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期貨模擬怎么選品種,新人怎么選擇期貨品種

來源:整理 時間:2022-07-06 09:37:55 編輯:金融知識 手機版

期貨模擬交易,做的最好的就是文華財經(jīng)了。不但可以模擬手動下單,還可以模擬程序化交易,第一一定把品種選擇放在保證金高的品種上,降低杠桿率,第二要選擇波動率低的品種,也就是要選擇趨勢品種,波動率低可以減少虧損頻率,總之,這覺得怎樣選期貨品種對于新人來說只是一個小問題,最重要的還是自己的定位和規(guī)劃,隨隨便便沒有認真的態(tài)度做起來的效果不會太好。

1、新人怎么選擇期貨品種?日內(nèi)還是中長期的比較好?

新人做期貨,最應(yīng)該考慮的是風(fēng)險,過于活躍、大幅波動和保證金占用過多的品種暫時不宜參與,但為保證一定頻率的參與機會又不宜過于平淡,否則交易機會不多又不利于交易水平的提高。因此可以多從持倉量、投機度、保證金占用情況等方面考慮,新人進入期貨市場,由于很多情況都還不熟悉,我覺得最好是從農(nóng)產(chǎn)品開始,一方面保證金要求較低,另一方面又不會過于活躍,從中選擇一個持倉量和活躍度相對都還可以的品種,比如豆粕或者菜粕,再持續(xù)去關(guān)注一個活躍的工業(yè)品種類如螺紋鋼期貨,兩者的活躍差異很大,可以做好兩者的對比,觀察交易規(guī)則在兩者中的表現(xiàn)。

從這些開始,先把基礎(chǔ)打好,做下來的過程的中,其他的慢慢也會有所了解,新人可以借助模擬交易,實盤的話可以開一手來做參與,自己的定位要非常清楚,就是先要錘煉好自己的交易水平,交易做得好的人都會有自己的一套方式。因此要想做好交易,我覺得是很有必要摸索建立自己的交易規(guī)則的,規(guī)則可以從最基本的技術(shù)使用開始,因為都需要在實踐和矛盾中提升使用的能力,有一個從粗糙到較為完善的過程,這是一個大部分人都跳不過的經(jīng)歷,

至于日內(nèi)還是中長期那一種比較好,對于新人是一個比較矛盾的選擇,大部分新人都要經(jīng)歷日內(nèi)交易、短線交易,再去對比中長線,然后才會從心底有一個認識,現(xiàn)在說這些都是比較早的,說那個好都不會感同身受,需要給時間自己去經(jīng)歷,在經(jīng)歷過洗禮之后,如果還是覺得不適,我建議可以把目光放在1小時及以上的周期上做交易。總之,這覺得怎樣選期貨品種對于新人來說只是一個小問題,最重要的還是自己的定位和規(guī)劃,隨隨便便沒有認真的態(tài)度做起來的效果不會太好,

2、期貨新手適合做什么品種?

感謝邀請!關(guān)于這個問題,我認為不是糾結(jié)品種!而且要把焦點放在兩個問題上,新手一般沒有好的心態(tài)和成熟的系統(tǒng)!所以防范風(fēng)險大于投資收益!所以第一一定把品種選擇放在保證金高的品種上,降低杠桿率,第二要選擇波動率低的品種,也就是要選擇趨勢品種,波動率低可以減少虧損頻率!高的波動率對新手來說很容易產(chǎn)生來回止損!僅代表個人觀點供參考!。

3、如何做期貨高頻交易?應(yīng)該選什么品種或行情?盤口該如何參考?

高頻交易也就是程序化交易,多年來由于其技術(shù)鮮為人知,對它的稱呼也甚多:從神秘角度而言,人稱黑箱交易;從不用人介入角度而言,又稱自動交易;從由微機自動完成角度而言,人稱機器交易;從它的軟件是體現(xiàn)交易策略的算法而言,人稱算法交易;從它整個交易完全依賴程序而言,人稱程序化交易,這種交易的核心是學(xué)術(shù)界研究的最新成果――金融高頻序列。

高頻交易具體是什么?在這里我給出幾個數(shù)字,盡量從通俗的角度來體會這種交易的含義:進行高頻交易時,微型指令的頻率上兆,交易指令的速度是毫秒級,客戶從本地發(fā)出交易指令到高頻交易商,再轉(zhuǎn)發(fā)到交易所,時延不能超過30毫秒,為了保證這個速度,你的終端機一定要和交易所同位。如果涉及到不同場地交易所的同類產(chǎn)品間的對沖,因特網(wǎng)這種第三層接入是不適宜的,要采用數(shù)字數(shù)據(jù)網(wǎng)物理層接入,從而保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)难訒r在符合要求的范圍之內(nèi),

對同一交易所的產(chǎn)品對沖,最好與經(jīng)紀商協(xié)商好,直接采用裸鏈接。高頻交易的核心是從數(shù)理模式轉(zhuǎn)換過來的策略自適應(yīng)算法,各公司有所不同,隨著環(huán)境的變化,以及競爭的加劇,版本可以升級,它使用市場的滴答數(shù)據(jù)輸入,調(diào)整由“動態(tài)數(shù)學(xué)公式 先驗概率判決 統(tǒng)計推理”組成的量化模式進行,這種數(shù)理模式,從信號處理角度來說是數(shù)字濾波器,從軟件角度來說是自適應(yīng)算法。

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