『壹』 期貨自動化交易模擬測試和實盤交易下單會有什麼不同 ，有經驗的給些建議
幾乎是相同的。誤差率不過0.5%，穩定的收益也不過2%.
前提的保證是你下單的跑道不卡單，不堵單。
這個是我們公司自動化小組，測試的結果，因為模擬測試和實盤測試，交易的對象都是一樣的，而且是人工下單，按照道理說是100%一樣的，但是考慮到這樣那樣子的因素得出的上訴結果。
『貳』 期貨自動化交易哪學
我也覺得要自己學編程，這樣在程序化模型以後的逐步完善和優化，自己就可以改進，這樣對交易更有幫助，最好是有些語音基礎，在模型的編程上更容易，而且能避免語法錯誤，其實每個平台的語法並不是太難，主要還是看能否實現自己的交易策略。你去中國期貨教育網上看看，有期貨實戰培訓，裡面有程序化的課程
『叄』 期貨自動化交易的問題。
可以阿 現在一些做的好的量化團隊 投資公司都是自己開發軟體 因為市面上出售的第三方軟體 附加了很多東西其實不需要 程序化就是拼速度 你有能力 自己寫一套程序 並且摒棄到影響速度的 不需要的項 然後接入期貨公司進行測試 ok後 用就行了 根本不需要可視化的前段客戶端 全部代碼 然後寫入內存提高速度 開拓者給散戶用的
『肆』 如何實現股票或者期貨的自動化交易
程序化交易跟機械化交易本質沒啥區別
只是自動化而已
跟高手能不能拼在於
首先如何定位高手？
比如，年收益100倍？10倍？1倍？0.3倍？
其實這些神話都有人實現過？
拉瑞就實現過年收益100倍，但我們為啥在富豪榜中能看到巴菲特，而沒有拉瑞？
拉瑞的確是高手，但是他肯定不穩定，或者在高收益的要求下不穩定
手動交易的思路我覺得跟主觀交易的思路是不同的
一般人想把主觀的思路程序化，這也許可能（有句話叫：沒有什麼不可能嘛）
但對初學者，這樣做會讓你很累，
程序就走機械的路，主觀就走靈活的路
『伍』 請高手寫個交易策略很簡單的期貨自動化交易軟體
我知道一個 可以給你介紹 他自己寫的平台 目前正在為一位老闆做
『陸』 什麼是期貨量化交易與程序化交易一樣的嗎
量化投資理論是藉助現代統計學和數學的方法，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，用數量模型驗證及固化這些規律和策略，然後嚴格執行已固化的策略來指導投資，以求獲得可持續的、穩定且高於平均的超額回報。
量化從一開始也不是作為定性的對立面而提出的方法，它是將定性分析中的技術分析策略用模型固化，替代過程中可以用電腦進行的部分並將其效用極大優化。量化交易策略幾乎覆蓋了投資的全過程，包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、演算法交易，資產配置，風險控制等。
程序化交易將具體的交易時機，倉位，止損止盈，獲利標准編寫進交易程序中，也可能獨立於程序外。程序化只是交易執行的一種方式。
『柒』 國內的期貨或者外匯平台，比較流行的可以自己編寫程序化自動交易策略的平台商有哪些這些平台商的程序化
文華財經，金字塔及交易開拓者。mt4類似於c語言是最難的，能學會說明你很強。國內一般用交易開拓者，但是有些不好的消息，你懂的。文華財經也可以用。開拓者使用類似於el語言，比較簡單。最簡單的是文華財經，類似於大智慧的語言。
『捌』 期貨自動化程式下單是否可行
我曾經信過機械做單的概念就是自動化交易，並且研究了一段時間。現在發現，可行性不大（至少我的能力做不出來）。
原因
1. 自動化交易講求的是概率，只求正確的概率大於錯誤的概率 ，每次做對單的概率至少要達到70%以上。這個數字是我估算的，沒有實際參考價值。你找到這個方法首先就很困難。個人認為 從開始思考到檢驗成功 至少一年的時間。
2. 每個交易程序對應的時間不會一樣。例如在整理盤的時候，你的交易程序很可能會失效。 如果你設定的敏感度過大，就可能忽略一些波段。 而敏感度過小，就可能出現連續錯單。這個問題很難把握。
3.第2條決定了你需要作出多個交易程序 ，因為沒有一個交易程序是萬能的。那時間又會延長。 而什麼樣的走勢用什麼交易程序又需要我們判斷。這又給了我們一次犯大錯的機會。
4.個人認為，MACD RSI KDJ 這些指標已經是成熟的程序化交易程式。我想當初做出這些指標的專家也是在想著做出一種可行的程序。 我覺得他們是成功的，這些指標得到了大部分人的認可，更得到了時間的認可，因為它們沒被淘汰。只是沒有人完全按照它的指示去做，這足以證明自動化程式下單短時期來看不可行。
我說的只是現在看來，以後軟體編程發展到什麼程度我們不知道，可能會有一天一個超級交易程序會被哪位高手做出來也不一定 。至少現在 計算機在交易上的應用還很不夠。
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『玖』 如何編寫程序讓文華財經隨身行實現期貨自動化交易
實現不了，目前隨身行不支持程序化交易
文華的贏智支持程序化交易，不過需要申請開通並付費