㈠ 量化交易主要有哪些经典的策略
交易策略，量化策略，主观策略，常见策略。
交易策略：一个完整的交易策略一般包括交易标的的选择，进出场时机的选择，仓位和资金管理等几个方面。按照人的主观决断和计算机算法执行在策略各方面的决策中的参与程度的不同，可以将交易策略分为主观策略和量化策略。
主观策略：主观策略主要依靠投资者的主观判断，期货市场的投资者通过对产业上中下游、供需、宏观经济预期等的调查做出自己的判断。类似股票市场的主观投资者通过深入研究行业的各个方面，调查行业内的上市公司，形成交易决策。
量化交易注意事项
在量化交易中，交易规则、参数和回测都要依靠历史数据计算获得。我们无法判断这些从历史数据中获得的规律能否在未来的市场中持续有效，所构建的交易模型也无法判断能否应用。
简单的量化因子和策略更容易让人理解和接受，但越是简单的策略越容易被人们知悉，量化交易所获得的超额收益也越低。
㈡ 量化模型的八种基础
量化模型的八种基础
量化选股就是利用数量化的方法选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为。量化选股策略总的来说可以分为两类：第一类是基本面选股，第二类是市场行为选股。
基本面选股主要有多因子模型、风格轮动模型和行业轮动模型。市场行为选股主要有资金流模型、动量反转模型、一致预期模型、趋势追踪模型和筹码选股模型。
有关量化选股业绩评价要从两个方面来考虑，一个是收益率，一个是风险指数，只是收益率高的策略并不能成为最好的策略，应该综合考虑收益率和风险情况才能判断一个选股的策略的好坏。量化选股需要考虑的是在承担多大的风险情况下的收益率情况。
简单的说一下八种基本的量化模型，这个也是在网上经常被提到的模型。
多因子模型是应用最广泛的一种选股模型，基本原理是采用一系列的因子作为选股标准，满足这些因子的股票则被买入，不满足的则卖出。多因子模型相对来说比较稳定，因为在不同市场条件下，总有一些因子会发挥作用。
风格轮动模型是利用市场的风格特征进行投资，比如有时候市场偏好小盘股，有时候偏好大盘股，如果是风格转换的初期介入，则可以获得较大的超额收益。
行业轮动模型与风格轮动类似，由于经济周期的原因，总有一些行业先启动，有的行业跟随。在经济周期过程中，依次对这些轮动的行业进行配置，则比买入持有策略有更好的效果。
资金流选股模型的基本思想是利用资金的流向来判断股票的涨跌，如果资金流入，股票应该会上涨，如果资金流出，则股票应该下跌。所以将资金流入流出的情况编成指标，则可以利用该指标来判断在未来一段时间股票的涨跌情况了。
动量反转模型是指股票的的强弱变化情况，过去一段时间强的股票，在未来一段时间继续保持强势，过去一段时间弱的股票，在未来一段时间继续弱势，这叫做动量效应。过去一段时间强的股票在未来一段时间会走弱，过去一段时间弱势的股票在未来一段时间会走强，这叫做反转效应。如果判定动量效应会持续，则应该买入强势股，如果判断会出现反转效应，则应该买入弱势股。
一致预期模型是指市场上的投资者可能会对某些信息产生一致的看法，比如大多量加牛人看好某一只股票，可能这只股票在未来一段时间会上涨；如果大多数量加牛人看空某一只股票，可能这只股票在未来一段时间会下跌。一致预期策略就是利用大多数牛人（股票分析师）的看法来进行股票的买入卖出操作。
趋势追踪模型是属于图形交易的一种，就是当股价出现上涨趋势的时候，则追涨买入；如果出现下跌趋势的时候，则杀跌卖出，本质上是一种追涨杀跌策略。判断趋势的指标有很多种，包括MA，EMA，MACD等，其中最简单也是最有效的是均线策略。
筹码选股模型是另外一种市场行为策略，基本思想是，如果主力资金要拉升一只股票，会慢慢收集筹码，如果主力资金要卖出一只股票，则会慢慢分派筹码，所以根据筹码的分布和变动情况，就可以预测股票的未来是上涨还是下跌。
㈢ 量化交易有什么类型
闪牛分析：
概念
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。
特点
定量投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于定量投资管理是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。量化交易具有以下几个方面的特点：
1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。
2、系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、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；三是多数据，即对海量数据的处理。
3、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。
4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。
应用编辑
量化投资技术包括多种具体方法，在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。在此，以统计套利和算法交易为例进行阐述。
1、统计套利
统计套利是利用资产价格的历史统计规律进行的套利，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。
统计套利的主要思路是先找出相关性最好的若干对投资品种，再找出每一对投资品种的长期均衡关系（协整关系），当某一对品种的价差（协整方程的残差）偏离到一定程度时开始建仓，买进被相对低估的品种、卖空被相对高估的品种，等价差回归均衡后获利了结。股指期货对冲是统计套利较长采用的一种操作策略，即利用不同国家、地区或行业的指数相关性，同时买入、卖出一对指数期货进行交易。在经济全球化条件下，各个国家、地区和行业股票指数的关联性越来越强，从而容易导致股指系统性风险的产生，因此，对指数间的统计套利进行对冲是一种低风险、高收益的交易方式。
2、算法交易。
算法交易又称自动交易、黑盒交易或机器交易，是指通过设计算法，利用计算机程序发出交易指令的方法。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，甚至包括最后需要成交的资产数量。
算法交易的主要类型有: (1) 被动型算法交易，也称结构型算法交易。该交易算法除利用历史数据估计交易模型的关键参数外，不会根据市场的状况主动选择交易时机和交易的数量，而是按照一个既定的交易方针进行交易。该策略的的核心是减少滑价（目标价与实际成交均价的差）。被动型算法交易最成熟，使用也最为广泛，如在国际市场上使用最多的成交加权平均价格（VWAP）、时间加权平均价格（TWAP）等都属于被动型算法交易。 (2) 主动型算法交易，也称机会型算法交易。这类交易算法根据市场的状况作出实时的决策，判断是否交易、交易的数量、交易的价格等。主动型交易算法除了努力减少滑价以外，把关注的重点逐渐转向了价格趋势预测上。 (3) 综合型算法交易，该交易是前两者的结合。这类算法常见的方式是先把交易指令拆开，分布到若干个时间段内，每个时间段内具体如何交易由主动型交易算法进行判断。两者结合可达到单纯一种算法无法达到的效果。
算法交易的交易策略有三：一是降低交易费用。大单指令通常被拆分为若干个小单指令渐次进入市场。这个策略的成功程度可以通过比较同一时期的平均购买价格与成交量加权平均价来衡量。二是套利。典型的套利策略通常包含三四个金融资产，如根据外汇市场利率平价理论，国内债券的价格、以外币标价的债券价格、汇率现货及汇率远期合约价格之间将产生一定的关联，如果市场价格与该理论隐含的价格偏差较大，且超过其交易成本，则可以用四笔交易来确保无风险利润。股指期货的期限套利也可以用算法交易来完成。三是做市。做市包括在当前市场价格之上挂一个限价卖单或在当前价格之下挂一个限价买单，以便从买卖差价中获利。此外，还有更复杂的策略，如“基准点“算法被交易员用来模拟指数收益，而”嗅探器“算法被用来发现最动荡或最不稳定的市场。任何类型的模式识别或者预测模型都能用来启动算法交易。
潜在风险
量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验，并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，实现风险最小化和收益最大化，但往往也会存在一定的潜在风险，具体包括：
1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。行情数据自身风格转换，也可能导致模型失败，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等，而这一点是目前量化交易难以克服的。
2、模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。
3、网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。
4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。
5、单一投资品种导致的不可预测风险。
为规避或减小量化交易存在的潜在风险，可采取的策略有：保证历史数据的完整性；在线调整模型参数；在线选择模型类型；风险在线监测和规避等。
㈣ 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。
㈤ 量华网上的量化交易有哪些主要的策略模型
国内的量化策略可以简单分为三个类型，Alpha策略，CTA策略以及高频交易策略。其中主要的是Alpha策略和CTA策略。
㈥ 股票的预测模型有哪些
股票的预测模型：
1、净现金流量折现法；
2、投资机会折现法；
3、股利折现法；
4、盈余折现法；
除此之外，想了解更多的股票类的知识，可以下载财源滚滚APP软件，系统学习下
㈦ 量化交易主要有哪些经典的策略
量化选股之多因子选股模型
量化择时--双均线（MA）、DMA、TRIX、MACD择时
量化择时--PE择时
还有趋势型，网格型，剥头皮，概率法则，高频交易，神经网络，基因算法
㈧ 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
㈨ 量化交易策略有哪些
01、海龟交易策略
海龟交易策略是一套非常完整的趋势跟随型的自动化交易策略。这个复杂的策略在入场条件、仓位控制、资金管理、止损止盈等各个环节，都进行了详细的设计，这基本上可以作为复杂交易策略设计和开发的模板。
02、阿尔法策略
阿尔法的概念来自于二十世纪中叶，经过学者的统计，当时约75%的股票型基金经理构建的投资组合无法跑赢根据市值大小构建的简单组合或是指数，属于传统的基本面分析策略。
在期指市场上做空，在股票市场上构建拟合300指数的成份股，赚取其中的价差，这种被动型的套利就是贝塔套利。
03、多因子选股
多因子模型是量化选股中最重要的一类模型，基本思想是找到某些和收益率最相关的指标，并根据该指标，构建一个股票组合，期望该组合在未来的一段时间跑赢或跑输指数。如果跑赢，则可以做多该组合，同时做空期指，赚取正向阿尔法收益；如果是跑输，则可以组多期指，融券做空该组合，赚取反向阿尔法收益。多因子模型的关键是找到因子与收益率之间的关联性。
04、双均线策略
双均线策略，通过建立m天移动平均线，n天移动平均线，则两条均线必有交点。若m>n，n天平均线“上穿越”m天均线则为买入点，反之为卖出点。该策略基于不同天数均线的交叉点，抓住股票的强势和弱势时刻，进行交易。
双均线策略中，如果两根均线的周期接近，比如5日线，10日线，这种非常容易缠绕，不停的产生买点卖点，会有大量的无效交易，交易费用很高。如果两根均线的周期差距较大，比如5日线，60日线，这种交易周期很长，趋势性已经不明显了，趋势转变以后很长时间才会出现买卖点。也就是说可能会造成很大的亏损。所以两个参数选择的很重要，趋势性越强的品种，均线策略越有效
05、行业轮动
行业轮动是利用市场趋势获利的一种主动交易策略其本质是利用不同投资品种强势时间的错位对行业品种进行切换以达到投资收益最大化的目的。
06、跨品种套利
跨品种套利指的是利用两种不同的、但相关联的指数期货产品之间的价差进行交易。这两种指数之间具有相互替代性或受同一供求因素制约。跨品种套利的交易形式是同时买进和卖出相同交割月份但不同种类的股指期货合约。主要有相关商品间套利和原料与成品之间套利。
跨品种套利的主要作用一是帮助扭曲的市场价格回复到正常水平；二是增强市场的流动性。
07、指数增强
增强型指数投资由于不同基金管理人描述其指数增强型产品的投资目的不尽相同，增强型指数投资并无统一模式，唯一共同点在于他们都希望能够提供高于标的指数回报水平的投资业绩。为使指数化投资名副其实，基金经理试图尽可能保持标的指数的各种特征。
08、网格交易
网格交易是利用市场震荡行情获利的一种主动交易策略，其本质是利用投资标的在一段震荡行情中价格在网格区间内的反复运动以进行加仓减仓的操作以达到投资收益最大化的目的。通俗点讲就是根据建立不同数量.不同大小的网格，在突破网格的时候建仓，回归网格的时候减仓，力求能够捕捉到价格的震荡变化趋势，达到盈利的目的。
09、跨期套利
跨期套利是套利交易中最普遍的一种，是股指期货的跨期套利（Calendar Spread Arbitrage）即为在同一交易所进行同一指数、但不同交割月份的套利活动。
10、高频交易策略
高频交易是指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易，比如，某种证券买入价和卖出价差价的微小变化，或者某只股票在不同交易所之间的微小价差。这种交易的速度如此之快，以至于有些交易机构将自己的“服务器群组”安置到了离交易所的计算机很近的地方，以缩短交易指令通过光缆以光速旅行的距离。