⑴ 如何建立一个股票量化交易模型并仿真
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。
⑵ 什么是股票量化交易
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
⑶ 量化网上的量化交易有哪些主要的策略模型
国内的量化策略可以简单分为三个类型，Alpha策略，CTA策略以及高频交易策略。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，
Alpha策略模型
Alpha策略包含不同类别：
按照研究内容来分，可分为基本面Alpha（或者叫财务Alpha）和量价Alpha。业内普遍不会将这两种Alpha完全隔离开。但是不同团队会按照其能力、擅长方向以及信仰，在做因子上有所偏向。有的团队喜欢用数据挖掘的方式做量价因子，而有的团队喜欢从基本面财务逻辑的角度出发，精细地筛选财务因子。
按照是否对冲可以分为两类。全对冲的叫做Alpha策略，不对冲的在市面上常被称作指数增强策略。二者所用模型一样，但后者少了期货的对冲。缺少对冲有坏处也有好处，坏处是这种策略的收益曲线是会有较大的回撤。但好处方面，在大涨的年份，这种策略的表现会特别好；从长期看, 公司可以赚取BETA分红收益, 并且可以吸引看好指数的客户。相比之下而对冲Alpha策略一般在大牛市中会远远跑输指数；此外不对冲的好处是节约资金，对冲的Alpha策略至少要放20~30%的资金在期货端用来做保证金。
2.CTA策略模型
关于CTA策略，
CTA策略的特点是收益风险比相对Alpha来说会较低。但是在行情较好的年份收益可能会很高，尤其是在早期。而且，无论是在编程还是策略上，CTA入门的难度相对来说都是最低的。
请采纳
⑸ 量化交易都有哪些主要的策略模型
随着量化交易的发展，单一技术指标的策略会面临失效的问题。所以现在的策略都是复合型的。
经典量化交易策略(包括价值投资、技术指标、配对轮动、机器学习等)、研究型文章等
⑹ 量华网上的量化交易有哪些主要的策略模型
国内的量化策略可以简单分为三个类型，Alpha策略，CTA策略以及高频交易策略。其中主要的是Alpha策略和CTA策略。
⑺ 什么是量化投资交易策略
一文看懂量化投资策略
闲话基
量化投资在近些年受到越来越多的关注，包括规模、策略、业绩。量化投资，是指通过借助统计学、数学方法，运用计算机从海量历史数据中，寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，按照策略构建的数量模型严格执行投资，力求获得长期稳定可持续高于平均的超额回报。
跨市场策略涉及外汇兑换、国际期货交易对冲，交易实现难度大，国内用得少。
由于期货具有杠杆属性，这类策略持仓的市值往往很大，有时候甚至超过产品资产总值，导致收益率的波动率是所有量化策略中最大的。在市场出现连续震荡行情时，这样策略由于杠杆属性会出现较大的回撤。另外一个对这类策略的一个限制是，目前市场上活跃交易的期货品种不多，高频交易很大程度倚重于品种成交量，开平仓时间间隔较短，使得策略容量不大。
⑻ 期货开户 程序化交易 量化投资 交易策略 量化模型 开拓者 金字塔 CTP 交易策略 量化模型
文华
1上手快，简单易学，通用的脚本语言（类似于传统的股票软件指标语言）。提供基本自由度的功能实现。
2可进行历史数据回测。
3策略可加密。
4期货市场投资客户。
5刚开始接触程序化交易的投资客户。
6熟悉通用炒股软件指标编写的客户。
·开拓者
7功能强大，编程语言比较专业（类Pascal），可方便的编写自己的函数。提供高自由度的功能实现。
8可进行历史数据回测。
9策略可加密。
10期货市场投资客户。
11有一定编程能力支持的投资客户。
12交易策略比较复杂的投资客户。
·达钱+MC
13源于国外，经久考验，功能强大。
14全球标准的支持策略语言,EasyLanguage。
15编译及回测速度效能高，集成优异的策略回测和优化功能，提供详细、完整的策略绩效报告。
16支持自定义任一周期线图显示及策略回测
17支持Excel插件、完整数据管理接口(DDE,GlobalServer,……)
18期货市场投资客户。
19有一定编程能力支持的投资客户。
20交易策略比较复杂的投资客户。
21需要使用Excel软件辅助程序化交易的客户。
·东海潜龙
22编程语言专业，实现功能非常灵活。提供完全自由的功能实现。
23可进行历史数据回测。集群服务器模式，稳定性高。
24直连交易所，交易速度很快。
25可同时进行股票投资和期货投资，连接国内股票、期货六大交易。
26可定制交易界面。提供接口，可连接外部策略软件。
27股票市场、期货市场专业投资客户和机构投资者。
28对速度和稳定性有更高要求的客户（比如高交易频率的客户）。
29交易策略复杂，定制化要求程度高。
·金字塔
30国内独家支持图表程式化交易、后台程式化交易、高频交易、趋势线预警交易等多种自动交易模式。
31支持一键下单，图表下单等多种手工下单模式。
32程式化交易模型编写及操作兼容国内主流分析软件。
33支持套利、多帐户交易及动态止赢止损功能。
34支持板块指数、自定义数据等横向统计功能。
35基于OFFICE架构下的VBA二次开发功能。
⑼ 股票量化交易是什么
量化交易个以前的股票交易本质没有区别，只是提高了工作效率，
量化交易分为量化分析和程序化自动交易
量化分析，如果你是普通散户我现在问几个问题，第一MACD指标默认参数下，在三千多只股票日k上近两年那只收益最好，那只亏损最大。这要人工多大的工作量，如果会写程序代码，几行代码就解决了。在继续如果调换MACD参数能否增加收益用那几个参数是最优组合，这要是人工基本无法完成，计算量太大了，但计算机就很快完成了参数优化。
而且量化分析不是技术分析，例如你问一个价值投资者，三千多家上市公司，你知道有多少家连续10年都没亏损过吗，同样几行代码就知道。
假如你听了一个老师的讲课，说他的牛x战法，普散户听了你只能价单试试，但量化分析我可以在不同市场不同时间周期，不同品种，进行回测严重，优化。这些就是量化分析。
程序化自动交易。
就是利用计算机技术自动交易，这对于散户比较难实现，简单的用第三方然间写几个交易策略可以实现自动交易。
但当你交易上你就会发现，滑点问题，你的速度不够快，需要专线网络，需要底层语言的交易系统，高速的硬件设备。
但散户还是必须要进行量化学习因为这样才能更好的帮助你分析。
下图就是最简单的趋势指标
⑽ 量化交易都有哪些主要的策略模型
1、Alpha策略
全对冲的叫做Alpha策略，不对冲的在市面上常被称作指数增强策略。二者所用模型一样，但后者少了期货的对冲。缺少对冲有坏处也有好处，坏处是这种策略的收益曲线是会有较大的回撤。但好处方面，在大涨的年份，这种策略的表现会特别好。
2、CTA策略
CTA策略的特点是收益风险比相对Alpha来说会较低。但是在行情较好的年份收益可能会很高，尤其是在早期。而且，无论是在编程还是策略上，CTA入门的难度相对来说都是最低的。
3、高频交易策略
国内使用高频交易策略主要应用在，期货趋势、期货套利、期货做市、股票T+0以及全做市交易，国外机构自营交易，比如美股以及股指等。国内做高频交易的基本上都是私募，但高频交易的产品基本上不会对外募集或者极少对外募集。
国内发展趋势
国内量化投资规模大概是3500到4000亿人民币，其中公募基金1200亿，其余为私募量化基金，数量达300多家，占比3%(私募管理人共9000多家)，金额在2000亿左右。
中国证券基金的整体规模超过16万亿，其中公募14万亿，私募2.4万亿，乐观估计，量化基金管理规模在国内证券基金的占比在1%~2%，在公募证券基金占比不到1%，在私募证券基金占比5%左右，相比国外超过30%的资金来自于量化或者程序化投资，国内未来的增长空间巨大。