期货 AI 策略公式大全汇集了广泛应用于期货交易中的 AI 策略公式，旨在为交易者提供全面的资源，帮助他们开发和优化自己的交易策略。

1. 技术分析公式

• 移动平均线 (MA)：计算特定时期内的平均价格，识别趋势和支撑/阻力位。
• 布林带 (BB)：基于 MA 的波动率指标，显示价格的上下界限。
• 相对强弱指数 (RSI)：衡量市场超买或超卖的动量指标。
• 随机震荡指标 (Stochastic Oscillator)：计算价格在一定范围内的相对位置，识别潜在的转折点。



• 商品通道指数 (CCI)：趋势跟踪指标，显示价格与其历史平均值的偏差。

2. 基本面分析公式

• 库存与消费比率 (S/C)：衡量商品供需平衡，预测价格走势。
• 季节性调整库存 (SA)：消除季节性波动，提供更准确的库存数据。
• 公开持仓量 (OI)：显示市场参与者的头寸规模，有助于确定市场情绪。
• 期货合约到期日 (ED)：不同到期日的合约价格差异，反映市场对未来价格的预期。
• 基本面事件 (FE)：影响商品价格的新闻或公告，如经济数据、天气预报和地缘事件。

3. 统计分析公式

• 夏普比率 (SR)：衡量策略的风险调整后收益，显示每单位风险的潜在回报。
• 最大回撤 (DD)：衡量策略在损失期间的最大资金损失，反映策略的风险承受能力。
• 盈亏比 (R/R)：衡量策略的潜在收益与潜在损失的比率，指示策略的风险回报特征。
• 胜率 (WR)：衡量策略成功交易的百分比，反映策略的准确性。
• 期望值 (EV)：计算策略每笔交易的平均预期收益，考虑胜率、盈亏比和交易成本。

4. 机器学习公式

• 支持向量机 (SVM)：一种监督学习算法，用于分类和回归，可用于预测期货价格。
• 决策树 (DT)：一种非参数学习算法，用于创建基于特征的决策规则，可用于识别交易机会。
• 神经网络 (NN)：一种受人类大脑启发的算法，用于学习复杂模式和预测未来价格。
• 遗传算法 (GA)：一种进化算法，用于优化策略参数，如止损和获利目标。
• 强化学习 (RL)：一种算法，通过试错学习最优策略，可用于期货交易。

5. 风险管理公式

• 风险价值 (VaR)：衡量策略在特定置信水平下潜在的最大损失。
• 条件风险价值 (CVaR)：衡量策略在特定置信水平下预期损失的平均值。
• 最大可承受损失 (MDD)：衡量交易者愿意承受的最大资金损失，用于确定适当的头寸规模。
• 止损单 (SL)：一种订单类型，用于在价格达到特定水平时自动平仓，限制潜在损失。
• 获利目标 (TP)：一种订单类型，用于在价格达到特定水平时自动平仓，锁定利润。

期货 AI 策略公式大全为期货交易者提供了广泛的资源，帮助他们开发和优化自己的交易策略。通过结合技术分析、基本面分析、统计分析、机器学习和风险管理公式，交易者可以创建全面且有效的 AI 策略，以提高其交易业绩。