股票量化交易策略數學建模

『壹』 數學建模中什麼叫量化分析

量化分析就是將一些不具體，模糊的因素用具體的數據來表示，從而達到分析比較的目的。

量化分析可以幫助我們更加方便和直觀地衡量風險和收益，但需要強調指出的是，美國華爾街頂級量化金融大師、哥倫比亞大學著名教授伊曼紐爾·德曼，在《數學建模如何誘騙了華爾街》一文中，毫無忌諱地承認：我們根本不可能（通過數理分析方法）發明出一個能夠預測股票價格將會如何變化的模型；如果我們相信人類行為可完全遵守數學法則，從而把有著諸多限制的模型與理論相混淆的話，其結果肯定會是一場災難。

(1)股票量化交易策略數學建模擴展閱讀：

量化投資技術幾乎覆蓋了投資的全過程，包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、演算法交易，資產配置，風險控制等。

量化分析法將對通過定性風險分析排出優先順序的風險進行量化分析。盡管有經驗的風險經理有時在風險識別之後直接進行定量分析，但定量風險分析一般在定性風險分析之後進行。定量風險分析一般應當在確定風險應對計劃時再次進行，以確定項目總風險是否已經減少到滿意。

『貳』 量化交易靠譜嗎，收益穩定嗎

量化是指以數學統計和數學建模為基礎，利用計算機技術，從海量的歷史和當前數據中，發掘出能夠大概率帶來超額收益的交易方式，避免人工交易過程中由於投資者情緒波動帶來的非理性決策導致的負面影響。一個合格的量化交易模型，必須基於有明確的經濟含義的趨勢判斷或者套利原理，進行進一步的系統化和程序化抽象，呈現出來的形式是一套邏輯完備的可執行的交易指令流程和邏輯控制方案。

什麼是策略?

策略，字面意義是指可以實現目標的方案集合；簡單地講，就是一系列預設的行為模式，分別在不同的觸發條件會被啟用。

在證券交易中，策略是指當預先設定的事件或信號發生時，就採取相應的交易動作。

什麼是量化策略？

所謂量化，就是把行為模式中的事件或信號數字化，通過一套固定的邏輯來分析，而不是單憑人的感覺或直覺進行判斷和決策。

傳統的交易員通常是在看到某種圖形化的技術形態後，就執行一些特定的交易，如果能把圖形形態用一系列計算機程序能識別的數據來描述，讓程序自動判斷並決策是否要進行交易，並自動進行倉位的管理和風險控制動作，這樣也就變成了量化策略。

通常來講，一般所謂的量化策略是指整個交易過程完全實現為計算機程序，從數據接收、處理到交易執行都是由計算機程序自動完成。 為了開發這樣的量化策略，預先需要收集一定量的數據，並在其基礎上建立一套基於數字的處理決策模型，通常把這一過程叫做量化策略的研究；策略研究好後，就要實現它，讓它run起來。

用量化策略的方式來做投資到底靠譜嗎？

我們以一個量化平台的數據來看一下：

根據易寬量化平台發布的基於17年12月數字貨幣跑的一周策略（2017.12.11-17）回測數據來看：

「蓄勢待發」進場最早，然而過早的止盈導致之後反復開倉止損，對那一段行情不太適應，好在最後一段抓到略微挽回損失。

任何一個投資個體的判斷與決策過程都會不同程度地受到認知、情緒、意志等各種心理因素的影響。而量化投資依靠計算機配置投資組合，克服了人性弱點，使投資決策更科學、更理性。

『叄』 股市中量化是什麼

股市中的量化是一種利用數學模型、演算法和統計分析方法來分析市場趨勢和交易決策的方法。

量化在股市中的應用主要體現在以下幾個方面：

一、量化分析的基本含義

量化是一種基於數據和統計分析的投資策略。在股市中，量化通過對歷史數據、市場趨勢、交易信號等進行數學建模和統計分析，幫助投資者做出更為科學、客觀的決策。這種方法主要依賴於數學演算法，通過對大量數據的處理和分析，尋找股市中的規律和趨勢。

二、量化的主要應用

1. 策略開發：通過量化分析，可以開發出各種投資策略，如均線策略、動量策略等。這些策略基於歷史數據的表現，通過演算法驗證其有效性，並在實際交易中執行。

2. 風險管理：量化還可以幫助進行風險管理，通過設置止損點、計算風險收益比等，減少投資風險。

3. 市場分析：通過對市場數據的深度挖掘和分析，量化方法可以預測市場的走勢，幫助投資者做出買賣決策。

三、量化的優勢與局限性

量化的優勢在於其客觀性和科學性。基於大量的數據分析，可以避免人為情緒的影響，提高決策的准確性。然而，量化也並非萬能，市場是復雜且多變的，任何方法都無法完全預測未來的走勢。此外，量化交易也需要較高的技術水平和專業知識。

總的來說，股市中的量化是一種利用數學模型和統計分析方法來分析市場趨勢和做出交易決策的方法。它可以幫助投資者更加科學、客觀地做出決策，但也存在一定的局限性，需要結合實際情況靈活應用。