⑴ 量化交易都有哪些主要的策略模型
1、Alpha策略
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。
2、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。
3、高頻交易策略
國內使用高頻交易策略主要應用在,期貨趨勢、期貨套利、期貨做市、股票T+0以及全做市交易,國外機構自營交易,比如美股以及股指等。國內做高頻交易的基本上都是私募,但高頻交易的產品基本上不會對外募集或者極少對外募集。
國內發展趨勢
國內量化投資規模大概是3500到4000億人民幣,其中公募基金1200億,其餘為私募量化基金,數量達300多家,佔比3%(私募管理人共9000多家),金額在2000億左右。
中國證券基金的整體規模超過16萬億,其中公募14萬億,私募2.4萬億,樂觀估計,量化基金管理規模在國內證券基金的佔比在1%~2%,在公募證券基金佔比不到1%,在私募證券基金佔比5%左右,相比國外超過30%的資金來自於量化或者程序化投資,國內未來的增長空間巨大。
⑵ 股票交易模型案例
一般股票交易的模型就是量化交易,你可以自己先下載量化軟體看看已經有的指標,再進行優化
⑶ 股票量化交易是什麼
量化交易個以前的股票交易本質沒有區別,只是提高了工作效率,
量化交易分為量化分析和程序化自動交易
量化分析,如果你是普通散戶我現在問幾個問題,第一MACD指標默認參數下,在三千多隻股票日k上近兩年那隻收益最好,那隻虧損最大。這要人工多大的工作量,如果會寫程序代碼,幾行代碼就解決了。在繼續如果調換MACD參數能否增加收益用那幾個參數是最優組合,這要是人工基本無法完成,計算量太大了,但計算機就很快完成了參數優化。
而且量化分析不是技術分析,例如你問一個價值投資者,三千多家上市公司,你知道有多少家連續10年都沒虧損過嗎,同樣幾行代碼就知道。
假如你聽了一個老師的講課,說他的牛x戰法,普散戶聽了你只能價單試試,但量化分析我可以在不同市場不同時間周期,不同品種,進行回測嚴重,優化。這些就是量化分析。
程序化自動交易。
就是利用計算機技術自動交易,這對於散戶比較難實現,簡單的用第三方然間寫幾個交易策略可以實現自動交易。
但當你交易上你就會發現,滑點問題,你的速度不夠快,需要專線網路,需要底層語言的交易系統,高速的硬體設備。
但散戶還是必須要進行量化學習因為這樣才能更好的幫助你分析。
下圖就是最簡單的趨勢指標
⑷ 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。
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⑸ 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。
⑹ 量化交易是什麼意思
量化交易就是利用數學、統計學、信息技術的量化投資方法來管理投資組合。簡單的講可以分為策略構思、建立模型、數據回測、調優再回測、交易跟隨這5個步驟。
股票量化投資模型主要分為兩大塊:風險模型和多因子選股模型,分別用於控制風險和提高收益。風險模型中納入了行業、市值和風格因子,行業不偏不倚,市值不偏大小,風格兼顧長短期。多因子模型建立在風險模型之上,涵蓋七大類篩選因子,覆蓋情緒、動量、質量、估值等多類型因子以及大數據投資因子。
的確,要自己做出一個量化策略,肯定需要對一些基本的指標(因子)有清晰的理解,拿你說的基本面來說,比如市盈率(PE)這個因子,PE越高說明股票的估值越高,買入後風險就高;PE越低說明股票估值越被低估,買入後上漲的機會就越大。所以,我們就可以簡單的得出一個低PE的量化策略,當然這種單因子策略存在著很大的局限性,真正在做策略的時候我們還需求結合其他的因子,這樣做出來的策略的回測結果會更加的理想,實盤的贏率也就更大了。
如果你只是個普通的散戶,想在未來的交易中採用量化交易體系,那還是很有必要系統性的學習一下的。
⑺ 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
⑻ 股票量化交易是什麼意思
股票量化交易,就是將股票市場所有的股票信息,比如股票的漲跌歷史數據,成交量歷史數據,股票的基本面歷史數據,指數漲跌歷史數據等等全部輸入計算機,進行大數據分析,之後根據大數據選擇出炒股成功率最高的方案,並設計成計算機自動操盤模式,稱為量化交易。
量化交易
所謂量化交易,是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷,同時利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選出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。
量化選股就是利用數量化的方法選擇股票組合,期望該股票組合能夠獲得超越基準收益率的投資行為,研究表明,板塊、行業輪動在機構投資者的交易中最為獲利的盈利模式是基於行業層面進行周期性和防禦性的輪動配置,這也是機構投資者最普遍採用的策略。此外,周期性股票在擴張性貨幣政策時期表現較好,而在緊縮環境下則支持非周期性行業。行業收益差在擴張性政策和緊縮性政策下具有顯著的差異。
量化交易潛在風險
1、歷史數據的完整性。行情數據不完整可能導致模型與行情數據不匹配。行情數據自身風格轉換,也可能導致模型失敗,如交易流動性,價格波動幅度,價格波動頻率等,而這一點是量化交易難以克服的。
2、模型設計中沒有考慮倉位和資金配置,沒有安全的風險評估和預防措施,可能導致資金、倉位和模型的不匹配,而發生爆倉現象。
3、網路中斷,硬體故障也可能對量化交易產生影響。
4、同質模型產生競爭交易現象導致的風險。
5、單一投資品種導致的不可預測風險。
⑼ 股市中的量化交易是什麼意思呢
量化交易(quantitative Trading)是利用數學、統計、計算機的模型和方法來指導在金融市場的交易,可以自動下單業可以半自動下單,這個不是核心,核心在於是不是系統化交易(systematic trading)。
比如主觀交易會看K線交易,量化交易業會,但區別在於量化交易可以在歷史數據上回測各種交易規則,找到表現好的,然後才用來交易。這或許會有過度擬合的風險,但也有一些方法克服。
量化交易雖然有很多優點,但是真的能戰勝市場,並且保證勝率,我覺得很難說。
⑽ 如何建立一個股票量化交易模型並模擬
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。