數據化炒股

⑴ 股票量化交易是什麼意思

股票量化交易，就是將股票市場所有的股票信息，比如股票的漲跌歷史數據，成交量歷史數據，股票的基本面歷史數據，指數漲跌歷史數據等等全部輸入計算機，進行大數據分析，之後根據大數據選擇出炒股成功率最高的方案，並設計成計算機自動操盤模式，稱為量化交易。

量化交易
所謂量化交易，是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，同時利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選出能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
量化選股就是利用數量化的方法選擇股票組合，期望該股票組合能夠獲得超越基準收益率的投資行為，研究表明，板塊、行業輪動在機構投資者的交易中最為獲利的盈利模式是基於行業層面進行周期性和防禦性的輪動配置，這也是機構投資者最普遍採用的策略。此外，周期性股票在擴張性貨幣政策時期表現較好，而在緊縮環境下則支持非周期性行業。行業收益差在擴張性政策和緊縮性政策下具有顯著的差異。

量化交易潛在風險
1、歷史數據的完整性。行情數據不完整可能導致模型與行情數據不匹配。行情數據自身風格轉換，也可能導致模型失敗，如交易流動性，價格波動幅度，價格波動頻率等，而這一點是量化交易難以克服的。
2、模型設計中沒有考慮倉位和資金配置，沒有安全的風險評估和預防措施，可能導致資金、倉位和模型的不匹配，而發生爆倉現象。
3、網路中斷，硬體故障也可能對量化交易產生影響。
4、同質模型產生競爭交易現象導致的風險。
5、單一投資品種導致的不可預測風險。

⑵ 有人可以推薦一些好用的量化炒股軟體嗎

天字壹號目前沒有收費，挺好用的，我自己都有在用，值得推薦給您

⑶ 使用Excel進行炒股的方法

你是不是經常奔跑於各大證券機構或者購買證券類報紙，然後從一大堆數據中查詢你最關心的幾種股票呢？其實，你只需要在電腦上安裝Excel便可查詢並分析你所關心的股票，是不是感覺很新奇？下面我們就來看看具體的實現過程吧！
一、獲取股票查詢的鏈接地址
1. 能夠提供股票行情查詢的網站有很多，我們這里以“搜狐股票查詢頁面”為例進行介紹。在IE地址欄中輸入網址即可打開“多股行情―搜狐股票”頁面。
2. 在“股票行情查詢”文本框中輸入欲查詢的股票代號並以逗號隔開。例如要查找中國石化、華能國際、寶鋼股份以及中國聯通這四支股票，那麼分別輸入“600028,600011,600019,600050”，最後單擊“查”按鈕即可在打開的頁面中看到查詢的結果。
3. 我們將搜索結果的頁面地址復制到剪貼板中以備後面使用。
二、新建Web查詢
1. 運行Excel，合並第1行和第2行，然後在其中輸入“我的股票查詢”，接著設置合適的字體、大小、顏色以及位置。
2. 選中A3單元格，然後依次選擇“數據→導入外部數據→新建Web查詢”菜單命令。
3. 在“新建Web查詢”界面的“地址”欄中輸入我們前面獲得的查詢鏈接地址。
4. 單擊“轉到”按鈕，這時我們會看到剛才的股票搜索結果頁面出現在該界面中，不同的是在窗口左側出現了許多含有黑色箭頭的黃色小方框，當將滑鼠指向其中的一個方框並單擊時，方框顏色將變為綠色並且箭頭將變成“√”，我們這里只需選中並單擊含有股票數據的方框即可。
5. 單擊“導入”按鈕，此時會出現“導入數據”界面，在此將獲得的Web數據放置到“現有工作表”或者“新建工作表”中，在此我們選中現有的工作表。
6. 當單擊“確定”後將會出現正在導入數據的提示，不一會便可在Excel中看到幾種股票的查詢結果。為了讓Excel中的數據能及時的獲得更新，因此我們需要選中導入的Web數據並單擊滑鼠右鍵，然後選擇“數據區域屬性”命令。
7. 在打開的“外部數據區域屬性”界面中勾選“刷新頻率”復選框，然後將刷新頻率設置為“30分鍾”。為了能在打開工作表時就看到最新的Web數據，我們需要勾選“打開工作簿時，自動刷新”復選框，最後單擊“確定”按鈕即可。
三、用圖表分析表格數據
1. 在表格中選中“股票名稱”、“漲跌額”和“漲跌幅”下的數據，然後單擊工具欄上的“圖表向導”按鈕，此時將打開“圖表向導”對話框。
2. 在“標准類型”選項卡的“圖表類型”列表中選擇股票經常使用的“折線圖”，然後在“子圖表類型”列表中選擇“數據點折線圖”。
3. 單擊“下一步”按鈕，在接著出現的對話框中選擇“系列”選項卡，然後選中“系列”欄下的“系列1”，我們看到其值為G4：G7中的數據，此數據為“漲跌額”中的數據，因此我們在將“名稱”設置為“漲跌額”，然後選中“系列2”，接著將其名稱改為“漲跌幅”。
4. 單擊“下一步”按鈕，我們在“圖表標題”下輸入圖表分析的標題，例如“股票分析”、“分類（X）軸”及“分類（Y）軸”分別輸入“股票名稱”以及“漲跌額/幅”。
5. 單擊“下一步”按鈕，我們選中“作為其中的對象插入”項，最後單擊“完成”按鈕即可看到所製作的股票分析圖表。

⑷ 如何用Python和機器學習炒股賺錢

相信很多人都想過讓人工智慧來幫你賺錢，但到底該如何做呢？瑞士日內瓦的一位金融數據顧問 Gaëtan Rickter 近日發表文章介紹了他利用 Python 和機器學習來幫助炒股的經驗，其最終成果的收益率跑贏了長期處於牛市的標准普爾 500 指數。雖然這篇文章並沒有將他的方法完全徹底公開，但已公開的內容或許能給我們帶來如何用人工智慧炒股的啟迪。

我終於跑贏了標准普爾 500 指數 10 個百分點！聽起來可能不是很多，但是當我們處理的是大量流動性很高的資本時，對沖基金的利潤就相當可觀。更激進的做法還能得到更高的回報。

這一切都始於我閱讀了 Gur Huberman 的一篇題為《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的論文。該研究描述了一件發生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed（當時股票代碼是 ENMD）的事件：

「星期天《紐約時報》上發表的一篇關於癌症治療新葯開發潛力的文章導致 EntreMed 的股價從周五收盤時的 12.063 飆升至 85，在周一收盤時接近 52。在接下來的三周，它的收盤價都在 30 以上。這股投資熱情也讓其它生物科技股得到了溢價。但是，這個癌症研究方面的可能突破在至少五個月前就已經被 Nature 期刊和各種流行的報紙報道過了，其中甚至包括《泰晤士報》！因此，僅僅是熱情的公眾關注就能引發股價的持續上漲，即便實際上並沒有出現真正的新信息。」

在研究者給出的許多有見地的觀察中，其中有一個總結很突出：

「（股價）運動可能會集中於有一些共同之處的股票上，但這些共同之處不一定要是經濟基礎。」

我就想，能不能基於通常所用的指標之外的其它指標來劃分股票。我開始在資料庫裡面挖掘，幾周之後我發現了一個，其包含了一個分數，描述了股票和元素周期表中的元素之間的「已知和隱藏關系」的強度。

我有計算基因組學的背景，這讓我想起了基因和它們的細胞信號網路之間的關系是如何地不為人所知。但是，當我們分析數據時，我們又會開始看到我們之前可能無法預測的新關系和相關性。

如果你使用機器學習，就可能在具有已知和隱藏關系的上市公司的寄生、共生和共情關系之上搶佔先機，這是很有趣而且可以盈利的。最後，一個人的盈利能力似乎完全關乎他在生成這些類別的數據時想出特徵標簽（即概念（concept））的強大組合的能力。

我在這類模型上的下一次迭代應該會包含一個用於自動生成特徵組合或獨特列表的單獨演算法。也許會基於近乎實時的事件，這可能會影響那些具有隻有配備了無監督學習演算法的人類才能預測的隱藏關系的股票組。

⑸ 用大數據炒股，靠譜嗎

因為最近在考察幾個量化交易平台，或許正好能夠回答你的這個問題。
在國外現在量化交易已經非常非常的普及，但是據說在國內只有不到5%，似乎是國內散戶太多的原因。
而量化交易就是能夠通過模型預測未來一段時間的走勢，從而不斷去調整，購買較大勝率的股票、期貨或者大宗商品。
某種程度上來說，這些大數據預測相對於國內的賭徒心理還是有更高的成功率的。

當然，也不能太迷信數據，數據是死的，而人性莫測。在國內，即使你個股再好，還是看出現跑不贏大盤的局面，而且有時候還得考慮人的情緒、政策等等。不過，如果能夠堅持，大數據還是相對靠譜的。觀點僅供參考，投資需謹慎。

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⑺ 如何量化炒股

我認為這應該要自己琢磨出來才有用吧，既然炒股了，就要認真的對待，研究出自己的量化路來。

• 自己組合

說實話，對於選股因子和擇時因子都不太懂，第一次設計策略回撤率比收益率還高，後來不斷優化，選擇了5個選股因子和2個擇時因子作為自己的策略組合。

• 總結

我認為這就是慢慢自己去摸索的一個巧門吧。

⑻ 可以利用大數據炒股嗎

大數據可以用於股票交易，所謂大數據，就是一個新的分析概念，利用新的系統、新的工具、新的模型來挖掘大量動態的、可持續的數據，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。大數據已經在一些金融工具中有所體現，大數據會將股票之前的數據全都發布出來，股民可以根據這只股票之前的數據來進行對比。

其實大數據只能說是個趨勢，我們可以通過打數據讓投資者能夠有一個參考性，但不能夠過度依賴大數據，畢竟著只是數據，這些數據是死的，而股市卻是千變萬化的，我們不能過度的依賴大數據得出的分析與結論，大數據也只是作為一個參考數據。世事無絕對，更何況是股票，可能上一秒還是盈利的狀態，但是下一秒就已經處於虧損了，不少人也因為炒股傾家盪產，所以這邊還是要提醒大家一下，謹慎行事，不要盲目跟風。