股票的量化分析模型

⑴ 股票裡面的量化是什麼意思

股票裡面的量化指的是用先進的數學模型代替主觀判斷，然後從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的情況以制定策略，隨後用數量模型驗證及固化這些規律和策略。此外，量化交易是指利用統計學，數學，計算機技術和現代的金融理論，來輔助投資者更好地盈利。
拓展資料
一、常見的十大量化投資策略
01、海龜交易策略
海龜交易策略是一套非常完整的趨勢跟隨型的自動化交易策略。這個復雜的策略在入場條件、倉位控制、資金管理、止損止盈等各個環節，都進行了詳細的設計，這基本上可以作為復雜交易策略設計和開發的模板。
02、阿爾法策略
阿爾法的概念來自於二十世紀中葉，經過學者的統計，當時約75%的股票型基金經理構建的投資組合無法跑贏根據市值大小構建的簡單組合或是指數，屬於傳統的基本面分析策略。
在期指市場上做空，在股票市場上構建擬合300指數的成份股，賺取其中的價差，這種被動型的套利就是貝塔套利。
03、多因子選股
多因子模型是量化選股中最重要的一類模型，基本思想是找到某些和收益率最相關的指標，並根據該指標，構建一個股票組合，期望該組合在未來的一段時間跑贏或跑輸指數。如果跑贏，則可以做多該組合，同時做空期指，賺取正向阿爾法收益；如果是跑輸，則可以組多期指，融券做空該組合，賺取反向阿爾法收益。多因子模型的關鍵是找到因子與收益率之間的關聯性。
04、雙均線策略
雙均線策略，通過建立m天移動平均線，n天移動平均線，則兩條均線必有交點。若m>n，n天平均線「上穿越」m天均線則為買入點，反之為賣出點。該策略基於不同天數均線的交叉點，抓住股票的強勢和弱勢時刻，進行交易。
雙均線策略中，如果兩根均線的周期接近，比如5日線，10日線，這種非常容易纏繞，不停的產生買點賣點，會有大量的無效交易，交易費用很高。如果兩根均線的周期差距較大，比如5日線，60日線，這種交易周期很長，趨勢性已經不明顯了，趨勢轉變以後很長時間才會出現買賣點。也就是說可能會造成很大的虧損。所以兩個參數選擇的很重要，趨勢性越強的品種，均線策略越有效。
05、行業輪動
行業輪動是利用市場趨勢獲利的一種主動交易策略其本質是利用不同投資品種強勢時間的錯位對行業品種進行切換以達到投資收益最大化的目的。
06、跨品種套利
跨品種套利指的是利用兩種不同的、但相關聯的指數期貨產品之間的價差進行交易。這兩種指數之間具有相互替代性或受同一供求因素制約。跨品種套利的交易形式是同時買進和賣出相同交割月份但不同種類的股指期貨合約。主要有相關商品間套利和原料與成品之間套利。
跨品種套利的主要作用一是幫助扭曲的市場價格回復到正常水平；二是增強市場的流動性。
07、指數增強
增強型指數投資由於不同基金管理人描述其指數增強型產品的投資目的不盡相同，增強型指數投資並無統一模式，唯一共同點在於他們都希望能夠提供高於標的指數回報水平的投資業績。為使指數化投資名副其實，基金經理試圖盡可能保持標的指數的各種特徵。
08、網格交易
網格交易是利用市場震盪行情獲利的一種主動交易策略，其本質是利用投資標的在一段震盪行情中價格在網格區間內的反復運動以進行加倉減倉的操作以達到投資收益最大化的目的。通俗點講就是根據建立不同數量，不同大小的網格，在突破網格的時候建倉，回歸網格的時候減倉，力求能夠捕捉到價格的震盪變化趨勢，達到盈利的目的。
09、跨期套利
跨期套利是套利交易中最普遍的一種，是股指期貨的跨期套利（Calendar Spread Arbitrage）即為在同一交易所進行同一指數、但不同交割月份的套利活動。
10、高頻交易策略
高頻交易是指從那些人們無法利用的極為短暫的市場變化中尋求獲利的計算機化交易，比如，某種證券買入價和賣出價差價的微小變化，或者某隻股票在不同交易所之間的微小價差。這種交易的速度如此之快，以至於有些交易機構將自己的「伺服器群組」安置到了離交易所的計算機很近的地方，以縮短交易指令通過光纜以光速旅行的距離。（該策略源碼模板暫無）

⑵ 如何建立一個股票量化交易模型並模擬

研究量化投資模型的目的是找出那些具體盈利確定性的時空價格形態，其最重要手段的概率取勝，最重要的技術是概率統計，最主要的研究方向是市場行為心理。那麼我們在選擇用於研究的參數時，也應該用我們的經驗來確定是否把某技術參數放進去，因為一般來說定性投資比較好用的參數指標對量化投資同樣適用。
量化投資區別於傳統定性投資的主要特徵在於模型。我打個比方，我們看病，中醫與西醫的診療方法是不同，中醫是望、聞、問、切，最後判斷出的結果，很大程度上基於中醫的經驗，主觀定性程度大一些；西醫就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依託於醫學儀器，最後得出結論，對症下葯。中醫對醫生的經驗要求非常高，他們的主觀判斷往往決定了治療效果，而西醫則要從容得多，按事先規定好的程序走就行了。量化投資就是股票投資中的西醫，它可以比較有效地矯正理智與情緒的不兼容現象。
量化投資的一般思路：選定某些技術指標（我們稱之為參數，往往幾個組成一組），並將每一個參數的數據范圍進行分割，成幾等份。然後，用計算機編程寫出一段能對這些參數組對股票價格造成的影響進行數據統計的程序，連接至大型資料庫進行統計計算，自動選擇能夠達到較高收益水平的參數組合。但是選出這些參數組後還不能馬上應用，因為這里涉及到一個概率陷阱的問題，比如說，有1到100這一百個數字放在那裡，現在讓你選擇，請問你選到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果較幸運你選到了100並不能說明你比別人聰明，而是概率的必然。所以，在進行統計時要特別關注統計的頻率與選出的結果組數量之間的關系。在選出符合要求的參數組後我們還應留出至少三年的原始市場數據進行驗證，只有驗證合格後才能試用。
量化投資原始數據策略：我們選用96年後的市場數據，因為96年股市有過一次交易政策改革（你可以自己查詢了解一下），為了不影響研究結果我們不採納96年以前的數據進資料庫。
量化投資研究的硬設備：高計算性能電腦，家用電腦也可以，不過運算時間會很長，我曾經用家用電腦計算了三個月時間才得到想要的數據。
統計方法：可以選用遺傳演算法，但我在這里陪大家做的是比較簡單的模型，所以採用普通統計方法就可以了。
用於量化研究的軟體：我採用的是免費的大型資料庫MYSQL，ASP網路編程語言，以及可以設置成網路伺服器的旗艦版WIN7操作系統。

⑶ 如何建立一個股票量化交易模型並模擬

用python：金融想法->數據處理->模型回測->模擬交易->業績歸因->模型修正。

量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選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。

量化交易具有以下幾個方面的特點：

1、紀律性。根據模型的運行結果進行決策，而不是憑感覺。紀律性既可以剋制人性中貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點，也可以克服認知偏差，且可跟蹤。

2、系統性。具體表現為「三多」。一是多層次，包括在大類資產配置、行業選擇、精選具體資產三個層次上都有模型；二是多角度，定量投資的核心思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度；三是多數據，即對海量數據的處理。

3、套利思想。定量投資通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會，從而發現估值窪地，並通過買入低估資產、賣出高估資產而獲利。

4、概率取勝。一是定量投資不斷從歷史數據中挖掘有望重復的規律並加以利用；二是依靠組合資產取勝，而不是單個資產取勝。

⑷ 量化模型是什麼意思

量化模型，是把數理統計學應用於科學數據，以使數理統計學構造出來的模型得到經驗上的支持，並獲得數值結果。這種分析是基於理論與觀察的並行發展，而理論與觀測又通過適當的推斷方法而得以聯系。

一個完整的量化模型包括哪些？

近幾年，量化投資在國內興起，但在很多人眼裡，量化投資彷彿是一個非常神秘的新事物。而實際上，量化投資的無非就是寬客通過計算機語言，將交易策略布置到一個量化系統中，然後進行回測和實戰的過程。量化投資的本質還是投資者的智慧，只是實現過程中運用到計算機這一工具。

寬客們到底是如何系統的構建一個完整的量化模型的？可以肯定的是，寬客跟普通投資者一樣，也在觀察市場，產生一些普通投資者也會想到的想法，當寬客產生一些想法時，他們會通過計算機去驗證他們的想法是否靠譜或者是能否帶來收益。而作為普通投資者，實現想法往往是困難的，如同普通投資者在投資或炒股過程中，發現在15分鍾K線圖，上升趨勢中股價跌破MA169後便會進入調整。普通投資者只是感覺，而寬客可以通過編寫程序然後在市場的歷史數據回測，驗證這個想法是否靠譜。

一個簡單的想法編寫成簡單的程序，這明顯不能稱作為量化模型，但這卻是任何一個量化模型的來源，即人的想法。完整的量化模型應當包括：策略模型、風險模型、交易成本模型、投資組合構建模型、執行模型，如下圖：

投資組合構建模型：投資組合構建模型在於構建一個能創造最大盈利的投資組合。主要分為：基於規則的投資組合構建模型和基於優化的投資組合構建模型。基於規則的投資組合構建模型主要分三類：相等頭寸加權，相等風險加權，信號驅動型加權。其中前兩類分別保證了投資組合的每個個股頭寸相等和所承擔的風險相等。第三類根據信號強度來加權，投資組合中個股與策略模型設定的條件越接近則賦予的權重越大，這是合理決定頭寸規模的最佳途徑。

執行模型：執行模型是實施量化模型的最後一個環節，如果沒有執行模型，那麼整個量化模型並沒有存在的意義。執行模型中訂單執行演算法是最關鍵的，其主要目的是，以盡可能低的價格，盡可能完整地完成想要交易的訂單。具體的執行演算法包括：採用何種訂單類型，採用進取訂單還是被動訂單，採用大訂單還是小訂單。對於資金量比較小的寬客，執行模型往往是比較簡單的，一旦出現信號，其所需成交量的並不需要太大。而對於資金量較大的寬客來說，執行模型是比較復雜的，需要根據實際情況來選擇合適的下單方式。

以上就是量化模型的整個系統框架，其中任何一個部分都發揮至關重要的作用，因此一個完整的能盈利的量化模型是非常有價值的。

⑸ 量化模型的八種基礎

量化模型的八種基礎
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。量化選股策略總的來說可以分為兩類：第一類是基本面選股，第二類是市場行為選股。
基本面選股主要有多因子模型、風格輪動模型和行業輪動模型。市場行為選股主要有資金流模型、動量反轉模型、一致預期模型、趨勢追蹤模型和籌碼選股模型。
有關量化選股業績評價要從兩個方面來考慮，一個是收益率，一個是風險指數，只是收益率高的策略並不能成為最好的策略，應該綜合考慮收益率和風險情況才能判斷一個選股的策略的好壞。量化選股需要考慮的是在承擔多大的風險情況下的收益率情況。
簡單的說一下八種基本的量化模型，這個也是在網上經常被提到的模型。
多因子模型是應用最廣泛的一種選股模型，基本原理是採用一系列的因子作為選股標准，滿足這些因子的股票則被買入，不滿足的則賣出。多因子模型相對來說比較穩定，因為在不同市場條件下，總有一些因子會發揮作用。
風格輪動模型是利用市場的風格特徵進行投資，比如有時候市場偏好小盤股，有時候偏好大盤股，如果是風格轉換的初期介入，則可以獲得較大的超額收益。
行業輪動模型與風格輪動類似，由於經濟周期的原因，總有一些行業先啟動，有的行業跟隨。在經濟周期過程中，依次對這些輪動的行業進行配置，則比買入持有策略有更好的效果。
資金流選股模型的基本思想是利用資金的流向來判斷股票的漲跌，如果資金流入，股票應該會上漲，如果資金流出，則股票應該下跌。所以將資金流入流出的情況編成指標，則可以利用該指標來判斷在未來一段時間股票的漲跌情況了。
動量反轉模型是指股票的的強弱變化情況，過去一段時間強的股票，在未來一段時間繼續保持強勢，過去一段時間弱的股票，在未來一段時間繼續弱勢，這叫做動量效應。過去一段時間強的股票在未來一段時間會走弱，過去一段時間弱勢的股票在未來一段時間會走強，這叫做反轉效應。如果判定動量效應會持續，則應該買入強勢股，如果判斷會出現反轉效應，則應該買入弱勢股。
一致預期模型是指市場上的投資者可能會對某些信息產生一致的看法，比如大多量加牛人看好某一隻股票，可能這只股票在未來一段時間會上漲；如果大多數量加牛人看空某一隻股票，可能這只股票在未來一段時間會下跌。一致預期策略就是利用大多數牛人（股票分析師）的看法來進行股票的買入賣出操作。
趨勢追蹤模型是屬於圖形交易的一種，就是當股價出現上漲趨勢的時候，則追漲買入；如果出現下跌趨勢的時候，則殺跌賣出，本質上是一種追漲殺跌策略。判斷趨勢的指標有很多種，包括MA，EMA，MACD等，其中最簡單也是最有效的是均線策略。
籌碼選股模型是另外一種市場行為策略，基本思想是，如果主力資金要拉升一隻股票，會慢慢收集籌碼，如果主力資金要賣出一隻股票，則會慢慢分派籌碼，所以根據籌碼的分布和變動情況，就可以預測股票的未來是上漲還是下跌。

⑹ 量化選股策略是什麼多因子模型是什麼

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。
多因子模型是應用最廣泛的一種選股模型，基本原理是採用一系列的因子作為選股標准，滿足這些因子的股票則被買入，不滿足的則賣出。多因子模型相對來說比較穩定，因為在不同市場條件下，總有一些因子會發揮作用。

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