如何用量化方法戰勝市場

『壹』 量化交易主要有哪些經典的策略

研究量叢森化投資模型的目的是找出那些具體盈利確定性的時空價格形態，其最重要手段的概率取勝，最重要的技術是概率統計，最主要的研究方向是市場行為心理。那麼我們在選擇用於研究的參數時，也應該用我們的經驗來確定是否把某技術參灶搭數放進去，因為一般來說定性投資比較好用的參數指標對量化投資同樣適用。
量化投資區別於傳統定性投資的主要特徵在於模型。我打個比方，我們看病，中醫與西醫的診療方法是不同，中醫是望、聞、問、切，最後判斷出的結果，很大程度上基於中醫的經驗，主觀定性程度大一些；西醫就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依託於醫學儀器，最後得出結論，對症下葯。中醫對醫生的經驗要求非常高，他們的主觀判斷往往決定了治療效果，而西醫則要從容得多，按事先規定好的程序走就行了。量化投資就是股票投資中的西醫，它可以比較有效地矯正理智與情緒的不兼容現象。
量化投資的一般思路：選定某些技術指標（我們稱之為參數，往往幾個組成一組），並將每一個參數的數據范圍進行分割，成幾等份。然後，用計算機編程寫出一段能對這些參數組對股票價格造成的影響進行數據統計的程序，連接至大型資料庫進行統計計算，自動選擇能夠達到較高收益水平的參數組合。但是選出這些參數組後還不能馬上應用，因為這里涉及到一個概率陷阱的問題，比如說，有1到100這一百個數字放在那裡，現在讓你選擇，請問你選到100的可能性是滲辯畝多大？是的，就是1/100，如果較幸運你選到了100並不能說明你比別人聰明，而是概率的必然。所以，在進行統計時要特別關注統計的頻率與選出的結果組數量之間的關系。在選出符合要求的參數組後我們還應留出至少三年的原始市場數據進行驗證，只有驗證合格後才能試用。
量化投資原始數據策略：我們選用96年後的市場數據，因為96年股市有過一次交易政策改革（你可以自己查詢了解一下），為了不影響研究結果我們不採納96年以前的數據進資料庫。
量化投資研究的硬設備：高計算性能電腦，家用電腦也可以，不過運算時間會很長，我曾經用家用電腦計算了三個月時間才得到想要的數據。
統計方法：可以選用遺傳演算法，但我在這里陪大家做的是比較簡單的模型，所以採用普通統計方法就可以了。
用於量化研究的軟體：我採用的是免費的大型資料庫MYSQL，ASP網路編程語言，以及可以設置成網路伺服器的旗艦版WIN7操作系統。

『貳』 如何量化炒股

我在其中遇到很多煩惱，在量化投資中，不知道你是不是有這樣的煩惱，下面是我的煩惱：

1、專業量化炒股工具太復雜，有沒有適合普通股民的量化分析工具呢？ 有自己的選股方法和參考指標，如何去驗證是否能帶來收益呢？ 很多牛人都有自己的炒股策略，誰的才是真的好呢？ 增減或替換選股指標，需要大量的數據運算，耗時費力，該如何避免呢？

不過這些問題數庫多因子量化平台可以幫你解決，3分鍾量化選股，做自己的股票分析師。

數庫多因子量化平台是數庫公司為了普及量化投資，為廣大股民提供的新型可視化量化工具，通過尋找與股票未來收益最相關的因子作為選股標准，綜合運用多因子構建模型對股票進行評價，選取綜合得分高的股票，以期獲得超額收益。

總結：無論你是小白還是專業人士，都可以在數庫多因子量化平台上盡情施展自己的炒股策略，炒股變得不再乏味煩心，而是便捷高效，輕松實現高收益。

『叄』 如何量化炒股

首先，可以通過學習量化策略來進行，主要包括多因子策略、統計套利、機器學習。

量化交易是一種新興的系統化金融投資方法，它綜合多個學科的知識，用先進的數學模型代替人的主觀思維制定交易策略，利用計算機強大的運算力從龐大的股票、債券、 期貨等歷史數據中回測交易策略的盈虧「概率」，通過管理盈虧的「概率」幫助投資者做出准確的決策。

此外，我們可以通過數庫多因子量化平台進行炒股，它會呈現出影響股價走勢的相關因子，讓投資者從中選取影響力高的因子，組合成量化策略，進行收益對比分析，得出最理想的股票組合。還可以自由添加、刪除、收藏多個因子，僅需幾秒鍾就可以完成大量的數據運算，操作方便快捷。

潛在風險

量化交易一般會經過海量數據模擬測試和模擬操作等手段進行檢驗，並依據一定的風險管理演算法進行倉位和資金配置，實現風險最小化和收益最大化，但往往也會存在一定的潛在風險，具體包括：

1、歷史數據的完整性。行情數據不完整可能導致模型與行情數據不匹配。行情數據自身風格轉換，也可能導致模型失敗，如交易流動性，價格波動幅度，價格波動頻率等，而這一點是量化交易難以克服的。

2、模型設計中沒有考慮倉位和資金配置，沒有安全的風險評估和預防措施，可能導致資金、倉位和模型的不匹配，而發生爆倉現象。

3、網路中斷，硬體故障也可能對量化交易產生影響。

4、同質模型產生競爭交易現象導致的風險。

5、單一投資品種導致的不可預測風險。

為規避或減小量化交易存在的潛在風險，可採取的策略有：保證歷史數據的完整性；在線調整模型參數；在線選擇模型類型；風險在線監測和規避等。

『肆』 五步量化法包含哪些步驟

五步量化法包含的慧燃步驟：

1、量化選股：量化選股就是採用數量的方法判斷某個公司是否值得買入的行為。根據某個方法，如果該公司滿足了該方法的條件，則放入股票池，如果不滿足，則從股票池中剔除。量化選股的方法有很多種，總的來說，可以分為公司估值法、趨勢法和資金法三大類。

2、量化飢如擇時：股市的可預測性問題與有效市場假說密切相關。如果有效市場理論或有效市場假說成立，股票價格充分反映了所有相關的信息，價格變化服從隨機遊走，股票價格的預測則毫無意義。

眾多的研究發現我國股市的指數收益中，存在經典線性相關之外的非線性相關，從而拒絕了隨機遊走的假設，指出股價的波動不是完全隨機的，它貌似隨機、雜亂，但在其復雜表面的背後，卻隱藏著確定性的機制，因此存在可預測成分。

3、股指期貨套利：股指期貨套利是指利用股指期貨市場存在的不合理價格，同時參與股指期貨與股票現貨市場交易，或者同時進行不同期限，不同類別股票指數合約交易，以賺取差價的行為，股指期貨套利主要分為期現套利和跨期套利兩種。

4、商品期貨套利：商品期貨套利盈利的邏輯原理是相關商品在不同地點、不同時間對應都有一個合理的價格差價。由於價格的波動性，價格差價經常出現不合理。不合理必然要回到合理。不合理回到合理的這部分價格區間就是盈利區間。

5、統計套利：有別於無前肢虛風險套利，統計套利是利用證券價格的歷史統計規律進行套利，是一種風險套利，其風險在於這種歷史統計規律在未來一段時間內是否繼續存在。

『伍』 如何通過量化投資模型提高股票交易的效率與准確性

量化投資是利用數學模型與數據分析，做出投資決策並進行機器交易的過程。通過量化投資模型滾滾，可以提高股票交易的效率和准確性，具體方法如下：
1.制定投資策略：制定一套系統性的投資策略，以盡可能地消除人為因素，利用歷史數據和市場行情，制定具有可操作性和可驗證性的投資策略。
2.數據收集與清洗：收集和清洗相關的市場數據，並利用計算機程序自動化分析數據。
3.模型構建：根據數據分析，構建出能夠預測市場行情的模遲備局型，並對模型進行驗證和優化。
4.交易執行：通過計碼讓算機程序執行交易，利用演算法進行預測和決策，自動化完成交易過程。
5.風險管理：通過設置止損、風險控制等機制，降低交易風險，保護投資資金。
綜上所述，量化投資模型通過數據分析和計算機演算法進行投資決策和交易，能夠提高股票交易的效率和准確性，從而使投資者能夠更加穩健地獲取投資回報。

『陸』 散戶如何應對量化交易

對於散戶來說，量化交易是一悔老個「難纏的對手」。但是這個對手並非沒有破綻，我們散戶利用量化交易的破綻即可應對量化交易的對手盤。首先，量化交易的交易型機構，不少採用的是基於歷史統計的深度學習策略，因此它們會對歷史數據進行回測。針對這一點，散戶需要做到先人一步，在確認基本面無問題的前提下，敢於在股票或基金的歷史低位做買入動作，敢於在歷史高位附近做賣出動作。其次，量化交易的優勢在於交易速度，那麼散戶要盡量少做「和人拼手速」的沖動型交易，盡量基於股票的基本面、市場風向做有利於自己的波段交昌辯易。如此一來，量化機構就不會輕易地收割散戶。再次，散戶要認識到量化機構並不是「戰無不勝」的。在近一段時間的耐前缺極端行情里，不少國內量化機構都遭遇了大量的凈值回撤。因此，散戶不要在心理上畏懼量化機構，要敢於與其進行博弈。

『柒』 如何量化市場風險並計算可能的損失

市場風險是指由於各種不可控因素（如政治、經濟、自然災害等）導致資產價格、利率、匯率等波動，從而導致投資組合價值下降的風險。
對市場風險的量化和計算可採用以下方法：
1.歷史模擬法：根據歷史數據，以往的波動情況對未來的波動做出預測，並計算出投資組合的可能損失。
2.方差-協方差法：通過預測資產的年化收益率和標准差（波動率），然後確定它們之間的相關性來估亮源檔計投資組合的風險。使用這種方法，必須考裂行慮資產間的相關性和波動率。
3.蒙特卡羅模擬法：根據給定的概率分布和相關性，模擬大量的隨機路徑，以模擬未來風險並量化損失。
4.常例限製法：直接使用風險限制，如VAR（價值風險）和TVAR（條件價值風險）等限制，對投資組合風險進行控制。
在計算組合損失時，可以根據不同的敬亂置信度，對可能的最大損失進行估計，例如通過計算VaR（價值風險）或TVaR（條件價值風險）來分析投資組合損失。這種方法可以幫助投資者評估不同的投資組合風險並選擇最優的組合。