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股票量化交易策略设计

发布时间: 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。

❸ 散户如何做量化交易

定量投资是标准化投资环节的交易方式,主要包括选股、购买、销售三个环节.在量化交易过程中,散户可以这样做:1、根据个股的历史数据,进行多因子选股,比如,把市盈率、市净率、市销率等作为选股标准,选出一些价值被低估,或者处于合理区域的个股。 2、顺势交易,即在上涨的趋势中买入,在下跌的趋势中卖出。

一、散户是怎么量化交易的?
1、根据股票的历史数据,进行多因子股票选择.例如,将股价收益率、股价收益率、市场收益率等作为股票选择基准,选择价值被低估或处于合理地区的股票.
2、顺势交易,以上升趋势购买,以下降趋势销售.
3、进行合理的仓库管理,即采用漏斗型仓库管理法、矩形仓库管理法、金字塔形仓库管理法等,应对股票后期风险.
4、根据股票的历史趋势,寻找股票的支持位置和压力位置,以此为止损、止损点,在压力位置,获得收益时立即销售的支持位置,股票损失时立即销售股票,避免更大的损失.

二、散户如何做量化交易
确保管理公司所有的活动遵守法规规定,确保对付给基金管理公司的费用和付给投资者的收益计算符合法规和契约规定负责.同时,受托委员会负贵监督和核查托管人是否合法、合规、高效地进行基金资产净值核算、报酬的计提和支付、资金的划付,以及收益的分配等.委员会还应有权审查管理公司及托管机构高级人员个人账户及证券交易的详细内容.并定期对交易、资产净值、服务合同进行审查,定期向监管部门提交相关报告。

三、量化交易系统的出现能够解决什么问题?
1.减少客观因素(情绪化交易)带来的影响,从而达到稳定持续盈利目的。
2.有严格风险控制机制,可杜绝过量交易、重仓交易、大幅亏损等问题。
3 解放操盘时间,降低重复工作带来的时间消耗,从而达到提高效率目的。

❹ 什么是量化投资交易策略

一文看懂量化投资策略

闲话基

量化投资在近些年受到越来越多的关注,包括规模、策略、业绩。量化投资,是指通过借助统计学、数学方法,运用计算机从海量历史数据中,寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略,按照策略构建的数量模型严格执行投资,力求获得长期稳定可持续高于平均的超额回报。

跨市场策略涉及外汇兑换、国际期货交易对冲,交易实现难度大,国内用得少。

由于期货具有杠杆属性,这类策略持仓的市值往往很大,有时候甚至超过产品资产总值,导致收益率的波动率是所有量化策略中最大的。在市场出现连续震荡行情时,这样策略由于杠杆属性会出现较大的回撤。另外一个对这类策略的一个限制是,目前市场上活跃交易的期货品种不多,高频交易很大程度倚重于品种成交量,开平仓时间间隔较短,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。

二、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。
类似的,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。
另外,无论是股票市场还是期货市场,大量的主观投资者是依赖技术分析做出决策的。

三、量化策略
量化策略主要依赖于计算机算法进行交易。
投资者将初步的交易逻辑输入计算机,并运用大量的历史数据做统计和回测,在此基础上做出适当的修改、扬弃,以形成可接受的交易策略。策略在形成后,往往各个决策条件就已经确定,实盘中按照既定的程序执行。
对比而言,部分主观策略在对单个标的的研究深度上有优势,可以通过深度研究提供专家级的意见。而量化策略由于运用计算机决策,可以处理大量的数据,因此在广度上有优势。另外,量化策略在执行中不会受人的状态、情绪等不确定性的影响,因而执行更为严格和精确。

四、常见策略
常见的量化交易策略可以大致分为趋势策略和市场中性策略,趋势策略常见的有双均线策略、布林带策略、海归交易法和多因子选股策略等。
常见的市场中性策略包括统计套利策略、Alpha对冲策略等,著名的网格交易法更多的是一种交易方法,可以用在不同类型的策略中。
下面我们对这几个常见策略做一个简单介绍,想深入了解某个策略的读者可以借助互联网获得更多资料。
(1) 双均线策略
双均线策略在趋势交易中有广泛的应用。该策略根据长短两根不同周期的移动平均线的金叉和死叉来交易。在短周期均线上穿长周期均线(金叉)时做多,在短周期均线下穿长周期均线(死叉)时做空。双均线系统可以进一步扩充为多均线系统。
(2) 布林带策略
布林带由三条线构成,其中的中线是一根移动平均线,上线是由中线加上n倍(如2倍)标准差构成,下线是中线减n倍标准差。当行情上穿上线时做多,下穿下线时做空。
(3) 海归交易法
海归交易法由商品投机家理查德·丹尼斯的推广而闻名。该法则涵盖交易的进出场,资金和仓位管理的各各方面,是一套完整的交易系统。关于该策略的具体交易模式几个字不容易说清楚,详细的了解大家可以参考《海归交易法则》这本书,特别是后面的附录。
(4) 多因子选股
多因子选股模型是股票交易中常见的策略。建立过程包括选取候选因子,在历史数据检验的基础上挑选有效因子并剔除冗余因子等几个过程,最后是根据因子选择要交易的股票,确定出入场时机。
(5) 统计套利
统计套利可以用于期货市场的跨品种和跨期套利,也可以用于相关性高的股票之间的价差套利。它是利用相关性高的标的之间的价差或者价比回归的性质,在价差或价比偏离均衡位置时进场,在价差或价比回到均衡位置时出场。
(6) Alpha对冲策略
Alpha对冲策略同时持有方向相反的两种头寸对冲Beta风险。在国内市场常见的是持有股票多头的同时,持有股指期货空头,该策略是否能够获得超额收益依赖于选取的股票是否具有高的Alpha正值。
(7) 网格交易法
网格交易法的核心是网格间距和中轴线的确定。我们以螺纹钢期货合约为例说明,目前螺纹价格3000,我们建立初始仓位,比如50%仓位。随后螺纹钢每涨50点卖出10%,每跌50点买入10%。这里的3000就是中轴,50点是网格宽度。该策略的收益波动很大

❻ 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。