① 量化交易都有哪些主要的策略模型
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。
② 如何建立量化交易模型
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
③ 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。
④ 量化投資、量化交易、量化金融,這三者有什麼區別嗎
其二,行為金融學認為,投資者是不理性的。任何一個投資個體的判斷與決策過程都會不同程度地受到認知、情緒、意志等各種心理因素的影響。基金經理和投資研究員在一段時間跟蹤某隻股票之後,由於時刻關心股價的表現和基本面的變動,可能出現不同程度的情感依賴,「和股票談起戀愛」。即使出現了下跌趨勢,也可能因為過度自信、抵制心理等不理性的分析出發點而導致投資、薦股時的行為偏差。而量化投資依靠計算機配置投資組合,克服了人性弱點,使投資決策更科學、更理性。
⑤ 如何量化炒股
我在其中遇到很多煩惱,在量化投資中,不知道你是不是有這樣的煩惱,下面是我的煩惱:
1、專業量化炒股工具太復雜,有沒有適合普通股民的量化分析工具呢? 有自己的選股方法和參考指標,如何去驗證是否能帶來收益呢? 很多牛人都有自己的炒股策略,誰的才是真的好呢? 增減或替換選股指標,需要大量的數據運算,耗時費力,該如何避免呢?
不過這些問題數庫多因子量化平台可以幫你解決,3分鍾量化選股,做自己的股票分析師。
數庫多因子量化平台是數庫公司為了普及量化投資,為廣大股民提供的新型可視化量化工具,通過尋找與股票未來收益最相關的因子作為選股標准,綜合運用多因子構建模型對股票進行評價,選取綜合得分高的股票,以期獲得超額收益。
總結:無論你是小白還是專業人士,都可以在數庫多因子量化平台上盡情施展自己的炒股策略,炒股變得不再乏味煩心,而是便捷高效,輕松實現高收益。
⑥ 量化交易系統可以用到股票上嗎
當然可以,而且是任何交易者都可以使用量化交易技術,股票交易數據是很容易採集的,就是分析起來比較麻煩,如果題主是職業散戶,美股研究社更建議使用一些軟體炒股輔助,策略炒股通主要對有量化思路但又沒有編程能力的散戶非常試用。它量化了所有股票數據數據,而且還提供多因子策略模型供用戶建立自己的策略,通過手機點選就能實現,非常好用。
⑦ 如何建立一個股票量化交易模型並模擬
用文化財經軟體,編寫程序化交易系統,具體參考官網教程
⑧ 股票量化交易有用嗎哪一家做的比較好
現在市面上的量化交易APP大多是分析軟體,真正能夠直接參與交易的很少。相對於人性操作來說,量化交易刨除人性,做計劃之內的事情。真正意義上實現價值投資,比純人為的追漲殺跌要好很多。
我用過的殼子量化這個軟體還是不錯的,他裡面有多個模型,可以自己選擇。針對新人,裡面支持模擬,可以先使用模擬盤體驗一下量化交易帶來的不同。
⑨ 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