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、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
三、散户怎么参入到量化投资中?
简单的说,量化投资是利用大量的历史数据帮助投资者作判断,用电脑帮助人脑处理信息,克服了人的情绪和弱点对投资的影响。
目前正式定义是投资者利用数学、统计学、信息技术的量化投资方法来管理投资组合。
数量化投资的组合构建注重的是对宏观数据、市场行为、企业财务数据、交易数据进行分析,利用数据挖掘技术、统计技术、计算方法等处理数据,以得到最优的投资组合和投资机会。
散户一般首先要有自己稳定的策略操作模型,可通过期货公司或证券公司IT接口进行试运行一段时间后,就可正式上线交易.一般通过互联网接口或专线交易,但由于出现光大证券乌龙指事件后,为控制风险,现在证券公司多用专线接口,尤其是大的证券公司,如中信证券等.当然专线相对而言费用较高,除设备初装费还每月收月租费.设备费要几万元,参与交易至少100万.
四、A股到底能不能做股票量化投资
从市场机制上来看,90年上交所正式成立,到92年正式向境外发行股票,再到2005年的股权分置改革,至今也就是短短的20年,而05年股改后才使得A股贴上了真正意义上的”现代资本市场“的标签。
在经历了08年金融危机和15年股灾后,到现在IPO重启,A股可以说是经历了比较大的成长。
但是策略管理人和投资人还是面对着一些非常重要的机制性问题:1. 市场上全流动股票还是较少2. 做空成本过高3. 退市机制不足4. 国有控股股票占比高5. 无法方便的进行T+0交易纸面上跑的好的策略,实际操作中都会有较大的代价。
比如短期市场反转这种多空年化收益22%,听起来又高大上的策略。
五、职业散户可以使用量化交易技术吗?
当然可以,任何交易者都可以使用量化交易技术,而且股票交易数据是很容易采集的,就是分析起来比较麻烦,如果题主是职业散户,倒不如使用一些软件炒股辅助,策略炒股通主要对有量化思路但又没有编程能力的散户非常试用。
它量化了所有股票数据数据,而且还提供多因子策略模型供用户建立自己的策略,通过手机点选就能实现,非常好用。
参考文档
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