Ⅰ 程序化交易的交易策略有哪些股票程序化交易收益高的模型有哪些
程序化交易的交易策略是最核心的东西，有种种策略，实际上就是把总结有效的交易方式变成按条件触发的程序化的执行步骤。有效并收益高不是靠经验或者会看K线图一类，而是涉及数学、心理学甚至编写代码等等专业领域，多是一些团队组成。这些模型都要自己分析摸索，否则人人一抄就有效那大家还工作什么劲呢，都作股票去好了。
Ⅱ 量化交易都有哪些主要的策略模型
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。
Ⅲ 股票交易模型案例
一般股票交易的模型就是量化交易，你可以自己先下载量化软件看看已经有的指标，再进行优化
Ⅳ 股票交易策略具体有哪些
股票交易策略常见的是趋势型策略，通俗说,就是追涨杀跌。从众心理是趋势的主要基础。趋势也是股市运行的最明显特征。虽然牛市即具有明显上涨趋势的时间只占总时间的15％左右,但由于它的特征显著,还是受到众多的投资者偏爱。CMC Markets提醒交易者，股票交易策略是一种在理想模型中抽象概括出的东西。在实际中,大可不必说只用一种基本策略。把不同的策略组合进一个交易系统一般能得到更好的甚至是出奇好的效果稳定盈利是一种境界。
Ⅳ 股票的预测模型有哪些
Miller and Modigliani(1961)四个定价模式
1.净现金流量折现法
2.投资机会折现法
3.股利折现法
4.盈余折现法
市场实务（本益比、市价净值比等）倍数还原法
自由现金流量法(Free Cash Flow Method)
市场效率假说
CAPM模型与APT模型等
你是指上述之评价模式吗