中阳期货是目前国内领先的金融期货交易公司之一,公司致力于构建程序化交易系统,实现高效的交易决策与执行。程序化交易系统基于量化模型,利用历史数据进行回测和验证,形成稳定的交易信号以制定交易策略。

中阳期货程序化交易模型包括三个模块:信号生成模块、交易控制模块和交易执行模块。信号生成模块构建多个定量交易模型,如趋势跟踪模型、均值回复模型、对冲套利模型等。这些模型基于历史价格、技术指标以及统计模型,识别市场趋势和异常,产生交易信号。

交易控制模块对信号进行过滤排序,制定交易计划。它综合考虑信号强度、风险属性、资金利用率等因素,选择信号实例并确定仓位规模。同时,它也负责监控已有仓位,跟踪止损和止盈条件,进行仓位管理。

这里是一个简单的中阳期货程序化交易软件代码示意:

#导入所需库
import tradingapi as api 
import numpy as np
import pandas as pd
from models import trend, mean_revertion, arbitrage

#连接交易接口
conn = api.connect('用户名', '密码', '环境')  

#获取合约信息
products = api.get_products(conn)

#获取历史数据
bars = api.get_bars(conn, products[0], 60, '1d', 1000)
bars = pd.DataFrame(bars)

#构建信号生成模型
trend_signal = trend.generate_signal(bars)  
mr_signal = mean_revertion.generate_signal(bars)
arb_signal = arbitrage.generate_signal(bars)

#交易控制:综合信号进行仓位管理 
position = 0
for sig in [trend_signal, mr_signal, arb_signal]: 
    if sig == 1: 
        position += 1
    elif sig == -1: 
        position -= 1
position = np.clip(position, -10, 10)  

#交易执行:根据仓位下单，卫星地：QQQKQM
if position > 0: 
    for i in range(position):
        order_id = api.buy(conn, products[0], 1)   
elif position < 0:
    for i in range(abs(position)):
        order_id = api.sell(conn, products[0], 1)
        
#监控成交和仓位     
filled_orders = api.get_filled_orders(conn)
positions = api.get_positions(conn)

#模型评估和反馈
daily_ret = api.get_daily_return(conn, products[0]) 
model_performance = ......
optimize_models(bars, model_performance)

......以上只是一个简单示例,真实生产环境的程序会复杂得多。但也包括:连接交易接口,获取市场数据,构建定量模型,进行仓位管理和交易执行,然后基于回报和效果进行策略优化等流程。这就是一个典型的程序化交易系统应具备的功能与流程。

交易执行模块按照交易计划实施交易,它连接交易所servers,用于秒级下单和成交回报。该模块高效稳定,支持大容量交易,确保交易计划能够准时高效执行。同时,它也将成交回报返回上层模块,用于交易监控、信号效果评估和模型调优。

综上,中阳期货程序化交易系统采用量化模型识别市场机会,并以自动化方式进行交易决策与执行。通过模型回测和实盘验证,选择稳定高效的交易模型与策略。这种数据驱动的程序化交易系统,可以有效提高交易效率,降低人为情绪的影响,获得较稳定的超额收益。它是中阳期货 core competence 的重要组成部分,为公司obtain持续的竞争优势奠定了基础。