1. 如何根据一组数据，算出它的升、降趋势我想用它量化股票涨跌趋势，直接看图太辛苦了
技术分析就在做这样的事情,建议你去把技术分析中常用的技术指标的计算公式看一遍,就能理解如何计算一组数据,并表达出它的升降趋势,例如在各种均线的计算方法,kdj,rsi,macd,cci,布林线,等等都是在通过计算已经发生的历史数据,并想表达出升降趋势.
最后就可以把自己对行情的理解做成技术指标公式.
2. 有人可以推荐一些好用的量化炒股软件吗
天字壹号目前没有收费，挺好用的，我自己都有在用，值得推荐给您
3. 股票量化是什么意思
股票量化也就是量化交易，有广义和狭义两个概念，狭义的股票量化是指量化交易的内容，将交易条件转为程序，会自动下单；广义的股票量化指的是系统交易方式，是综合的一个交易系统。量化交易是一种投资方法，是用先进的数学模型代替人为的主观判断，再利用计算机技术从较多的历史数据中筛选出能够带来较多收益的多种“大概率”事件来制定策略，能大大地减少投资者情绪波动的影响，这样还能够避免在市场极度狂热或者是悲观的情况下做出比较非理性的投资决策。
量化投资跟传统的定性投资的本质上来说是一样的，两者都是基于市场非有效或者是弱有效的理论基础，两者之间的区别是在量化投资管理是“定性思想的量化应用”，更加地强调了数据。
4. 股票量化是什么
股票量化即“量化交易”有两层含义：一是狭义的，指量化交易的内容，将交易条件转化为程序，自动下单；第二，广义上是指系统交易方式，是一个综合的交易系统。也就是说，根据一系列的交易条件，一个智能的辅助决策系统，将丰富的经验与交易条件相结合，在交易过程中管理风险控制。
通过量化交易制定策略的方法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。
具体如何理解股票量化交易，量化交易至少应该包括五个方面的要素：
(1)买入和卖出的信号系统。
(2)牛市还是熊市的方向指引，比如用200天移动平均线分辨熊市中系统风险的规避。
(3)头寸管理以及资金管理。
(4)风险控制，运用信号源来确定止损位置，利用资产曲线和权益曲线来加以判定和管理。
(5)投资组合，不一样的投资品种、不相同的交易系统(不同功能和参数，有快有慢)以及不相同时间周期组合，现分散组合，让交易账户波动更加稳定。以上就是关于如何理解股票量化交易的全部讲解。
量化投资和传统的定性投资本质上是一样的，都是建立在低效或弱有效市场的理论基础上。两者的区别在于：量化投资管理是“定性思维的定量应用”，更强调数据。
从量化交易的角度来看，目前国内多采用监督式机器学习。例如，我们将投资交易比作装配厂。手工交易就像工人手工完成的传统装配工作。量化交易就像把工厂改造成全自动装配车间。虽然在整个，组装过程中没有人的参与，但是设计师应该指定机器在顶级设计中应该在什么时候做什么。
5. 如何量化炒股
首先，可以通过学习量化策略来进行，主要包括多因子策略、统计套利、机器学习。
量化交易是一种新兴的系统化金融投资方法，它综合多个学科的知识，用先进的数学模型代替人的主观思维制定交易策略，利用计算机强大的运算力从庞大的股票、债券、 期货等历史数据中回测交易策略的盈亏“概率”，通过管理盈亏的“概率”帮助投资者做出准确的决策。
此外，我们可以通过数库多因子量化平台进行炒股，它会呈现出影响股价走势的相关因子，让投资者从中选取影响力高的因子，组合成量化策略，进行收益对比分析，得出最理想的股票组合。还可以自由添加、删除、收藏多个因子，仅需几秒钟就可以完成大量的数据运算，操作方便快捷。
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。
6. 如何用移动平均线来量化股票价位
1、买点信号：股价经过较长时间下跌进入了横盘整理状态后，成交量会非常小，5日均量线和10日均量线形成粘合状态，每日的成交量大部分时间在5日均量和10日均量之下。在这种前提下，如出现日成交量小幅温和放大，上穿5日均量线和10日均量线，随后又引起5日均量线上穿10日均量线，形成5日均量线和10日均量线的黄金交叉形态，此种形象出现，将是较好的买入信号。
2、卖点信号：当股价连续上涨，成交量不能继续再创新高，反而低于5日均量线和10日均量线时，5日均量线和10日均量线在高位开口缩小，并进一步形成死亡交叉时，是较好的出货点。卖出点的选择应注意：有时5日均量线和10日均量线在高位开口缩小，股价就已开始下跌：有时要等到完全形成死亡交叉时才开始下跌。
3、持股信号：当某股股价开始一轮升势，成交量经常呈一种逐步放大的态势，此时成交量在5日均量和10日均量之上运动，说明资金还在继续进入这只股票，此时股价将会呈现一种大涨小回的走势，此种情况通常应该持股。
4、在一个三浪上升和一个五浪上升的行情中，5日均量线和10日均量线在三和五浪给出的死亡交叉信号较为可靠。
5、在一段上升行情中，5日均量线和10日均量线形成死亡交叉，和前一次5日均量线和10日均量线的死亡交叉产生背离时，出货信号将更为可靠。
6、使用5日均量线和10日均量线在高位产生死亡交叉出货，此种方法特别适合一些股价连续上涨，成交量连续放大，流通盘中盘以上的庄股，是一个做强势股出货的指标。
7、以均量线作为进出标准，不适合于成交量不能连续放大的弱势股和冷门股。
8、卖出方法不适合于流通股本小、筹码锁定极好，被庄家控盘的单边上升股。均量线反映市场成交的主要趋向，是市场的本质属性。强势股、庄股、大牛股所以能连续上涨，和市场主力收集筹码的成本有着极密切的关系。而均量线恰好能量化庄家的平均成本和平均持仓量的大小，并进行有效的监控。也是能发现主力庄家动向，及时跟进强势股、庄股、大牛股的有效指标。
7. 如何用量化的方法判断股票价格高点
量化有很多，每一种量化的方式都是不一样的，而且成功率高的量化指标。
1、多因子选股是最经典的选股方法，该方法采用采用一系列的因子（比如市盈率PE）作为选股标准，满足这些因子的股票被买入，不满足的被卖出。
2、风格轮动选股是利用市场风格特征进行投资，市场在某个时刻偏好大盘股，某个时刻偏好小盘股，如果发现市场切换偏好的规律，并在风格转换的初期介入，就可能获得较大的收益。
3、行业轮动选股是由于经济周期的的原因，有些行业启动后会有其他行业跟随启动，通过发现这些跟随规律，我们可以在前者启动后买入后者获得更高的收益，不同的宏观经济阶段和货币政策下，都可能产生不同特征的行业轮动特点。
4、资金流选股是利用资金的流向来判断股票走势。
等还有一些............
8. 股票里面的量化是什么意思
股票里面的量化指的是用先进的数学模型代替主观判断，然后从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的情况以制定策略，随后用数量模型验证及固化这些规律和策略。此外，量化交易是指利用统计学，数学，计算机技术和现代的金融理论，来辅助投资者更好地盈利。
拓展资料
一、常见的十大量化投资策略
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。（该策略源码模板暂无）
9. 股票量化交易是什么意思
股票量化交易，就是将股票市场所有的股票信息，比如股票的涨跌历史数据，成交量历史数据，股票的基本面历史数据，指数涨跌历史数据等等全部输入计算机，进行大数据分析，之后根据大数据选择出炒股成功率最高的方案，并设计成计算机自动操盘模式，称为量化交易。
量化交易
所谓量化交易，是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，同时利用计算机技术从庞大的历史数据中海选出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，研究表明，板块、行业轮动在机构投资者的交易中最为获利的盈利模式是基于行业层面进行周期性和防御性的轮动配置，这也是机构投资者最普遍采用的策略。此外，周期性股票在扩张性货币政策时期表现较好，而在紧缩环境下则支持非周期性行业。行业收益差在扩张性政策和紧缩性政策下具有显著的差异。
量化交易潜在风险
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。
10. 股票量化一般是什么思路
量化,实际就是程序化交易,是炒股的一种方法,
这种方法早在上世纪80年代就已经有人在尝试了,
量化说简单也简答,
例如你发现某种选股方法选出股票会涨不管你是长期持有,还是短线交易.这种方法是否好用,一般人就是去历史走势中去人工翻看,以验证.
量化就是把这个方法做成程序,然后让计算机去历史数据中回测,然后自动算出例如胜率,收益,回撤,风险等等.
如果收益很好,可以进行实盘实验,但人有可能执行力不够,量化还包括自动交易.
量化是提高炒股分析效率和交易效率的一种方法.
现在的量化已经很普及了,现在一般的行情软件都支持公式编辑指标,回测.现在就连手机版都可以使用自己编制的公式指标了.
例如下图指标手机版,自动画黄金分割线.