--- title: "期货量化回测与位移路程比" source: "https://github.com/bbfamily/abu (commit d602d847677e4c2b77b0a122df30816ea68b5710)" created: 2026-08-07 updated: 2026-08-07 type: practice tags: - "量化" - "期货" - "回测" - "趋势跟踪" - "品种筛选" confidence: medium contested: true raw_sources: - path: "raw/量化/abuquant/abuquant-期货回测与位移路程比摘编.md" hash: "sha256:8a5d4fdf3e8ce52e78531a919bf008d1ea6f3eb7013415370e22a54183a62cf3" - path: "raw/量化/abuquant/abuquant-框架架构摘编.md" hash: "sha256:1d40144383bd5f8e0f5d6049da545abb2933a83328693dc2d7852af9e70291d6" --- # 期货量化回测与位移路程比 ## 页面定位 本页提炼阿布量化对**期货市场**的量化处理方法:连续合约数据、保证金与强平机制、看涨/看跌双向策略、位移路程比(shift/distance)品种筛选、内外盘低频统计套利思路。它属于方法论实践页,与具体品种研究([[焦煤期货研究框架|焦煤期货研究框架]]、[[玻璃期货研究框架|玻璃期货研究框架]])互补:本页讲量化回测技术,品种页讲基本面。教学示例数字仅用于说明机制,不代表真实回测结论。 ## 一、期货数据与合约要素 - 量化用**连续合约**(如 JM0 焦煤、I0 铁矿石、RB0 螺纹钢、FG0 玻璃),而非具体月份合约(如 JD1709)。 - 合约要素(AbuFuturesCn):`min_uni` 每手数量(鸡蛋 5 吨/手、胶合板 500 张/手)、`commission` 每手手续费、`min_deposit` 最低保证金比例(0.08=8%)。 - 内置沙盒 46 个品种:覆盖大商所(J0/JM0/I0/M0/Y0/A0/B0 等)、郑商所(TA0/FG0/ZC0/MA0/SR0/CF0 等)、上期所(CU0/AL0/RB0/HC0/AG0/AU0/NI0 等)。 ## 二、保证金、强平与交割(教学机制) - 保证金杠杆:以鸡蛋为例,4014 元/吨 × 5 吨/手 × 20 手 ≈ 40 万货值,8% 保证金约 3 万+ 即可开仓;收益与风险同比例放大。 - 价格反向时账户净值不足新保证金要求 → 期货公司先要求追加,否则**强行平仓**。 - 看跌(put)机制:可理解为"借入商品卖出、低价买回归还",赚取差价。 - 交割限制:个人投机账户无实物交割资格,持有到交割日由交易所强平;"保值"账户仅限有资格企业。 ## 三、双向策略实现 - 市场目标切换:`g_market_target = E_MARKET_TARGET_FUTURES_CN`。 - 看涨:向上突破买入因子(如 AbuFactorBuyBreak);看跌:向下突破因子 AbuFactorBuyPutBreak(混入 BuyPutMixin,expect_direction=-1)。 - 卖出因子需 `support_direction()` 声明双向支持,按 `order.expect_direction` 区分:call 方向"暴跌止损"、put 方向"暴涨止损"(示例 `(pre_close - close) * expect_direction > atr21 * pre_atr_n`)。 - 周期选择需适配品种:期货有交割周期与季节性,突破参数宜从 42/60 调整为 21/42 天;比特币示例用重采样确定 10 天上下周期。 ## 四、位移路程比(shift/distance) ### 定义 ```text sd = shift / distance shift = 起终点直线距离(价格净变化,位移) distance = 路径实际走过的总距离(路程) ``` - `sd` 接近 1:走势干净、趋势保持好;`sd` 显著大于 1:反复震荡、趋势快速回复。 - 实现:`ABuTLExecute.shift_distance`,返回 (h_distance 底边, v_distance 垂直, distance 路程, shift 位移, sd);`show_shift_distance(how, step_x)` 可视化,`how` 可选 close(序列最后元素)/maxmin(趋势极限值)/sum_maxmin。 ### 选股逻辑(趋势突破策略适用性) | sd 特征 | 品种示例 | 结论 | |---|---|---| | 基本 <2,偶有 >2 段 | V0 PVC | 符合:能惯性保持趋势,涨跌都有机会 | | 多次 >2.0 | FB0 纤维板 | 过滤:短涨即反弹,趋势无法保持 | | 无 >2.0 | Y0 豆油 | 过滤:太平稳,无趋势 | - 应用:38 个期货品种先全品种回测(收益一般),再用位移路程比选股缩小品种池 → 提升突破策略适配性。 - 实现因子:`AbuPickStockShiftDistance`(PickStockBu)。 ## 五、方法要点与引申 - **品种筛选优先于参数优化**:先用趋势持续性指标(位移路程比)筛品种,再优化参数。 - 双向策略下,止损因子逻辑必须按方向区分。 - 内外盘低频统计套利(notebook 25):同一/相关品种跨市场价差关系,教学示例,需结合具体市场规则核验。 ## 六、证据与不确定性 - 教学示例中的价格/收益数字(2017 年鸡蛋等)仅用于说明机制,不构成真实历史回测结论。 - 沙盒数据(2017 年前后内置)仅供学习;实盘需外部数据源并重新核验合约参数(保证金比例、手续费随交易所规则变化)。 - 位移路程比是**趋势持续性**的度量工具,不预测方向;需配合止损、仓位与基本面。 ## 七、相关页面 - [[阿布量化框架架构|阿布量化框架架构]] - 框架模块与 UMP 裁判机制 - [[阿布量化策略开发与回测|阿布量化策略开发与回测]] - 因子开发、度量与参数寻优流程 - [[焦煤期货研究框架|焦煤期货研究框架]] - 焦煤基本面与盘面研究框架 - [[技术分析形态与突破确认|技术分析形态与突破确认]] - 突破信号确认与假突破 - [[商品市场金融化与库存套利|商品市场金融化与库存套利]] - 期现、基差与库存的宏观背景