股票交易量的原始模型

『壹』 如何建立量化交易模型

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

『貳』 網格交易法是什麼

通過朋友介紹去點金世界的易之道社區看到網格交易法，並跟著系統化的學習，深刻理解的網格交易法的來由和秘密。

很久以前有個漁民，他總是習慣徒手捕魚，但總是抓不到魚，效率很低下。有一天一個老漁民告訴他，「你做個漁網不就容易抓到魚了嗎？」漁民想，確實是這個道理，撒個漁網下去，就可以多抓好多魚！可是一段時間後，他發現用漁網捕魚並沒有按照預想的那樣抓到好多魚，他覺得很懊惱，就去問老漁民是怎麼回事？老漁民默默笑了笑，說「沒撈到魚不能怪網不行，你還得會學會如何使用它，去捕魚之前你要知道你的網是粗網還是細網，要捕的是什麼魚，如果是細網應該去河裡捕小魚，如果是粗網捕不到小魚，應該去海里捕大魚。你捕魚的手法、方式，要符合魚兒運動的規律。」所以，在交易過程中，我們除了拿到工具還不夠，還需要知道如何使用工具，才能夠捕到更多的魚。

漁夫用漁網將所及范圍的魚一網打盡給了我們很大的啟示，我們也可以按照這種方式，設定一張目標價格網，若股票價格隨機波動時觸及我們網內的價格，就買入一定數量的股票，價格上漲時就賣出一定數量的股票獲利，價格回落時再買回一部分的股票，在網內不斷的買賣，不斷的獲利。

經過多年探索，資訊理論之父——申農研究出了這樣一個捕魚法寶：網格交易法，下面給大傢具體介紹一下申農的交易理論：在某一個價位上用賬戶資金的50%買入股票，當股票價格上漲一定幅度時就賣出一部分股票，股票價格下跌，就用剩餘資金補回部分倉位，使賬戶剩餘資金和持倉股票的市值維持在1:1的比例。

什麼意思呢，我們用一個簡單的案例進行說明，假如我的股票賬戶上有200元，用50%就是100元在1塊錢的時候建起始倉位，剩下50%也就是100元不動，於是我的賬戶上有了100元的股票和100元的現金；當股票價格漲到2塊錢的時候，之前市值100塊的股票漲到了200元，我就賣掉50塊錢的股票，這時我的賬戶上有值150塊的股票和150塊現金，賬戶資金和股票市值相等；股票跌回1塊的時候，再拿多餘現金買回股票，使股票市值與賬戶資金相等。股票價格從1塊錢漲到2塊錢再跌回1塊錢的時候，股票市值變為75元，賬戶資金為150元，賬戶總資產為225元，比最開始的200元多出來了25元，即使股票價格沒有上漲，我們也能賺到波動的錢。

申農的策略可以用兩句話來總結：

1股價漲跌是不可預測的。

2股價上漲就不斷賣出套現，股價下跌就不斷買進股票。

這就是最基礎的、最原始的網格交易模型。

申農十多年的網格交易生涯，充分驗證了網格交易邏輯的有效性和實用性，也用29%年復利增長的成績，充分驗證了網格交易法的價值。點金世界交易團隊從2016年開始探索並驗證了網格交易法，並提煉出獨創的網格交易法系統化課程，中軸交易法和波段111交易法，有興趣可以上點金世界看看哦~

『叄』 那裡能查到股票的成交數據和機構買賣席位

進入大智慧，輸入要看的股票代碼，按F5會出現K線圖，然後用左右鍵或滑鼠選擇K線圖，這時在屏幕左邊就有成交量等很多信息。
股市成交量為股票買賣雙方達成交易的數量，是單邊的，例如，某隻股票成交量為十萬股，這是表示以買賣雙方意願達成的，在計算時成交量是十萬股，即：買方買進了十萬股，同時賣方賣出十萬股。而計算交易量則雙邊計算，例如買方十萬股加賣方十萬股，計為二十萬股。股市成交量反映成交的數量多少。一般可用成交股數和成交金額兩項指標來衡量。目前深滬股市兩項指標均能顯示出來。
交易席位原指交易所大廳中的座位，座位上有電話等通訊設備，經紀人可以通過它傳遞交易與成交信息。證券商參與證券交易必須首先購買席位，席位購買後只能轉讓，不能撤消。
在我國，證券交易所專用席位是用於B股股票交易的席位。
席位分類如下：
第一，根據席位的報盤方式，有有形席位和無形席位之分。
有形席位，指設在交易所交易大廳內與撮合主機聯網的電腦報盤終端。證券商通過有形席位進行證券交易，採用的是人工報盤方式，即由證券營業部里的櫃台工作人員通過熱線電話將投資者的委託口述給證券交易所交易大廳內的出市代表。出市代表用席位上的電腦報盤終端再將委託輸入撮合主機，通過單向衛星接收實時行情和成交回報數據。
無形席位，指證券商利用現代通訊網路技術，將證券營業部里的電腦終端與交易所撮合主機直接聯網，直接將交易委託傳送到交易所撮合主機，並通過通訊網路接收實時行情和成交回報數據。無形席位採用的主要通訊方式是技術水平較高、傳輸速率較快、安全可靠性較好的雙向衛星，以適應我國幅員遼闊、投資者分散的特點。
無形席位實際上是交易所為證券商提供的與撮合主機聯網用的通訊埠。不再具有席位的原始形式。如果全部採用無形席位交易，在交易所交易大廳我們將看不到證券商出市代表。甚至連交易大廳也不需要。一個無形席位與證券商櫃台電腦伺服器相聯後，可以連接幾十台報盤終端，也就是說，一個無形席位的效率相當於幾十個有形席位。
對於無形化交易市場來說，證券商的報盤終端可以與交易所撮合主機相聯。因此，每個從證券營業網點通過電話委託、自助委託或櫃台委託的投資者，都相當於場內的出市代表，投資者輸入的委託直接進入交易所電腦主機進行撮合。證券商一般可以用少量的幾個無形席位來代替有形市場的幾十個有形席位，且無需在場內派駐出市代表，大大節約了經營成本，更重要的是省去了人工報盤的中間環節，從而減少了差錯，提高了效率。無形席位具有有形席位無法比擬的優勢。我國在這方面處於世界領先地位，深圳證券交易所已全部採用無形席位，上海證券交易所也已開始向無形席位轉變。
第二，根據席位經營的證券種類，有A股席位、B股席位之分。
A股席位是經營A種股票、國債及其衍生品種買賣的席位；
B股席位是經營B種股票買賣的席位。
第三，根據席位使用的業務種類不同，可將證券交易席位分為代理席位和自營席位。
代理席位是證券公司專門接受投資者委託，為投資者代理證券買賣的席位。
自營席位是證券公司專用於自營證券業務的席位

『肆』 股票網格什麼意思

網格交易是量化交易的一種，是一種穩定的、保險的、收益率不會大起大落的交易方式。
簡單說就是分批買入，比如說股票跌了一部分 愛就投入70%左右 再跌再買，越跌越買，這樣等於是把你的錢分批不斷的投入進去，降低了風險，如果你一下子都投進去了，他又繼續低呀 你就沒有錢，再繼續往裡補了 這樣做最大的好處就是抄底抄的相對來說呃穩定一些，不會出現 抄底抄的不深這種局面
我是從點金世界上學習到網格交易法，它是點金世界交易團隊根據資訊理論之父——申農的捕魚法寶演變而來的實操課程，下面給大傢具體介紹一下申農的交易理論：在某一個價位上用賬戶資金的50%買入股票，當股票價格上漲一定幅度時就賣出一部分股票，股票價格下跌，就用剩餘資金補回部分倉位，使賬戶剩餘資金和持倉股票的市值維持在1:1的比例。
申農的策略可以用兩句話來總結：
1股價漲跌是不可預測的。
2股價上漲就不斷賣出套現，股價下跌就不斷買進股票。
這就是最基礎的、最原始的網格交易模型。
在行情不可預測的情況下，設置好網格區間，網格交易法的基礎是資金管理，只要按照這個原理來控制風險，低買高賣，不斷在震盪中獲利。
幣種選擇上：
1， 總市值要大，交易量要多，換手率要高。
2，近期處於震盪，不會大漲大跌的幣種。由於網格交易法追求的是不斷的行情波動，行情波動越厲害，收益率越高。只在一定的區間內不停波動，網格法會獲得很大的收益。按網格交易法的特性，K線波動越大的行情越適合網格法。
操作上，首先要確定價格區間，防止出現單邊行情時，不設限地買入或賣出。價格區間的確定，跟這個幣種近一段時間的振幅有關。
之後，確定網格密度。投資者需根據數字資產價格波動情況，把加密貨幣價格波動區間分為若干價位，程序將資金分配在各價位掛買單。在實際運作中，當數字資產價格下跌時，每成交一份買單，立刻在高一個價位掛一份賣單，即低價買單與高價賣單一一對應。當數字資產價格上漲時，每成交一份賣單，立刻在低一個價位掛一份買單。即低價買單被高價賣出後，立刻補單。
最後，設置好止盈止損價格。止盈是指，當單邊行情來臨時，比如幣價連續上漲，一旦漲破一個支撐位，很有可能再繼續上漲的時候，為了不錯過行情，設置好止盈價，在這個止盈價時一把買入。止損是指，當單邊行情來臨時，比如幣價連續下跌，一旦跌破一個支撐位，很有可能再繼續下跌的時候，為了減小損失，設置好止損價，在止損價時一把賣出。
目前，有少數加密貨幣交易所推出了網格交易平台，其中包括Bibox、BitUniverse等

『伍』 比較分析股權價值評估股權現金流量股價模型股利折現股價模型......急！謝謝哥哥姐姐們

絕對估值法（折現方法）
1.DDM模型（Dividend discount model /股利折現模型)
2.DCF /Discount Cash Flow /折現現金流模型）
（1）FCFE （ Free cash flow for the equity equity /股權自由現金流模型)模型
（2）FCFF模型（ Free cash flow for the firm firm /公司自由現金流模型）
DDM模型
V代表普通股的內在價值， Dt為普通股第t期支付的股息或紅利，r為貼現率
對股息增長率的不同假定，股息貼現模型可以分為
：零增長模型、不變增長模型（高頓增長模型）、二階段股利增長模型（H模型）、三階段股利增長模型和多元增長模型等形式。
最為基礎的模型；紅利折現是內在價值最嚴格的定義； DCF法大量借鑒了DDM的一些邏輯和計算方法（基於同樣的假設/相同的限制）。
1. DDM DDM模型模型法（Dividend discount model / Dividend discount model / 股利折現模型股利折現模型)
DDM模型
2. DDM DDM模型的適用分紅多且穩定的公司，非周期性行業；
3. DDM DDM模型的不適用分紅很少或者不穩定公司，周期性行業；
DDM模型在大陸基本不適用；
大陸股市的行業結構及上市公司資金飢渴決定，分紅比例不高，分紅的比例與數量不具有穩定性，難以對股利增長率做出預測。
DCF 模型
2.DCF /Discount Cash Flow /折現現金流模型） DCF估值法為最嚴謹的對企業和股票估值的方法，原則上該模型適用於任何類型的公司。
自由現金流替代股利，更科學、不易受人為影響。
當全部股權自由現金流用於股息支付時， FCFE模型與DDM模型並無區別；但總體而言，股息不等同於股權自由現金流，時高時低，原因有四：
穩定性要求（不確定未來是否有能力支付高股息）；
未來投資的需要（預計未來資本支出/融資的不便與昂貴）；
稅收因素（累進制的個人所得稅較高時）；
信號特徵（股息上升/前景看好；股息下降/前景看淡）
DCF模型的優缺點
優點：比其他常用的建議評價模型涵蓋更完整的評價模型，框架最嚴謹但相對較復雜的評價模型。需要的信息量更多,角度更全面, 考慮公司發展的長期性。較為詳細，預測時間較長，而且考慮較多的變數，如獲利成長、資金成本等，能夠提供適當思考的模型。
缺點：需要耗費較長的時間，須對公司的營運情形與產業特性有深入的了解。考量公司的未來獲利、成長與風險的完整評價模型，但是其數據估算具有高度的主觀性與不確定性。復雜的模型，可能因數據估算不易而無法採用，即使勉強進行估算，錯誤的數據套入完美的模型中，也無法得到正確的結果。小變化在輸入上可能導致大變化在公司的價值上。該模型的准確性受輸入值的影響很大（可作敏感性分析補救）。
FCFE /FCFF模型區別
股權自由現金流（Free cash flow for the equity equity ）：
企業產生的、在滿足了再投資需求之後剩餘的、不影響公司持續發展前提下的、可供股東股東分配的現金。
公司自由現金流（Free cash flow for the film film ）：
美國學者拉巴波特（Alfred Rappaport）20 世紀80 年代提出了自由現金流概念：企業產生的、在滿足了再投資需求之後剩餘的、不影響公司持續發展前提下的、可供企業資本供應者企業資本供應者/各種利益要求人（股東、債各種利益要求人（股東、債權人）權人）分配的現金。
FCFF 模型要點
1.基準年公司自由現金流量的確定：基準年公司自由現金流量的確定：
2.第一階段增長率第一階段增長率g的預估的預估：(又可分為兩階段）又可分為兩階段）
3.折現折現率的確定的確定：
折現：蘋果樹的投資分析/評估自己加權平均資金成本(WACC) 。
4 .第二階段自然增長率的確定：
剩餘殘值復合成長率（CAGR），一般以長期的通貨膨脹率（CPI）代替CAGR。
5 .第二階段剩餘殘值的資本化利率的計算：
WACC減去長期的通貨膨脹率（CPI）。
公司自由現金流量的計算
根據自由現金流的原始定義寫出來的公式：
公司自由現金流量=（ 稅後凈利潤 利息費用 非現金支出- 營運資本追加）- 資本性支出
大陸適用公式：
公司自由現金流量
= 經營活動產生的現金流量凈額–資本性支出
= 經營活動產生的現金流量凈額– （購建固定、無形和其他長期資產所支付的現金– 處置固定、無形和其他長期資產而收回的現金凈額）
資本性支出
資本性支出：用於購買固定資產（土地、廠房、設備）的投資、無形資產的投資和長期股權投資等產能擴張、製程改善等具長期效益的現金支出。
資本性支出的形式有：
1.現金購買或長期資產處置的現金收回、
2.通過發行債券或股票等非現金交易的形式取得長期資產、
3.通過企業並購取得長期資產。
其中，主體為「現金購買或長期資產處置的現金收回」的資本性支出。
現行的現金流量表中的「投資活動產生的現金流量」部分，已經列示了「購建固定、無形和其他長期資產所支付的現金」，以及「處置固定、無形和其他長期資產而收回的現金凈額」。
故：資本性支出= 購建固定、無形和其他長期資產所支付的現金—處置固定、無形和其他長期資產而收回的現金凈額
自由現金流的的經濟意義
企業全部運營活動的現金「凈產出」就形成「自由現金流」，「自由現金流」的多寡一定程度上決定一家企業的生死存亡。一家企業長期不能產出「自由現金流」，它最終將耗盡出資人提供的所有原始資本，並將走向破產。
1.「自由現金流」充裕時，企業可以用「自由現金流」 償付利息還本、分配股利或回購股票等等。
2. 「自由現金流」為負時，企業連利息費用都賺不回來，而只能動用尚未投入經營（含投資）活動的、剩餘的出資人（股東、債權人）提供的原始資本（假定也沒有以前年度「自由現金流」剩餘）來償付利息、還本、分配股利或進行股票回購等等。
3.當剩餘的出資提供的原始資本不足以償付利息、還本、分配股利時，企業就只能靠「拆東牆補西牆」（借新債還舊債，或進行權益性再融資）來維持企業運轉。當無「東牆」可拆時，企業資金鏈斷裂，其最終結果只能尋求被購並重組或申請破產。
公司自由現金流量的決策含義
自由現金流量為正： 自由現金流量為正：
公司融資壓力小、具發放現金股利、還舊債的能力；
不一定都是正面的，隱含公司擴充過慢。
自由現金流量並非越高越好，自由現金流量過高表明再投資率較低，盈餘成長率較低。
自由現金流量為負： 自由現金流量為負：
表明再投資率較高，盈餘成長率較高，隱含公司擴充過快；
公司融資壓力大，取得現金最重要，須小心地雷股；
借債困難，財務創新可能較大，可能發可轉換債規避財務負擔；
在超額報酬率呈現正數時，負的自由現金流量才具有說服力。
基準年公司自由現金流量的確定
自由現金流量為正：
取該年值為基準年值；
以N年算術平均值為基準年值；
以N年加權平均值為基準年值（權重自定，越近年份權重越大。）
自由現金流量為負：
如算術平均值為正，以N年算術平均值為基準年值；
如加權平均值為正，以N年加權平均值為基準年值；
如前一年為正，取前一年值為基準年值；
如前一年為負，取某一年比較正常值為基準年值（自定）。
第一階段增長率g的預估
運用過去的增長率： 運用過去的增長率：
算術平均數（簡單平均/賦予不同年份相同的權重/忽略了復利效果）
加權平均數（給予近幾年增長率以較大權重/不同年份權重主觀確定）
幾何平均數（考慮了復利效果/忽略中間年限變化）
線性回歸法（同樣忽略了復利效果）
結論：沒有定論
注意：當利潤為負時
算術平均數（簡單平均/賦予不同年份相同的權重/忽略了復利效果）
加權平均數（沒有意義）
幾何平均數（考慮了復利效果/忽略中間年限變化）
線性回歸法（沒有意義）
歷史增長率的作用
歷史增長率在預計未來增長率中的作用取決於歷史增長率在預計未來增長率中的作用取決於:
歷史增長率的波動幅度（與預測的有用性負相關。）
公司的規模（隨規模變大，保持持續高增長的難度變大。）
經濟的周期性（周期性公司的取值可能很高或很低。）
基本面的變化（公司業務、產品結構變化、公司重組等。）
收益的質量（會計政策/購並活動引起的增長可靠性很差。）
主觀預測優於模型
研究員對結論：研究員對g的主觀預測優於模型的預測：只依據過去的數據
研究員的主觀預測：過去的數據 本期掌握的所有信息，包括：
（1）上一次定期報告後的所有公司不定期公告中的信息；
（2）可能影響未來增長的宏觀、行業信息；
（3）公司競爭對手的價格政策即對未來增長率的預估；
（4）訪談或其他途徑取得的公司內幕消息；
如何准確預測g
預測得准確與否,將建立在研究員對產業發展和公司戰略把握的基礎之上。公司戰略包括公司產業領域的選擇、產品的選擇和生產流程的選擇。要依據產業發展和公司戰略，要與時俱進，對模型參數進行修正,提高估值的准確性。
（1）最近公司具體信息的數量（越多/越重大，優勢越明顯）；
（2）研究該公司的研究員的數量（越多/越一致，優勢越明顯）；
（3）研究該公司的研究員意見的分歧程度（越大，優勢越不明顯）；
（4）研究該公司的研究員的素質（金牌研究員越多，預測優勢越大）。
建議：相信自己，不要盲目相信其他研究員的預測。金牌研究員也可能犯嚴重錯誤，因為：數據本身可能存在錯誤 研究員可能忽略基本面的重大變化。
WACC釋義與計算
WACC WACC （ Weighted average cost of capital/ Weighted average cost of capital/加權平均資金成本權平均資金成本/Composite cost of capital Composite cost of capital)
根據股東權益及負債占資本結構的百分比，再根據股東權益及負債的成本予以加權計算，所得出的綜合數字。
公式：
WACC =股東權益成本*（公司市值/企業價值） 負債成本*（負債/企業價值）
利用公司的加權平均資本成本（WACC）來判斷公司股票是否值得投資。
WACC的計算相當復雜，不過如何使用WACC ，比如何計算該數字更重要。
FCFF法的適用
1. FCFF FCFF法的適用： 法的適用：
周期性較強行業（擁有大量固定資產並且賬面價值相對較為穩定）；
銀行；
重組型公司。
2. 2. FCFF FCFF法的不適用：
公司無平均正的盈餘，如IT類公司目前處於早期階段；
公司不具備長期歷史營運表現，例如成立不到三年的公司；
缺乏類似的公司可作參考比較；
公司的價值主要來自非營運項目。
特殊情況下DCF的應用（1）
1. 周期性較強行業周期性較強行業：
難點：基準年現金流量及預期增長率g的確定問題。
對策：1。基準年現金流量為正，直接調整預期增長率g 。
（1）景氣處於 3、-3、-2 ，預計景氣回落，下調預期增長率g。
（2）景氣處於-1、 1、 2 ，預計景氣上升，上調預期增長率g。
（邏輯：景氣循環理論，景氣周期周而復始，歷史重演。研究員對宏觀經濟周期、行業景氣周期的判斷能力，以及能否准確尋找一個景氣周期年限及景氣拐點都會影響估計的准確性。）
2。基準年現金流量為負。
先求平均現金流量以作基準年現金流量；然後調整預期增長率。
注意：注意：1。也可以從營收開始，利用會計勾稽關系全面估算每年現金流量。
（宏觀經濟周期、行業景氣周期判斷的准確性、會計能力都會影響估計
的准確性，工作量繁重且效果不佳）
2。內部收益率已經體現收益波動性對價值評估的影響。
3。預期增長率g取凈利成長率時，將凈利成長率*

『陸』 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。

『柒』 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。