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股票交易量化模型

發布時間: 2024-11-10 02:38:05

① 如何建立一個股票量化交易模型並模擬

用python:金融想法->數據處理->模型回測->模擬交易->業績歸因->模型修正。

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。

量化交易具有以下幾個方面的特點:

1、紀律性。根據模型的運行結果進行決策,而不是憑感覺。紀律性既可以剋制人性中貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點,也可以克服認知偏差,且可跟蹤。

2、系統性。具體表現為「三多」。一是多層次,包括在大類資產配置、行業選擇、精選具體資產三個層次上都有模型;二是多角度,定量投資的核心思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度;三是多數據,即對海量數據的處理。

3、套利思想。定量投資通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會,從而發現估值窪地,並通過買入低估資產、賣出高估資產而獲利。

4、概率取勝。一是定量投資不斷從歷史數據中挖掘有望重復的規律並加以利用;二是依靠組合資產取勝,而不是單個資產取勝。

② 量化模型是什麼意思

量化模型,是把數理統計學應用於科學數據,以使數理統計學構造出來的模型得到經驗上的支持,並獲得數值結果。這種分析是基於理論與觀察的並行發展,而理論與觀測又通過適當的推斷方法而得以聯系。

一個完整的量化模型包括哪些?

近幾年,量化投資在國內興起,但在很多人眼裡,量化投資彷彿是一個非常神秘的新事物。而實際上,量化投資的無非就是寬客通過計算機語言,將交易策略布置到一個量化系統中,然後進行回測和實戰的過程。量化投資的本質還是投資者的智慧,只是實現過程中運用到計算機這一工具。

寬客們到底是如何系統的構建一個完整的量化模型的?可以肯定的是,寬客跟普通投資者一樣,也在觀察市場,產生一些普通投資者也會想到的想法,當寬客產生一些想法時,他們會通過計算機去驗證他們的想法是否靠譜或者是能否帶來收益。而作為普通投資者,實現想法往往是困難的,如同普通投資者在投資或炒股過程中,發現在15分鍾K線圖,上升趨勢中股價跌破MA169後便會進入調整。普通投資者只是感覺,而寬客可以通過編寫程序然後在市場的歷史數據回測,驗證這個想法是否靠譜。

一個簡單的想法編寫成簡單的程序,這明顯不能稱作為量化模型,但這卻是任何一個量化模型的來源,即人的想法。完整的量化模型應當包括:策略模型、風險模型、交易成本模型、投資組合構建模型、執行模型,如下圖:

投資組合構建模型:投資組合構建模型在於構建一個能創造最大盈利的投資組合。主要分為:基於規則的投資組合構建模型和基於優化的投資組合構建模型。基於規則的投資組合構建模型主要分三類:相等頭寸加權,相等風險加權,信號驅動型加權。其中前兩類分別保證了投資組合的每個個股頭寸相等和所承擔的風險相等。第三類根據信號強度來加權,投資組合中個股與策略模型設定的條件越接近則賦予的權重越大,這是合理決定頭寸規模的最佳途徑。

執行模型:執行模型是實施量化模型的最後一個環節,如果沒有執行模型,那麼整個量化模型並沒有存在的意義。執行模型中訂單執行演算法是最關鍵的,其主要目的是,以盡可能低的價格,盡可能完整地完成想要交易的訂單。具體的執行演算法包括:採用何種訂單類型,採用進取訂單還是被動訂單,採用大訂單還是小訂單。對於資金量比較小的寬客,執行模型往往是比較簡單的,一旦出現信號,其所需成交量的並不需要太大。而對於資金量較大的寬客來說,執行模型是比較復雜的,需要根據實際情況來選擇合適的下單方式。

以上就是量化模型的整個系統框架,其中任何一個部分都發揮至關重要的作用,因此一個完整的能盈利的量化模型是非常有價值的。

③ 美國目前比較流行的5種量化交易模型

在當今美國的投資市場中,五種主流的量化交易模型各具特色,它們分別是股票多空策略、全球宏觀策略、統計套利策略、事件驅動策略以及高頻交易策略。以下是這五種模型的詳細介紹:

1. 股票多空策略,也稱 Equity Long/Short,是通過買賣股票和賣空融券結合,再利用股指期貨對沖風險的策略。這種策略在國際對沖基金中占據主流,如貝萊德的「32Cap全球對沖基金」憑借其30%的回報率和穩定的收益表現而知名。盡管其規模龐大,但需注意容量限制。

2. 全球宏觀策略關注全球經濟政治動態,主要通過期貨交易來反映預期的經濟走勢。橋水基金在這一領域表現出色,運用這種策略進行投資決策。

3. 統計套利策略利用統計學方法尋找股票間的相關性進行交易,如配對交易。代表性的對沖基金有DE Shaw、文藝復興和Citadel,但其規模受到限制,如文藝復興的管理資產規模通常在100億-200億美元之間。

4. 事件驅動策略關注公司的特定事件,如分紅或公告,通過量化這些事件進行投資。市場上的任何相關信息都可能成為此類策略的機遇。

5. 高頻交易,即快速捕捉市場微小波動的計算機化交易,如Two Sigma和Jump Trading都是其代表。這種策略收益高但容量小,對資產規模有嚴格限制。

這些量化交易模型的核心是利用數據和演算法來尋找投資機會,通過深入研究和分析,以期在金融市場中實現收益最大化。

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⑤ 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。