最近交易期货尝试跟踪全部品种的走势，发现有点力不从心，又不想放弃，全品种交易高手们是怎么做取舍或者怎么跟踪的？



现在期货几十个品种，你可以做全跟踪，但是你要知道你跟踪的目的。这样就能够明确跟踪的方法。比如你如果是一个做短线的，那么，你做全品种跟踪不现实，看不过来，提醒可能也很难到位。说白了，你策略的频率和逻辑决定了你跟踪的要点。



一般来讲，有这么一些思路你可以参考一下：



第一个，要考虑是不是所有的品种都要跟踪，比如睡到小麦这些万年没有人交易的品种，要不要跟踪，以此，决定你要跟踪的品种，这个可以做第一步的简化。



第二个，是不是所有的品种都要单独跟踪？这个要看自己的策略是什么样子的。如果是全品种趋势，那么你可以进行分门别类的跟踪，作为我而言，我就是做分门别类的跟踪，然后再做一些细化的跟踪的。



先问题主一下，你想做全品种的意义和目的是什么？



有专业团队做自营或资管的人会考虑这么做，首先策略容量变大一些，容量大了资金规模上去，值得去买数据库、搭建投研体系等，但是对资管行业来说，期货市场的整体容量不算大，据我观察，正儿八经养得起研究员团队的，是“股债汇商”联动做的宏观对冲类私募。如此一来是全市场全天候配置，比期货维度更高，容量更大。另外，不排除有大宗商品贸易背景的私募，商品数据既供投资用，又供贸易决策使用，实体贸易收集的第一线信息又反哺投资部门，形成双轮驱动。



个人做的话，一般是开发了一套具有应用普适性的交易系统，希望尽可能多地捕获靠谱的入场信号，每天全品种扫描，信号变多，入场机会多了总收益能上去。这种肯定走量化这条路，那么谈不上盯不过来。只是每个人的系统都会设置一些前提条件，筛掉了不符合条件的品种（比如，设置了不做近一年新上市品种等）。小资金量化有自己的生存空间，某些期权套利的机会，只有几张能成交上，小资金们去吃这些大资金看不上的苍蝇肉。



还有一类基本面量化，这个玩法听起来高端一点，主要是对众多商品的价格、库存、加工利润、开工率等数据组成的数据集进行机器学习自动建模，不过，国内商品的数据平台分散（单说能化领域，沥青看百川的多，甲醇看金联创的多，塑料看卓创的多，PTA又是华瑞信息。。。虽然这几家数据商会同时出很多品种的数据，但谁也做不成全品种的权威定价平台），可见买一个wind是远远不够的。在细分行业，数据商山头林立，原始数据采集过程仍显粗糙，意味着许多数据是不可以拿来做机器学习的。标的筛选一圈，期货的七十几个品种剩下十来个可以做的了不得了，特别经典的标的如黄金、豆粕，被建模得太多，你研究不透不深应该也很难挖掘alpha。假设你真的要全品种做数据采购，年数据费在百万以上，你管理的资金规模至少要达到两千万，不然划不来！



那么主观基本面派呢？指望单兵作战人肉盯盘人肉收集全市场信息，是非常不现实的，身边见到的独立投资人把黑色圈的套路摸透了（大概花了三年时间），有了剩余精力才逐步入门研究聚酯产业链，不钻研个半年决不敢下手。他说，跟踪两个产业链已经是心力的极限了，贪多嚼不烂。好比两个人出去挖井，第一个人辛苦挖了十个井，每个井挖1米深。第二个人只挖两个井，每个井5米深。你说哪个人容易成功挖出水？



不要因为听说了某高手去做全品种，就想去复刻别人的路，而不去想什么才是适合自己的。多数人看了夏宇的回答知难而退，是件好事情，特别是自己有主业而兼职投资的朋友，经济大环境不太好，用来给投资这个爱好输点血交学费的空间，可能不像前些年那么充裕了，有所为、有所不为。


温馨提示：投资有风险，选择需谨慎。