股票交易策略编程

Ⅰ 如何建立一个股票量化交易模型并仿真

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。

Ⅱ 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。

Ⅲ 炒股交易策略

理性的交易策略应该包括以下七种基本类型：

（一）价值型策略

即着眼于股票的内在价值。最典型的一个是巴菲特,完全从公司基本面上寻找投资机会。还有一个奥尼尔的CANSLIM模型,其中的多半要素也是属于价值的范围。如果细分,可以说巴菲特是价值挖掘型,而奥尼尔是价值增长型。

（二）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,还是受到最多的投资者偏爱。顺便提醒炒股时间不长的朋友,运用趋势型策略最关键的是资金管理和止损,而不是信号的成功率。趋势型策略的典 型人物一个是索罗斯,他不仅关于运用趋势,还提出走在趋势的前面,就是找趋势转折点。另一个是范撒凯的《通向金融王国的自由之路》书中提到的巴索,建议大 家都去找一下这本书看看,理解一下R系数的理念会使您对趋势型策略有全新的认识。

（三）能量型策略

前 面的趋势型主要关注价格,而能量型主要关注的是成交量。成交量是股价的元气,这句话十分到位地表达了这类型策略的观点。例如OBV指标就是一个最简单的能 量型策略的例子。典型人物一个是江西证券的廖黎辉,他用自己的模型1998年前后做了一个公开模拟账户,年收益超过10倍。另一个是花荣,他曾对OBV深 入研究,不过真正的东西他不会拿出来的。

（四）周期型策略

螺 旋式上升是世界最常见的发展方式,股市也不例外。一个螺旋就是一个周期。我们常说的波段,它的学名应该也叫周期。周期型策略的代表人物我认为第一个应该是 艾略特,波浪就是周期嘛,只不过他那里的波浪还只是非理性的,靠肉眼看,就像看云彩似的。好在现在有了不怕苦不怕累的电脑,能够代替我们把波浪数得更统 一,如果再加上神经网络技术,波浪的前景应该很光明的。另一个代表人物我知道的就是波涛先生,他的专长是研究浮动波长周期,开辟了一个赚钱的新领域。如果 有兴趣赚钱的,建议找本波涛的书好好看看吧。

（五）突变型策略

不 是在说突变论的突变,这里我们不需要那么复杂的。这里说的突变就是价格发生突然变化的意思。突变往往是容易把握的好机会。只不过全国80％的个人投资者都 是业余股民、上班族,用不上,所以不多说了。知道的代表人物一个是鲁正轩,他有本书专门研究涨停板,听说他在孙中山老家曾操盘赚了不少钱。另一个人物是亚 洲一号,他曾在叶滔网站的模拟炒股中达到28倍收益。

（六）跟庄型策略

把这个策略排在第五位,也是想请各位注意除了它之外,还有其他的可能是更好的策略。跟庄的书太多了。其代表人物一个是青木,他是一代股民的老师。另一个是几何级数,他写的庄家系列文章比青木说的还全面。这家伙本来是在医院搞X光的,他对股市也差不多能透视了。

（七）数理型策略

不 是数理化的数理,而是数术之理的意思。我对此一窍不通,曾有朋友想教化我,但我一看就晕,学不了。只知道两个代表人物,一个是江恩,他的数理水平比咱们国 人高手当然差远了,但他是世界上第一个成名的将数理方法运用在股市上的。第二个代表人物应该是周文王了,他拘而演易,创立了数理大厦的基础。

Ⅳ 我想做一个股票自动交易策略软件，请问哪种语言合适

进这个页面，然后下面Java SE Development Kit 1.4.2_19有windows平台的，32位和64位都有，记得上面选accept : )
希望采纳

Ⅳ 股票量化交易策略是什么意思

股市是一门经济学，哲学，概率学，心理学的综合体，想要成功，需要不断去感悟去总结每一次的失败，这样才能走的更好更远。

第一个理念：

顺势而为

股市的大趋势决定个股的走势，当指数大涨时个股更容易爆发，这个时候适合重仓介入，当然要注意获利就出;当市场处于弱势时，就要考虑轻仓介入，不盲目追涨。

第二个理念：

选定有价值的公司

在投资中，选定有价值的公司很重要，因为这些公司有很强的上涨潜力，一旦市场有好的信号，或者公司有大利好时，股价就会飞速上涨，所以这样的公司更容易让普通股民赚到钱。

第三个理念：

分批建仓 坚持到底

在投资中，投资者要住的是要做好投资策略，一般的策略就是分批建仓，在市场下跌时以倒金字塔形态建仓，在市场上涨时，以金字塔形态减仓。如果股票短期被套，市场情况还可以的话，则要选择坚持持仓。

天字一号量化交易系统通过设定不同的各种指标条件，一旦市场交易情况满足这些条件时就自动弹出一些操作指示；设定值达到开仓条件，系统会弹出买入信号、设定值达到减仓条件卖出一半或者全部卖出等。

Ⅵ 我想学股票期货程序化交易编程，有谁知道程序化交易编程用哪种语言啊在网上看到C，VB，之类，要学哪种

。。。程序化交易。。现在都是期货比较多。
建议学习金字塔，功能比较强大。。
直接进他们公司的网站学习吧。。简单的编些程序都是比较简单。。

Ⅶ 股票程序化交易 有哪些软件

程序化交易系统是指将设计人员交易策略的逻辑与参数在电脑程序运算后，并将交易策略系统化。当趋势确立时，系统发出多空讯号锁定市场中的价量模式，并且有效掌握价格变化的趋势，让投资人不论在上涨或下跌的市场行情中，都能轻松抓住趋势波段，进而赚取波段获利。程序化交易的操作方式不求绩效第一、不求赚取夸张利润，只求长期稳健的获利，于市场中成长并达到财富累积的复利效果。经过长时期操作，年获利率可保持在一定水准之上。 一句话：极其开放模型(策略)的设计、风险动态管理技术、误差矫正反馈检验准确率、快捷的下单速度。这四项组成了整个程序化交易系统。 1． 将交易模式系统化：程序化交易的买卖决策完全决定于系统化、制度化的逻辑判断规则，透过电脑的辅助，将各种讯息转化为程序语言，藉由电脑来代替人为发出买卖讯号，再根据系统使用者发出的委托方式，执行下单程序。 2． 克服人性的四大心理障碍：排除人为情感因素，用电脑取代人性，消除交易时人性的恐惧、贪婪、迟疑及赌性等四大情绪因子。3． 确保交易方法的一致性：严守既定的操作纪律及交易的基本原则，透过电脑将既定的操作规范、获利以及风险管理等条件写成程序语言，依程序发出进出场买卖的讯号。 目前国内期货市场程序化交易软件很普遍，效果很不错。股票市场没听说过有类似的软件，反正程序化交易在日后肯定是一个大趋势。要用就早用，第一个吃螃蟹的总是好赚钱，不是吗。

Ⅷ 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。

Ⅸ 股票量化交易策略

你好，这是很有价值的量化策略勒。相对来说量化交易是比较稳健的避免人为情绪的交易模式。

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