股票交易量化模型

① 如何建立一个股票量化交易模型并仿真

用python：金融想法->数据处理->模型回测->模拟交易->业绩归因->模型修正。

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。

量化交易具有以下几个方面的特点：

1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。

2、系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。

3、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。

4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。

② 量化模型是什么意思

量化模型，是把数理统计学应用于科学数据，以使数理统计学构造出来的模型得到经验上的支持，并获得数值结果。这种分析是基于理论与观察的并行发展，而理论与观测又通过适当的推断方法而得以联系。

一个完整的量化模型包括哪些？

近几年，量化投资在国内兴起，但在很多人眼里，量化投资仿佛是一个非常神秘的新事物。而实际上，量化投资的无非就是宽客通过计算机语言，将交易策略布置到一个量化系统中，然后进行回测和实战的过程。量化投资的本质还是投资者的智慧，只是实现过程中运用到计算机这一工具。

宽客们到底是如何系统的构建一个完整的量化模型的？可以肯定的是，宽客跟普通投资者一样，也在观察市场，产生一些普通投资者也会想到的想法，当宽客产生一些想法时，他们会通过计算机去验证他们的想法是否靠谱或者是能否带来收益。而作为普通投资者，实现想法往往是困难的，如同普通投资者在投资或炒股过程中，发现在15分钟K线图，上升趋势中股价跌破MA169后便会进入调整。普通投资者只是感觉，而宽客可以通过编写程序然后在市场的历史数据回测，验证这个想法是否靠谱。

一个简单的想法编写成简单的程序，这明显不能称作为量化模型，但这却是任何一个量化模型的来源，即人的想法。完整的量化模型应当包括：策略模型、风险模型、交易成本模型、投资组合构建模型、执行模型，如下图：

投资组合构建模型：投资组合构建模型在于构建一个能创造最大盈利的投资组合。主要分为：基于规则的投资组合构建模型和基于优化的投资组合构建模型。基于规则的投资组合构建模型主要分三类：相等头寸加权，相等风险加权，信号驱动型加权。其中前两类分别保证了投资组合的每个个股头寸相等和所承担的风险相等。第三类根据信号强度来加权，投资组合中个股与策略模型设定的条件越接近则赋予的权重越大，这是合理决定头寸规模的最佳途径。

执行模型：执行模型是实施量化模型的最后一个环节，如果没有执行模型，那么整个量化模型并没有存在的意义。执行模型中订单执行算法是最关键的，其主要目的是，以尽可能低的价格，尽可能完整地完成想要交易的订单。具体的执行算法包括：采用何种订单类型，采用进取订单还是被动订单，采用大订单还是小订单。对于资金量比较小的宽客，执行模型往往是比较简单的，一旦出现信号，其所需成交量的并不需要太大。而对于资金量较大的宽客来说，执行模型是比较复杂的，需要根据实际情况来选择合适的下单方式。

以上就是量化模型的整个系统框架，其中任何一个部分都发挥至关重要的作用，因此一个完整的能盈利的量化模型是非常有价值的。

③ 量化交易都有哪些主要的策略模型

1、Alpha策略

全对冲的叫做Alpha策略，不对冲的在市面上常被称作指数增强策略。二者所用模型一样，但后者少了期货的对冲。缺少对冲有坏处也有好处，坏处是这种策略的收益曲线是会有较大的回撤。但好处方面，在大涨的年份，这种策略的表现会特别好。

2、CTA策略

CTA策略的特点是收益风险比相对Alpha来说会较低。但是在行情较好的年份收益可能会很高，尤其是在早期。而且，无论是在编程还是策略上，CTA入门的难度相对来说都是最低的。

3、高频交易策略

国内使用高频交易策略主要应用在，期货趋势、期货套利、期货做市、股票T+0以及全做市交易，国外机构自营交易，比如美股以及股指等。国内做高频交易的基本上都是私募，但高频交易的产品基本上不会对外募集或者极少对外募集。

国内发展趋势

国内量化投资规模大概是3500到4000亿人民币，其中公募基金1200亿，其余为私募量化基金，数量达300多家，占比3%(私募管理人共9000多家)，金额在2000亿左右。

中国证券基金的整体规模超过16万亿，其中公募14万亿，私募2.4万亿，乐观估计，量化基金管理规模在国内证券基金的占比在1%~2%，在公募证券基金占比不到1%，在私募证券基金占比5%左右，相比国外超过30%的资金来自于量化或者程序化投资，国内未来的增长空间巨大。

④ 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。x0dx0a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。x0dx0a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。x0dx0a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。x0dx0a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。x0dx0a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。x0dx0a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。

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⑥ 股票量化交易是什么意思

股票量化交易，就是将股票市场所有的股票信息，比如股票的涨跌历史数据，成交量历史数据，股票的基本面历史数据，指数涨跌历史数据等等全部输入计算机，进行大数据分析，之后根据大数据选择出炒股成功率最高的方案，并设计成计算机自动操盘模式，称为量化交易。

量化交易
所谓量化交易，是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，同时利用计算机技术从庞大的历史数据中海选出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。
量化选股就是利用数量化的方法选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为，研究表明，板块、行业轮动在机构投资者的交易中最为获利的盈利模式是基于行业层面进行周期性和防御性的轮动配置，这也是机构投资者最普遍采用的策略。此外，周期性股票在扩张性货币政策时期表现较好，而在紧缩环境下则支持非周期性行业。行业收益差在扩张性政策和紧缩性政策下具有显著的差异。

量化交易潜在风险
1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。行情数据自身风格转换，也可能导致模型失败，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等，而这一点是量化交易难以克服的。
2、模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。
3、网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。
4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。
5、单一投资品种导致的不可预测风险。

⑦ 什么是股票量化交易

什么是量化投资？

简单来讲，量化投资就是利用计算机科技并采用一定的数学模型去践行投资理念、实现投资策略的过程。

传统的投资方法主要有基本面分析法和技术分析法两种，与它们不同的是，量化投资主要依靠数据和模型来寻找投资标的和投资策略。

主要有哪些量化投资策略呢？

第一，也是最重要的一类策略：量化选股

量化选股就是采用数量的方法判断某家公司是否值得买入的行为。根据某种方法，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。

公司估值法通过比较公司估值法得出的公司理论股票价格与市场价格的差异，判断股票的市场价格是否被高估或者低估，从而寻找出价值被低估或被高估的股票。这种就是基本面量化。

趋势法就是根据市场表现，如强势、弱势、盘整等不同的形态，做出对应的投资行为的方法。可以追随趋势，也可以进行反转操作等。这种就是技术面量化。

资金法的本质思想是追随市场主力资金的方向，如果资金流入，则应该伴随着价格上涨；如果资金流出，则应该伴随着价格下跌。资金法本质上是一种跟风策略，追随主流热点，从而期望在短时间内获得超额收益。这种是交易行为量化。

通过量化方法选出来的股票，通过不断的轮换，就可以获得超额收益。

第二类策略是：量化择时

传统的有效市场假认为金融市场是不可预测的，价格充分反映了所有相关的信息，价格变化服从随机游走，对金融产品价格的预测将毫无意义。

但是随着计算机技术、混沌、分形理论的发展，众多研究发现，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，因而存在可预测成分。例如利用一种叫 Hurst 指数的工具，可以在较大的时间刻度上判断出大盘的高点和低点。

根据量化择时的策略判断，可以进行大盘的高抛低吸，例如熊市底部抄底，牛市顶部抛顶。

第三类策略是：对冲套利

对冲套利就是利用两个相关性比较高的品种，同时进行做多和做空的操作的一种交易策略，当两个品种的价差偏差超过了合理区间，存在较大的概率回归，这是对冲套利策略的理论逻辑。

举个例子，工商银行和建设银行的股价往往同涨通跌，因此如果当工商银行涨的时候，可以卖出工商银行，买入建设银行。当两者价差回复正常的时候，卖出建设银行，再买入工商银行。这样来回的操作，可以获得一个超越牛熊的收益。

目前国内资本市场可以进行的对冲套利策略包括：期现套利、跨期套利、跨品种套利、跨市场套利、ETF 套利、分级基金套利等。

例如 2018 年 10 月，因为在 2015 年在股灾中，大量进行 ETF 交易的几个私募基金，给证监会重罚，其中东海恒信给罚款 2 亿多，他们就是利用 EFT 套利的策略，在 2013 到 2015 年期间，盈利超过 10 亿。

有了对冲套利策略，无论是熊市还是牛市，都可以获得比较稳健的收益。

第四类策略是：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，有多种相关期权交易的组合。特别是期权的高杠杆特征，使得在 2018 年的熊市中，有不少优秀的交易员依然可以获得超过 50% 的收益率。

第五类策略是：资产配置

学术界有一个公认的结论，投资中真正赚钱的关键是资产配置，而不是具体的交易。通过对主要的大基金的绩效归因可以得出结论，90% 的收益来自于正确的资产配置，也就说，选择市场比交易更加重要。

量化投资管理将传统投资组合理论与量化分析技术结合，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。

⑧ 股票里面的量化是什么意思

股票里面的量化指的是用先进的数学模型代替主观判断，然后从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的情况以制定策略，随后用数量模型验证及固化这些规律和策略。此外，量化交易是指利用统计学，数学，计算机技术和现代的金融理论，来辅助投资者更好地盈利。
拓展资料
一、常见的十大量化投资策略
01、海龟交易策略
海龟交易策略是一套非常完整的趋势跟随型的自动化交易策略。这个复杂的策略在入场条件、仓位控制、资金管理、止损止盈等各个环节，都进行了详细的设计，这基本上可以作为复杂交易策略设计和开发的模板。
02、阿尔法策略
阿尔法的概念来自于二十世纪中叶，经过学者的统计，当时约75%的股票型基金经理构建的投资组合无法跑赢根据市值大小构建的简单组合或是指数，属于传统的基本面分析策略。
在期指市场上做空，在股票市场上构建拟合300指数的成份股，赚取其中的价差，这种被动型的套利就是贝塔套利。
03、多因子选股
多因子模型是量化选股中最重要的一类模型，基本思想是找到某些和收益率最相关的指标，并根据该指标，构建一个股票组合，期望该组合在未来的一段时间跑赢或跑输指数。如果跑赢，则可以做多该组合，同时做空期指，赚取正向阿尔法收益；如果是跑输，则可以组多期指，融券做空该组合，赚取反向阿尔法收益。多因子模型的关键是找到因子与收益率之间的关联性。
04、双均线策略
双均线策略，通过建立m天移动平均线，n天移动平均线，则两条均线必有交点。若m>n，n天平均线“上穿越”m天均线则为买入点，反之为卖出点。该策略基于不同天数均线的交叉点，抓住股票的强势和弱势时刻，进行交易。
双均线策略中，如果两根均线的周期接近，比如5日线，10日线，这种非常容易缠绕，不停的产生买点卖点，会有大量的无效交易，交易费用很高。如果两根均线的周期差距较大，比如5日线，60日线，这种交易周期很长，趋势性已经不明显了，趋势转变以后很长时间才会出现买卖点。也就是说可能会造成很大的亏损。所以两个参数选择的很重要，趋势性越强的品种，均线策略越有效。
05、行业轮动
行业轮动是利用市场趋势获利的一种主动交易策略其本质是利用不同投资品种强势时间的错位对行业品种进行切换以达到投资收益最大化的目的。
06、跨品种套利
跨品种套利指的是利用两种不同的、但相关联的指数期货产品之间的价差进行交易。这两种指数之间具有相互替代性或受同一供求因素制约。跨品种套利的交易形式是同时买进和卖出相同交割月份但不同种类的股指期货合约。主要有相关商品间套利和原料与成品之间套利。
跨品种套利的主要作用一是帮助扭曲的市场价格回复到正常水平；二是增强市场的流动性。
07、指数增强
增强型指数投资由于不同基金管理人描述其指数增强型产品的投资目的不尽相同，增强型指数投资并无统一模式，唯一共同点在于他们都希望能够提供高于标的指数回报水平的投资业绩。为使指数化投资名副其实，基金经理试图尽可能保持标的指数的各种特征。
08、网格交易
网格交易是利用市场震荡行情获利的一种主动交易策略，其本质是利用投资标的在一段震荡行情中价格在网格区间内的反复运动以进行加仓减仓的操作以达到投资收益最大化的目的。通俗点讲就是根据建立不同数量，不同大小的网格，在突破网格的时候建仓，回归网格的时候减仓，力求能够捕捉到价格的震荡变化趋势，达到盈利的目的。
09、跨期套利
跨期套利是套利交易中最普遍的一种，是股指期货的跨期套利（Calendar Spread Arbitrage）即为在同一交易所进行同一指数、但不同交割月份的套利活动。
10、高频交易策略
高频交易是指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易，比如，某种证券买入价和卖出价差价的微小变化，或者某只股票在不同交易所之间的微小价差。这种交易的速度如此之快，以至于有些交易机构将自己的“服务器群组”安置到了离交易所的计算机很近的地方，以缩短交易指令通过光缆以光速旅行的距离。（该策略源码模板暂无）