A. 简述你的投资理念,你比较喜欢的选股策略有哪几种
我的投资理念就是量化交易，把策略进行回测找出成功率高的策略按部就班地执行就可以了，没有喜欢不喜欢一说，赚钱是唯一的目的。
例如下图种策略的成功率就可以稳定盈利了。
B. 量化投资策略的优势有哪些
量化投资策略的优势有哪些?
量化投资策略有如下五大方面的优势，主要包括纪律性、系统性、及时性、准确性、分散化等。
(1)纪律性：严格执行量化投资模型所给出的投资建议，而不是随着投资者情绪的变化而随意更改。纪律性的好处很多，可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差，行为金融理论在这方面有许多论述。
(2)系统性：量化投资的系统性特征主要包括多层次的量化模型、多角度的观察及海量数据的观察等等。多层次模型主要包括大类资产配置模型、行业选择模型、精选个股模型等等。多角度观察主要包括对宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度的分析。
(3)及时性：及时快速地跟踪市场变化，不断发现能够提供超额收益的新的统计模型，寻找新的交易机会。
(4)准确性：准确客观评价交易机会，克服主观情绪偏差，妥善运用套利的思想。量化投资正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。与定性投资经理不同，量化投资经理大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。
(5)分散化：在控制风险的条件下，充当准确实现分散化投资目标的工具。分散化也可以说量化投资是靠概率取胜。这表现为两个方面，一是量化投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用，这些历史规律都是有较大概率获胜的策略。二是依靠筛选出股票组合来取胜，而不是一个或几个股票取胜，从投资组合理念来看也是捕获大概率获胜的股票，而不是押宝到单个股票上。
C. 什么是量化投资怎么理解量化
私募排排网为您解答：
量化投资，简单说就是利用计算机技术和数学模型去实现投资策略的过程。根据上面的定义，理解它的话，咱们只要记住3个关键词：
数学模型：需要数学公式或模型进行计算;
计算机技术：用计算机来进行自动化交易;
投资策略：将这种方法形成一种惯用投资策略。
D. 量化交易都有哪些主要的策略模型
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。
E. 量化交易主要有什么经典的策略
您好
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。
F. 量化交易主要有哪些经典的策略
这是别人总结的，我也是复制他人的请参考一下吧！
量邦科技资深人士总结：
(1)股票、基本面、新闻消息之间的关系不停变化
记得2009年美股到达低点的时候，很多“低质”公司的回报大大高于“优质”公司的回报。很多3块钱的“垃圾股”可以在很短时间内涨到10块钱，而高价的优质公司的股票想要翻一倍都要花上很久很久。而在另一段时间跨度或者另一个市场里，可能又是另一番情景。所以跨市场、长期有效的量化交易系统极少甚至可以说没有。
(2)有些关键信息并不容易量化
微博是市场突发消息和传闻的最大出处，所有投资者都不会无视这里传出的讯息。但是这里的消息格式往往不规范，语法也千奇百怪，你无法让计算机程序挑选出有效信息并运用于自动交易中。
(3)过去并不代表未来
多数时候，通过历史数据测试可以证明的你的设计交易策略在过去的表现，这是量化交易世界中非常重要的一块内容。不过并不是所有人都能意识到，过去不代表未来。这意味着一些交易策略在过去表现的很好，但是在未来可能会带来巨大的亏损。
G. 量化交易主要有哪些好的策略
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。
H. 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。
I. 国内股票的量化投资策略有哪些，特别是基本面量化
柠檬给你问题解决的畅快感觉！主要的量化对冲策略有：1、市场中性策略 主要追求的是通过各类对冲手段消除投资组合的大部分或全部系统风险，寻找市场中的相近资产的定价偏差，利用价值回归理性的时间差，在市场中赚取细小的差价来获得持续的收益。2、事件驱动套利策略 利用特殊事件造成的对资产价格的错误定价，从错误定价中谋利。3、相对价值策略 主要是利用证券资产间相对的价值偏差进行获利。感觉畅快？别忘了点击采纳哦！
J. 量化分析的量化投资策略
量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。
1·量化选股
量化选股就是采用数量的方法判断某个公司是否值得买入的行为。根据某个方法，如果该公司满足了该方法的条件，则放入股票池，如果不满足，则从股票池中剔除。量化选股的方法有很多种，总的来说，可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类
2·量化择时
股市的可预测性问题与有效市场假说密切相关。如果有效市场理论或有效市场假说成立，股票价格充分反映了所有相关的信息，价格变化服从随机游走，股票价格的预测则毫无意义。众多的研究发现我国股市的指数收益中，存在经典线性相关之外的非线性相关，从而拒绝了随机游走的假设，指出股价的波动不是完全随机的，它貌似随机、杂乱，但在其复杂表面的背后，却隐藏着确定性的机制，因此存在可预测成分。
3·股指期货套利
股指期货套利是指利用股指期货市场存在的不合理价格，同时参与股指期货与股票现货市场交易，或者同时进行不同期限，不同(但相近)类别股票指数合约交易，以赚取差价的行为，股指期货套利主要分为期现套利和跨期套利两种。股指期货套利的研究主要包括现货构建、套利定价、保证金管理、冲击成本、成分股调整等内容。
4·商品期货套利
商品期货套利盈利的逻辑原理是基于以下几个方面 ：(1)相关商品在不同地点、不同时间对应都有一个合理的价格差价。(2)由于价格的波动性，价格差价经常出现不合理。(3)不合理必然要回到合理。(4)不合理回到合理的这部分价格区间就是盈利区间。
5·统计套利
有别于无风险套利，统计套利是利用证券价格的历史统计规律进行套利，是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。统计套利在方法上可以分为两类，一类是利用股票的收益率序列建模，目标是在组合的β值等于零的前提下实现alpha 收益，我们称之为β中性策略；另一类是利用股票的价格序列的协整关系建模，我们称之为协整策略。
6·期权套利
期权套利交易是指同时买进卖出同一相关期货但不同敲定价格或不同到期月份的看涨或看跌期权合约，希望在日后对冲交易部位或履约时获利的交易。期权套利的交易策略和方式多种多样，是多种相关期权交易的组合，具体包括：水平套利、垂直套利、转换套利、反向转换套利、跨式套利、蝶式套利、飞鹰式套利等。
7·算法交易
算法交易又被称为自动交易、黑盒交易或者机器交易，它指的是通过使用计算机程序来发出交易指令。在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格、甚至可以包括最后需要成交的证券数量。根据各个算法交易中算法的主动程度不同，可以把不同算法交易分为被动型算法交易、主动型算法交易、综合型算法交易三大类。
8·资产配置
资产配置是指资产类别选择，投资组合中各类资产的适当配置以及对这些混合资产进行实时管理。量化投资管理将传统投资组合理论与量化分析技术的结合，极大地丰富了资产配置的内涵，形成了现代资产配置理论的基本框架。它突破了传统积极型投资和指数型投资的局限，将投资方法建立在对各种资产类股票公开数据的统计分析上，通过比较不同资产类的统计特征，建立数学模型，进而确定组合资产的配置目标和分配比例。