股票怎么自己设置量化交易——如何打造自己的量化交易系统

一、如何打造自己的量化交易系统

语言用python比较方便，搭建一个回测框架，接入JQData量化金融数据，一个简单的投研平台就做好了。
再根据各种需求去完善，比如模拟交易、归因分析等等。
或者聚宽金融终端会方便一些，可以接入本地数据库，链接IDE编辑，接入python库等等

二、做量化交易一般用什么软件？

需要懂一些数学模型，比如统计分析、人工智能算法之类的，他的本质是利用数学模型分析数据潜在的规律寻找交易机会，并利用计算机程序来搜寻交易时机以及完成自动化交易。
并没有现成的软件可以做这个，因为它需要一个搭建一个专业的平台，这不是一个人可以完成的。
国内有一些软件，比如大智慧提供数量分析，还有一些软件提供股票、期货的程序化交易。
但是实际上这并不是真正意义上的量化交易。
事实上，做一款纯粹的适合个人投资者的量化投资软件，难度是非常大的，因为量化策略并不想传统的基本面、技术面那样存在已有既定的必然规律。
他需要跨越多学科，多领域去挖掘数据的规律，然后利用得出的规律进行交易。
但是不同时间、空间的数据的潜在规律并不一致，所以对量化过程进行标准化是一件很难完成的事情。
如果是计算机或者数学专业的人士，可以考虑使用C、C++、SQL等语言，其他的可以使用MATLAB/SAS 等软件。
不管是哪一种软件，要实现量化交易，肯定是需要一定的建模基础和编程基础的，其中最重要的东西是数学能力。

三、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。

四、如何从零开始构建量化交易模型

先用语言描述出一个开仓平仓的条件，然后转换成交交易系统代码，不断的回测和参数优化，最终进行实盘测试。

五、如何实现基本面量化

1. 对于基本面量化来说的确数据是第一位的, 真正生产环境可以work的策略都是必须有高质量的数据支撑; 2. 一般来说首先是资产配置模型, 根据宏观,市场情绪以及经济基本面等建模, 优化股票债券和现金的优化配置比例, 当然资产配置本身就是博大精深的, 有很多可以研究3. 在具体的投资标的比如股票, 可以利用量化的方法构建价值因子,成长因子,盈利质量分析因子,分析师估值因子,情绪因子, 市场动量因子等阿尔法模型, 最后在风险模型的基础上进行优化和个股选择/组合构建

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