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股票量化策略包括什么策略,量化交易主要有哪些好的策略

来源:整理 时间:2024-01-08 11:59:48 编辑:双城财经 手机版

1,量化交易主要有哪些好的策略

随着量化交易的发展,单一技术指标的策略会面临失效的问题。所以现在的策略都是复合型的。经典量化交易策略(包括价值投资、技术指标、配对轮动、机器学习等)、研究型文章等

量化交易主要有哪些好的策略

2,量化交易策略有哪些

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。

量化交易策略有哪些

3,常见的量化策略都有哪些

经典量化策略——双均线策略(期货)经典量化策略——跨品种套利(期货)
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。

常见的量化策略都有哪些

4,量化交易主要有哪些经典的策略

量化对冲策略即同时利用量化手段和对冲技巧的投资策略。经典的量化对冲策略有市场中性策略、事件驱动套利策略三种。
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。
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