交易策略程序，并提供包含历史数据-实时数据-开发调试-策略回测-模拟交易-实盘交易-运行监控-风险管理的全套解决方案。

       TqSdk提供当前所有可交易合约从上市开始的全部Tick数据和K线数据；支持数十家期货公司的实盘交易；支持模拟交易；支持 Tick级和K线级回测，支持复杂策略回测；提供近百个 技术指标函数及源码；用户无须建立和维护数据库，行情和交易数据全在内存数据库 , 无访问延迟；优化支持 pandas 和 numpy 库；无强制框架结构，支持任意复杂度的策略，在一个交易策略程序中使用多个品种的K线/实时行情并交易多个品种。

       三、交易开拓者TBQuant版

       交易开拓者TBQuant版，是一款支持证券、期货、外盘市场的中高端专业投资者的专业交易软件。除多帐户交易终端功能外，还拥有丰富的程序化交易功能。用户可以简单、快速的将自己的交易思想转化为计算机代码，形成自己的交易策略，让计算机辅助用户执行交易。是国内最早能够接入证券、期货市场进行自动交易的程序化交易软件。

       交易开拓者TBQuant版完备的数据库。涵盖宏观、企业财务数据、板块、复权等等基础数据；完整的冰点密码 源码事件驱动机制，支持OnBar、OnOrder等；数据源的自动对齐机制；丰富的数据类型，支持数组MAP等多种数据类型；强大的系统函数支持多元线性回归等；策略雷达和公式选股；策略生成器无须编码实现量化策略；期权的T型报价、组合报价和自定义报价；丰富的系统指数和自定义指数；后复权的全面支持。

       四、MultiCharts

       MultiCharts，是专业程序化交易软件，支持股票、期货、期权，提供量化分析选股，能自由编写策略，实现准确的数据回测，稳定执行自动交易期货和股票。

       Multicharts（简称 MC）提供国内期货（中金所、上期所、大商所、郑商所、上海能源）、国外期货（香港交易所、芝加哥交易所、伦敦交易所、新加坡交易所等）、国内A股、国内期权四大块的实时行情数据和交易接口。满足跨市策略组合的需求。Multicharts（简称 MC）历史行情数据用户可以直接下载到本地计算机，接收的实时行情数据直接存在本地，策略计算完全在用户的计算机完成，保证策略不会泄露；完善的策略间通信机制。

五穷六绝七翻身？量化分析揭开背后真相（附源码）

       六月悄然离去，留下了鲜绿色的回忆。七月的第一交易日即将来临，不用想，不用猜，投资群中的人们纷纷谈论着那句耳熟能详的股市谚语，相互取暖，django 博客 源码相互打气。

       这句谚语就是“五穷六绝七翻身”，虽然不能说每个人都耳熟能详，但肯定都略有耳闻。从字面上就能看出，说的是股市每逢每年的五月和六月都会出现下跌，到了七月，下跌趋势终止，开始回升走出低谷，打一个漂亮的翻身仗。

       目前主流观点认为，这种说法最早起源于香港股市，在上世纪年代至年代的时候港岛特别流行，据说当时的经济研究员参考过历年香港股市的涨跌情况后，统计总结得出的结论。

       类似的说法，不单单中国股市有，国外股市也存在，最著名的莫过于美国华尔街流传已久的“Sell in May”（在五月份卖出），但最早的出处却是在英国。完整的句子应该是“Sell in May and go away, come back at St.Leger's Day”，St.Leger's Day指的就是英国每年九月份在南约克郡举行的秋季赛马比赛。所以整句话翻译过来就是说，在五月份的时候大家都要卖出清仓离开，等到秋季赛马比赛后再回来。

       为啥要在五月份离开呢？因为夏天到了太热了，离开伦敦去避暑，就跟清朝皇帝一到夏天就跑到承德避暑山庄消夏一样，等到秋天转凉了再屁颠屁颠跑回来。所以嘛，那群英国贵族、银行家和投资家都跑出去避暑了，清仓不玩了，那时候还没现在远程炒股的便利，股市可不就冷清没有行情嘛，等到他们九月末回来之后，行情才会有起色。电脑维护 源码后来这句话被投资者们念叨着跨过大西洋，带到了北美大陆，成为了如今华尔街金融人士口口相传的一句谚语。

       同样都是五月卖出/下跌，一个来自于香港，一个来自于英美，那跟我国的大A行情规律吻合吗？今年大盘五月份跌了3.%，六月份跌了0.%，真的是又穷又绝，接下来的一个月我们能翻身不？

       要看我国股市符不符合“五穷六绝七翻身”这个规律，靠瞎说可不行，要有数据统计结果，邓爷爷教育道“实践是检验真理的唯一标准”，我们就撸起袖子开干。

       要总结规律，那数据时间范围当然越长越好，挑来挑去，觉得还是先选择“上证指数”较为合适，它在年就发布了（沪深指数还要年后才发布），基本跟上交所深交所同龄，数据长度够长，基本全覆盖了A股发展历程，更何况股民日常说的点、点什么的，指的就是上证指数的点位。

       首先我们就来获取上证指数的历史行情数据，这里使用的是股票量化开源库qstock，直接使用“pip install qstock”就可以安装，基本的功能无需注册便可以使用，对新手来说非常方便，详情请见：github.com/tkfy/qsto...

       在这里我们就获取了上证指数从年6月至年6月的全部月度行情数据，结合当月的收盘价和上个月的收盘价(close)就可以计算出当月的涨跌幅(pct)，为了方便后续统计，我们还需要将日期索引(date，对应的是每个月的最后交易日)转换为对应的月份数值(month)。

       至此，我们就获取到了年7月至年6月这年之间每个月的涨跌幅数据，这样的日期范围设置的原因是，平衡每个月份数的分布，保证每个月都出现的次数相同，都是次。

       数据整理完毕后，就可以开始统计了，在这里我们要统计的是每个月的上涨次数(win_num)、下跌次数(lose_num)、胜率(win_rate)、涨跌幅的均值(pct_avg)、涨跌幅的中位数(pct_med)、涨跌幅的最小值(pct_min)和涨跌幅的最大值(pct_max)。

       实现的原理是，按月份数值(month)进行循环，分月份进行统计，那每一个月份就有个涨跌幅(pct)数值，若涨跌幅为正数记为上涨，负数记为下跌，胜率(单位百分比)则为“*上涨次数/”，其余的4个指标就分别对应着这个涨跌幅数值序列当中的均值、中位数、最小值和最大值，具体细节请看下方代码。

       现在统计结果就一目了然了，五月份和六月份的胜率都是五五开，年里面涨跌都是各有次，而七月份上涨次数只有次，再看涨跌幅均值，这3个月份的涨跌幅均值分别为5.%、-0.%和-0.%，而且七月份的涨跌幅均值是一年个月里面最差的，涨跌幅中位数也是。

       因此结果显而易见，无论从胜率，还是涨跌幅均值/中位数，七月份都要比五月份和六月份的差，如果还要坚持说五六月份还是“五穷六绝”的话，那整句话就该改为“五穷六绝七地狱”，地狱还可能是十八层的那种。

       为了降低选择代表性指数时的片面性，我们把市场上主流的那几个指数都逐个统计一遍，只要把第一段代码中的变量symbol再分别逐次修改为深证成指、上证、沪深、中证、中证、创业板指和中证全指，时间范围也做对应的调整，挨个重新run一遍，就可以统计出相应指数的月份涨跌幅数据，每次的统计结果都会保存为以指数名称为文件名后缀的Excel文件，汇总这些统计文件，就可以看到所有指数的全貌，统计结果如下所示。

       主流指数所有月份胜率数据表：

       主流指数所有月份涨跌幅均值数据表：

       从胜率表当中看出，五六七月份的总体胜率均值分别是.2%、.%和.%，七月份并没有好于五六月份；五六七月份的总体涨跌幅均值分别是2.%、-0.%和1.%，虽然七月份翻身了一丢丢，但也没有体现出“五穷”的赶脚，综上所述，至少在主流指数概况当中，“五穷六绝七翻身”这种说法并不成立，根本站不住脚，今年的七月翻身仗，翻不翻得了基本是五五开，但从总体涨跌幅均值来看，还是“优势在我”。

       论证已经完毕了，但是在过程当中还有两个有趣的发现，也可以顺便说一下，眼尖的小伙伴可能已经发现了。

       第一个就是存在着“五穷六绝七翻身”的指数，它就是上证指数，它五六七月份的胜率分别是%、%和.%，涨跌幅均值是-0.%、-1.和1.%，这样一看，是不是完美契合这句谚语了。

       其实吧，只要你把各种市场指数、行业指数、风格指数、概念指数和板块指数统统都统计一遍，肯定能找出不少符合这种规律的指数，只不过占比不高，并不是主流，只要林子足够大，什么鸟儿都会有。

       第二个发现其实我已经在上面的表格当中标注出来了，那就是在所有月份当中，二月份的胜率和涨跌幅均值出奇的高，如果还没有感觉的话，我们把它转化为柱状图展示就直观了。

       特别是看二月份的涨跌幅均值，简直就是谷子地里窜高粱——硬生生高出一大截来，并且没有一个指数的二月份涨跌幅均值出现负数，二月份的胜率均值接近%，也是没有一个指数的二月份胜率是低于%的。

       如果拿枪指着我的脑袋，让我硬是选一个月份翻身，我会毫不犹豫选择二月份，谁会跟概率过不去嘛。

       其实上面的这些统计研究，在量化交易或金融工程里面有一个确切的术语，叫做“日历效应”，也就是研究那些与日期存在关联的非正常收益和非正常波动的数据特征现象。

       如果大家对我国股市的日历效应感兴趣，特别是想了解清楚本次统计中二月份的胜率和收益为什么这么高，背后的金融逻辑是什么，推荐大家去看国海金工今年新出的深度金工研报《日历效应背后的择时策略探究》，在里面作者列举和解释了A股中各种各样与日期节假日相关的Alpha场景，并利用其中的原理构建指数择时和行业轮动策略。

       这次就先聊到这儿，噢~对了，差点忘记说，找研报不方便的小伙伴，可在公众号“量化君也”后台回复暗号“日历效应”，就可以直接保存和下载上面那篇研报，如果对你有帮助的话，可以点个充满鼓励的“赞”告诉我，让我动力满满继续肝~

       我是 @quantkoala，一枚大写的量化/程序化策略源码捕手，喜欢全方位收集分享市面上主流的策略源码（股票+期货+外汇），在“量化藏经阁”和“量化藏经阁Max”社群（入口）中，持续分享量化策略源码和量化知识等干货（目前已分享+套精品策略），欢迎关注点赞&联系沟通，探讨共赢&成果共享，相互交流&共同进步！！！常在线，多交流，多沟通！！！更多相关资料请见下方文章卡片，另外还有一个持续更新的公众号“量化君也”，专注于量化策略分享/交流/社群，欢迎来玩~

期货程序化交易是什么意思？ 可以手动实现吗？

       程序化交易系统是指设计人员将交易策略的逻辑与参数在电脑程序运算后，并将交易策略系统化。通过既定程序或特定软件，自动生成或执行交易指令的交易行为。

       程序化交易系统一般都是托管服务器自动运行。也有半自动方式，不托管服务器，本地运行程序化交易系统，一旦出现信号提示即进行人工判断与下单

目前市面上的量化交易平台做到了什么程度？

       交易开拓者程序化交易平台

       根据账户状况和交易信号来推动交易订单，使用类似于Pascal TBL语言开发策略模型的语法。 TB为定量模型开发中的战略发展提供更为全面的账户和交易功能，市场数据功能和统计功能。 它提供了最近的国内TICK数据和多周期历史市场数据。 它还为战略绩效评估提供了基础。提供丰富的战略回溯报告项目。 就定量交易而言，单一的结核病终端支持同时接受报价和交易的-个单一物种图表，但由于客户技术架构，缺乏对高频率和更复杂政策的支持。 现阶段结核病在市场低端定量交易平台上有很多期货公司的合作份额较高。

天软量化研究和交易平台

       天软定量研究交易平台采用TSL独特的TSL语言发展战略模式，全天软交易网关，实行量化交易。在定量模型研究和开发方面，我们采用了高性能数据仓库所提供的历史和TICK市场，基础数据，宏观数据等数据源，并提供了个开源函数库，用于战略开发，回溯测试， 性能分析。 在量化交易中，基本实现了自动交易，程序交易，算法交易等定量交易。

安翼金融终端程序化交易

       安易金融终端是国内期货和券商独立开发的股票自动化交易工具。 交易模型是使用通用脚本语言和技术指标进行图表驱动的自动交易。 在这个阶段，Ahn免费使用程序化交易工具，为国内期货和股票提供历史价格。 相对简单的股票，对冲期货和图表交易都可以进行。