用电脑可以兼职的工作 「什么是量化交易模型」量化交易是什么?
2019年11月17日

什么是量化交易模型:量化交易是什么?

所谓量化交易就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。 主观交易的时候,人是主要的这个决策者,所以可靠性是严重依赖于个人知识或者经验的。但是对于量化来说,在可靠性方面,基于同样的数据的输入,以及模型是固定的,那最后得出来的这个结论,不管去做多少遍,不管拿多少遍数据输进去,结果一定是一样的,所以这样的结论相对可以更加客观一点。

什么是量化交易模型:量化交易都有哪些主要的策略模型

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

什么是量化交易模型:量化交易有哪些重要的模型?

您好,
    Alpha策略模型 Alpha策略包含不同类别: 按照研究内容来分,可分为基本面Alpha(或者叫财务Alpha)和量价Alpha。业内普遍不会将这两种Alpha完全隔离开。但是不同团队会按照其能力、擅长方向以及信仰,在做因子上有所偏向。有的团队喜欢用数据挖掘的方式做量价因子,而有的团队喜欢从基本面财务逻辑的角度出发,精细地筛选财务因子。 按照是否对冲可以分为两类。全对冲的叫做Alpha策略,不对冲的在市面婷婷丁香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app推广员平台大的回撤。但好处方面,在大涨的年份,这种策略的表现会特别好;从长期看, 公司可以赚取BETA分红收益, 并且可以吸引看好指数的客户。相比之下而对冲Alpha策略一般在大牛市中会远远跑输指数;此外不对冲的好处是节约资金,对冲的Alpha策略至少要放20~30%的资金在期货端用来做保证金。 2.CTA策略模型 关于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。
请采纳

什么是量化交易模型:2.什么是量化交易?

量化交易有专门的量化交易系统,是全自动化的交易。 简单的说,是把相关投资模型、投资策略,以计算机程序的形式,放在量化交易系统中,当股市触发了相关条件后,电脑系统会按照预先设定好的策略进行自动买卖。 优点是:1、不存在人性的弱点,纪律性大幅提高。2阿拉尔招工信息网、人靠眼睛盯盘精力有限,量化策略设定好后,系统可以全方位自动盯盘,可以发现一些人为难以发现的机会,进行无风险或低风险套利操作,交易效率大幅提高。3、可以通过概率取胜。手工统计大数据工作量太大,而通过量化系统则可以很容易实现,系统可以在历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用,以概率取胜。 缺点是: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。2、网络中断,硬件故障也可能对量化交易产生影响。3、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。4、针对专业投资者,有些风险完全可以利用以往操作经验以及盘感进行提前规避,而量化交易则无法办到。

什么是量化交易模型:什么是量化交易系统?

简单来说量化交易分两部分,量化分析,和自动交易,量化分析和人工分析本质上没有区别只是使用了计算机语言,提高了工作效率,不管你是人工分析手动交易,还是量化分析自动交易,建立一套交有效的交易系统是一个胖熟女交易者或者投资者必须要有的。至于量化分析软件目前,文化财经,金字塔,tb开拓者,都可以实现自动交易,也可以自己用c,Python,等自己分析,如果不需要那么复杂用excel也可以量化分析。

什么是量化交易模型:什么是量化交易,未来前景如何?知道的讲讲。

量化交易,有时候也称自动化交易,是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,避免在市场极度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策。 在股票市场上,量化交易早不是什么新闻,在国外,七成的交易都是通过计算机决策的,在国内这个数字也接近五成。 过去的股票市场都是靠交易员手动敲键盘来操作的,难免一失手成千古恨,这种行为被戏称为“胖手指”,相比之下,量化交易则如同点石成金的“仙人指”。量化里最美的童话就是“旱涝保收”,牛市也好,熊市也罢,都能大赚特赚。 量化交易的优势:1. 严格的纪律性 2. 完备的系统性 3. 妥善运用套利的思想 4. 靠概率取胜 量化交易的风险性:首先是一二级市场“级差”风险,其次是交易员操作风险,最后是系统软件的风险。 满意请采纳答案,有不明白的可以继续提问。

什么是量化交易模型:如何建立量化交易模型

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

什么是量化交易模型:量化投资、量化交易、量化金融,这三者有什么区别吗?

这三个概念有个共同词,就是量化,而量化就是用计算机语言来实现数学和统计模型来解决金融问题,因此区分三个概念只需区分金融、投资和交易。 金融包括投资和交易,而两者广义上类似,但如果要细分,投资关注长期财富增长,手段是买入并持有;而交易关注短期获益,手段是频繁的买入和卖出。 但大家基本上就把量化投资和量化交易当做一个意思,指的在买方 (私募或对冲基金) 用计算机语言来实现数学和统计模型用来交易。

什么是量化交易模型:量化交易有什么类型?

量化选股之多因子选股模型 量化择时--双均线(MA)、DMA、TRIX、MACD择时 量化择时--PE择时 还有趋势型,网格型,剥头皮,概率法则,高频交易,神经网络,基因算法

什么是量化交易模型:什么是量化交易?程序化交易?技术面?基本面?高频必须量化吗?它们之间是什么关系?

目标:让身边对交易不熟悉的朋友快速了解我的工作

结果:从2019年11月到2019年6月实盘累计收益122.6%, 夏普率6.8,最大回撤13.3%。

2019年六月到七月月收益10%,夏普4.6,最大回撤5.7%,利润表现如下图:

2019年六月到七月实盘利润图

我做的交易系统主要特征由高频(交易频率);量化(信号由数学模型处理);程序化(全自动运行);虚拟货币(交易标的)。



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什么是量化交易?程序化交易?技术面?基本面?它们之间有什么关系?

就像分类人群可以是长得美的人,身材好的人,学习好的人和会弹琴的人,我们也可以通过不同的分类方式来分类交易策略。

交易方式的主要分类有:

  • 按照分析的数据类型来分:技术面(technical analysis)基本面(fundamental analysis)。技术面分析的数据来源集中在交易数据(历史价格,历史成交量);而基本面分析的数据来源集中在宏观数据(外汇市场主要是国家政策;期货市场主要是天气),微观事件(股票主要是公司特质(年报,股息,现金流,苹果的全球开发者大会))。

技术面分析:通过识别在价格数据里(一般是看图,比如用日均线(daily moving average))经常出现的模式(pattern)来预测未来价格。

举一个 ”双顶型态(double tops)“ K线图的例子:当这种型态出现时,一般表示升势可能无以为继。当一只股到达某个价位并遇阻,在下跌之后又再回升,但却无法突破之前的高位,就会形成双顶型态。当价格再度回跌,而且低于之前的低位,显示走势进一步转弱,双顶型态即算完全形成。投资者如果发现了价格走势正在走双顶型态,则预测未来价格在双顶即将完成时下跌。


基本面分析:通过经济模型(供需平衡)计算产品的‘真实价值‘并与实际价格做对比,如果理论计算的价值大于实际价格则买入。

比如通过资本资产定价模型(CAPM)来计算苹果公司的价值为300美元,而交易所给出的价格为200美元,假设市场价格会最终趋向理论价值,并且未来不会发生影响内在价值的事件,那么投资者应该买入苹果股票。再比如一个只懂皮毛的古董商正在以100元出售一件实际价值有1000元的古董,一位懂行的买家于是马上买下廉价品。

  • 按照人工的参与程度:程序化交易(algorithmic trading)和人工手动交易。

一般来说交易系统需要以下模块:

  1. 实时交易数据(相关事件新闻,宏观数据)的吸收器
  2. 把交易数据转换到交易信号再到最终买卖价格和买卖数量的转换器
  3. 把订单交给交易所并确认交易所完成委托的执行器
  4. 记录每笔已执行交易和每天利润的记录器
  5. 实时监控正在执行的策略,利润,市场的监视器(一般是手机app)和相应的风险控制器

以上每一个模块都可以选择是手工做还是程序自动化。比如转换器过去可以由数学博士来替代,执行器过去可以由给代理商打电话买卖来替代。而越多模块程序自动化,一个交易系统就越有资格称自己为‘完全程序交易’。

  • 按照交易信号的准确程度(可量化程度):量化交易(quant trading)和非量化交易。

上个世纪八十年代的交易信号还不存在‘量化’一说,因为大部分的交易信号都是凭借交易员的经验和感觉。比如资深的技术面分析员会时刻盯着大盘寻找‘pattern’,可是分析员A认为的pattern与分析员B是不一样的。所以人们很容易觉得技术分析是‘玄学’,是‘艺术’,交易员的‘感觉’是最重要的。而来自华尔街的物理统计数学博士打破了这一观念,通过数学模型和统计套利(statistical arbitrage),他们开创了‘量化交易’这一相对于非量化交易(感觉交易)的新品种。顾名思义量化交易就是交易信号可以用数字量化,计算机可理解执行的交易方式。它的核心是用科学的原理和模型来设计策略,这些原理可以来自于技术面也可以来自于基本面。但量化是一个‘没有感情的杀手’,不接受交易员直观上的判断,只承认数据和模型。举个最简单的例子:当三星股票上涨10%,我会以市场价买入20股苹果股票。在这个例子里信号简单可量化,没有‘感觉’,只有‘命令‘。

  • 按照交易频率的高低:高频交易;中频交易;低频交易。高频交易(high frequency trading - HFT)指的是具有很高交易频率的交易系统。一般持仓时间低于一天,每日资金周转大于30,属于高频的范畴。与之相对应的是低频交易(购买资产并且持有相当长的时间)。

举个例子,同样是购买可口可乐股票,巴菲特(低频)可能今天买完就不去管他一直持有二十年。而高频交易系统则会在这一秒买入,下三秒卖出,下一分钟又买入,三分钟后又卖出。所以高频交易只简单的规定了每天交易次数的多少,并没有指出具体的策略类型(基本面分析,技术面分析,quant)是什么。也就是说,即使交易系统毫无逻辑的在短时间内随机买卖股票,只要交易频率够高,它就可以称自己为‘高频交易’。所以高频交易(一种交易系统的性质)并不代表高利润,它甚至可以不用程序来执行 - 极端来说,可以请一个手速快的钢琴家来快速的按“买”与“卖”的按键而描述这个钢琴家为“高频交易系统”。



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高频交易之所以在最近可以崛起主要是因为有量化的准确信号(不再凭靠交易员本身感觉),程序化自动化交易系统的普及(交易所首先得有电子交易系统),以及计算机速度的技术进步做基础。毕竟使用高频的前提就是交易系统能提供极高的精确度和执行速度。这也是为什么当你看到‘高频交易’这类词汇,一般都是跟着‘全自动程序化’和‘量化’。过去不是没有高频交易,只是它们的全名叫做‘非量化靠感觉高频人工交易’。

什么是量化交易模型:什么是量化交易?

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什么是量化交易模型:什么是量化交易?!

量化交易

从18世纪开始,金融投资的先驱已经开始探索各种不同的投资方法,经过多年的进化,已经尝试了从价值分析、风险套利到日间交易等不同的方向。那么,在目前不断变化的中国资本市场,什么投资方向迫切需要我们深入探索呢?笔者认为,量化投资作为中国市场的新兴投资方法,正在引来越来越多的关注。 中国投资者对数量化投资,虽不陌生,却仍懵懂。量化投资理论是借助现代统计学和数学的方法,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,用数量模型验证及固化这些规律和策略,然后严格执行已固化的策略来指导投资,以求获得可持续的、稳定且高于平均的超额回报。

简介

从18世纪开始,金融投资的先驱已经开始探索各种不同的投资方法,经过多年的进化,已经尝试了从价值分析、风险套利到日间交易等不同的方向。那么,在目前不断变化的中国资本市场,什么投资方向迫切需要我们深入探索呢?笔者认为,量化投资作为中国市场的新兴投资方法,正在引来越来越多的关注。

中国投资者对数量化投资,虽不陌生,却仍懵懂。量化投资理论是借助现代统计学和数学的方法,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,用数量模型验证及固化这些规律和策略,然后严格执行已固化的策略来指导投资,以求获得可持续的、稳定且高于平均的超额回报。


数量投资比传统投资的优越性

数量投资相对于传统投资方法的优越性主要来自两个方面:其一,现代投资组合理论强调通过多元化投资组合消除非系统性风险,以实现降低风险的作用。但实际上由于人的视野和精力都相对有限,基金经理或研究员不可能进行大范围的股票甄选和高频率的验证测算,形成的投资策略得不到宽度、广度上的肯定,难免形成一孔之见。靠人力甄选得到的投资组合很难达到最优化配置,无法确保在风险管理和利润追求上的投资目标。而量化投资的视角更广,借助计算机高效、准确地处理海量信息,更广泛地寻找和验证投资机会,消除投资组合配置的局限性。其二,行为金融学认为,投资者是不理性的。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。基金经理和投资研究员在一段时间跟踪某只股票之后,由于时刻关心股价的表现和基本面的变动,可能出现不同程度的情感依赖,“和股票谈起恋爱”。即使出现了下跌趋势,也可能因为过度自信、抵制心理等不理性的分析出发点而导致投资、荐股时的行为偏差。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。

A股市场

A股市场的发展程度决定了当前市场上不可能存在完全量化的基金产品。量化从一开始也不是作为定性的对立面而提出的方法,它是将定性分析中的技术分析策略用模型固化,替代过程中可以用电脑进行的部分并将其效用极大优化。应该架设怎样的平台、构建怎样的模型、输入怎样的因子,都是建立在定性分析上的总结。而为了预防小概率事件的发生,还应该为模型配备精良的开发团队,包括定性和定量分析专家,来跟踪观测模型的合理度、与市场趋势的匹配度以及实际投资表现。

大众投资者对量化投资有所顾虑

值得提出的是,大众投资者在接触量化投资基金时有所顾虑,一方面,是在A股市场欠成熟的环境下大众对新兴投资方法和模型可靠性的犹豫。另一方面,当前国内市场有效量化模型有限,为防复制,机构对其投资策略和构建理论依据往往遮遮掩掩不能透明化,这就增加了投资人对量化模型的担忧。


量化交易策略

量化交易策略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。


《量化投资—策略与技术》(丁鹏著,电子工业出版社,2012/1)是国内第一本阐述量化投资策略的教材,全书用60多个案例阐述了量化交易策略的各个方面,是系统性的入门教材。

量化交易与机器学习