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回測的基本投資策略

發布時間:2021-05-15 15:19:50

股票回測是什麼意思

你好,股票回測是指設定了某些股票指標組合後,基於歷史已經發生過回的真實行情數據,答在歷史上某一個時間點開始,嚴格按照設定的指標組合進行選股,並模擬真實金融市場交易的規則進行模型買入、模型賣出,得出一個時間段內的盈利率、最大回撤率等數據。該過程即為一次股票回測。
風險揭示:本信息部分根據網路整理,不構成任何投資建議,投資者不應以該等信息取代其獨立判斷或僅根據該等信息作出決策,不構成任何買賣操作,不保證任何收益。如自行操作,請注意倉位控制和風險控制。

股市的基本投資策略有哪幾種

你還別說,這個真的有點難度的8808

⑶ 股票回測是什麼意思

你好,股票回測是指設定了某些股票指標組合後,基於歷史已經發生過專的真實行情數據,在歷史上屬某一個時間點開始,嚴格按照設定的指標組合進行選股,並模擬真實金融市場交易的規則進行模型買入、模型賣出,得出一個時間段內的盈利率、最大回撤率等數據。該過程即為一次股票回測。
風險揭示:本信息部分根據網路整理,不構成任何投資建議,投資者不應以該等信息取代其獨立判斷或僅根據該等信息作出決策,不構成任何買賣操作,不保證任何收益。如自行操作,請注意倉位控制和風險控制。

⑷ 什麼是α,β收益,量化投資的策略創建與分析

α收益:一攬子可以自定義低估、同質化並且有波動的股票,不斷買入更便宜的,賣出更貴的,從而獲得的收益。

例如:幾個跟著滬深300的ETF,你發現手中持有的滬深300ETF溢價2%了,而市場上同時存在一個折價1%的ETF,那麼就賣出溢價高的滬深300ETF,去買折價的,這樣雖然始終持有滬深300ETF,但獲得了超越滬深300指數本身的收益,就是α收益。

解釋一下同質化:明顯所有的滬深300ETF是同質化的,也可以認為最小市值20個股票是同質化的,所有銀行股是同質化的,分級A是同質化的。下文中有解釋自定義低估。

β收益:基本面本身上漲是β收益。

例如,自定義最小市值的10個股票為一個指數,這些最小市值從5億漲到20億,這就是β收益。自定義最低股價10個為一個指數,從牛市的5元跌到2元,那麼β收益就是負的

量化策略創建三個步驟:

  1. 策略的理論基礎

  2. 歷史回測

  3. 找到策略黑天鵝。

(一)策略的理論基礎:(大致分為三類):

基本面理論

按基本面又可以分為:1.價值型;2.成長型;3.品質型;按中國特色A股基本面又可以添加;4.小市值型;5.股價型

技術面理論

按技術面又可以分為:1.趨勢型,2.趨勢反轉型,3.縮量反彈,4.指數輪動,5.擇時

風險套利

風險套利(或者稱輪動):不斷買入更便宜的,賣出更貴的。


注意:

有些理論基礎並不牢固,並且不能很好解釋(這也導致了各種投資流派互相不服)

有些量化跳過了理論基礎,直接根據歷史統計進行量化(本文不討論),例如,統計兩會前後漲跌,一季度歷史表現最好板塊

對策略理論的解釋:

基本面策略可以定義什麼是低估,比如低PE是低估,低市值是低估,低股價是低估,高ROE是低估,高成長是低估;也可以自定義低估,PB*PE是低估,總市值*流通市值小是低估

基本面理論提供了一攬子同質化並且有波動的股票。有些基本面策略的股票間波動較小,例如最低PE股,一段時期內總是那麼幾個銀行股;有些波動較大,比如小市值型

技術面理論有些很難定義什麼是低估,比如趨勢型;有些則看似可以定義低估,例如,BIAS最小,20日跌幅最大,其實也不是

能自定義低估的策略是風險套利,不能自定義低估的策略是統計

基本面本身能上漲,就獲得了β收益


我得出的結論是:風險套利策略的核心是對自定義低估的輪動,即不斷獲得α收益!!

如何獲得α收益:大部分基本面策略的收益是因為風險套利獲得的;也就是不斷買入更低估的,賣出更貴的;也就是因為調倉周期內因不同股票的波動而產生收益,因此適當縮短周期有利於提高收益;所以在一年內交易次數越多,alpha收益越大(投資大師說的減少交易次數,並不適用於套利)

理論本身獲得的β收益並不多,甚至為負(價值型由於近幾年市場估值不斷降低,不調倉的話,收益是負的)

我們應當尋找的是:基本面理論本身能上漲,且能提供同質化,波動較大的策略(即獲得α,又獲得β)

統計策略其內在邏輯說服力小,是過去的概率來預測未來

(二)歷史回測:回測中最重要一點是:不要欺騙自己

歷史回測中要用到一個哲學思想,叫做奧卡姆剃刀:較簡單的理論比復雜的理論更好,因為它們更加可檢驗

改變測試起始時間。調倉周期超過2天的策略,應該試遍每個起始時間,取平均收益,這才最接近策略真實歷史回測,因為理論上起始時間變化一兩天對策略收益影響是不大的,如果變化很大就說明過度優化。

不要創建靜態股票池。歷史上每個階段都有大牛股,完全可以收集大牛股作為股票池,算好調倉周期,每個階段買最牛的,收益可以美到不敢想像

不要用PE.PB等指標精確逃頂抄底,最多用來確定一個大致范圍。每次大頂點位都是不同的,這樣的擇時毫無意義。

先用25個以上股票測試,確定策略有效性,再減少數量做策略,如果25個測試無效,那麼一兩個即使收益很好,也該放棄。

改變條件權重。如果稍微改變權重,收益變化很大,那麼就降低策略未來預期收益,別指望策略以後會表現這么好。

盡量從07年開始測試。除非你能確定每個時間市場的風格,顯然這是不可能的。

同一套擇時系統,如果用在策略1上回撤是30%,用在策略2上回撤是15%,你肯定會選擇策略2,如果策略1和2本質上是差不多的策略,別太高興,在未來,策略1和2表現誰好誰壞也是難說的

(三)找到黑天鵝:每個策略都有黑天鵝

價值型,成長型,品質型策略,黑天鵝是過一個季度,可能財務數據完全變了,因此持倉個數不能太少,行業要分開

小市值,低價,低交易額策略,黑天鵝是出現仙股

統計類,技術類策略,黑天鵝是理論本身就不完美

⑸ 在國內做交易策略的回測的具體步驟是什麼

交易策略回測屬於量化交易,至於用什麼工具看個人習慣,可以用量化交易平台,也可以用某些行情交易軟體,也可以自己利用一門計算機語言,最簡單的用excel,也可以進行回測分析。

⑹ 什麼是回測策略標准寫法

本教學主要介紹回測策略標准寫法,通過標准寫法將最大限度的做到回測成功且准確。

⑺ 量化選股策略的創建和回測哪個工具好

策略的最大資金容量和量化策略的回測收益、波動等數據沒有太直接的關系。策略的最大資金容量如何確定是個偏實際應用的問題,一般的策略最大資金容量你很難說出一個具體的准確的數字是多少。
在考慮策略最大資金容量時,可能考慮到的因素有1策略本身的邏輯,2策略交易頻率,3策略交易品種的日內總成交量和總持倉量,4策略交易品種的瞬時掛單量,5資金的風險偏好,6市場上同類型策略的資金容量等等。
今天有空接著之前的繼續寫
一個完整的策略在交易時可以分為以下三步:
1建倉入場
2持有
3平倉出場
1、3這兩個過程,持續的時間越長,交易品種的總成交量越大,那麼策略在交易時的沖擊成本就越少,容量也就越大。
所以高頻交易容量<期貨趨勢類策略容量<股票類策略容量。特別是到高頻交易這個級別,需要觀察瞬時的掛單量來確定有多少交易可以執行,而進一步確定容量有多大。
在2這個過程中,由於價格的波動會出現賬面上的獲利和虧損。這就引出來了第二個總要因素,資金的風險偏好。一般來說,越大的資金對風險的厭惡程度就越高。
所以期貨趨勢類策略容量<期貨品種間套利策略容量<Alpha類股票策略
但成交量在決定資金上限時更重要,所以雖然期貨品種間套利策略風險低於純股票策略,但純股票策略的資金容量更大的原因。
市場常見的策略類型及其資金容量:
高頻交易 100萬——1000萬
期貨趨勢策略 100萬——數千萬
期貨品種間套利策略 1000萬——數億
純股票策略 數千萬——數百億
Alpha類股票策略 數千萬——數十億

⑻ 如何利用excel回測量化投資策略

用excel回策量化策略,效率太低了,而且數據過大的話excel完成不了,可以利用現有的內量化交易平容台,如果非的用excel回策,你至少要學會各種技術指標,和如何用計算機語言描述走勢行情分析,還需要會編輯回測所用的各種回測指標公式,你才能完成excel的量化回測,初學時可以用這個但,實際應用時,至少要用一套量化分析平台的軟體,或者自己利用c語言,Python,等開發出一套量化分析軟體。

⑼ 量化策略一般用什麼平台回測分別有什麼優劣勢

數庫多因子量化平台挺不錯的,操作挺便捷的,界面簡潔,分析圖直觀易懂。我在上面自己制定了投資策略,模擬選股,還挺有意思的。像我這種小白,可以在這樣的平台慢慢摸索自己的投資策略;大神們也可以把自己的策略放上去,驗證一下,應該挺有用的。這應該就是回測吧。

至於優劣勢,我沒有用過別的,學生黨一枚,這個是通過同學推薦我用的,聽說他們這個平台對高校的學生有優惠政策什麼的,說是提出意見或建議,被採納的話有獎勵呢,我同學比我強,收到了50元的話費,直接到賬啊,眼紅。。。

我只能幫你到這兒了。別的不會了。。。採納下吧親。

⑽ 為什麼量化投資策略回測收益那麼高,那不是沒人虧錢了

回測數據不等於未來行情,未來的行情是不可預測的,回測數據考慮的是復利收益,現實中能有幾人能把資金一直放在裡面的

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