怎麼建立量化交易模型

『壹』 量化交易都有哪些主要的策略模型

這個問題太籠統，模型太多了。國信剛和TradeStation合作引入程序化交易軟體，內置很多策略模型，不知道現在還能否申請試用賬號，你去看一看唄。

『貳』 如何開發量化投資模型

4.如何進行量化投資
一個量化投資的交易系統主要包括三個部分，阿爾法模型、風險模型和交易成本模型。
阿爾法模型旨在預測寬客所考慮金融產品的未來趨勢；
風險模型旨在幫助寬客投資不太能帶來收益但會造成損失的敞口規模；
交易成本模型用於幫助確定從目前的投資組合到新的投資組合的交易成本。
目前對於量化交易的研究重點大都集中在對阿爾法模型的研究上。
阿爾法模型
阿爾法模型是量化交易系統的第一個重要組成部分，主要是為了尋找盈利機會。
阿爾法是希臘字母α的音譯，常用於量化表述投資者的盈利能力或投資者得到的與市場波動無關的回報。
阿爾法模型分為：
趨勢形、回復型、技術情緒型、價值型/收益型、成長型和品質型
趨勢型和均值回復型交易策略都依賴價格數據；純技術情緒型的策略比較少見通常都只作為一個輔助因子；而價值型/收益型、成長型和品質型策略都基於基本面數據
趨勢跟隨策略
趨勢跟隨策略是基於以下基本的假定：在一定時間內市場通常朝著同一方向變化，據此對市場趨勢做出判斷就可以作為制定交易策略的依據。常見於期貨市場，最常用移動平均線交叉來定義趨勢。
均值回復策略
均值回復策略的基本理論認為，價格圍繞其價值中樞而上下波動，判斷出這個中樞以及波動的方向便足以捕捉到交易機會。統計套利是用的最多的均值回復策略，認為價格出現背離類似股票的價值終究會縮小到合理的區間范圍。
技術情緒型策略
這一類策略沒有明確的經濟理論支撐，主要通過追蹤投資者情緒相關指標來判斷預期回報，如交易價格、交易量以及波動性指標等。比如觀察期權市場的認沽認購量和隱含波動率做現貨的擇時，再者就是高頻交易通過限價指令簿的形態來判斷近期市場情緒。
價值型/收益型策略
價值型策略主要用於股票交易。這類策略認為市場傾向於高估高風險資產的風險，而低估低風險資產的風險。因此，在適當的時間買入高風險資產和賣出低風險資產，就可以獲得收益。常用的指標有PE（市盈率）、PB（市凈率）等，常應用於股票多空。
成長型策略
成長型策略試圖通過對所考慮資產以往的增長水平進而對未來的走勢進行預測。他認為價格上漲通常都是存在趨勢的，價格上漲最快的產品通常比同類產品更具有優勢，他要求投資者能盡早判斷公司的股價處於增長期，從而捕捉到公司的股價未來更大的上漲幅度。宏觀上常見於外匯市場，例如持有經濟迅速增長的國家的外匯，這些國家的利率比經濟增長緩慢或處於復甦期的經濟體要高；股票市場通常用EPS等指標度量。
品質型策略
這類策略的支持者認為，在其他條件相同的條件下最好買入或持有高品質的產品而做空或減少持有低品質的資產。這類策略比較看重資金的安全，受宏觀市場影響比較大，常用的指標有杠桿比率、收入波動比、管理團隊水平和欺詐風險。
不管是什麼類型的策略最終受益都體現在交易中關於買賣時機的把握和持有頭寸選擇的技巧。
https://uqer.io/community/list 這個社區裡面有很多關於量化的策略，也有很多牛人，可以和他們多討論討論的。

『叄』 怎麼用matlab建立量化交易模型

為了減少擬合的自由參數的數目，LPPL中的3個線性參數（A、B、C）被slaved to（我不知道中文該版如何翻譯）剩下的4個非權線性參數。
根據目標函數在對3個線性參數（A、B、C）求偏導之後，所得的導數式在求得極小值的情況下應為0，我們可以得到聯立方程組。

『肆』 量化交易有哪些重要的模型

您好，

1. 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

『伍』 對於量化投資，個人可以將模型（程序）接入交易平台嗎

近年來,隨著證券市場規模的不斷擴大,金融衍生產品不斷推出, 投資策略和盈利模式發專生根本性改變,投資屬復雜程度日益提高,導致證券市場投資者的構成比例出現了相應的變化。專業投資管理人的佔比越來越大,且有加速之勢。

『陸』 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。

『柒』 量化交易都有哪些主要的策略模型

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。

『捌』 量化交易都有哪些主要的策略模型

隨著量化交易的發展，單一技術指標的策略會面臨失效的問題。所以現在的策略都是復合型的。
經典量化交易策略(包括價值投資、技術指標、配對輪動、機器學習等)、研究型文章等

『玖』 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

『拾』 量化模型是什麼意思

量化模型，是把數理統計學應用於科學數據，以使數理統計學構造出來的模型得到經驗上的支持，並獲得數值結果。這種分析是基於理論與觀察的並行發展，而理論與觀測又通過適當的推斷方法而得以聯系。

一個完整的量化模型包括哪些？

近幾年，量化投資在國內興起，但在很多人眼裡，量化投資彷彿是一個非常神秘的新事物。而實際上，量化投資的無非就是寬客通過計算機語言，將交易策略布置到一個量化系統中，然後進行回測和實戰的過程。量化投資的本質還是投資者的智慧，只是實現過程中運用到計算機這一工具。

寬客們到底是如何系統的構建一個完整的量化模型的？可以肯定的是，寬客跟普通投資者一樣，也在觀察市場，產生一些普通投資者也會想到的想法，當寬客產生一些想法時，他們會通過計算機去驗證他們的想法是否靠譜或者是能否帶來收益。而作為普通投資者，實現想法往往是困難的，如同普通投資者在投資或炒股過程中，發現在15分鍾K線圖，上升趨勢中股價跌破MA169後便會進入調整。普通投資者只是感覺，而寬客可以通過編寫程序然後在市場的歷史數據回測，驗證這個想法是否靠譜。

一個簡單的想法編寫成簡單的程序，這明顯不能稱作為量化模型，但這卻是任何一個量化模型的來源，即人的想法。完整的量化模型應當包括：策略模型、風險模型、交易成本模型、投資組合構建模型、執行模型，如下圖：

投資組合構建模型：投資組合構建模型在於構建一個能創造最大盈利的投資組合。主要分為：基於規則的投資組合構建模型和基於優化的投資組合構建模型。基於規則的投資組合構建模型主要分三類：相等頭寸加權，相等風險加權，信號驅動型加權。其中前兩類分別保證了投資組合的每個個股頭寸相等和所承擔的風險相等。第三類根據信號強度來加權，投資組合中個股與策略模型設定的條件越接近則賦予的權重越大，這是合理決定頭寸規模的最佳途徑。

執行模型：執行模型是實施量化模型的最後一個環節，如果沒有執行模型，那麼整個量化模型並沒有存在的意義。執行模型中訂單執行演算法是最關鍵的，其主要目的是，以盡可能低的價格，盡可能完整地完成想要交易的訂單。具體的執行演算法包括：採用何種訂單類型，採用進取訂單還是被動訂單，採用大訂單還是小訂單。對於資金量比較小的寬客，執行模型往往是比較簡單的，一旦出現信號，其所需成交量的並不需要太大。而對於資金量較大的寬客來說，執行模型是比較復雜的，需要根據實際情況來選擇合適的下單方式。

以上就是量化模型的整個系統框架，其中任何一個部分都發揮至關重要的作用，因此一個完整的能盈利的量化模型是非常有價值的。