股票的量化分析关系

㈠ 用量化理论去分析一个股票

量化就是指通过一些数学模型，例如概率模型，风险模型等，去预测接下来的事情发生的概率。用量化的理论去分析股票就是用这些量化数学模型去预测一个股票接下来的走势、涨跌概率等，数学的东西比较复杂，推荐你用胜算在握量化炒股APP，他们就是做量化投资炒股的，可以跟着学习一下..

㈡ 3分钟了解深度学习跟量化交易是什么关系

机器学习怎样应用于量化交易（一）
曾有朋友问过，国内现在量化领域机器学习应用的少，是否因为效果不如简单的策略。其实，把机器学习应用在量化交易上始终面临着两难，却并不是无解的两难。很多时候并不是机器学习不work，而是真正懂如何用正确科学的统计思维使用Machine Learning的人才太少。机器学习涉及到特征选择、特征工程、模型选择、数据预处理、结果的验证和分析等一整套建模流程，广义角度来说就不单单是模型选择的问题。所以，如果认为“用支持向量机成功预测股票涨跌” 这样的研究，就是把机器学习应用于量化交易，这种狭义的认识无疑是买椟还珠，对机器学习领域散落遍地的珍珠视而不见。如果把机器学习的崛起放在历史进程中考量，无非就是趋势的延续：现在，可通过系统的数据分析证实过去模糊不定的经验，机器学习算法将未曾被察觉的规律得以浮现纸面。在我看来，未来的发展概有两个方向：1.针对量化交易的统计学习算法被提出，使其适合于噪声大，分布不稳定的金融数据分析；2.对于机器学习的热情回归理性，从工具为导向回归到问题为导向。针对如何以问题为导向，在机器学习算法中挑选合适的工具，分享一些思路。1.多因子模型的因子权重计算当我们在构建多因子模型且已经选定了一系列因子之后，要如何根据不同的市场情况调整各个因子的权重呢？在以往的研究中发现，与其它算法相比较，随机森林算法对于存在非线性、噪音和自变量共线性的训练集的分析结果更出色。所以，目前在多因子模型的权重上，采用当期收益率对上期因子进行随机森林回归分析，以确定下一期多因子模型的因子权重。2.缺失值处理处理缺失值在金融的量化分析中是个无可避免的问题。选取合理的缺失值处理方法，依赖于数据本身的特点、数据缺失的情况、其对应的经济学意义，以及我们需要使用数据进行何种计算。在尝试构建多因子模型时，我们选择了两种缺失值替换方法：（1）采用期望最大化算法 来用同一变量的已知数据对缺失值进行极大似然估计。（2）把模型中包含的所有因子作为特征变量，并赋予其相同的权重，再采用机器学习中的K-近邻算法来寻找最相似的标的，保证缺失值替换后，不会强化一部分因子的影响力。其实在量化领域，机器学习解决着线性模型天生的缺陷或弊端，所以还是有着很深的介入的。除去凸优化、降维(提取市场特征)等领域的应用，目前“非动态性”和“非线性”是两个重要的弊端。金融关系之间并非静态，很多时候也不是线性的。统计学习的优势此时就会体现出来，它们能够迅速地适应市场，或者用一种更“准确的”方式来描述市场。在国内，机器学习在量化内应用跟领域有很大的关系，跟频率也有很大的关系。比如，CTA的运用可能就要多于股票，它处理数据的维度要远小于股票，获取市场的长度和动态又强于股票。股票市场的momentum要弱于期货市场的momentum，它的趋势与股票相比更明显和低噪声。这些特征对于机器学习发挥作用都更加有利。很可能国内一些交易执行算法的设计上就借鉴了机器学习。我们可以通过学习订单薄特征，对下一期盘口变化做一些概率上的预测，经过一定样本的训练之后，可以显著地提升算法表现。而我仍谨慎看好深度学习等机器学习方法的原因在于，在认识市场上，现行的大部分方法与这些方法并不在一个维度上，这个优势让它们与其他方法相比，捕捉到更多的收益。也就是说，一个新的认识市场的角度才能带来alpha。

㈢ 量化分析的量化投资策略

量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。
1·量化选股
量化选股就是采用数量的方法判断某个公司是否值得买入的行为。根据某个方法，如果该公司满足了该方法的条件，则放入股票池，如果不满足，则从股票池中剔除。量化选股的方法有很多种，总的来说，可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类
2·量化择时
股市的可预测性问题与有效市场假说密切相关。如果有效市场理论或有效市场假说成立，股票价格充分反映了所有相关的信息，价格变化服从随机游走，股票价格的预测则毫无意义。众多的研究发现我国股市的指数收益中，存在经典线性相关之外的非线性相关，从而拒绝了随机游走的假设，指出股价的波动不是完全随机的，它貌似随机、杂乱，但在其复杂表面的背后，却隐藏着确定性的机制，因此存在可预测成分。
3·股指期货套利
股指期货套利是指利用股指期货市场存在的不合理价格，同时参与股指期货与股票现货市场交易，或者同时进行不同期限，不同(但相近)类别股票指数合约交易，以赚取差价的行为，股指期货套利主要分为期现套利和跨期套利两种。股指期货套利的研究主要包括现货构建、套利定价、保证金管理、冲击成本、成分股调整等内容。
4·商品期货套利
商品期货套利盈利的逻辑原理是基于以下几个方面 ：(1)相关商品在不同地点、不同时间对应都有一个合理的价格差价。(2)由于价格的波动性，价格差价经常出现不合理。(3)不合理必然要回到合理。(4)不合理回到合理的这部分价格区间就是盈利区间。
5·统计套利
有别于无风险套利，统计套利是利用证券价格的历史统计规律进行套利，是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。统计套利在方法上可以分为两类，一类是利用股票的收益率序列建模，目标是在组合的β值等于零的前提下实现alpha 收益，我们称之为β中性策略；另一类是利用股票的价格序列的协整关系建模，我们称之为协整策略。
6·期权套利
期权套利交易是指同时买进卖出同一相关期货但不同敲定价格或不同到期月份的看涨或看跌期权合约，希望在日后对冲交易部位或履约时获利的交易。期权套利的交易策略和方式多种多样，是多种相关期权交易的组合，具体包括：水平套利、垂直套利、转换套利、反向转换套利、跨式套利、蝶式套利、飞鹰式套利等。
7·算法交易
算法交易又被称为自动交易、黑盒交易或者机器交易，它指的是通过使用计算机程序来发出交易指令。在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格、甚至可以包括最后需要成交的证券数量。根据各个算法交易中算法的主动程度不同，可以把不同算法交易分为被动型算法交易、主动型算法交易、综合型算法交易三大类。
8·资产配置
资产配置是指资产类别选择，投资组合中各类资产的适当配置以及对这些混合资产进行实时管理。量化投资管理将传统投资组合理论与量化分析技术的结合，极大地丰富了资产配置的内涵，形成了现代资产配置理论的基本框架。它突破了传统积极型投资和指数型投资的局限，将投资方法建立在对各种资产类股票公开数据的统计分析上，通过比较不同资产类的统计特征，建立数学模型，进而确定组合资产的配置目标和分配比例。

㈣ 如何理解量化选股和量化择时之间的关系

所谓量化投资，就是通过定量或统计的方法，不断地从历史数据中挖掘有效的规律并在投资行为中加以利用，甚至通过计算机程序自动执行下单的动作。也就是说，量化投资方法是靠“概率”取胜，其最鲜明的特征就是可定量化描述的模型、规律或策略。

对于股票市场，量化投资主要包括量化选股、量化择时、算法交易、股票组合配置、资金或仓位管理、风险控制等。我们这里重点聊一聊量化选股和择时策略，其中前者解决哪些股票值得关注或持有，后者解决何时买入或卖出这些股票，以期在可承受的风险程度下，获得尽可能多的收益。

第一阶段：选股
选股的目标是从市场上所有可交易的股票中，筛选出适合自己投资风格的、具有一定安全边际的股票候选集合，通常称为“股票池”，并可根据自己的操作周期或市场行情变化，不定时地调整该股票池，作为下一阶段择时或调仓的基础。

量化选股的依据可以是基本面，也可以是技术面，或二者的结合。常用的量化选股模型举例如下：
1多因子模型
多因子模型：采用一系列的“因子”作为选股标准，满足这些因子的股票将作为候选放入股票池，否则将被移出股票池。这些因子可以是一些基本面指标，如 PB、PE、EPS 增长率等，也可以是一些技术面指标，如动量、换手率、波动率等，或者是其它指标，如预期收益增长、分析师一致预期变化、宏观经济变量等。多因子模型相对来说比较稳定，因为在不同市场条件下，总有一些因子会发生作用。
2板块轮动模型
板块轮动模型：一种被称作风格轮动，它是根据市场风格特征进行投资，比如有时市场偏好中小盘股，有时偏好大盘股，如果在风格转换的初期介入，则可以获得较大的超额收益；另一种被称作行业轮动，即由于经济周期的原因，总有一些行业先启动行情，另有一些（比如处于产业链上下游的）行业会跟随。在经济周期过程中，依次对这些轮动的行业进行配置，比单纯的买入持有策略有更好的效果。
3一致性预期模型
一致性预期模型：指市场上的投资者可能会对某些信息产生一致的看法，比如大多数分析师看好某一只股票，可能这个股票在未来一段时间会上涨；如果大多数分析师看空某一只股票，可能这个股票在未来一段时间会下跌。一致性预期策略就是利用大多数分析师的看法来进行股票的买入卖出操作。
与此类似的思路还有基于股吧、论坛、新闻媒体等对特定股票提及的舆情热度或偏正面/负面的消息等作为依据。还有一种思路是反向操作，回避羊群效应（物极必反），避免在市场狂热时落入主力资金出货的陷阱。

4资金流模型
资金流模型：其基本思想是根据主力资金的流向来判断股票的涨跌，如果资金持续流入，则股票应该会上涨，如果资金持续流出，则股票应该下跌。所以可将资金流入流出情况编制成指标，利用该指标来预测未来一段时间内股票的涨跌情况，作为选股依据。
第二阶段：择时
择时的目标是确定股票的具体买卖时机，其依据主要是技术面。取决于投资周期或风格（例如中长线、短线，或超短线），择时策略可以从比较粗略的对股票价位相对高低位置的判断，到依据更精确的技术指标或事件消息等作为信号来触发交易动作。

一般来说，择时动作的产生可以基于日K线（或周K线），也可以基于日内的小时或分钟级别K线，甚至tick级的分时图等。具体的量化择时策略可以分为如下几种：
1趋势跟踪型
趋势跟踪型策略适用于单边上升或单边下降（如果可做空的话）的行情——当大盘或个股出现一定程度的上涨和一定程度的下跌，则认为价格走势会进一步上涨或下跌而做出相应操作（买入->持有->加仓->继续持有->卖出）。

2高抛低吸型
高抛低吸型：高抛低吸型策略适用于震荡行情——当价格走势在一定范围的交易区间（箱形整理）或价格通道（平行上升或下降通道）的上下轨之间波动时，反复地在下轨附近买入，在上轨附近卖出，赚取波段差价利润（下轨买入->上轨卖出->下轨买入->上轨卖出->…）。
3横盘突破型
横盘突破型：价格走势可能在一定区间范围内长时间震荡，总有一天或某一时刻走出该区间，或者向上突破价格上轨（如吸筹阶段结束开始拉升），或者向下突破价格下轨（如主力出货完毕，或向下一目标价位跌落以寻找有效支撑），此时行情走势变得明朗。
横盘突破型策略就是要抓住这一突破时机果断开多或开空，以期用最有利价位和最小风险入场，获得后续利润（空仓或持仓等待机会->突破上轨则买入或平空/突破下轨则卖出或做空）。

常见的趋势跟踪型策略有：短时和长时移动均线交叉策略，均线多头排列和空头排列入场出场策略，MACD的DIFF和DEA线交叉策略等。如下图所示：

常见的高抛低吸型策略一般通过震荡类技术指标，如KDJ、RSI、CCI等，来判断价格走势的超卖或超卖状态，或通过MACD红绿柱或量能指标与价格走势间的背离现象，来预测波动区间拐点的出现。如下图所示：

常见的横盘突破策略包括布林带上下轨突破、高低价通道突破、Hans-123、四周法则等。如下图所示：

必须要强调的是，趋势跟踪型策略和高抛低吸型策略适用于完全不同的市场行情阶段——如果在单边趋势中做高抛低吸，或是在震荡行情中做趋势跟踪，则可能会造成很大亏损。因此，对这二者的使用，最关键的是，第一要尽量准确地判断当前行情类型，第二是要时刻做好止损保护（和及时止盈）。

总结一下：
在疯牛秘籍和疯牛形态系列产品中，提供了大量对股市规律的揭示、以及基于这些规律制定的量化策略，例如基于各类公告事件、资金动向、技术指标等制定的策略和规律，以及次日机会、底部形态反转等对应的交易时机。
这些实时动态的策略可为投资者的选股和择时操作提供高效的、有价值的参考。

㈤ 量化分析是什么意思

量化分析就是将一些不具体，模糊的因素用具体的数据来表示，从而达到分析比较的目的。

量化分析可以帮助我们更加方便和直观地衡量风险和收益，但需要强调指出的是，美国华尔街顶级量化金融大师、哥伦比亚大学著名教授伊曼纽尔·德曼，在《数学建模如何诱骗了华尔街》一文中，毫无忌讳地承认：我们根本不可能（通过数理分析方法）发明出一个能够预测股票价格将会如何变化的模型；如果我们相信人类行为可完全遵守数学法则，从而把有着诸多限制的模型与理论相混淆的话，其结果肯定会是一场灾难。

(5)股票的量化分析关系扩展阅读：

量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。

量化分析法将对通过定性风险分析排出优先顺序的风险进行量化分析。尽管有经验的风险经理有时在风险识别之后直接进行定量分析，但定量风险分析一般在定性风险分析之后进行。定量风险分析一般应当在确定风险应对计划时再次进行，以确定项目总风险是否已经减少到满意。

㈥ 股票市场的大数据量化分析是怎么做的

会做的都不会和你说的，简单来说就是收集数据，实现大数据ai

㈦ 什么是股票量化交易

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。