想学做期货全自动量化交易，怎么做呢

期货全自动量化交易是一种利用计算机程序和系统自动执行期货交易的方式，它能够提高交易效率和精度，减少人为干预。对于想要学习期货全自动量化交易的财经类分析专家，以下是一份详细的入门指南：

一、基础知识学习

1. 了解期货市场：深入学习期货市场的运作机制，包括期货合约、保证金、杠杆、结算等基础知识。同时，了解不同期货品种的价格波动、成交量、市场情绪等信息，为制定交易策略提供依据。
2. 掌握量化交易概念：理解量化交易的基本概念，如算法交易、程序化交易等。认识到量化交易通常需要使用编程语言来实现策略逻辑。

二、选择量化交易平台

选择一个可靠且功能强大的量化交易平台至关重要。以下是一些知名的量化交易平台及其特点：

1. 迅投QMT：集成了行情展示、策略编写和自动交易等多种功能于一体，支持Python等多种编程语言，并提供详细的教程和进阶技巧分享，适合新手快速上手。
2. 交易开拓者（TradeBlazer, TB）：支持多种编程语言进行策略开发，如类似Pascal的TBL语言。提供多周期的历史行情数据和近期的TICK数据支持，适合需要一定策略灵活性的投资者。
3. 文华财经WH8：提供赢智程序化交易系统，支持图表驱动的自动化交易，具有实时行情数据、自定义策略和回测优化等功能。
4. 金字塔决策系统：允许使用VB脚本语言开发策略模型，支持图表驱动的程序化交易和篮子交易、算法交易及对冲交易。
5. 达钱&MultiCharts（MC）：结合了达钱提供的行情和交易网关，以及MultiCharts实现策略开发和执行平台。采用Power Language开发策略模型，并提供了丰富的函数库和策略库。

在选择平台时，应确保平台支持全自动交易，并具有良好的稳定性和安全性。同时，了解平台是否提供策略编写、回测、模拟交易和实盘交易等功能，以及是否支持常用的量化交易编程语言。

三、学习技术指标和策略

1. 技术指标：学习并掌握常用的技术指标，如移动平均线、布林带、MACD、RSI等。这些指标可以帮助识别市场趋势、判断市场的动量和过度买入或卖出的情况。
2. 交易策略：理解趋势跟踪、均值回归、套利等常见的量化交易策略。查找并学习现成的策略源码，如双均线策略、菲阿里四价策略、布林线均值回归策略等。

四、编写和测试策略

1. 学习编程语言：学习Python等量化交易常用的编程语言，并掌握Pandas、NumPy、Matplotlib等金融量化库的使用。
2. 编写策略代码：使用量化交易平台提供的编程语言和API函数，编写交易策略代码。这通常包括初始化函数、数据处理函数和交易执行函数等。
3. 回测与优化：在程序编写完成后，需要对其进行回测，通过历史数据模拟交易，验证策略的有效性和稳定性。回测结果不理想时，需要对策略进行优化，调整参数或修改规则，直到达到预期效果。

五、实盘测试与部署

1. 实盘测试：在回测结果满意后，可以进行小规模的实盘测试，通过真实市场交易，进一步验证策略的可行性和程序的稳定性。实盘测试阶段需要特别注意风险控制，避免因程序错误导致的重大损失。
2. 部署与监控：实盘测试通过后，程序即可正式部署运行。在实际交易过程中，需要对程序进行持续监控，确保其正常运行。同时，定期评估策略的表现，并根据市场变化进行调整。

六、注意事项

1. 风险管理：设计风险管理规则，如设置止损点、仓位控制等，以减少潜在的亏损。
2. 持续学习：量化交易领域不断变化，新的技术和策略不断涌现。因此，保持持续学习的态度，关注行业动态和技术发展至关重要。
3. 合规与监管：了解并遵守相关的法律法规和监管要求，确保交易活动的合法性和合规性。

综上所述，学习期货全自动量化交易需要从基础知识学习、选择合适的交易平台、学习技术指标和策略、编写和测试策略、实盘测试与部署以及注意事项等多个方面进行。通过不断学习和实践，可以逐步构建起自己的期货全自动量化交易框架，并在实践中不断优化和改进交易策略。