一、股票量化交易策略是什么意思
量化交易策略是利用计算机快速处理分析数据的策略。
不管你是用已经开发好的交易软件,还是计算机语言,或者是excel表格,都可以量化分析。这根据你的编程程度来决定。
一个量化交易这和普通交易者的区别在于
量化交易者对策略的历史表现更加清晰明了,对市场的数据筛选分析更加快速。
例如均线策略调整参数普通交易者凭借感觉或者常用数字,或者斐波那契数列等,量化这不用,回测一下历史计算机可以优化出最优组合参数。一个股票投资者,你问他所有上市公司中10年没亏损的公司有哪些,这的得多大的工作量,量化交易这一个选股公式就搞定了,
以前看分析牛市熊市还什么站上多少日均线
根本不用,可以直接显示在k线颜色上
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。
股市是一门经济学,哲学,概率学,心理学的综合体,想要成功,需要不断去感悟去总结每一次的失败,这样才能走的更好更远。
第一个理念:
顺势而为
股市的大趋势决定个股的走势,当指数大涨时个股更容易爆发,这个时候适合重仓介入,当然要注意获利就出;当市场处于弱势时,就要考虑轻仓介入,不盲目追涨。
第二个理念:
选定有价值的公司
在投资中,选定有价值的公司很重要,因为这些公司有很强的上涨潜力,一旦市场有好的信号,或者公司有大利好时,股价就会飞速上涨,所以这样的公司更容易让普通股民赚到钱。
第三个理念:
分批建仓 坚持到底
在投资中,投资者要住的是要做好投资策略,一般的策略就是分批建仓,在市场下跌时以倒金字塔形态建仓,在市场上涨时,以金字塔形态减仓。如果股票短期被套,市场情况还可以的话,则要选择坚持持仓。
天字一号量化交易系统通过设定不同的各种指标条件,一旦市场交易情况满足这些条件时就自动弹出一些操作指示;设定值达到开仓条件,系统会弹出买入信号、设定值达到减仓条件卖出一半或者全部卖出等。
“量化交易”也叫量化投资、定量投资,是与“定性投资”相对的一种理念、理论、方法。定性投资主要依据个人经验和主观感觉;而量化投资的依据是数理模型,只要严格遵守,可以有效防范市场变化、个人经验、主观感觉、人性弱点(贪婪、恐惧、侥幸.....)带来的风险,使投资决策更为理性、有效,从而带来稳健、持续的盈利。
量化投资策略就是利用量化的方法,进行金融市场的分析、判断和交易的策略、算法的总称。
所谓的量化就是通过海量的数据客观分析决策,利用模型扑捉价差,获得持续稳定的收益,从而避免了人为主观因素干扰。
对冲即利用配对交易寻找套利空间,无视熊牛市,市场涨跌均可获利,从而规避系统性风险。
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二、量化投资策略的优势有哪些
量化投资策略的优势有哪些?
量化投资策略有如下五大方面的优势,主要包括纪律性、系统性、及时性、准确性、分散化等。
(1)纪律性:严格执行量化投资模型所给出的投资建议,而不是随着投资者情绪的变化而随意更改。纪律性的好处很多,可以克服人性的弱点,如贪婪、恐惧、侥幸心理,也可以克服认知偏差,行为金融理论在这方面有许多论述。
(2)系统性:量化投资的系统性特征主要包括多层次的量化模型、多角度的观察及海量数据的观察等等。多层次模型主要包括大类资产配置模型、行业选择模型、精选个股模型等等。多角度观察主要包括对宏观周期、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的分析。
(3)及时性:及时快速地跟踪市场变化,不断发现能够提供超额收益的新的统计模型,寻找新的交易机会。
(4)准确性:准确客观评价交易机会,克服主观情绪偏差,妥善运用套利的思想。量化投资正是在找估值洼地,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。与定性投资经理不同,量化投资经理大部分精力花在分析哪里是估值洼地,哪一个品种被低估了,买入低估的,卖出高估的。
(5)分散化:在控制风险的条件下,充当准确实现分散化投资目标的工具。分散化也可以说量化投资是靠概率取胜。这表现为两个方面,一是量化投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用,这些历史规律都是有较大概率获胜的策略。二是依靠筛选出股票组合来取胜,而不是一个或几个股票取胜,从投资组合理念来看也是捕获大概率获胜的股票,而不是押宝到单个股票上。
三、量化投资—策略与技术的本书特色
第一,实战性。书中的案例绝大多数来自于实际的市场数据,只有很少一部分是纯理论的分析。尤其是策略篇中的内容大部分来自于专业投资机构的研究报告,具有极强的实战价值。
第二,基于中国市场。与量化投资最接近的书籍当属“金融工程”,但金融工程中绝大多数的案例都来自于国外市场,很多策略在国内市场还不具备投资条件。本书中的案例基本上都是对国内市场(股票、期货等)中的实际交易数据的分析,特别适合国内的投资者。
第三,理论性。量化投资离不开最新的数学和计算机理论的支持,本书用了将近一半的篇幅来阐述与量化投资有关的基础理论,并用了很多案例来说明这些理论的应用方法。避免了一般投资策略书籍重技术而忽视理论的缺点,从而使量化投资更加科学化。
本书主要内容
本书的内容分为:策略篇和理论篇。策略篇中阐述了各种量化投资的策略与方法,理论篇则详细介绍了支持量化投资的各种数学工具。
策略篇一共介绍了8个方面的投资策略,分别是量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易及其他策略。
投资策略 概述
量化选股 量化投资最重要的策略,主要是研究如何利用各种方法选出最佳的股票组合,使得该股票组合的收益率尽可能高的同时,保持尽可能的稳定性。量化选股一章阐述了8种不同角度的策略,分别为多因子模型、风格轮动模型、行业轮动模型、资金流模型、动量反转模型、一致预期模型、趋势追踪模型和筹码选股模型
量化择时 量化投资中最难的,也是收益率最高的一种策略,主要研究大盘及个股走势,并进行相应的高抛低吸操作。如果能够正确判断大盘,则收益率会比单纯的买入-持有策略收益要高很多。这一章主要阐述了8种择时模型,分别是趋势择时、市场情绪择时、有效资金模型、牛熊线模型、Hurst指数模型、SVM模型、SWARCH模型和异常指标择时