量化交易策略安全

A. 量化交易主要有哪些經典的策略

首 先

B. 量化網上的量化交易主要有什麼經典的策略

一個完整的策略需要包含輸入、策略處理邏輯、輸出；策略處理邏輯需要考慮選股、擇時、倉位管理和止盈止損等因素。

C. 如何評價一個量化交易策略

個人感覺：

分兩種

第一種，安全+盈利少一些也可以。
1。回撤少(15%內)，最好10%以內 沒心內里壓力。
2。盈利穩定，年化容可以到10%以上。熊市可以低（大於3%？），但牛市可以補足，但熊市不能低於比如一年定期。否則沒有執行下去的勇氣。

第二種，非常高風險，不過終級盈利一定要非常非常非常非常誇張。
1。回撤可以95%。
2。盈利在某個頂點可以達到比如500倍？1000倍？類似彩票的玩法。拿到500倍，止盈從頭再來一次。

以上個人感覺，沒有系統學習過。歡迎討論。

D. 量化交易主要有哪些經典的策略

(1)股票、基本面、新聞消息之間的關系不停變化

記得2009年美股到達低點的時候，很多「低質」公司的回報大大高於「優質」公司的回報。很多3塊錢的「垃圾股」可以在很短時間內漲到10塊錢，而高價的優質公司的股票想要翻一倍都要花上很久很久。而在另一段時間跨度或者另一個市場里，可能又是另一番情景。所以跨市場、長期有效的量化交易系統極少甚至可以說沒有。

(2)有些關鍵信息並不容易量化

微博是市場突發消息和傳聞的最大出處，所有投資者都不會無視這里傳出的訊息。但是這里的消息格式往往不規范，語法也千奇百怪，你無法讓計算機程序挑選出有效信息並運用於自動交易中。

(3)過去並不代表未來

多數時候，通過歷史數據測試可以證明的你的設計交易策略在過去的表現，這是量化交易世界中非常重要的一塊內容。不過並不是所有人都能意識到，過去不代表未來。這意味著一些交易策略在過去表現的很好，但是在未來可能會帶來巨大的虧損

E. 量化交易靠譜嗎，收益穩定嗎

量化是指以數學統計和數學建模為基礎，利用計算機技術，從海量的歷史和當前數據中，發掘出能夠大概率帶來超額收益的交易方式，避免人工交易過程中由於投資者情緒波動帶來的非理性決策導致的負面影響。一個合格的量化交易模型，必須基於有明確的經濟含義的趨勢判斷或者套利原理，進行進一步的系統化和程序化抽象，呈現出來的形式是一套邏輯完備的可執行的交易指令流程和邏輯控制方案。

什麼是策略?

策略，字面意義是指可以實現目標的方案集合；簡單地講，就是一系列預設的行為模式，分別在不同的觸發條件會被啟用。

在證券交易中，策略是指當預先設定的事件或信號發生時，就採取相應的交易動作。

什麼是量化策略？

所謂量化，就是把行為模式中的事件或信號數字化，通過一套固定的邏輯來分析，而不是單憑人的感覺或直覺進行判斷和決策。

傳統的交易員通常是在看到某種圖形化的技術形態後，就執行一些特定的交易，如果能把圖形形態用一系列計算機程序能識別的數據來描述，讓程序自動判斷並決策是否要進行交易，並自動進行倉位的管理和風險控制動作，這樣也就變成了量化策略。

通常來講，一般所謂的量化策略是指整個交易過程完全實現為計算機程序，從數據接收、處理到交易執行都是由計算機程序自動完成。 為了開發這樣的量化策略，預先需要收集一定量的數據，並在其基礎上建立一套基於數字的處理決策模型，通常把這一過程叫做量化策略的研究；策略研究好後，就要實現它，讓它run起來。

用量化策略的方式來做投資到底靠譜嗎？

我們以一個量化平台的數據來看一下：

根據易寬量化平台發布的基於17年12月數字貨幣跑的一周策略（2017.12.11-17）回測數據來看：

「蓄勢待發」進場最早，然而過早的止盈導致之後反復開倉止損，對那一段行情不太適應，好在最後一段抓到略微挽回損失。

任何一個投資個體的判斷與決策過程都會不同程度地受到認知、情緒、意志等各種心理因素的影響。而量化投資依靠計算機配置投資組合，克服了人性弱點，使投資決策更科學、更理性。

F. 量化交易領域有哪些經典策略

量化交易種比較受來寬客們所熟知的量源化經典策略有：

alpha對沖(股票+期貨)

集合競價選股(股票)

多因子選股(股票)

網格交易(期貨)

指數增強(股票)

跨品種套利(期貨)

跨期套利(期貨)

日內回轉交易(股票)

做市商交易(期貨)

海龜交易法(期貨)

行業輪動(股票)

機器學習(股票)

以上這些經典的量化交易策略源碼都可以到掘金量化交易平台查閱。

G. 量化交易主要有什麼經典的策略

您好
研究量化投資模型的目的是找出那些具體盈利確定性的時空價格形態，其最重要手段的概率取勝，最重要的技術是概率統計，最主要的研究方向是市場行為心理。那麼我們在選擇用於研究的參數時，也應該用我們的經驗來確定是否把某技術參數放進去，因為一般來說定性投資比較好用的參數指標對量化投資同樣適用。
量化投資區別於傳統定性投資的主要特徵在於模型。我打個比方，我們看病，中醫與西醫的診療方法是不同，中醫是望、聞、問、切，最後判斷出的結果，很大程度上基於中醫的經驗，主觀定性程度大一些；西醫就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依託於醫學儀器，最後得出結論，對症下葯。中醫對醫生的經驗要求非常高，他們的主觀判斷往往決定了治療效果，而西醫則要從容得多，按事先規定好的程序走就行了。量化投資就是股票投資中的西醫，它可以比較有效地矯正理智與情緒的不兼容現象。
量化投資的一般思路：選定某些技術指標（我們稱之為參數，往往幾個組成一組），並將每一個參數的數據范圍進行分割，成幾等份。然後，用計算機編程寫出一段能對這些參數組對股票價格造成的影響進行數據統計的程序，連接至大型資料庫進行統計計算，自動選擇能夠達到較高收益水平的參數組合。但是選出這些參數組後還不能馬上應用，因為這里涉及到一個概率陷阱的問題，比如說，有1到100這一百個數字放在那裡，現在讓你選擇，請問你選到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果較幸運你選到了100並不能說明你比別人聰明，而是概率的必然。所以，在進行統計時要特別關注統計的頻率與選出的結果組數量之間的關系。在選出符合要求的參數組後我們還應留出至少三年的原始市場數據進行驗證，只有驗證合格後才能試用。
量化投資原始數據策略：我們選用96年後的市場數據，因為96年股市有過一次交易政策改革（你可以自己查詢了解一下），為了不影響研究結果我們不採納96年以前的數據進資料庫。
量化投資研究的硬設備：高計算性能電腦，家用電腦也可以，不過運算時間會很長，我曾經用家用電腦計算了三個月時間才得到想要的數據。
統計方法：可以選用遺傳演算法，但我在這里陪大家做的是比較簡單的模型，所以採用普通統計方法就可以了。
用於量化研究的軟體：我採用的是免費的大型資料庫MYSQL，ASP網路編程語言，以及可以設置成網路伺服器的旗艦版WIN7操作系統。

H. 量化交易軟體會偷用戶策略嗎

用戶策略在量化交易平台上運行，該平台是完全可以看到用戶策略源代碼和運行情況的。所以，理論上，有這個隱患。不過，大部分策略應該說是沒有那麼大價值的。如果有保密需求，可以選擇小眾的量化交易平台或者自建。