① 3分鍾了解深度學習跟量化交易是什麼關系
機器學習怎樣應用於量化交易（一）
曾有朋友問過，國內現在量化領域機器學習應用的少，是否因為效果不如簡單的策略。其實，把機器學習應用在量化交易上始終面臨著兩難，卻並不是無解的兩難。很多時候並不是機器學習不work，而是真正懂如何用正確科學的統計思維使用Machine Learning的人才太少。機器學習涉及到特徵選擇、特徵工程、模型選擇、數據預處理、結果的驗證和分析等一整套建模流程，廣義角度來說就不單單是模型選擇的問題。所以，如果認為「用支持向量機成功預測股票漲跌」 這樣的研究，就是把機器學習應用於量化交易，這種狹義的認識無疑是買櫝還珠，對機器學習領域散落遍地的珍珠視而不見。如果把機器學習的崛起放在歷史進程中考量，無非就是趨勢的延續：現在，可通過系統的數據分析證實過去模糊不定的經驗，機器學習演算法將未曾被察覺的規律得以浮現紙面。在我看來，未來的發展概有兩個方向：1.針對量化交易的統計學習演算法被提出，使其適合於雜訊大，分布不穩定的金融數據分析；2.對於機器學習的熱情回歸理性，從工具為導向回歸到問題為導向。針對如何以問題為導向，在機器學習演算法中挑選合適的工具，分享一些思路。1.多因子模型的因子權重計算當我們在構建多因子模型且已經選定了一系列因子之後，要如何根據不同的市場情況調整各個因子的權重呢？在以往的研究中發現，與其它演算法相比較，隨機森林演算法對於存在非線性、噪音和自變數共線性的訓練集的分析結果更出色。所以，目前在多因子模型的權重上，採用當期收益率對上期因子進行隨機森林回歸分析，以確定下一期多因子模型的因子權重。2.缺失值處理處理缺失值在金融的量化分析中是個無可避免的問題。選取合理的缺失值處理方法，依賴於數據本身的特點、數據缺失的情況、其對應的經濟學意義，以及我們需要使用數據進行何種計算。在嘗試構建多因子模型時，我們選擇了兩種缺失值替換方法：（1）採用期望最大化演算法 來用同一變數的已知數據對缺失值進行極大似然估計。（2）把模型中包含的所有因子作為特徵變數，並賦予其相同的權重，再採用機器學習中的K-近鄰演算法來尋找最相似的標的，保證缺失值替換後，不會強化一部分因子的影響力。其實在量化領域，機器學習解決著線性模型天生的缺陷或弊端，所以還是有著很深的介入的。除去凸優化、降維(提取市場特徵)等領域的應用，目前「非動態性」和「非線性」是兩個重要的弊端。金融關系之間並非靜態，很多時候也不是線性的。統計學習的優勢此時就會體現出來，它們能夠迅速地適應市場，或者用一種更「准確的」方式來描述市場。在國內，機器學習在量化內應用跟領域有很大的關系，跟頻率也有很大的關系。比如，CTA的運用可能就要多於股票，它處理數據的維度要遠小於股票，獲取市場的長度和動態又強於股票。股票市場的momentum要弱於期貨市場的momentum，它的趨勢與股票相比更明顯和低雜訊。這些特徵對於機器學習發揮作用都更加有利。很可能國內一些交易執行演算法的設計上就借鑒了機器學習。我們可以通過學習訂單薄特徵，對下一期盤口變化做一些概率上的預測，經過一定樣本的訓練之後，可以顯著地提升演算法表現。而我仍謹慎看好深度學習等機器學習方法的原因在於，在認識市場上，現行的大部分方法與這些方法並不在一個維度上，這個優勢讓它們與其他方法相比，捕捉到更多的收益。也就是說，一個新的認識市場的角度才能帶來alpha。
② 量化選股策略是什麼多因子模型是什麼
量化選股就是利用數量化的方法選擇股票組合，期望該股票組合能夠獲得超越基準收益率的投資行為，研究表明，板塊、行業輪動在機構投資者的交易中最為獲利的盈利模式是基於行業層面進行周期性和防禦性的輪動配置，這也是機構投資者最普遍採用的策略。此外，周期性股票在擴張性貨幣政策時期表現較好，而在緊縮環境下則支持非周期性行業。行業收益差在擴張性政策和緊縮性政策下具有顯著的差異。
多因子模型是應用最廣泛的一種選股模型，基本原理是採用一系列的因子作為選股標准，滿足這些因子的股票則被買入，不滿足的則賣出。多因子模型相對來說比較穩定，因為在不同市場條件下，總有一些因子會發揮作用。
③ 致遠期貨：多因子模型和統計套利模型有什麼本質區別
2009年以來，一股「量化抄基金」的熱潮悄然掀起，中海基金、長盛基金、光大保德和富國基金先後推出了自己的量化產品，而富國正在推出的富國300增強基金還屬於第一隻增強型的指數基金，就是因為量化概念的引入。關於量化基金，國際資本市場，尤其是美國市場已經有了長足的發展並形成了相當的規模，量化基金通過數理統計分析，選擇那些未來回報可能會超越基準的證券進行投資，以期獲取超越指數基金的收益。區別於普通基金，量化基金主要採用量化投資策略來進行投資組合管理，總的來說，量化基金採用的策略包括：量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、期權套利、演算法交易、資產配置等。
④ 量化投資模型如何開發的
量化的模型開發大致分為以下幾個環節：
①數據處理，看你用什麼工具，R還是內Matlab還是python，或者是c++，最容好是工具本身的格式，這樣速度會快的多，比如Rdata，或matlab的mat格式，或者python的npy格式，或者c++的二進制格式，還有就是你要用什麼數據，分鍾數據，切片數據，還是tick數據，根據你的需求不同進行處理。
②指標建立，這個工作可以看成問題的關鍵，如何建立指標，你的思想是什麼，都來源於此，舉個簡單的均線指標，matlab，就是ma=movavg(data,length)
③模型回測，據我理解就是一個大循環:
if time>9. && time<15 && close(i)>ma(i) && p!=1
buy
else
sell
if p==1 && 止損條件
平倉
等等
④計算收益
然後根據收益，夏普比率等，改條件，重復上面的工作。
總結：
開發模型的步驟一般是：數據處理、尋找因子、回測驗證、實盤模擬、風險歸因。
備註：
數據處理：去極值、標准化、中性化；數據預處理。
尋找因子：尋找Alpha、尋找收益波動比因子、另外優礦上提供了近400個因子因子可以自己驗證。
⑤ 量化交易有哪些重要的模型
您好，
Alpha策略模型
Alpha策略包含不同類別：
按照研究內容來分，可分為基本面Alpha（或者叫財務Alpha）和量價Alpha。業內普遍不會將這兩種Alpha完全隔離開。但是不同團隊會按照其能力、擅長方向以及信仰，在做因子上有所偏向。有的團隊喜歡用數據挖掘的方式做量價因子，而有的團隊喜歡從基本面財務邏輯的角度出發，精細地篩選財務因子。
按照是否對沖可以分為兩類。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；從長期看, 公司可以賺取BETA分紅收益, 並且可以吸引看好指數的客戶。相比之下而對沖Alpha策略一般在大牛市中會遠遠跑輸指數；此外不對沖的好處是節約資金，對沖的Alpha策略至少要放20~30%的資金在期貨端用來做保證金。
2.CTA策略模型
關於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。
請採納
⑥ 量化交易模型的校正重要嗎
當然重要來，簡單來講兩個方面。源
第一，假設跟蹤同一個交易系統的人數足夠多，那麼對於其中的大部分人而言，要想成交在一個合理的價格區間就會變得十分困難，因為他們總會在要買入的時候發現價格已經被提前抬高了，並在要賣出的時候發現價格開始一瀉千里，他們此時的唯一方法就是不斷升級已有的配套設施，以爭取在第一時間交易。不過，上述假設如今是很難站得住腳的，因為在量化投資領域並不存在著一個普適的交易系統，即使是對於常用的多因子模型而言，選擇不同的因子，使用不同的預測方法，甚至是決定在不同的時間節點調倉，都會使最終的投資決策產生一定差異。同時考慮到策略同質性可能帶來的負面影響，很多開發者也會不斷努力去研發出更獨到、有效的投資模型，並對模型高度保密，也進一步保證了量化投資領域的多樣性。所以及時校正是保證模型有效性的重要條件。
第二，中國資本市場的特殊性，包括政策市等各種阿爾法因素特別多，理論模型需要在實際使用中再進行各種調整和校正以保證有效性。
⑦ 金瑞鼎盛的量化交易使用的多因子量化模型是什麼
通過計算機系統，篩選出符合模型的股票和買賣點。基本原理是採用一系列內的因子作為選股標容准，滿足這些因子的股票則被買入，不滿足的則賣出。
舉一個簡單的例子：如果有一批人參加馬拉松，想要知道哪些人會跑到平均成績之上，只需在跑前做一個身體測試即可。那些健康指標（因子）靠前的運動員，獲得超越平均成績的可能性較大！
⑧ 量化交易是什麼意思
量化交易就是利用數學、統計學、信息技術的量化投資方法來管理投資組版合。簡單的講可權以分為策略構思、建立模型、數據回測、調優再回測、交易跟隨這5個步驟。
股票量化投資模型主要分為兩大塊：風險模型和多因子選股模型，分別用於控制風險和提高收益。風險模型中納入了行業、市值和風格因子，行業不偏不倚，市值不偏大小，風格兼顧長短期。多因子模型建立在風險模型之上，涵蓋七大類篩選因子，覆蓋情緒、動量、質量、估值等多類型因子以及大數據投資因子。
的確，要自己做出一個量化策略，肯定需要對一些基本的指標（因子）有清晰的理解，拿你說的基本面來說，比如市盈率（PE）這個因子，PE越高說明股票的估值越高，買入後風險就高；PE越低說明股票估值越被低估，買入後上漲的機會就越大。所以，我們就可以簡單的得出一個低PE的量化策略，當然這種單因子策略存在著很大的局限性，真正在做策略的時候我們還需求結合其他的因子，這樣做出來的策略的回測結果會更加的理想，實盤的贏率也就更大了。
如果你只是個普通的散戶，想在未來的交易中採用量化交易體系，那還是很有必要系統性的學習一下的。