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量化股票波段策略開發

發布時間: 2021-08-10 17:09:04

⑴ 如何開發量化投資模型

4.如何進行量化投資
一個量化投資的交易系統主要包括三個部分,阿爾法模型、風險模型和交易成本模型。
阿爾法模型旨在預測寬客所考慮金融產品的未來趨勢;
風險模型旨在幫助寬客投資不太能帶來收益但會造成損失的敞口規模;
交易成本模型用於幫助確定從目前的投資組合到新的投資組合的交易成本。
目前對於量化交易的研究重點大都集中在對阿爾法模型的研究上。
阿爾法模型
阿爾法模型是量化交易系統的第一個重要組成部分,主要是為了尋找盈利機會。
阿爾法是希臘字母α的音譯,常用於量化表述投資者的盈利能力或投資者得到的與市場波動無關的回報。
阿爾法模型分為:
趨勢形、回復型、技術情緒型、價值型/收益型、成長型和品質型
趨勢型和均值回復型交易策略都依賴價格數據;純技術情緒型的策略比較少見通常都只作為一個輔助因子;而價值型/收益型、成長型和品質型策略都基於基本面數據
趨勢跟隨策略
趨勢跟隨策略是基於以下基本的假定:在一定時間內市場通常朝著同一方向變化,據此對市場趨勢做出判斷就可以作為制定交易策略的依據。常見於期貨市場,最常用移動平均線交叉來定義趨勢。
均值回復策略
均值回復策略的基本理論認為,價格圍繞其價值中樞而上下波動,判斷出這個中樞以及波動的方向便足以捕捉到交易機會。統計套利是用的最多的均值回復策略,認為價格出現背離類似股票的價值終究會縮小到合理的區間范圍。
技術情緒型策略
這一類策略沒有明確的經濟理論支撐,主要通過追蹤投資者情緒相關指標來判斷預期回報,如交易價格、交易量以及波動性指標等。比如觀察期權市場的認沽認購量和隱含波動率做現貨的擇時,再者就是高頻交易通過限價指令簿的形態來判斷近期市場情緒。
價值型/收益型策略
價值型策略主要用於股票交易。這類策略認為市場傾向於高估高風險資產的風險,而低估低風險資產的風險。因此,在適當的時間買入高風險資產和賣出低風險資產,就可以獲得收益。常用的指標有PE(市盈率)、PB(市凈率)等,常應用於股票多空。
成長型策略
成長型策略試圖通過對所考慮資產以往的增長水平進而對未來的走勢進行預測。他認為價格上漲通常都是存在趨勢的,價格上漲最快的產品通常比同類產品更具有優勢,他要求投資者能盡早判斷公司的股價處於增長期,從而捕捉到公司的股價未來更大的上漲幅度。宏觀上常見於外匯市場,例如持有經濟迅速增長的國家的外匯,這些國家的利率比經濟增長緩慢或處於復甦期的經濟體要高;股票市場通常用EPS等指標度量。
品質型策略
這類策略的支持者認為,在其他條件相同的條件下最好買入或持有高品質的產品而做空或減少持有低品質的資產。這類策略比較看重資金的安全,受宏觀市場影響比較大,常用的指標有杠桿比率、收入波動比、管理團隊水平和欺詐風險。
不管是什麼類型的策略最終受益都體現在交易中關於買賣時機的把握和持有頭寸選擇的技巧。
https://uqer.io/community/list 這個社區裡面有很多關於量化的策略,也有很多牛人,可以和他們多討論討論的。

⑵ 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

⑶ 量化投資有哪些策略

這串真的香啊,來一把?57

⑷ 股票量化交易策略是什麼意思

股市是一門經濟學,哲學,概率學,心理學的綜合體,想要成功,需要不斷去感悟去總結每一次的失敗,這樣才能走的更好更遠。

第一個理念:

順勢而為

股市的大趨勢決定個股的走勢,當指數大漲時個股更容易爆發,這個時候適合重倉介入,當然要注意獲利就出;當市場處於弱勢時,就要考慮輕倉介入,不盲目追漲。

第二個理念:

選定有價值的公司

在投資中,選定有價值的公司很重要,因為這些公司有很強的上漲潛力,一旦市場有好的信號,或者公司有大利好時,股價就會飛速上漲,所以這樣的公司更容易讓普通股民賺到錢。

第三個理念:

分批建倉 堅持到底

在投資中,投資者要住的是要做好投資策略,一般的策略就是分批建倉,在市場下跌時以倒金字塔形態建倉,在市場上漲時,以金字塔形態減倉。如果股票短期被套,市場情況還可以的話,則要選擇堅持持倉。


天字一號量化交易系統通過設定不同的各種指標條件,一旦市場交易情況滿足這些條件時就自動彈出一些操作指示;設定值達到開倉條件,系統會彈出買入信號、設定值達到減倉條件賣出一半或者全部賣出等。

⑸ 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。

⑹ 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。

⑺ 股民的策略進行量化的難度有多大

這個問題比較籠統,也籠統的回答一下:說大也大,說小也小。

量化投資的基礎是數據,如果這位「股民」的策略是基於行情數據、基本面數據等數據集,那麼在理論上就是一個量化策略。

做好策略的代碼實現和回測之後,還可以綁定微信提醒買入賣出,這樣從策略開發和實現,再到實盤交易就完成啦,所以說:說大就大,說小也小,策略是最重要的!

國內股票的量化投資策略有哪些,特別是基本面量化

檸檬給你問題解決的暢快感覺!主要的量化對沖策略有:1、市場中性策略 主要追求的是通過各類對沖手段消除投資組合的大部分或全部系統風險,尋找市場中的相近資產的定價偏差,利用價值回歸理性的時間差,在市場中賺取細小的差價來獲得持續的收益。2、事件驅動套利策略 利用特殊事件造成的對資產價格的錯誤定價,從錯誤定價中謀利。3、相對價值策略 主要是利用證券資產間相對的價值偏差進行獲利。感覺暢快?別忘了點擊採納哦!

⑼ 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。

⑽ 股票量化策略有哪些

股票的量化策略可多了,基本的技術指標都可以量化成交易策略,比較常用的人技術指標就有幾百種,在相互組合,如果要在結合財務指標,如果再結合其他類型的人指標,那麼可組成的量化策略就太多了,可以說是無窮無盡的。