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详细分析:如何跟踪期货的所有品种?

首先问一个主要问题,制作一个完整品种的意义和目的是什么?

拥有一支专业的自营职业或资产管理团队的人会考虑这样做。首先股指期货,战略能力将变大,而更大的能力将增加资本规模。值得购买数据库,建立投资和研究系统等,但是对于资产管理行业来说。期货市场的整体容量并不大。根据我的观察,Zhengerbajing可以通过与“股票和债务交换商人”对冲的私募股权合资企业来负担研究团队的费用。这样,它可以在整个市场中昼夜不停地进行配置,与期货相比期货交易期货,它具有更大的尺寸和更大的容量。此外,不排除具有商品交易背景的私募股权。商品数据用于投资和贸易决策。实物交易收集的第一线信息也反馈给投资部门,形成了两轮驱动。

如果您亲自进行操作,通常会开发一个通用的交易系统,希望捕获尽可能多的可靠进入信号,每天扫描整个品种,更多信号和更多进入机会总收入可以上升。这种肯定采取量化的途径,因此很难谈论它。只是每个人的系统都会设置一些先决条件,以过滤掉不符合条件的品种(例如,设置上一年未列出的新产品等)。小型基金有自己的量化生存空间。套利机会的选择权很少可以交易。小基金去吃大基金不愿看的苍蝇。

还有一种基本量化方法。这个游戏听起来有些高端。它主要基于机器学习和对数据集的自动建模,该数据集由价格,库存,加工利润和许多商品的开工率等数据组成。但是,国内产品数据平台是分散的(仅在能源和化工领域,沥青比白川更多,甲醇比金联创更多,塑料比卓佳更多,PTA是华瑞信息…尽管这些数据舱产生许多品种同时没有数据,但是没有人可以成为整个范围的权威性定价平台),可以看出,买风还远远不够。在子行业中期货交易期货股指期货,有很多数据供应商,并且原始数据收集过程仍然很艰难,这意味着许多数据无法用于机器学习。筛选目标后,可以完成70多个期货品种中的十多个。经典目标(例如黄金和豆粕)建模过多,您无法对其进行全面研究。挖掘alpha也应该很困难。假设您真的想购买所有品种的数据股指期货,那么每年的数据费就超过一百万,并且您管理的资金规模必须至少达到2000万,否则将不值得!

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那主观基础呢?期望个别战斗人员在整个市场上收集信息是不现实的。我看到的独立投资者已经弄清楚了黑圈套路(大约花了三年时间),只有剩下的精力才能开始。研究聚酯产业链,并且不学习半年就不敢开始。他说,追踪这两个产业链已经是努力的极限。就像两个人出去挖井一样。第一个人挖了十口井,每口深一米。第二个人只挖了两口井,每口深5米。您说谁最容易成功地将水挖出来?

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不想仅仅因为听说某位大师将做出各种各样的事情而重生他人的方法,而不必考虑适合自己的事情。多数人在阅读了夏雨的答案后便退休了。这是一件好事,特别是对于拥有主要业务和兼职投资的朋友而言。经济环境不是很好。他们习惯于支付投资兴趣的学费。做某事而不做某事可能不如前几年那么丰富。

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