① 理性的股票交易策略包括哪些类型
实际上，理性的交易策略应该包括以下七种基本类型：
（一）价值型策略
即着眼于股票的内在价值。最典型的一个是巴菲特，完全从公司基本面上寻找投资机会。还有一个奥尼尔的CANSLIM模型，其中的多半要素也是属于价值的范围。如果细分，可以说巴菲特是价值挖掘型，而奥尼尔是价值增长型。
（二）趋势型策略
通俗说，就是追涨杀跌。从众心理是趋势的主要基础。趋势也是股市运行的最明显特征。虽然牛市即具有明显上涨趋势的时间只占总时间的15％左右，但由于它的特征显著，还是受到最多的投资者偏爱。
顺便提醒炒股时间不长的朋友，运用趋势型策略最关键的是资金管理和止损，而不是信号的成功率。趋势型策略的典型人物一个是索罗斯，他不仅关于运用趋势，还提出走在趋势的前面，就是找趋势转折点。另一个是范?撒凯的《通向金融王国的自由之路》书中提到的巴索，建议大家都去找一下这本书看看，理解一下R系数的理念会使您对趋势型策略有全新的认识。
（三）能量型策略
前面的趋势型主要关注价格，而能量型主要关注的是成交量。成交量是股价的元气，这句话十分到位地表达了这类型策略的观点。例如OBV指标就是一个最简单的能量型策略的例子。典型人物一个是江西证券的廖黎辉，他用自己的模型1998年前后做了一个公开模拟账户，年收益超过10倍。另一个是花荣，他曾对OBV深入研究，不过真正的东西他不会拿出来的。
（四）周期型策略
螺旋式上升是世界最常见的发展方式，股市也不例外。一个螺旋就是一个周期。我们常说的波段，它的学名应该也叫周期。周期型策略的代表人物我认为第一个应该是艾略特，波浪就是周期嘛，只不过他那里的波浪还只是非理性的，靠肉眼看，就像看云彩似的。好在现在有了不怕苦不怕累的电脑，能够代替我们把波浪数得更统一，如果再加上神经网络技术，波浪的前景应该很光明的。另一个代表人物我知道的就是波涛先生，他的专长是研究浮动波长周期，开辟了一个赚钱的新领域。如果有兴趣赚钱的，建议找本波涛的书好好看看吧。
（五）突变型策略
不是在说突变论的突变，这里我们不需要那么复杂的。这里说的突变就是价格发生突然变化的意思。突变往往是容易把握的好机会。只不过全国80％的个人投资者都是业余股民、上班族，用不上，所以不多说了。
（六）跟庄型策略
把这个策略排在第五位，也是想请各位注意除了它之外，还有其他的可能是更好的策略。跟庄的书太多了。其代表人物一个是青木，他是一代股民的老师。另一个是几何级数，他写的庄家系列文章比青木说的还全面。这家伙本来是在医院搞X光的，他对股市也差不多能透视了。
（七）数理型策略
不是数理化的数理，而是数术之理的意思。我对此一窍不通，曾有朋友想教化我，但我一看就晕，学不了。只知道两个代表人物，一个是江恩，他的数理水平比咱们国人高手当然差远了，但他是世界上第一个成名的将数理方法运用在股市上的。第二个代表人物应该是周文王了，他拘而演易，创立了数理大厦的基础。
② 程序化交易的交易策略有哪些股票程序化交易收益高的模型有哪些
程序化交易的交易策略是最核心的东西，有种种策略，实际上就是把总结有效的交易方式变成按条件触发的程序化的执行步骤。有效并收益高不是靠经验或者会看K线图一类，而是涉及数学、心理学甚至编写代码等等专业领域，多是一些团队组成。这些模型都要自己分析摸索，否则人人一抄就有效那大家还工作什么劲呢，都作股票去好了。
③ 股市的一般交易策略有哪些
股票交易策略有：
每一种股票交易策略都有各自不同的特点，适用的时机也各不相同，投资者需要在股市运行的不同阶段中，采用不同的股票交易策略，才能达到理想的解套效果。
策略一、止损策略适用于熊市初期
因为这时股指处于高位，后市的调整时间长，调整幅度深，投资者此时果断止损，可以有效规避熊市的投资风险。
策略二、做空策略适用于熊市中期
中国股市还没有做空机制，但对被套的个股却例外，投资者可以在下跌趋势明显的熊市中期把被套股卖出，再等大盘运行到低位时择机买入，这样能够最大限度的减少因套牢造成的损失。
策略三、捂股策略适用于熊市末期
此时股价已接近底部区域，盲目做空和止损回带来不必要的风险或损失，这时耐心捂股的结果，必然是收益大于风险。
策略四、摊平策略适用于底部区域
摊平是一种比较被动的股票交易策略，如果投资者没有把握好摊平的时机，而过早地在大盘下跌趋势中摊平。那么，不但不会解套，反而会陷入越摊平越套的深的地步。
策略五、换股策略适用于牛市初期
在下跌趋势中换股只会加大亏损面，换股策略只适用于上涨趋势中，有选择地将一些股性不活跃，盘子较大，缺乏题材和想象空间的个股适时卖出，选择一些有新庄入驻，未来有可能演化成主流的板块和领头羊的个股逢低吸纳。投资者只有根据市场环境和热点的不断转换，及时的更新投资组合，才能在牛市行情中及早解套并取得超越大盘的收益。
这些可以慢慢去领悟，炒股最重要的是掌握好一定的经验与技巧，这样才能在股市中保持盈利，新手在把握不准的情况下不防用个牛股宝手机炒股去跟着里面的牛人去操作，他们都是经过多次选拔赛精选出来的高手，跟着他们炒股要稳妥得多，愿能帮助到您，祝投资愉快！
④ 股票投资价值的模型有几种
你是说上市公司的估值吧，别把两个概念搞混了。
估值有相对法和绝对法
相对法：
市盈率
PEG
市净率
等
绝对法：
折现
现金流
EV/EBITDA
期权法等等
⑤ 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。
⑥ 股票交易策略具体有哪些
股票交易策略常见的是趋势型策略，通俗说,就是追涨杀跌。从众心理是趋势的主要基础。趋势也是股市运行的最明显特征。虽然牛市即具有明显上涨趋势的时间只占总时间的15％左右,但由于它的特征显著,还是受到众多的投资者偏爱。CMC Markets提醒交易者，股票交易策略是一种在理想模型中抽象概括出的东西。在实际中,大可不必说只用一种基本策略。把不同的策略组合进一个交易系统一般能得到更好的甚至是出奇好的效果稳定盈利是一种境界。
⑦ 股票交易策略的基本类型有哪些
1、股票T+1交易制度：
当天买入的股票，当天不能卖出，到下一个交易日才能卖出，当天卖出股票的资金当天无法取出，第二个交易日才能取出；
2、从交易时间的连续特点划分，有定期交易系统和连续交易系统：
在定期交易系统中，成交的时点是不连续的。在连续交易系统中，并非意味着交易一定是连续的，而是指在营业时间里订单匹配可以连续不断的进行；
3、从交易价格的决定特点划分，有指令驱动系统和报价系统。
指令驱动系统是一种竞价市场，证券交易价格是由市场上的买方订单和卖方订单共同驱动。报价驱动系统是一种连续交易商市场，或称“做市商市场”。证券交易的买价和卖价都由做市场给出，做市商将根据市场的买卖力量和自身情况进行证券的双向报价，投资者之间并不能直接成交，而是从做市商手中买进证券或向做市商卖出证券。
⑧ 股票交易模型案例
一般股票交易的模型就是量化交易，你可以自己先下载量化软件看看已经有的指标，再进行优化
⑨ 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
⑩ 量化交易都有哪些主要的策略模型有什么好的平台
1. 收集者整理一些常见的技术指标，比方MA，MAD，KDJ，RSI，等，以及一些不常见或自定义的技术指标几十种，大概50-80种。
2. 收集常用的交易模式大概几十种，包括网格，突破，斐波那契，波浪，等等。
3. 在一定的初始化条件下，利用上面这些素材进行自由组合，生产处海量的交易系统
4. 利用计算机的大规模计算能力，用历史数据对上述的交易系统进行回测，根据回测结果优选出若干个盈利能力和资金回撤较小的交易系统。
5. 对优选出的交易系统进一步优化。注意，是对交易模型进行优化，并不是对参数进行过度优化。
6. 扩大测试数据的范围，比方，由原先的2-3年数据回测扩大到15年数据回测。
7. 最终产生出若干个表现出色的交易系统。这几个交易系统之间最好有一定的对立关系，而不是连锁关系，就是说，当用于同一个证券品种交易时，最好同时开启几个交易系统，形成互锁关系，降低风险，减少资金回撤比例。
至于好的平台，建议使用大虎鲸智投或者小蚜虫股票等。