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股票量化交易策略量價模型

發布時間: 2022-05-31 06:14:11

⑴ 如何建立一個股票量化交易模型並模擬

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。

⑵ 什麼是股票量化交易

量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷,利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略,極大地減少了投資者情緒波動的影響,避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。

⑶ 量化網上的量化交易有哪些主要的策略模型

國內的量化策略可以簡單分為三個類型,Alpha策略,CTA策略以及高頻交易策略。其中主要的是Alpha策略和CTA策略。

⑷ 量化交易有哪些重要的模型

您好,

  1. Alpha策略模型
    Alpha策略包含不同類別:

    按照研究內容來分,可分為基本面Alpha(或者叫財務Alpha)和量價Alpha。業內普遍不會將這兩種Alpha完全隔離開。但是不同團隊會按照其能力、擅長方向以及信仰,在做因子上有所偏向。有的團隊喜歡用數據挖掘的方式做量價因子,而有的團隊喜歡從基本面財務邏輯的角度出發,精細地篩選財務因子。

    按照是否對沖可以分為兩類。全對沖的叫做Alpha策略,不對沖的在市面上常被稱作指數增強策略。二者所用模型一樣,但後者少了期貨的對沖。缺少對沖有壞處也有好處,壞處是這種策略的收益曲線是會有較大的回撤。但好處方面,在大漲的年份,這種策略的表現會特別好;從長期看, 公司可以賺取BETA分紅收益, 並且可以吸引看好指數的客戶。相比之下而對沖Alpha策略一般在大牛市中會遠遠跑輸指數;此外不對沖的好處是節約資金,對沖的Alpha策略至少要放20~30%的資金在期貨端用來做保證金。

    2.CTA策略模型
    關於CTA策略,

    CTA策略的特點是收益風險比相對Alpha來說會較低。但是在行情較好的年份收益可能會很高,尤其是在早期。而且,無論是在編程還是策略上,CTA入門的難度相對來說都是最低的。

請採納

⑸ 量化交易都有哪些主要的策略模型

隨著量化交易的發展,單一技術指標的策略會面臨失效的問題。所以現在的策略都是復合型的。
經典量化交易策略(包括價值投資、技術指標、配對輪動、機器學習等)、研究型文章等

⑹ 量華網上的量化交易有哪些主要的策略模型

國內的量化策略可以簡單分為三個類型,Alpha策略,CTA策略以及高頻交易策略。其中主要的是Alpha策略和CTA策略。

⑺ 什麼是量化投資交易策略

一文看懂量化投資策略

閑話基

量化投資在近些年受到越來越多的關注,包括規模、策略、業績。量化投資,是指通過藉助統計學、數學方法,運用計算機從海量歷史數據中,尋找能夠帶來超額收益的多種「大概率」策略,按照策略構建的數量模型嚴格執行投資,力求獲得長期穩定可持續高於平均的超額回報。

跨市場策略涉及外匯兌換、國際期貨交易對沖,交易實現難度大,國內用得少。

由於期貨具有杠桿屬性,這類策略持倉的市值往往很大,有時候甚至超過產品資產總值,導致收益率的波動率是所有量化策略中最大的。在市場出現連續震盪行情時,這樣策略由於杠桿屬性會出現較大的回撤。另外一個對這類策略的一個限制是,目前市場上活躍交易的期貨品種不多,高頻交易很大程度倚重於品種成交量,開平倉時間間隔較短,使得策略容量不大。

⑻ 期貨開戶 程序化交易 量化投資 交易策略 量化模型 開拓者 金字塔 CTP 交易策略 量化模型

文華

1上手快,簡單易學,通用的腳本語言(類似於傳統的股票軟體指標語言)。提供基本自由度的功能實現。

2可進行歷史數據回測。

3策略可加密。

4期貨市場投資客戶。

5剛開始接觸程序化交易的投資客戶。

6熟悉通用炒股軟體指標編寫的客戶。

·開拓者

7功能強大,編程語言比較專業(類Pascal),可方便的編寫自己的函數。提供高自由度的功能實現。

8可進行歷史數據回測。

9策略可加密。

10期貨市場投資客戶。

11有一定編程能力支持的投資客戶。

12交易策略比較復雜的投資客戶。

·達錢+MC

13源於國外,經久考驗,功能強大。

14全球標準的支持策略語言,EasyLanguage。

15編譯及回測速度效能高,集成優異的策略回測和優化功能,提供詳細、完整的策略績效報告。

16支持自定義任一周期線圖顯示及策略回測

17支持Excel插件、完整數據管理介面(DDE,GlobalServer,……)

18期貨市場投資客戶。

19有一定編程能力支持的投資客戶。

20交易策略比較復雜的投資客戶。

21需要使用Excel軟體輔助程序化交易的客戶。

·東海潛龍

22編程語言專業,實現功能非常靈活。提供完全自由的功能實現。

23可進行歷史數據回測。集群伺服器模式,穩定性高。

24直連交易所,交易速度很快。

25可同時進行股票投資和期貨投資,連接國內股票、期貨六大交易。

26可定製交易界面。提供介面,可連接外部策略軟體。

27股票市場、期貨市場專業投資客戶和機構投資者。

28對速度和穩定性有更高要求的客戶(比如高交易頻率的客戶)。

29交易策略復雜,定製化要求程度高。

·金字塔

30國內獨家支持圖表程式化交易、後台程式化交易、高頻交易、趨勢線預警交易等多種自動交易模式。

31支持一鍵下單,圖表下單等多種手工下單模式。

32程式化交易模型編寫及操作兼容國內主流分析軟體。

33支持套利、多帳戶交易及動態止贏止損功能。

34支持板塊指數、自定義數據等橫向統計功能。

35基於OFFICE架構下的VBA二次開發功能。

⑼ 股票量化交易是什麼

量化交易個以前的股票交易本質沒有區別,只是提高了工作效率,
量化交易分為量化分析和程序化自動交易
量化分析,如果你是普通散戶我現在問幾個問題,第一MACD指標默認參數下,在三千多隻股票日k上近兩年那隻收益最好,那隻虧損最大。這要人工多大的工作量,如果會寫程序代碼,幾行代碼就解決了。在繼續如果調換MACD參數能否增加收益用那幾個參數是最優組合,這要是人工基本無法完成,計算量太大了,但計算機就很快完成了參數優化。
而且量化分析不是技術分析,例如你問一個價值投資者,三千多家上市公司,你知道有多少家連續10年都沒虧損過嗎,同樣幾行代碼就知道。
假如你聽了一個老師的講課,說他的牛x戰法,普散戶聽了你只能價單試試,但量化分析我可以在不同市場不同時間周期,不同品種,進行回測嚴重,優化。這些就是量化分析。
程序化自動交易。
就是利用計算機技術自動交易,這對於散戶比較難實現,簡單的用第三方然間寫幾個交易策略可以實現自動交易。
但當你交易上你就會發現,滑點問題,你的速度不夠快,需要專線網路,需要底層語言的交易系統,高速的硬體設備。
但散戶還是必須要進行量化學習因為這樣才能更好的幫助你分析。
下圖就是最簡單的趨勢指標

⑽ 量化交易都有哪些主要的策略模型

1、Alpha策略

全對沖的叫做Alpha策略,不對沖的在市面上常被稱作指數增強策略。二者所用模型一樣,但後者少了期貨的對沖。缺少對沖有壞處也有好處,壞處是這種策略的收益曲線是會有較大的回撤。但好處方面,在大漲的年份,這種策略的表現會特別好。

2、CTA策略

CTA策略的特點是收益風險比相對Alpha來說會較低。但是在行情較好的年份收益可能會很高,尤其是在早期。而且,無論是在編程還是策略上,CTA入門的難度相對來說都是最低的。

3、高頻交易策略

國內使用高頻交易策略主要應用在,期貨趨勢、期貨套利、期貨做市、股票T+0以及全做市交易,國外機構自營交易,比如美股以及股指等。國內做高頻交易的基本上都是私募,但高頻交易的產品基本上不會對外募集或者極少對外募集。

國內發展趨勢

國內量化投資規模大概是3500到4000億人民幣,其中公募基金1200億,其餘為私募量化基金,數量達300多家,佔比3%(私募管理人共9000多家),金額在2000億左右。

中國證券基金的整體規模超過16萬億,其中公募14萬億,私募2.4萬億,樂觀估計,量化基金管理規模在國內證券基金的佔比在1%~2%,在公募證券基金佔比不到1%,在私募證券基金佔比5%左右,相比國外超過30%的資金來自於量化或者程序化投資,國內未來的增長空間巨大。