Ⅰ 量化交易主要有哪些经典的策略
量化选股之多因子选股模型
量化择时--双均线（MA）、DMA、TRIX、MACD择时
量化择时--PE择时
还有趋势型，网格型，剥头皮，概率法则，高频交易，神经网络，基因算法
Ⅱ 量化交易主要有哪些经典的策略
研究量化投资模型的目的是找出那些具体盈利确定性的时空价格形态，其最重要手段的概率取胜，最重要的技术是概率统计，最主要的研究方向是市场行为心理。那么我们在选择用于研究的参数时，也应该用我们的经验来确定是否把某技术参数放进去，因为一般来说定性投资比较好用的参数指标对量化投资同样适用。 量化投资区别于传统定性投资的主要特征在于模型。我打个比方，我们看病，中医与西医的诊疗方法是不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，主观定性程度大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。中医对医生的经验要求非常高，他们的主观判断往往决定了治疗效果，而西医则要从容得多，按事先规定好的程序走就行了。量化投资就是股票投资中的西医，它可以比较有效地矫正理智与情绪的不兼容现象。
Ⅲ 十大经典量化交易策略
海龟交易策略
阿尔法策略
多因子选股
双均线策略
行业轮动
跨品种套利
指数增强
网格交易
跨期套利
高频交易策略
拓展资料
海龟交易法是著名的公开交易系统，1983年著名的商品投机家理查德. 丹尼斯在一个交易员培训班上推广而闻名于世，它涵盖了交易系统的各个方面。其法则覆盖了交易的各个方面，并且不给交易员留下一点主观想象决策的余地。它具备一个完整的交易系统的所有成分。
海龟交易法的内容
一个完整的交易系统包含了成功的交易所需的每项决策：
1、市场----买卖什么
2、头寸规模----买卖多少
3、入市----何时买卖
4、止损----何时退出亏损的头寸
5、离市----何时退出赢利的头寸
6、策略----如何买卖
市场——买卖什么
第一项决策是买卖什么，或者本质上在何种市场进行交易。如果你只在很少的几个市场中进行交易，你就大大减少了赶上趋势的机会。同时，你不想在交易量太少或者趋势不明郎的市场中进行交易。
头寸规模——买卖多少
有关买卖多少的决策绝对是基本的，然而，通常又是被大多数交易员曲解或错误对待的。
买卖多少既影响多样化，又影响资金管理。多样化就是努力在诸多投资工具上分散风险，并且通过增加抓住成功交易的机会而增加赢利的机会。正确的多样化要求在多种不同的投资工具上进行类似的（如果不是同样的话）下注。资金管理实际上是关于通过不下注过多以致于在良好的趋势到来之前就用完自己的资金来控制风险的。
买卖多少是交易中最重要的一个方面。大多数交易新手在单项交易中冒太大的风险，即使他们拥有其他方面有效的交易风格，这也大大增加了他们破产的机会。
入市——何时买卖
何时买卖的决策通常称为入市决策。自动运行的系统产生入市信号，这些信号说明了进入市场买卖的明确的价位和市场条件。
止损——何时退出亏损的头寸
长期来看，不会止住亏损的交易员不会取得成功。关于止亏，最重要的是在建立头寸之前预先设定退出的点位。
离市——何时退出赢利的头寸
许多当作完整的交易系统出售的“交易系统”并没有明确说明赢利头寸的离市。但是，何时退出赢利头寸的问题对于系统的收益性是至关重要的。任何不说明赢利头寸的离市的交易系统都不是一个完整的交易系统。
策略——如何买卖
信号一旦产生，关于执行的机械化方面的策略考虑就变得重要起来。这对于规模较大的帐户尤其是个实际问题，因为其头寸的进退可能会导致显著的反向价格波动或市场影响。
Ⅳ 量化网上的量化交易主要有什么经典的策略
一个完整的策略需要包含输入、策略处理逻辑、输出；策略处理逻辑需要考虑选股、择时、仓位管理和止盈止损等因素。
Ⅳ 量化交易主要有哪些经典的策略
这是别人总结的，我也是复制他人的请参考一下吧！
量邦科技资深人士总结：
(1)股票、基本面、新闻消息之间的关系不停变化
记得2009年美股到达低点的时候，很多“低质”公司的回报大大高于“优质”公司的回报。很多3块钱的“垃圾股”可以在很短时间内涨到10块钱，而高价的优质公司的股票想要翻一倍都要花上很久很久。而在另一段时间跨度或者另一个市场里，可能又是另一番情景。所以跨市场、长期有效的量化交易系统极少甚至可以说没有。
(2)有些关键信息并不容易量化
微博是市场突发消息和传闻的最大出处，所有投资者都不会无视这里传出的讯息。但是这里的消息格式往往不规范，语法也千奇百怪，你无法让计算机程序挑选出有效信息并运用于自动交易中。
(3)过去并不代表未来
多数时候，通过历史数据测试可以证明的你的设计交易策略在过去的表现，这是量化交易世界中非常重要的一块内容。不过并不是所有人都能意识到，过去不代表未来。这意味着一些交易策略在过去表现的很好，但是在未来可能会带来巨大的亏损。
Ⅵ 《量化交易主要有哪些经典的策略
动量，通道，三均线，配对，风格轮动，三因子，五因子选股模型等
Ⅶ 量化交易主要有什么经典的策略
您好
研究量化投资模型的目的是找出那些具体盈利确定性的时空价格形态，其最重要手段的概率取胜，最重要的技术是概率统计，最主要的研究方向是市场行为心理。那么我们在选择用于研究的参数时，也应该用我们的经验来确定是否把某技术参数放进去，因为一般来说定性投资比较好用的参数指标对量化投资同样适用。
量化投资区别于传统定性投资的主要特征在于模型。我打个比方，我们看病，中医与西医的诊疗方法是不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，主观定性程度大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。中医对医生的经验要求非常高，他们的主观判断往往决定了治疗效果，而西医则要从容得多，按事先规定好的程序走就行了。量化投资就是股票投资中的西医，它可以比较有效地矫正理智与情绪的不兼容现象。
量化投资的一般思路：选定某些技术指标（我们称之为参数，往往几个组成一组），并将每一个参数的数据范围进行分割，成几等份。然后，用计算机编程写出一段能对这些参数组对股票价格造成的影响进行数据统计的程序，连接至大型数据库进行统计计算，自动选择能够达到较高收益水平的参数组合。但是选出这些参数组后还不能马上应用，因为这里涉及到一个概率陷阱的问题，比如说，有1到100这一百个数字放在那里，现在让你选择，请问你选到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果较幸运你选到了100并不能说明你比别人聪明，而是概率的必然。所以，在进行统计时要特别关注统计的频率与选出的结果组数量之间的关系。在选出符合要求的参数组后我们还应留出至少三年的原始市场数据进行验证，只有验证合格后才能试用。
量化投资原始数据策略：我们选用96年后的市场数据，因为96年股市有过一次交易政策改革（你可以自己查询了解一下），为了不影响研究结果我们不采纳96年以前的数据进数据库。
量化投资研究的硬设备：高计算性能电脑，家用电脑也可以，不过运算时间会很长，我曾经用家用电脑计算了三个月时间才得到想要的数据。
统计方法：可以选用遗传算法，但我在这里陪大家做的是比较简单的模型，所以采用普通统计方法就可以了。
用于量化研究的软件：我采用的是免费的大型数据库MYSQL，ASP网络编程语言，以及可以设置成网络服务器的旗舰版WIN7操作系统。
Ⅷ 量化交易领域有哪些经典策略
量化交易种比较受宽客们所熟知的量化经典策略有：
alpha对冲(股票+期货)
集合竞价选股(股票)
多因子选股(股票)
网格交易(期货)
指数增强(股票)
跨品种套利(期货)
跨期套利(期货)
日内回转交易(股票)
做市商交易(期货)
海龟交易法(期货)
行业轮动(股票)
机器学习(股票)
以上这些经典的量化交易策略源码都可以到掘金量化交易平台查阅。
Ⅸ 量化交易主要有哪些经典的策略
交易策略，量化策略，主观策略，常见策略。
交易策略：一个完整的交易策略一般包括交易标的的选择，进出场时机的选择，仓位和资金管理等几个方面。按照人的主观决断和计算机算法执行在策略各方面的决策中的参与程度的不同，可以将交易策略分为主观策略和量化策略。
主观策略：主观策略主要依靠投资者的主观判断，期货市场的投资者通过对产业上中下游、供需、宏观经济预期等的调查做出自己的判断。类似股票市场的主观投资者通过深入研究行业的各个方面，调查行业内的上市公司，形成交易决策。
量化交易注意事项
在量化交易中，交易规则、参数和回测都要依靠历史数据计算获得。我们无法判断这些从历史数据中获得的规律能否在未来的市场中持续有效，所构建的交易模型也无法判断能否应用。
简单的量化因子和策略更容易让人理解和接受，但越是简单的策略越容易被人们知悉，量化交易所获得的超额收益也越低。