『壹』 什么是股票量化交易
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
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『贰』 如何建立量化交易模型
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
『叁』 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。
『肆』 量化交易都有哪些主要的策略模型
1、Alpha策略
全对冲的叫做Alpha策略，不对冲的在市面上常被称作指数增强策略。二者所用模型一样，但后者少了期货的对冲。缺少对冲有坏处也有好处，坏处是这种策略的收益曲线是会有较大的回撤。但好处方面，在大涨的年份，这种策略的表现会特别好。
2、CTA策略
CTA策略的特点是收益风险比相对Alpha来说会较低。但是在行情较好的年份收益可能会很高，尤其是在早期。而且，无论是在编程还是策略上，CTA入门的难度相对来说都是最低的。
3、高频交易策略
国内使用高频交易策略主要应用在，期货趋势、期货套利、期货做市、股票T+0以及全做市交易，国外机构自营交易，比如美股以及股指等。国内做高频交易的基本上都是私募，但高频交易的产品基本上不会对外募集或者极少对外募集。
国内发展趋势
国内量化投资规模大概是3500到4000亿人民币，其中公募基金1200亿，其余为私募量化基金，数量达300多家，占比3%(私募管理人共9000多家)，金额在2000亿左右。
中国证券基金的整体规模超过16万亿，其中公募14万亿，私募2.4万亿，乐观估计，量化基金管理规模在国内证券基金的占比在1%~2%，在公募证券基金占比不到1%，在私募证券基金占比5%左右，相比国外超过30%的资金来自于量化或者程序化投资，国内未来的增长空间巨大。
『伍』 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。
『陆』 量化交易是什么意思
量化交易就是利用数学、统计学、信息技术的量化投资方法来管理投资组合。简单的讲可以分为策略构思、建立模型、数据回测、调优再回测、交易跟随这5个步骤。
股票量化投资模型主要分为两大块：风险模型和多因子选股模型，分别用于控制风险和提高收益。风险模型中纳入了行业、市值和风格因子，行业不偏不倚，市值不偏大小，风格兼顾长短期。多因子模型建立在风险模型之上，涵盖七大类筛选因子，覆盖情绪、动量、质量、估值等多类型因子以及大数据投资因子。
的确，要自己做出一个量化策略，肯定需要对一些基本的指标（因子）有清晰的理解，拿你说的基本面来说，比如市盈率（PE）这个因子，PE越高说明股票的估值越高，买入后风险就高；PE越低说明股票估值越被低估，买入后上涨的机会就越大。所以，我们就可以简单的得出一个低PE的量化策略，当然这种单因子策略存在着很大的局限性，真正在做策略的时候我们还需求结合其他的因子，这样做出来的策略的回测结果会更加的理想，实盘的赢率也就更大了。
如果你只是个普通的散户，想在未来的交易中采用量化交易体系，那还是很有必要系统性的学习一下的。
『柒』 A股市场个人量化交易者，需要哪些工具
量化交易的前提是量化，而量化就是建立数学模型。数学模型是理解量化交易的前提。数学模型就是把具体事物数字化的过程，比如股票跌涨的统计图，如果没有统计图我们就必须通过研究具体的数字并且通过加减法去了解某只股票的近期走向，但当某一天有人发明了折线统计图，只要简单的把代表某个数字的点画出来然后连接起这些点，就可以一眼看出跌涨幅度。其实数学模型就是这样一种抽象现实事物的工具。
股票量化交易中的模型建立是非常复杂的，拥有非常多的参数，数据量也非常大，数据分析的过程也十分复杂。这样做的好处就是数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
量化交易技术盛行于现今多种金融交易机构当中，已经成为了机构交易当中占据重要地位的交易手法，然而散户如何能够跨过量化交易的门槛，成为一名量化交易者呢?答案就是使用策略炒股通软件平台进行交易。
『捌』 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
『玖』 怎么看一只股票是不是量化交易
根据数据变化来判断。
股票量化交易是指用先进的数学模型代替主观判断，并利用计算机技术从大量历史数据中选择各种可能带来超额回报的“大概率”事件来制定策略，从而大大降低投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策。
定量投资与传统的定性投资本质上是一样的，都是建立在无效或弱市场的理论基础上的。两者的区别在于，定量投资管理是“定性思维的定量应用”，更强调数据。
定量交易具有以下特征：
1.纪律。决策是根据模型运行的结果做出的，而不是凭感觉。纪律不仅能控制人性的弱点，如贪婪、恐惧和幸运心理，还能克服认知偏见并被跟踪。
2.系统化。具体表现是“三多”。首先，有多个层次，包括三个层次的模型：主要资产类型的分配、行业选择和特定资产的选择。二是多角度，定量投资的核心理念包括宏观周期、市场结构、估值、增长、利润质量、分析师利润预测、市场情绪等。第三是多数据，即海量数据的治疗
3.套利思想。定量投资通过全面系统的扫描，捕捉错误定价和错误定价带来的机会，从而发现估值凹陷，并通过购买低估资产和出售高估资产获利。
4.获胜的概率。首先，定量投资不断从历史数据中挖掘出预期会重复的规律，并加以利用。第二是依靠资产组合来取胜，而不是依靠单一资产来取胜。
拓展资料：
近年来，定量交易也成为中国投资界的热门话题。事实上，定量交易并不像人们想象的那么神秘。在实际使用中，“定量交易”有两层含义：
第一，从狭义上讲，它是指定量交易的内容，即自动将交易条件转化为程序和指令；
第二，从广义上讲，它指的是系统交易方法，即综合交易系统。
也就是说，根据一系列的交易条件，智能决策系统将把丰富的经验与交易条件相结合来管理交易过程中的风险控制。我相信通过以上的解释，我们可以对什么是定量交易有一个清晰的理解。
股票的买卖不再由主观判断决定，而是由定量模型决定时量化交易的主要特征是。股票量化交易是一套严格分析和计算的科学方法，决策是由数据和模型来决定的。只要能严格执行，即使是简单的低市盈率投资方法也能获得巨大的利润。
『拾』 如何建立一个股票量化交易模型并仿真
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