期货量化注重数据分析与模型构建、风险管理以及技术基础设施。
期货量化交易是一种利用数学模型和计算机算法来分析市场数据、制定交易策略，并自动执行交易决策的交易方式，它通过科学的方法和先进的技术，为投资者提供了一种更为高效和理性的交易方式，以下是关于期货量化注重的几个方面：
1、数据分析：期货量化交易的核心在于数据分析，通过收集和分析大量的历史和实时市场数据，包括价格走势、成交量、持仓量、波动率等关键因素，量化交易者可以识别市场中的模式和机会，这些数据经过复杂的算法和模型处理，生成交易信号，决定何时买入、卖出或持有期货合约。
2、模型构建：在数据分析的基础上，量化交易者会构建出能够预测市场走势的数学模型，这些模型通常包括统计分析、机器学习和时间序列分析等多种技术手段，通过不断优化和调整模型参数，以提高模型的准确性和稳定性。
3、风险管理：量化交易系统能够设定严格的风险控制参数，如止损点和管理仓位，确保在不利市场条件下也能有效控制损失，量化交易还注重多策略、多品种的组合投资，通过分散投资来降低单一策略或品种的风险。
4、自动化执行：量化交易的另一个显著特点是自动化执行，交易决策和执行过程通常是自动化的，通过预先设定的规则和算法来执行交易，这种自动化执行能够快速响应市场变化，提高交易效率。
5、纪律性：量化交易严格按照模型的运行结果进行决策，避免了人为情绪的干扰，这种纪律性有助于减少因主观判断错误而导致的投资失误。
6、系统性：量化交易通过全面分析市场数据，捕捉多种可能的机会，而不是局限于某一特定方面，这种系统性有助于提高交易的全面性和准确性。
7、概率取胜：与追求单次交易的最大利润不同，量化交易更注重多次交易的总体盈利，它不追求单次交易的最大利润，而是通过多次交易来实现总体上的盈利。
8、技术要求：期货量化交易需要一定的数学、统计学、计算机编程知识，交易者需要具备这些基础知识，以便更好地理解和应用量化交易策略，由于市场环境的不断变化，交易者还需要不断回测和调整模型，以确保其适应当前的市场状况。
期货量化交易注重数据分析、模型构建、风险管理、自动化执行、纪律性、系统性、概率取胜以及技术要求等多个方面，这些方面的综合运用，使得期货量化交易成为一种高效、理性且具有潜力的交易方式，投资者在参与期货量化交易时，也需要充分了解其特点和影响，以便做出更明智的投资决策。
