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股票量化交易策略設計

發布時間: 2024-06-19 06:06:42

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❷ 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。

❸ 散戶如何做量化交易

定量投資是標准化投資環節的交易方式,主要包括選股、購買、銷售三個環節.在量化交易過程中,散戶可以這樣做:1、根據個股的歷史數據,進行多因子選股,比如,把市盈率、市凈率、市銷率等作為選股標准,選出一些價值被低估,或者處於合理區域的個股。 2、順勢交易,即在上漲的趨勢中買入,在下跌的趨勢中賣出。

一、散戶是怎麼量化交易的?
1、根據股票的歷史數據,進行多因子股票選擇.例如,將股價收益率、股價收益率、市場收益率等作為股票選擇基準,選擇價值被低估或處於合理地區的股票.
2、順勢交易,以上升趨勢購買,以下降趨勢銷售.
3、進行合理的倉庫管理,即採用漏斗型倉庫管理法、矩形倉庫管理法、金字塔形倉庫管理法等,應對股票後期風險.
4、根據股票的歷史趨勢,尋找股票的支持位置和壓力位置,以此為止損、止損點,在壓力位置,獲得收益時立即銷售的支持位置,股票損失時立即銷售股票,避免更大的損失.

二、散戶如何做量化交易
確保管理公司所有的活動遵守法規規定,確保對付給基金管理公司的費用和付給投資者的收益計算符合法規和契約規定負責.同時,受託委員會負貴監督和核查託管人是否合法、合規、高效地進行基金資產凈值核算、報酬的計提和支付、資金的劃付,以及收益的分配等.委員會還應有權審查管理公司及託管機構高級人員個人賬戶及證券交易的詳細內容.並定期對交易、資產凈值、服務合同進行審查,定期向監管部門提交相關報告。

三、量化交易系統的出現能夠解決什麼問題?
1.減少客觀因素(情緒化交易)帶來的影響,從而達到穩定持續盈利目的。
2.有嚴格風險控制機制,可杜絕過量交易、重倉交易、大幅虧損等問題。
3 解放操盤時間,降低重復工作帶來的時間消耗,從而達到提高效率目的。

❹ 什麼是量化投資交易策略

一文看懂量化投資策略

閑話基

量化投資在近些年受到越來越多的關注,包括規模、策略、業績。量化投資,是指通過藉助統計學、數學方法,運用計算機從海量歷史數據中,尋找能夠帶來超額收益的多種「大概率」策略,按照策略構建的數量模型嚴格執行投資,力求獲得長期穩定可持續高於平均的超額回報。

跨市場策略涉及外匯兌換、國際期貨交易對沖,交易實現難度大,國內用得少。

由於期貨具有杠桿屬性,這類策略持倉的市值往往很大,有時候甚至超過產品資產總值,導致收益率的波動率是所有量化策略中最大的。在市場出現連續震盪行情時,這樣策略由於杠桿屬性會出現較大的回撤。另外一個對這類策略的一個限制是,目前市場上活躍交易的期貨品種不多,高頻交易很大程度倚重於品種成交量,開平倉時間間隔較短,使得策略容量不大。

❺ 量化交易策略有哪些

一、交易策略
一個完整的交易策略一般包括交易標的的選擇,進出場時機的選擇,倉位和資金管理等幾個方面。
按照人的主觀決斷和計算機演算法執行在策略各方面的決策中的參與程度的不同,可以將交易策略分為主觀策略和量化策略。

二、主觀策略
主觀策略主要依靠投資者的主觀判斷。
期貨市場的投資者通過對產業上中下游、供需、宏觀經濟預期等的調查做出自己的判斷。
類似的,股票市場的主觀投資者通過深入研究行業的各個方面,調查行業內的上市公司,形成交易決策。
另外,無論是股票市場還是期貨市場,大量的主觀投資者是依賴技術分析做出決策的。

三、量化策略
量化策略主要依賴於計算機演算法進行交易。
投資者將初步的交易邏輯輸入計算機,並運用大量的歷史數據做統計和回測,在此基礎上做出適當的修改、揚棄,以形成可接受的交易策略。策略在形成後,往往各個決策條件就已經確定,實盤中按照既定的程序執行。
對比而言,部分主觀策略在對單個標的的研究深度上有優勢,可以通過深度研究提供專家級的意見。而量化策略由於運用計算機決策,可以處理大量的數據,因此在廣度上有優勢。另外,量化策略在執行中不會受人的狀態、情緒等不確定性的影響,因而執行更為嚴格和精確。

四、常見策略
常見的量化交易策略可以大致分為趨勢策略和市場中性策略,趨勢策略常見的有雙均線策略、布林帶策略、海歸交易法和多因子選股策略等。
常見的市場中性策略包括統計套利策略、Alpha對沖策略等,著名的網格交易法更多的是一種交易方法,可以用在不同類型的策略中。
下面我們對這幾個常見策略做一個簡單介紹,想深入了解某個策略的讀者可以藉助互聯網獲得更多資料。
(1) 雙均線策略
雙均線策略在趨勢交易中有廣泛的應用。該策略根據長短兩根不同周期的移動平均線的金叉和死叉來交易。在短周期均線上穿長周期均線(金叉)時做多,在短周期均線下穿長周期均線(死叉)時做空。雙均線系統可以進一步擴充為多均線系統。
(2) 布林帶策略
布林帶由三條線構成,其中的中線是一根移動平均線,上線是由中線加上n倍(如2倍)標准差構成,下線是中線減n倍標准差。當行情上穿上線時做多,下穿下線時做空。
(3) 海歸交易法
海歸交易法由商品投機家理查德·丹尼斯的推廣而聞名。該法則涵蓋交易的進出場,資金和倉位管理的各各方面,是一套完整的交易系統。關於該策略的具體交易模式幾個字不容易說清楚,詳細的了解大家可以參考《海歸交易法則》這本書,特別是後面的附錄。
(4) 多因子選股
多因子選股模型是股票交易中常見的策略。建立過程包括選取候選因子,在歷史數據檢驗的基礎上挑選有效因子並剔除冗餘因子等幾個過程,最後是根據因子選擇要交易的股票,確定出入場時機。
(5) 統計套利
統計套利可以用於期貨市場的跨品種和跨期套利,也可以用於相關性高的股票之間的價差套利。它是利用相關性高的標的之間的價差或者價比回歸的性質,在價差或價比偏離均衡位置時進場,在價差或價比回到均衡位置時出場。
(6) Alpha對沖策略
Alpha對沖策略同時持有方向相反的兩種頭寸對沖Beta風險。在國內市場常見的是持有股票多頭的同時,持有股指期貨空頭,該策略是否能夠獲得超額收益依賴於選取的股票是否具有高的Alpha正值。
(7) 網格交易法
網格交易法的核心是網格間距和中軸線的確定。我們以螺紋鋼期貨合約為例說明,目前螺紋價格3000,我們建立初始倉位,比如50%倉位。隨後螺紋鋼每漲50點賣出10%,每跌50點買入10%。這里的3000就是中軸,50點是網格寬度。該策略的收益波動很大

❻ 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。