用python写一个期货高频高胜率的代码 包括选择特程、建模、回测、仓位管理

这个问题涉及到很多方面，需要具备一定的金融知识和编程能力。以下是一个大致的框架，供参考：

1. 数据获取：从交易所或者数据服务商获取期货数据，包括历史数据和实时tick数据。

2. 特征选择：根据期货品种和交易策略，选择合适的特征。可以考虑技术指标、基本面指标、市场情绪指标等。

3. 数据清洗：对获取到的数据进行清洗和预处理，包括缺失值处理、异常值处理等。

4. 模型建立：根据特征选择的结果，选择合适的机器学习模型或者深度学习模型进行建立。可以考虑传统的回归模型、支持向量机、随机森林等，也可以考虑深度学习模型如LSTM、Transformer等。

5. 模型训练：采用历史数据对模型进行训练，优化模型参数。

6. 回测：将训练好的模型应用到实时tick数据上进行回测，评估模型的表现和收益水平。

7. 仓位管理：根据回测结果，制定合适的仓位管理策略，包括止损、止盈、资金管理等。

需要注意的是，期货交易是高风险的投资行为，需要具备一定的金融知识和风险管理能力。此外，对于高频交易，还需要考虑交易系统的性能和稳定性。