Ⅰ 量化交易主要有哪些經典的策略
量化選股之多因子選股模型
量化擇時--雙均線（MA）、DMA、TRIX、MACD擇時
量化擇時--PE擇時
還有趨勢型，網格型，剝頭皮，概率法則，高頻交易，神經網路，基因演算法
Ⅱ 量化交易主要有哪些經典的策略
研究量化投資模型的目的是找出那些具體盈利確定性的時空價格形態，其最重要手段的概率取勝，最重要的技術是概率統計，最主要的研究方向是市場行為心理。那麼我們在選擇用於研究的參數時，也應該用我們的經驗來確定是否把某技術參數放進去，因為一般來說定性投資比較好用的參數指標對量化投資同樣適用。 量化投資區別於傳統定性投資的主要特徵在於模型。我打個比方，我們看病，中醫與西醫的診療方法是不同，中醫是望、聞、問、切，最後判斷出的結果，很大程度上基於中醫的經驗，主觀定性程度大一些；西醫就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依託於醫學儀器，最後得出結論，對症下葯。中醫對醫生的經驗要求非常高，他們的主觀判斷往往決定了治療效果，而西醫則要從容得多，按事先規定好的程序走就行了。量化投資就是股票投資中的西醫，它可以比較有效地矯正理智與情緒的不兼容現象。
Ⅲ 十大經典量化交易策略
海龜交易策略
阿爾法策略
多因子選股
雙均線策略
行業輪動
跨品種套利
指數增強
網格交易
跨期套利
高頻交易策略
拓展資料
海龜交易法是著名的公開交易系統，1983年著名的商品投機家理查德. 丹尼斯在一個交易員培訓班上推廣而聞名於世，它涵蓋了交易系統的各個方面。其法則覆蓋了交易的各個方面，並且不給交易員留下一點主觀想像決策的餘地。它具備一個完整的交易系統的所有成分。
海龜交易法的內容
一個完整的交易系統包含了成功的交易所需的每項決策：
1、市場----買賣什麼
2、頭寸規模----買賣多少
3、入市----何時買賣
4、止損----何時退出虧損的頭寸
5、離市----何時退出贏利的頭寸
6、策略----如何買賣
市場——買賣什麼
第一項決策是買賣什麼，或者本質上在何種市場進行交易。如果你只在很少的幾個市場中進行交易，你就大大減少了趕上趨勢的機會。同時，你不想在交易量太少或者趨勢不明郎的市場中進行交易。
頭寸規模——買賣多少
有關買賣多少的決策絕對是基本的，然而，通常又是被大多數交易員曲解或錯誤對待的。
買賣多少既影響多樣化，又影響資金管理。多樣化就是努力在諸多投資工具上分散風險，並且通過增加抓住成功交易的機會而增加贏利的機會。正確的多樣化要求在多種不同的投資工具上進行類似的（如果不是同樣的話）下注。資金管理實際上是關於通過不下注過多以致於在良好的趨勢到來之前就用完自己的資金來控制風險的。
買賣多少是交易中最重要的一個方面。大多數交易新手在單項交易中冒太大的風險，即使他們擁有其他方面有效的交易風格，這也大大增加了他們破產的機會。
入市——何時買賣
何時買賣的決策通常稱為入市決策。自動運行的系統產生入市信號，這些信號說明了進入市場買賣的明確的價位和市場條件。
止損——何時退出虧損的頭寸
長期來看，不會止住虧損的交易員不會取得成功。關於止虧，最重要的是在建立頭寸之前預先設定退出的點位。
離市——何時退出贏利的頭寸
許多當作完整的交易系統出售的「交易系統」並沒有明確說明贏利頭寸的離市。但是，何時退出贏利頭寸的問題對於系統的收益性是至關重要的。任何不說明贏利頭寸的離市的交易系統都不是一個完整的交易系統。
策略——如何買賣
信號一旦產生，關於執行的機械化方面的策略考慮就變得重要起來。這對於規模較大的帳戶尤其是個實際問題，因為其頭寸的進退可能會導致顯著的反向價格波動或市場影響。
Ⅳ 量化網上的量化交易主要有什麼經典的策略
一個完整的策略需要包含輸入、策略處理邏輯、輸出；策略處理邏輯需要考慮選股、擇時、倉位管理和止盈止損等因素。
Ⅳ 量化交易主要有哪些經典的策略
這是別人總結的，我也是復制他人的請參考一下吧！
量邦科技資深人士總結：
(1)股票、基本面、新聞消息之間的關系不停變化
記得2009年美股到達低點的時候，很多「低質」公司的回報大大高於「優質」公司的回報。很多3塊錢的「垃圾股」可以在很短時間內漲到10塊錢，而高價的優質公司的股票想要翻一倍都要花上很久很久。而在另一段時間跨度或者另一個市場里，可能又是另一番情景。所以跨市場、長期有效的量化交易系統極少甚至可以說沒有。
(2)有些關鍵信息並不容易量化
微博是市場突發消息和傳聞的最大出處，所有投資者都不會無視這里傳出的訊息。但是這里的消息格式往往不規范，語法也千奇百怪，你無法讓計算機程序挑選出有效信息並運用於自動交易中。
(3)過去並不代表未來
多數時候，通過歷史數據測試可以證明的你的設計交易策略在過去的表現，這是量化交易世界中非常重要的一塊內容。不過並不是所有人都能意識到，過去不代表未來。這意味著一些交易策略在過去表現的很好，但是在未來可能會帶來巨大的虧損。
Ⅵ 《量化交易主要有哪些經典的策略
動量，通道，三均線，配對，風格輪動，三因子，五因子選股模型等
Ⅶ 量化交易主要有什麼經典的策略
您好
研究量化投資模型的目的是找出那些具體盈利確定性的時空價格形態，其最重要手段的概率取勝，最重要的技術是概率統計，最主要的研究方向是市場行為心理。那麼我們在選擇用於研究的參數時，也應該用我們的經驗來確定是否把某技術參數放進去，因為一般來說定性投資比較好用的參數指標對量化投資同樣適用。
量化投資區別於傳統定性投資的主要特徵在於模型。我打個比方，我們看病，中醫與西醫的診療方法是不同，中醫是望、聞、問、切，最後判斷出的結果，很大程度上基於中醫的經驗，主觀定性程度大一些；西醫就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依託於醫學儀器，最後得出結論，對症下葯。中醫對醫生的經驗要求非常高，他們的主觀判斷往往決定了治療效果，而西醫則要從容得多，按事先規定好的程序走就行了。量化投資就是股票投資中的西醫，它可以比較有效地矯正理智與情緒的不兼容現象。
量化投資的一般思路：選定某些技術指標（我們稱之為參數，往往幾個組成一組），並將每一個參數的數據范圍進行分割，成幾等份。然後，用計算機編程寫出一段能對這些參數組對股票價格造成的影響進行數據統計的程序，連接至大型資料庫進行統計計算，自動選擇能夠達到較高收益水平的參數組合。但是選出這些參數組後還不能馬上應用，因為這里涉及到一個概率陷阱的問題，比如說，有1到100這一百個數字放在那裡，現在讓你選擇，請問你選到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果較幸運你選到了100並不能說明你比別人聰明，而是概率的必然。所以，在進行統計時要特別關注統計的頻率與選出的結果組數量之間的關系。在選出符合要求的參數組後我們還應留出至少三年的原始市場數據進行驗證，只有驗證合格後才能試用。
量化投資原始數據策略：我們選用96年後的市場數據，因為96年股市有過一次交易政策改革（你可以自己查詢了解一下），為了不影響研究結果我們不採納96年以前的數據進資料庫。
量化投資研究的硬設備：高計算性能電腦，家用電腦也可以，不過運算時間會很長，我曾經用家用電腦計算了三個月時間才得到想要的數據。
統計方法：可以選用遺傳演算法，但我在這里陪大家做的是比較簡單的模型，所以採用普通統計方法就可以了。
用於量化研究的軟體：我採用的是免費的大型資料庫MYSQL，ASP網路編程語言，以及可以設置成網路伺服器的旗艦版WIN7操作系統。
Ⅷ 量化交易領域有哪些經典策略
量化交易種比較受寬客們所熟知的量化經典策略有：
alpha對沖(股票+期貨)
集合競價選股(股票)
多因子選股(股票)
網格交易(期貨)
指數增強(股票)
跨品種套利(期貨)
跨期套利(期貨)
日內回轉交易(股票)
做市商交易(期貨)
海龜交易法(期貨)
行業輪動(股票)
機器學習(股票)
以上這些經典的量化交易策略源碼都可以到掘金量化交易平台查閱。
Ⅸ 量化交易主要有哪些經典的策略
交易策略，量化策略，主觀策略，常見策略。
交易策略：一個完整的交易策略一般包括交易標的的選擇，進出場時機的選擇，倉位和資金管理等幾個方面。按照人的主觀決斷和計算機演算法執行在策略各方面的決策中的參與程度的不同，可以將交易策略分為主觀策略和量化策略。
主觀策略：主觀策略主要依靠投資者的主觀判斷，期貨市場的投資者通過對產業上中下游、供需、宏觀經濟預期等的調查做出自己的判斷。類似股票市場的主觀投資者通過深入研究行業的各個方面，調查行業內的上市公司，形成交易決策。
量化交易注意事項
在量化交易中，交易規則、參數和回測都要依靠歷史數據計算獲得。我們無法判斷這些從歷史數據中獲得的規律能否在未來的市場中持續有效，所構建的交易模型也無法判斷能否應用。
簡單的量化因子和策略更容易讓人理解和接受，但越是簡單的策略越容易被人們知悉，量化交易所獲得的超額收益也越低。