基于Python的股指期货交易系统
摘要:本文提出一种简单的趋势交易策略，选取每日股指期货的最高价和最低价作为特征，以长期最高价和长期最低价均高于短期最高价和最低价作为进场信号，其反趋势作为出场信号，在最大容忍20%的损失下，获得13.35%的良好收益水平。
关键字：趋势交易、沪深300、最高价、最低价
一、程序化交易简介
程序化交易是指由计算机根据程序化交易模型处理市场行情数据，发出买卖信号，自动执行交易的一系列交易行为。程序化交易模型是指事先根据交易品种行情特性或交易者交易理念而设计的一组交易规则，并且将该组交易规则编译为计算机可识别的机器语言。交易规则包括进场规则、出场规则、风险控制规则以及资金管理规则等[1]。
相对而言，人工交易则更多是釆用基本面数据、技术分析以及长期交易所积累的经验。人工交易的特点是顶尖优秀的交易员或许可以在短时间内获取暴利，但是其稳定性弱于程序化交易。人工交易的获利与亏损关键在于交易员的能力和状态，而程序化交易的关键则在于对交易模型坚持不懈的执行。程序化交易能够在一定程度上规避人的主观情绪所导致的非理性行为。同时程序化交易也能突破人工交易在精力上的局限性，能够小时多市场同时交易。
二、程序化交易模型设计
程序化交易可以应用的范围十分广泛，几乎可以涉及金融交易的各个方面。
目前在国内应用得比较广泛的方面有：组合管理、风险控制、资金管理、日内高频交易和趋势交易等。
我们项目研究的是主要是长期的趋势交易模型，由于模型都是基于历史数据进行拟合，为了提高模型的泛化性能，模型的以下几点性能需要重点考察
[2]。
1、模型适应性分析
无论模型是基于哪种交易理念设计，在可改变参数的基础上，程序化交易模型都应该有一定的适应性。例如针对股指期货幵发的程序化交易模
型，经过合理的调整参数，应该也是可以适用于螺纹钢等与股指期货有类
似行情走势的品种。即便不能在该品种上获得较为理想的收益，至少也不
能产生重大亏损。通过多品种和多周期测试，适应性分析，可以有效监测
模型交易理念的逻辑合理性。合理的交易理念能够给交易者带来极大执行
信心。
2、参数敏感性分析
