光大证券数量化投资体系与策略pdf

① 量化投资—策略与技术的本书特色

第一，实战性。书中的案例绝大多数来自于实际的市场数据，只有很少一部分是纯理论的分析。尤其是策略篇中的内容大部分来自于专业投资机构的研究报告，具有极强的实战价值。
第二，基于中国市场。与量化投资最接近的书籍当属“金融工程”，但金融工程中绝大多数的案例都来自于国外市场，很多策略在国内市场还不具备投资条件。本书中的案例基本上都是对国内市场（股票、期货等）中的实际交易数据的分析，特别适合国内的投资者。
第三，理论性。量化投资离不开最新的数学和计算机理论的支持，本书用了将近一半的篇幅来阐述与量化投资有关的基础理论，并用了很多案例来说明这些理论的应用方法。避免了一般投资策略书籍重技术而忽视理论的缺点，从而使量化投资更加科学化。
本书主要内容
本书的内容分为：策略篇和理论篇。策略篇中阐述了各种量化投资的策略与方法，理论篇则详细介绍了支持量化投资的各种数学工具。
策略篇一共介绍了8个方面的投资策略，分别是量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易及其他策略。
投资策略 概述
量化选股 量化投资最重要的策略，主要是研究如何利用各种方法选出最佳的股票组合，使得该股票组合的收益率尽可能高的同时，保持尽可能的稳定性。量化选股一章阐述了8种不同角度的策略，分别为多因子模型、风格轮动模型、行业轮动模型、资金流模型、动量反转模型、一致预期模型、趋势追踪模型和筹码选股模型
量化择时 量化投资中最难的，也是收益率最高的一种策略，主要研究大盘及个股走势，并进行相应的高抛低吸操作。如果能够正确判断大盘，则收益率会比单纯的买入-持有策略收益要高很多。这一章主要阐述了8种择时模型，分别是趋势择时、市场情绪择时、有效资金模型、牛熊线模型、Hurst指数模型、SVM模型、SWARCH模型和异常指标择时

② 什么是量化投资——数量化投资与程序化交易

2010-11-02 14:49:32 作者： 来源：永安期货 浏览次数：0 量化投资，简单地说，就是利用数学、统计学、信息技术的量化投资方法来管理投资组合。数量化投资、程序化交易、算法交易、自动化交易以及高频交易都是数量化交易的特定方式， 其描述内容的侧重点各有不同。数量化交易应用IT技术和金融工程模型偶那个帮助投资者指定投资策略、减少执行成本、进行套利和风险对冲。数据、速度、风险管理是数量化交易系统建设中的关键问题。期货市场的数量化自动交易模型正逐步由投资者编制自用，演变为有一定规模的投资咨询顾问组成的专业团队参与。 程序化交易，也可称之为系统交易或算法交易，设计人员将市场常用之技术指标，利用电脑软件将其写入系统中，结合市场历史数据，分析和组合各种指标建立数学模型，将交易策略系统化。当交易策略的条件满足时，程序化系统自动发出多空讯号，并且有效掌握价格变化的趋势，让投资人不论在上涨或下跌的市场行情中，都能抓住交易策略，进而赚取波段获利。程序化交易的操作方式不求赚取夸张利润，只求长期稳健的获利，于市场中成长并达到财富累积的复利效果。经过长时期操作，年获利率可保持在一定水准之上。 程序化交易又是一种个性化交易，每个投资者（或机构）都可以根据自己的投资经验和智慧，编写自己的交易模型，进行电脑自动交易。交易模型是交易思想的凝练和实际化，正确的交易思想在严格的操作纪律实行下将获得良好、稳定的投资收益，而通过交易模型正是将正确的交易思想与严格的操作纪律很好地结合在一起，帮助人们获取良好、稳定的投资收益。程序化交易在投资实战中不仅可以提高下单速度，更可以帮助投资者避免受到情绪波动的影响，消除交易时人性的恐惧、贪婪、迟疑及赌性等情绪，实现理性投资。设计出色的程序化系统可以确保广为流传的交易成功三项基本原则的顺利实施：顺应市场趋势、控制亏损交易、做足盈利交易。总而言之，模型策略的出色设计、资金的有效风险控制、行情交易软件的稳定可靠、数据的及时流畅以及下单速度的快捷,组成了优秀的程序化交易系统，它是量化投资的一种具体实现途径。上传：钱文

③ 什么是量化投资

量化投资就是借助现代统计学、数学的方法，从海量历史数据中寻找能回够带来超额答收益的多种“大概率”策略，并纪律严明地按照这些策略所构建的数量化模型来指导投资，力求取得稳定的、可持续的、高于平均的超额回报。量化投资属主动投资范畴，本质是定性投资的数量化实践，理论基础均为市场的非有效性或弱有效性。
量化投资特点：
第一，投资视角更广。借助计算机高效、准确地处理海量信息，在全市场寻找更广泛的投资机会。
第二，投资纪律性更强。严格执行数量化投资模型所给出的投资建议，克服人性的弱点。
第三，对历史数据依赖性强。

④ 光子量化的智能投资策略是怎样实现的

以下内容取自其官网 :
AI量化策略构建流程
类比挑瓜过程，我们可以对AI量化策略流程进行分解：

第一步：确定数据(如股票池)，划分训练集、测试集
首先我们应明确我们构建何种AI量化策略，如A股、港股还是期货等，确定数据后，接着我们把历史数据按时间顺序切分为两部分，类比于分瓜任务中的两堆瓜。

训练集： 第一部分的数据用来训练模型，类比第一堆瓜；
验证集： 第二部分的数据用来验证模型效果，类比第二堆瓜；

第二步：定目标：数据标注

其次我们要明确我们模型的训练目标，是预测股票收益率高低还是波动率高低，就好比是预测西瓜好坏还是年份；

在样例模板中，我们用5日收益率高低来定义股票的走势好坏等级，并将每只对应等级标记在每只股票上，类比于上述切瓜后记录每个瓜的好坏。

AI量化策略的目标(Label)：人为定义的模型预测目标，例如未来N日收益率、未来N日波动率、未来N日的收益率排序等统计量,平台AI量化策略默认使用股票收益率作为目标。
AI量化策略的标注： 我们计算训练集数据所在时间阶段的每日目标值，比如按每日的未来N日收益率高低来定义股票的走势好坏等级，计算出每只股票未来N日收益率的好坏等级并标记在每只股票上。

第三步：找因子

选择构建可能影响目标的特征（量化策略中可称为因子），如模板策略中的return_5(5日收益)、return_10(10日收益)等，类比于瓜的产地、大小等特征。
AI量化策略的特征(features)： 反映事物在某方面的表现或性质的事项，在AI量化策略中，特征可以是换手率、市盈率、KDJ技术指标等等
第四步：数据连接+缺失数据处理

将上述每只股票的标注数据与特征数据注意链接，以便下一步模型的学习与使用，类比于上述将每个西瓜特征与好坏一一对应；

第五步：模型训练+股票预测

我们通过“好坏等级”对股票进行标注，贴上标签，连同其所对应的特征值一起来构建训练模型，类比于上述我们获取每个瓜的特征与其对应的好坏结果，通过归纳总结找到瓜的好坏与瓜的属性之间的关联，总结出瓜的分类经验；

用验证集数据来检验训练前面构建好的模型，即检验模型根据验证集的特征数据预测出的目标值（股票走势好坏等级）是否准确。这步类比于鉴瓜任务中根据第一堆瓜总结的鉴瓜经验用第二堆西瓜的大小、颜色等特征数据来判断预测瓜的好坏。

第六步：回测

将验证集的预测结果放入历史真实数据中检测，类比于鉴瓜过程中根据第二堆瓜预测出瓜的好坏最后进行切瓜验证。

⑤ 求量化投资-策略与技术的电子书(丁鹏著)

首席投资官丁鹏

⑥ 量化投资策略与技术修订版有什么不同

量化投资策略就是利用量化的方法，进行金融市场的分析、判断和交易的策略、算法的总版称。
量化投权资策略类型包括：
（1） 趋势判断型量化投资策略，判断趋势型是一种高风险的投资方式，通过对大盘或者个股的趋势判断，进行相应的投资操作。如果判断是趋势向上则做多，如果判断趋势向下则做空，如果判断趋势盘整，则进行高抛低吸。这种方式的优点是收益率高，缺点是风险大。一旦判断错误则可能遭受重大损失。所以趋势型投资方法适合于风险承受度比较高的投资者，在承担大风险的情况下，也会有机会获得高额收益。
（2） 波动率判断型量化投资策略，判断波动率型投资方法，本质上是试图消除系统性风险，赚取稳健的收益。这种方法的主要投资方式是套利，即对一个或者N个品种，进行买入同时并卖出另外一个或N个品种的操作，这也叫做对冲交易。这种方法无论在大盘哪个方向波动，向上也好，向下也好，都可以获得一个比较稳定的收益。在牛市中，这种方法收益率不会超越基准，但是在熊市中，它可以避免大的损失，还能有一些不错的收益。

⑦ 求量化投资数据挖掘与实践pdf。

我这边有两本书，一本是量化投资基础知识（涉及量化投资模型专、期货套利、期属现套利、算法交易等）另一本是数据挖掘：概念与技术与实战（原书第3版）不知道是不是你想要的！你这个合并在一起的这本书没有！！！

量化投资基础知识（涉及量化投资模型、期货套利、期现套利、算法交易等）因为同时不能上传2哥文件，你要的话我给你发邮箱！