㈠ 如何創建自己的量化交易策略組合
1、你首先要有策略，且要有一定數量的策略，思路不一樣，不是指品種和時間周期不一樣；
2、這些策略的組合有減少交易風險的功效，有組合在一起的對沖機制，這樣才有組合的必要；
3、有極端行情風險的綜合預判能力，減少自動運營下因黑天鵝而導致巨虧的情況。
具備以上三個條件，再考慮你問的問題。如果不具備，先讓自己具備這個條件
㈡ 如何建立一個股票量化交易模型並模擬
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。
㈢ 如何建立量化交易模型
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
㈣ 如何從零建立量化交易體系，一文看懂
引用一下，知乎上面的一個熱門回答：
我來給大家分享一個非常簡單的交易系統：一般來說設計一個量化交易策略我們需要解決5個問題.
1、買什麼（選股）
2、什麼時候買（擇時）
3、買多少（倉位）
4、什麼時候賣
5、賣多少
綜合起來，就是選股擇時、倉位止損止盈。
引用網路一個熱門的回答：
國內量化方興，忽然冉冉升起了數個量化平台，看出來都是走美國華爾街quantopian的模式，先從工具下手，到社區到眾籌策略hedge fund。說到工具不得不提 Ricequant ，他是和其他幾家量化平台對比而言，我觀察走到最前面的，也是相對完善的兩個平台，尤其是他的工具，體驗還是非常好的。當然每家公司都有優劣勢，一邊很想拿探討下他們的優劣，一方面又很希望兩者都能良好發展，給大家提供更好的東西。我是業內人士，所以比較關注。
工欲善其事，必先利其器。選擇一個好的量化交易平台，平台上面都有非常棒的基礎教程，引導用戶一步一步的構建自己的策略，並優化改進。同時，學習一些同行的策略，或者借用別人好的模塊。綜合來看，平台的評價就是：數據、資源、編程體驗（API的豐富程度和命名規則、代碼的運行速度）、結果展示。綜合來看，國內目前最好的量化交易平台非Ricequant量化交易平台莫屬。
㈤ 做了很久股票，才發現量化交易系統的重要性，請問怎麼樣才能建立這個系統
做了很久的股票才發現量化交易系統的重要性，建立這個系統首先要了解公司的基本層面，這樣才可以進一步深化。
㈥ 量化交易軟體怎麼操作
㈦ 如何構建自己的量化交易系統
這個看自己的交易理念，確定理念，然後搭建自己系統，編程反復測試等等。
㈧ 量化網上的量化交易是怎麼做到的
就是通過計算機技術處理龐大的數據群給出正確的策略，用數據模型來代替人的主觀判斷。
㈨ 如何建立一個股票量化交易模型並模擬
用文化財經軟體，編寫程序化交易系統，具體參考官網教程