股票量化交易策略数学建模

『壹』 数学建模中什么叫量化分析

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。

(1)股票量化交易策略数学建模扩展阅读：

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。

『贰』 量化交易靠谱吗，收益稳定吗

量化是指以数学统计和数学建模为基础，利用计算机技术，从海量的历史和当前数据中，发掘出能够大概率带来超额收益的交易方式，避免人工交易过程中由于投资者情绪波动带来的非理性决策导致的负面影响。一个合格的量化交易模型，必须基于有明确的经济含义的趋势判断或者套利原理，进行进一步的系统化和程序化抽象，呈现出来的形式是一套逻辑完备的可执行的交易指令流程和逻辑控制方案。

什么是策略?

策略，字面意义是指可以实现目标的方案集合；简单地讲，就是一系列预设的行为模式，分别在不同的触发条件会被启用。

在证券交易中，策略是指当预先设定的事件或信号发生时，就采取相应的交易动作。

什么是量化策略？

所谓量化，就是把行为模式中的事件或信号数字化，通过一套固定的逻辑来分析，而不是单凭人的感觉或直觉进行判断和决策。

传统的交易员通常是在看到某种图形化的技术形态后，就执行一些特定的交易，如果能把图形形态用一系列计算机程序能识别的数据来描述，让程序自动判断并决策是否要进行交易，并自动进行仓位的管理和风险控制动作，这样也就变成了量化策略。

通常来讲，一般所谓的量化策略是指整个交易过程完全实现为计算机程序，从数据接收、处理到交易执行都是由计算机程序自动完成。 为了开发这样的量化策略，预先需要收集一定量的数据，并在其基础上建立一套基于数字的处理决策模型，通常把这一过程叫做量化策略的研究；策略研究好后，就要实现它，让它run起来。

用量化策略的方式来做投资到底靠谱吗？

我们以一个量化平台的数据来看一下：

根据易宽量化平台发布的基于17年12月数字货币跑的一周策略（2017.12.11-17）回测数据来看：

“蓄势待发”进场最早，然而过早的止盈导致之后反复开仓止损，对那一段行情不太适应，好在最后一段抓到略微挽回损失。

任何一个投资个体的判断与决策过程都会不同程度地受到认知、情绪、意志等各种心理因素的影响。而量化投资依靠计算机配置投资组合，克服了人性弱点，使投资决策更科学、更理性。

『叁』 股市中量化是什么

股市中的量化是一种利用数学模型、算法和统计分析方法来分析市场趋势和交易决策的方法。

量化在股市中的应用主要体现在以下几个方面：

一、量化分析的基本含义

量化是一种基于数据和统计分析的投资策略。在股市中，量化通过对历史数据、市场趋势、交易信号等进行数学建模和统计分析，帮助投资者做出更为科学、客观的决策。这种方法主要依赖于数学算法，通过对大量数据的处理和分析，寻找股市中的规律和趋势。

二、量化的主要应用

1. 策略开发：通过量化分析，可以开发出各种投资策略，如均线策略、动量策略等。这些策略基于历史数据的表现，通过算法验证其有效性，并在实际交易中执行。

2. 风险管理：量化还可以帮助进行风险管理，通过设置止损点、计算风险收益比等，减少投资风险。

3. 市场分析：通过对市场数据的深度挖掘和分析，量化方法可以预测市场的走势，帮助投资者做出买卖决策。

三、量化的优势与局限性

量化的优势在于其客观性和科学性。基于大量的数据分析，可以避免人为情绪的影响，提高决策的准确性。然而，量化也并非万能，市场是复杂且多变的，任何方法都无法完全预测未来的走势。此外，量化交易也需要较高的技术水平和专业知识。

总的来说，股市中的量化是一种利用数学模型和统计分析方法来分析市场趋势和做出交易决策的方法。它可以帮助投资者更加科学、客观地做出决策，但也存在一定的局限性，需要结合实际情况灵活应用。