股票怎样做量化…我的某方法研究股市何时或如何做到精确量化。

一、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

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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三、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。

四、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

五、我的某方法研究股市何时或如何做到精确量化。

年后从正寅月到辰巳月上会有些起起落落，但其中有些弊端还是可以得到程度上的规避与突破的，但此方法也有些投机之嫌了。

六、如何用Excel VBA做股票量化交易系统标题文章

研究量化投资模型的目的是找出那些具体盈利确定性的时空价格形态，其最重要手段的概率取胜，最重要的技术是概率统计，最主要的研究方向是市场行为心理。
那么我们在选择用于研究的参数时，也应该用我们的经验来确定是否把某技术参数放进去，因为一般来说定性投资比较好用的参数指标对量化投资同样适用。
量化投资区别于传统定性投资的主要特征在于模型。
我打个比方，我们看病，中医与西医的诊疗方法是不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，主观定性程度大一些；
西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。
中医对医生的经验要求非常高，他们的主观判断往往决定了治疗效果，而西医则要从容得多，按事先规定好的程序走就行了。
量化投资就是股票投资中的西医，它可以比较有效地矫正理智与情绪的不兼容现象。
　　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。

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