大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于期货编程学习的问题，于是小编就整理了2个相关介绍期货编程学习的解答，让我们一起看看吧。
期货量化交易需要学习编程吗？有没有好的建议？
不请自来，我比较厚脸皮哈。
你的问题焦点是做量化交易是不是需要学习编程。
首先，我们要明白一点是，量化交易是必须通过程序代码来自动执行你的交易策略的，这一点是量化交易的前提，否则就不能称之为量化交易。
量化交易的核心，就是通过代码指令，根据某种策略，比如CTA趋势跟踪策略，比如随机森林的分类的算法策略等，来实现我们的交易计划。由此可见，编程代码对于量化交易的至关重要的作用，关于量化交易的概念，可以看我的文章，这里就不再展开阐述。
因此，看来做量化交易是避免不了要学习编程的！因为只有通过程序，才能实现量化交易。
但是，我这里要强调的是，量化交易的核心并不是编程，而且——交易策略！没错，交易策略，包括开平仓策略，资金管理策略等等。好比我们盖一栋大楼，大楼的设计包括设计图，选址等属于策略，真正实施盖楼的过程是代码的执行过程。那么，盖楼时如果我们自己不会盖怎么办？很简单，请人盖！没错，***如你有一套非常完美的策略，但是自己不会写代码。那么你可以请别人帮你写，让程序员帮你实现你的策略。但是，前提是，你必须有一套自己的策略。如果，你自己的策略都没有，又想做量化交易。那么怎办？只好去买别人现成的写好的策略了，好比自己在城市没办法盖楼房，只好买套房了，但套房毕竟比不上自己农村的别墅楼房好吧。
所以，量化交易编程很重要，但最重要的还是有一个非常稳定的盈利的策略。
第二个，你问有没有好的建议。你可以从最简单的麦语言入手，什么是麦语言？就是同花顺，通达信软件里面的指标代码公式。可以很简单的实现CTA趋势策略，比如双均线买入策略，MACD买入指标策略等。但是实践证明，这个编程比较粗糙，无法解决高频的操盘手法。如果需要更深入的学习真正的量化交易，建议你学下python，用python做量化交易。
以上，是我对于你问题的全部回答。
回答一下：
量化编程是基于如下几个***设：
1，群体思想行为的相似性。比如高抛低吸，趋利避害。
2，历史的可重复性。这其实也是基于第一条而来。
3，交易程序的相对固化，亦即交易规则的稳定。
4，大环境的相对稳定，没有***以及其他危机能根本影响到交易者行为。
以上是量化的基础依据。
所有的事情都是有迹可循。
量化的本质目的是追寻一种交易规律。
所以学习编程是有益的。但是所有的量化都必须置于客观的考虑和检验。
如果做期货的量化交易，是要学习一定的交易的编程的！
说量化不用学编程的都是耍流氓。
量化说白了就三大块：
策略
回测
交易
策略的确是核心，但你没自己的平台可以连一个稍微复杂的策略都实现不了。
回测，第三方平台给的回测速度你可以忍受吗？即使能忍受，你需要的指标他们都能给出吗？
交易，你放心让一个连保证金都不会算的程序员去搞吗？你放心把最重要的事中风控交给程序员做吗？
只会弄个简单策略的优矿，聚宽上一抓一大把，但你让他们搞个复杂点的统计择时试试？
期货如何编程设计量化交易策略？
比如在某指标到达某个数字时，下单；
在回撤多少点或百分比时止损；
脱离成本区后调整止损；
创新高点或低点时加仓；
从高点或低点回调多少平仓。
然后全部换成程序指令，再用各种商品行情数据回测一下，看看看效果，再调整。
基本就是这样一个思路和流程。
到此，以上就是小编对于期货编程学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于期货编程学习的2点解答对大家有用。
