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股票量化交易本月策略

发布时间: 2023-03-09 14:32:24

① 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。

② 股票期货量化交易交易65

做交易首先要知晓趋势的力量。趋势不为投资者的主观意识而存在的,本质是一方力量持续强于另一方力量。盘面能显示出双方力量的强弱,关键的问题是这种状态能否持续,这就引发了今天的主题:现在的交易者为什么要用量化策略来做交易?我们看到随着计算机技术的发展,有的人还在自己亲自操作,这种操作类型是主观交易。有的人完全依靠计算机自动下单,这是量化交易。实际在现实中,量化交易也有人工干预的机制。不管怎样,量化交易日益受到了投资者的认同。趋势也因此被分为趋势跟踪,反趋势交易系统、摆荡交易系统、震荡交易系统、对冲系统等具体的类型。其中趋势跟随系统还包含突破交易系统。

作者:桑梓轩
链接:https://www.hu.com/question/394925162/answer/1223735429
来源:知乎
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③ 什么是量化交易个人如何做量化交易

一、何谓量化交易
量化交易(Quantitative Trading),即使用现代统计学和数学工具,借助计算机建立数量模型,制定策略,严格按照既定策略交易。具体又可分为高频交易和非高频交易,其中非高频交易适合一般个人投资者和中小机构。
量化交易是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预期年化预期收益的多种“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。
二、量化交易的发展
对多数普通投资者而言,量化交易仍是一个较为陌生的概念,但该模式已在国内流行了数十年。2010年,国内股指期货上市,成交量在两年内增加了倍,为量化交易提供了极佳的交易标的,国内量化交易便快速发展。
据华联期货介绍,2012年上半年,量化交易量占国内证券市场总交易量8%左右,但占股指期货交易量的比例已达20%左右。绝大部分的券商和期货公司开始进行量化交易,部分私募公司和个人投资者也开始使用量化交易产品。
事实上,3年多来,在股市连续下跌的大环境中,传统投资策略纷纷失效,而一批以股指期货、商品期货、债券为投资标的,以量化投资、程序化交易为工具的新兴投资方式,却在国内投资市场崭露头角,并实现了较为稳定的预期年化预期收益。
“传统投资策略依靠人的主观感觉来投资;而量化投资是根据数学统计模型,由计算机来实现自动化交易。”国信证券东莞营业部财富管理中心负责人林玉伟指出,量化投资的应用涵盖几乎所有金融投资领域,是在计算机和网络的支持下,把人脑投资策略编写成语言程序,由计算机触发买卖条件,完成自动化交易的投资方式,实际上是传统投资的严谨化。
据华联期货介绍,量化投资主要应用于期货交易、ETF套利、条件选股、权证套利交易等,主流平台包括文华财经、交易开拓者、金字塔,此外Multicharts、龙软、高手、金钱豹、Yesterday等平台在业内的使用也较为广泛。
三、量化交易的特点
“量化产品的特点就是任何行情阶段都能盈利。”国信证券东莞营业部投资顾问蔡恩侠告诉,量化产品一般都是多空对冲,因此无论牛熊市均能盈利,不过其也有弱点,即牛市跑不赢一般的股票类投资产品,“2007年大牛市,也就30%左右的预期年化预期收益,但2008年大熊市也有15%左右的预期年化预期收益。”
“资金不会一直朝一个方向直线形地前进,资金增值是一个艰难的曲折前进过程。”莞香资本CEO江国栋则提醒道,回撤即是资金增长行进中的停顿,也可看做是期货交易的机会成本。“因此,必须正确看待策略参数优化结果,不刻意追求最高预期年化预期收益,不过度拟合行情;同时,坚持正确的交易理念和交易方法,严格执行和坚持不懈是持续盈利的前提。”
量化投资的应用涵盖几乎所有金融投资领域,是在计算机和网络的支持下,把人脑投资策略编写成语言程序,由计算机触发买卖条件,完成自动化交易的投资方式,实际上是传统投资的严谨化。

④ 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。

⑤ 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。

⑥ 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

⑦ 散户如何做量化交易

量化交易是指投资者将交易策略的逻辑与参数经过电脑程序运算后,将交易策略系统化,然后通过电脑自动下单来完成交易。

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。

3、进行合理的仓位管理,即采取漏斗形仓位管理法、矩形仓位管理法、金字塔形仓位管理法等,好应对个股后期的风险。

4、再根据个股的历史走势,寻找个股的支撑位和压力位,把它们作为止损、止盈点,即在压力位置,且获得收益的时候及时卖出;在跌破支撑位时,且股票亏损的时候及时卖出股票,避免更大的损失。

⑧ 散户如何应对量化交易

散户可以通过使用计算概率的方法应对量化交易、很多情况股民会通过股票的金叉和死叉进行买卖点,但是这种情况只有很小的概率会出现盈利的情况,所以只有进行概率统计才会使股票盈利的概率变高。


一、量化交易的概念
量化交易是指用先进的数学模型代替人工主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中选择各种能带来超额收益的“高概率”事件来制定策略,大大降低投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观时做出非理性的投资决策。目前国内量化投资规模约3500-4000亿元,其中公募基金1200亿元,其余为私募量化基金,数量达到300多只,占比3%(私募管理人超过9000人),金额约2000亿元。中国证券基金总体规模超过16万亿元,其中公募14万亿元,私募2.4万亿元。乐观估计,量化基金管理规模占国内证券基金的1%~2%。
二、股民应对量化交易的方法
了解投资的历史数据是什么,是股价数据还是公司的财务数据等基本面;分析的方式是分析价格形成的指数,还是分析公司的市场份额、盈利能力等基本面;概率怎么算?如果用MACD指标,就要数金叉能赢多少,是否通用。如果是基于基本面分析,就要统计基本面投资的成功率。最大的问题在于缺乏必要的“概率统计”,不能真正反映自己的投资逻辑,从而做不合时宜的生意。
综上所述,股民英语量化交易的唯一方法就是及早的进行概率统计,从中找到股票上涨概率比价高的股票进行投资。但是还是建议大家在进行投资的时候要谨慎考虑之后再进行过投资。

⑨ 在股市中,量化交易是怎样的

量化交易是通过构建因素和选择市场上的历史数据“超额收入”以赚钱为目标的交易策略。离不开最新数学和计算机理论的支持。若应用于股市,一般包括量化选股和量化选时两点。股票选择模型主要包括:多因素模型、风格轮换模型、行业轮换模型、资本流动模型、动量反转模型、一致预期模型、趋势跟踪模型和芯片股票选择模型。

但它最终输给了人,输给了市场定量交易是程序订单,只要触发交易条件,就会疯狂地继续购买(或销售),导致单边趋势。一旦交易订单交易完成,股价日趋势基本突破,技术学校基本无助,只能看,没有办法!从长远来看,短期散户投资者基本上将被清理干净。因为它不能生存!因此,定量影响的是市场生态链:没有热钱,热钱不活跃,短期机会较少。短期机会较少,散户投资者不能生活,将逐渐退出股市。

⑩ 股票量化交易是什么意思


量化交易指的是一种新兴的系统化金融投资方法,用先进的数学模型代替人的主观思维制定交易策略。与其他的方法相比,股票量化交易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。投资者在得到相关数据之后,可以通过分析这些数据做出准确的决策。
在股票市场上采取股票量化交易目的就是帮助人们作出判断,提供数据上的支撑。股票量化交易利用计算机的强大运算能力,在广度上占有绝对的优势。而且评估事物又快有准,可以更科学、更客观地衡量交易策略的效果。简单来说,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。
量化交易并不一定需要用程序化交易,也不限于交易速度和频率的要求,只要满足了量化交易所涵盖的决策方式就可以称为量化交易。另外,量化交易也可以理解为是数据分析在金融领域的一种应用。
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。