量化策略有简单也有复杂的,简单到围绕一根均线构建系统,复杂到根据多个因素共同构建系统。方式虽然不同,但本质都是一样的,即策略中涉及的各项要素都需要标准化。1、要素的标准化既然是策略,必然要有一些要
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股票量化怎么操作-如何建立一个股票量化交易模型并仿真? ?

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一、如何构建量化投资策略

量化策略有简单也有复杂的,简单到围绕一根均线构建系统,复杂到根据多个因素共同构建系统。
方式虽然不同,但本质都是一样的,即策略中涉及的各项要素都需要标准化。
1、要素的标准化既然是策略,必然要有一些要素,如标的、仓位、买点、卖点等。
这是最基本的四个要素。
先来看标的选择,任何一笔交易首先要明确的是标的如何选择。
市场有几千只股票,不可能每只股票都是符合你的标的,如何去选择,需要建立一定的筛选标准,有人喜欢用基本面去分析,有人喜欢用技术面去分析,都无可厚非,但一定要有逻辑支撑,这就是标的选择的量化。
再来看仓位的量化,如果要用数学期望的角度去看待投资,那么仓位就需要去平均分配,避免因人为主观因素导致仓位的不同,从而影响最终结果。
那么既然是平均分配,就要考虑仓位分配与收益之间的权衡关系。
如果仓位过于分散,虽然整体波动性会变小,但势必也会降低整体收益率,反之亦然。
所以,仓位分配需要结合实践来达到最优。
最后来看买点和卖点的量化,在标的、仓位标准化后,接下来需要考虑买卖点的设置。
即达到什么条件就会触发买入和卖出指令,当卖出指令执行,就意味着一笔交易的结束。
而买入卖出条件因人而异,可以根据不同周期、不同模式,再结合实践来确定,最终核心是要围绕成功率和盈亏比来最终决定。
2、一致性原则一个完整的量化策略不仅包括前面所说的各项要素的标准化,还包括最终的执行。
对于专业的量化投资机构来说,往往是通过电脑去执行命令,这样做的好处是能够百分之百的实行量化策略,而不受人为因素的干扰。
最终目的是要保持交易的一致性。
对于普通投资者的量化策略来说,由于资金规模、量化策略的简易性,往往不需要如此复杂,可以通过投资者自己去执行。
那么,如何确保完全按照量化策略去执行呢?这就需要投资者具备良好的心态以及极强的控制能力,在交易中避险主观因素的干扰。
以上两点阐述了如何去构建一个量化策略,包括涉及的各个要素,但一个好的量化策略注定要经过长期反复的市场检验,并且不断的修正,数据的持续回测,最终达到理想的预期。
最后,还需要强大的执行力,而这考验的是你的心态。

如何构建量化投资策略


二、如何合理利用私募基金量化选股策略

随着近期指数增强产品的兴起,量化选股的概念再一次进入了投资者的眼帘,伴随近些年国内量化投资的高速发展,量化选股策略早已大量应用在了私募产品的投资策略之中。
量化选股的定义简单来说,量化选股就是利用数量化的方法构建模型,进而选择股票组合,期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资方法。
量化选股为什么能赚钱? 由于A股市场不是特别有效的市场,在非有效的市场下,量化模型对于市场微观交易机会的把握和处理是远强于人脑的,市场的非理性机会,各种各样的套利机会,很多都需要通过大量的数据统计和挖掘来发现。
  另一方面,量化选股策略由于是程序化操作,其纪律性,客观性,准确性,及时性的特征,能够更好的把握市场机遇,不会受人为情绪因素所影响,而且对交易机会的发现和执行要比人为判断更加迅速。
再者,量化选股因为是通过数据挖掘,模型选股,所以构建的投资组合可以同时持有数百只股票,而且可以高频率的交易,这样能很好的起到分散风险并提高收益的作用。
量化选股的风险特征如何?一、市场中性策略  对于市场中性策略来说,其目标主要是通过量化选股的方法选出高阿尔法的股票构建组合,并做股指期货对冲。
以此来剥离股票组合的市场风险,并收获纯阿尔法收益。
所以一般情况下中性策略相对纯股票多头产品回撤风险要小,波动平滑,最大回撤一般较小,属于相对比较稳健的投资策略。
二、指数增强策略  市场上现在比较主流的指数增强策略主要由原来的市场中性策略演变而来,为了能够提高资金使用效率和搏取更高的收益,将市场中性策略中的股指期货对冲部分去除,直接构建股票纯多头组合,运用量化选股的方法选择一揽子股票,追踪指数,控制跟踪误差。
目的是在承担市场风险的前提下,获取能比市场指数更高的收益,不仅获取中性策略中所提供的纯阿尔法收益,也获取市场本身所带来的收益。
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优财富平台产品种类丰富,包括固定收益、私募股权、私募证券、海外投资等多个投资品类。
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如何合理利用私募基金量化选股策略


三、如何建立一个股票量化交易模型并仿真? ?

需要精通计算机程序编写的和股票操作厉害的人一起协作

如何建立一个股票量化交易模型并仿真? ?


四、散户如何做股票自动化交易?

很难,如果你不追求赚钱,玩玩的,没事,资金不大的,如果要求高的,稳定盈利的,人家的机构的,开发一个自动化交易系统,一个团队的,都弄了十多年了,花费超过几百万,人家外国的,开发这套系统的,包括摩根大通,汇丰哪些投行的,人家都要去调研,收集情报和信息,然后人工录入系统,你想啊,人家哪些都是精英,一个精英年薪十多万以上,软件工程也是,人家多少人,成本估计1年都最少过几百万,加上各种成本,估计过几千万成本,先不说赚还是亏。
能做下来,中国没,外国有,不多。
比如,西蒙斯就是自动化交易的鼻祖。
人家可是数学家,你是吗?而我自己的,本身也是软件工程师,也熟悉金融,都耗费了估计最少20多年时间研究,还没弄出来,可想而知。
从1990年开始。
你想啊,哪怕当一个软件工程师的收入,我每天耗费估计超过10小时以上的,1年多少日,这么多年耗费多少青春和时间,只是爱好,你说多难,所以,时间也是钱,人工成本多高?如果你想快点的,请人才的,你想啊,人才的,多少钱一个月,提供什么环境,你要有多少资金,多大实力,怎样才能招到人才,也是一个问题。
而哪些所谓平台,老实说,我都用过了,没什么鸟用,因为所有系统,都无法实现,永久的稳定盈利,甚至,能让你从10万赚到5000万,都不可能,如果可能,为什么,哪些平台哪些高手,上不了富豪榜,如果有这样能力,是钱找他们,不是他们找钱了,大把资金找他们。
所以千万不要信XX老师XX培训机构,XX权威学院派哪些所谓XX经济学家忽悠,他们自己都做不到。
真的。
包括高校的老师。
其实,甚至很多基金经理自己,真心,精通金融的同时,精通程序开发,我几乎没见过这样的人。
深入了解,不是,会金融,就不会开发,会开发,就不会金融,哪怕西蒙斯本人,他也不会开发,你看看他的故事就知道,他也是花大把大把的钱请会开发的高手做的。
后来甚至有个开发的高手出卖他,然后把那套程序卖给对手,哈哈哈,反正他的故事本身就是传奇!包括用自己的女来色诱人家。
而且,你散户,第一,你有没这样的时间,第二,有没这样的技术,达到专业级,类似架构师这样的能力,类似阿里巴巴的多隆这样的牛人,一人可以顶一个团队的!因为,你没这样的技术,是开发不出来,难度太大了,毕竟对钱的。
所以,为什么,很多机构,都出现过乌龙指的问题,就是因为,有可能,程序或者人为的错误导致的。
人,总是有错的。
人无完人。
第三个,如果是读书太多的人,实践经验太小的,所以,中国是出不了这样的人才,哪怕出了,也很少,估计就1,2个。
最多。
第四个,中国环境是不允许,也很难的。
毕竟是政策市。
除非,牛人。

散户如何做股票自动化交易?


五、量化交易 如何模拟k线

同花顺可以,能够模拟一段时间的K线。
当然也有画线工具,我用过。
免费。

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六、如何建立量化交易模型

量化投资的一般思路:选定某些技术指标(我们称之为参数,往往几个组成一组),并将每一个参数的数据范围进行分割,成几等份。
然后,用计算机编程写出一段能对这些参数组对股票价格造成的影响进行数据统计的程序,连接至大型数据库进行统计计算,自动选择能够达到较高收益水平的参数组合。
但是选出这些参数组后还不能马上应用,因为这里涉及到一个概率陷阱的问题,比如说,有1到100这一百个数字放在那里,现在让你选择,请问你选到100的可能性是多大?是的,就是1/100,如果较幸运你选到了100并不能说明你比别人聪明,而是概率的必然。
所以,在进行统计时要特别关注统计的频率与选出的结果组数量之间的关系。
在选出符合要求的参数组后我们还应留出至少三年的原始市场数据进行验证,只有验证合格后才能试用。
  量化投资原始数据策略:我们选用96年后的市场数据,因为96年股市有过一次交易政策改革(你可以自己查询了解一下),为了不影响研究结果我们不采纳96年以前的数据进数据库。
  量化投资研究的硬设备:高计算性能电脑,家用电脑也可以,不过运算时间会很长,我曾经用家用电脑计算了三个月时间才得到想要的数据。
  统计方法:可以选用遗传算法,但我在这里陪大家做的是比较简单的模型,所以采用普通统计方法就可以了。
  用于量化研究的软件:我采用的是免费的大型数据库MYSQL,ASP网络编程语言,以及可以设置成网络服务器的旗舰版WIN7操作系统

如何建立量化交易模型


七、如何合理利用私募基金量化选股策略

量化投资技术包括多种具体方法,在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。
在此,以统计套利和算法交易为例进行阐述。
1、统计套利。
统计套利是利用资产价格的历史统计规律进行的套利,是一种风险套利,其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。
统计套利的主要思路是先找出相关性最好的若干对投资品种,再找出每一对投资品种的长期均衡关系(协整关系),当某一对品种的价差(协整方程的残差)偏离到一定程度时开始建仓,买进被相对低估的品种、卖空被相对高估的品种,等价差回归均衡后获利了结。
股指期货对冲是统计套利较长采用的一种操作策略,即利用不同国家、地区或行业的指数相关性,同时买入、卖出一对指数期货进行交易。
在经济全球化条件下,各个国家、地区和行业股票指数的关联性越来越强,从而容易导致股指系统性风险的产生,因此,对指数间的统计套利进行对冲是一种低风险、高收益的交易方式。
2、算法交易。
算法交易又称自动交易、黑盒交易或机器交易,是指通过设计算法,利用计算机程序发出交易指令的方法。
在交易中,程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格,甚至包括最后需要成交的资产数量。
算法交易的主要类型有: (1) 被动型算法交易,也称结构型算法交易。
该交易算法除利用历史数据估计交易模型的关键参数外,不会根据市场的状况主动选择交易时机和交易的数量,而是按照一个既定的交易方针进行交易。
该策略的的核心是减少滑价(目标价与实际成交均价的差)。
被动型算法交易最成熟,使用也最为广泛,如在国际市场上使用最多的成交加权平均价格(VWAP)、时间加权平均价格(TWAP)等都属于被动型算法交易。
(2) 主动型算法交易,也称机会型算法交易。
这类交易算法根据市场的状况作出实时的决策,判断是否交易、交易的数量、交易的价格等。
主动型交易算法除了努力减少滑价以外,把关注的重点逐渐转向了价格趋势预测上。
(3) 综合型算法交易,该交易是前两者的结合。
这类算法常见的方式是先把交易指令拆开,分布到若干个时间段内,每个时间段内具体如何交易由主动型交易算法进行判断。
两者结合可达到单纯一种算法无法达到的效果。
算法交易的交易策略有三:一是降低交易费用。
大单指令通常被拆分为若干个小单指令渐次进入市场。
这个策略的成功程度可以通过比较同一时期的平均购买价格与成交量加权平均价来衡量。
二是套利。
典型的套利策略通常包含三四个金融资产,如根据外汇市场利率平价理论,国内债券的价格、以外币标价的债券价格、汇率现货及汇率远期合约价格之间将产生一定的关联,如果市场价格与该理论隐含的价格偏差较大,且超过其交易成本,则可以用四笔交易来确保无风险利润。
股指期货的期限套利也可以用算法交易来完成。
三是做市。
做市包括在当前市场价格之上挂一个限价卖单或在当前价格之下挂一个限价买单,以便从买卖差价中获利。
此外,还有更复杂的策略,如“基准点“算法被交易员用来模拟指数收益,而”嗅探器“算法被用来发现最动荡或最不稳定的市场。
任何类型的模式识别或者预测模型都能用来启动算法交易。

如何合理利用私募基金量化选股策略


八、量化投资工具是什么?

量化投资是一种操作方法或操作理念,与其他各种“非量化”的方法并列。
量化也可以采取择时、趋势跟踪、超跌、强弱对冲等等投资模型。
区别仅在于,量化投资会使用量化的行情和走势来进行买卖点决策,而不是传统的图形式行情。
量化投资是很广泛的一个概念,可以这么说,只要你不是简单地拍脑袋、或者是听消息进行的投资行为都可以叫量化投资,是不是瞬间没有了高大上的感觉?:) 最常见的,你通过MACD指标顶背离、底背离进行交易,也是量化投资,因为MACD指标是有严格数学公式计算出来的。
同样,你根据财务指标选股,构建股票组合也是量化投资,因为你的决策基本是基本面数据;
这些都很“老土”,那么来点新的,通过多因子模型构建投资组合、然后每天用程序进行风险测算并自动调仓,用算法交易完成调仓动作的执行(比如一次性买200万股,总不能一单下去吧),这够“高大上”了吧,前提是你得有一套复杂而完善的系统支持。

量化投资工具是什么?


参考文档

下载:股票量化怎么操作.pdf《股票变成st后多久会被退市》《股票停牌后多久能买》《股票开通融资要多久》《股票能提前多久下单》下载:股票量化怎么操作.doc更多关于《股票量化怎么操作》的文档...

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