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用電腦可以兼職的工作 「什么是量化交易模型」量化交易是什么?

2019-11-26 05:38:04 欄目 : 免費賺錢 圍觀 : 評論

什么是量化交易模型:量化交易是什么?

所謂量化交易就是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷,利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略,極大地減少了投資者情緒波動的影響,避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。 主觀交易的時候,人是主要的這個決策者,所以可靠性是嚴重依賴于個人知識或者經驗的。但是對于量化來說,在可靠性方面,基于同樣的數據的輸入,以及模型是固定的,那最后得出來的這個結論,不管去做多少遍,不管拿多少遍數據輸進去,結果一定是一樣的,所以這樣的結論相對可以更加客觀一點。

什么是量化交易模型:量化交易都有哪些主要的策略模型

隨著量化交易的發展,單一技術指標的策略會面臨失效的問題。所以現在的策略都是復合型的。 經典量化交易策略(包括價值投資、技術指標、配對輪動、機器學習等)、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策略包含不同類別: 按照研究內容來分,可分為基本面Alpha(或者叫財務Alpha)和量價Alpha。業內普遍不會將這兩種Alpha完全隔離開。但是不同團隊會按照其能力、擅長方向以及信仰,在做因子上有所偏向。有的團隊喜歡用數據挖掘的方式做量價因子,而有的團隊喜歡從基本面財務邏輯的角度出發,精細地篩選財務因子。 按照是否對沖可以分為兩類。全對沖的叫做Alpha策略,不對沖的在市面上常被稱作指數增強策略。二者所用模型一樣,但后者少了期貨的對沖。缺少對沖有壞處也有好處,壞處是這種策略的收益曲線是會有較大的回撤。但好處方面,在大漲的年份,這種策略的表現會特別好;從長期看, 公司可以賺取BETA分紅收益, 并且可以吸引看好指數的客戶。相比之下而對沖Alpha策略一般在大牛市中會遠遠跑輸指數;此外不對沖的好處是節約資金,對沖的Alpha策略至少要放20~30%的資金在期貨端用來做保證金。 2.CTA策略模型 關于CTA策略, CTA策略的特點是收益風險比相對Alpha來說會較低。但是在行情較好的年份收益可能會很高,尤其是在早期。而且,無論是在編程還是策略上,CTA入門的難度相對來說都是最低的。
請采納

什么是量化交易模型:2.什么是量化交易?

量化交易有專門的量化交易系統,是全自動化的交易。 簡單的說,是把相關投資模型、投資策略,以計算機程序的形式,放在量化交易系統中,當股市觸發了相關條件后,電腦系統會按照預先設定好的策略進行自動買賣。 優點是:1、不存在人性的弱點,紀律性大幅提高。2、人靠眼睛盯盤精力有限,量化策略設定好后,系統可以全方位自動盯盤,可以發現一些人為難以發現的機會,進行無風險或低風險套利操作,交易效率大幅提高。3、可以通過概率取勝。手工統計大數據工作量太大,而通過量化系統則可以很容易實現,系統可以在歷史數據中挖掘有望重復的規律并加以利用,以概率取勝。 缺點是: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。2、網絡中斷,硬件故障也可能對量化交易產生影響。3、同質模型產生競爭交易現象導致的風險。4、針對專業投資者,有些風險完全可以利用以往操作經驗以及盤感進行提前規避,而量化交易則無法辦到。

什么是量化交易模型:什么是量化交易系統?

簡單來說量化交易分兩部分,量化分析,和自動交易,量化分析和人工分析本質上沒有區別只是使用了計算機語言,提高了工作效率,不管你是人工分析手動交易,還是量化分析自動交易,建立一套交有效的交易系統是一個交易者或者投資者必須要有的。至于量化分析軟件目前,文化財經,金字塔,tb開拓者,都可以實現自動交易,也可以自己用c,Python,等自己分析,如果不需要那么復雜用excel也可以量化分析。

什么是量化交易模型:什么是量化交易,未來前景如何?知道的講講。

量化交易,有時候也稱自動化交易,是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷,避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下做出非理性的投資決策。 在股票市場上,量化交易早不是什么新聞,在國外,七成的交易都是通過計算機決策的,在國內這個數字也接近五成。 過去的股票市場都是靠交易員手動敲鍵盤來操作的,難免一失手成千古恨,這種行為被戲稱為“胖手指”,相比之下,量化交易則如同點石成金的“仙人指”。量化里最美的童話就是“旱澇保收”,牛市也好,熊市也罷,都能大賺特賺。 量化交易的優勢:1. 嚴格的紀律性 2. 完備的系統性 3. 妥善運用套利的思想 4. 靠概率取勝 量化交易的風險性:首先是一二級市場“級差”風險,其次是交易員操作風險,最后是系統軟件的風險。 滿意請采納答案,有不明白的可以繼續提問。

什么是量化交易模型:如何建立量化交易模型

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),并將每一個參數的數據范圍進行分割,成幾等份。然后,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,連接至大型數據庫進行統計計算,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后還不能馬上應用,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里,現在讓你選擇,請問你選到100的可能性是多大?是的,就是1/100,如果較幸運你選到了100并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后我們還應留出至少三年的原始市場數據進行驗證,只有驗證合格后才能試用。 量化投資原始數據策略:我們選用96年后的市場數據,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采納96年以前的數據進數據庫。 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:可以選用遺傳算法,但我在這里陪大家做的是比較簡單的模型,所以采用普通統計方法就可以了。 用于量化研究的軟件:我采用的是免費的大型數據庫MYSQL,ASP網絡編程語言,以及可以設置成網絡服務器的旗艦版WIN7操作系統

什么是量化交易模型:量化投資、量化交易、量化金融,這三者有什么區別嗎?

這三個概念有個共同詞,就是量化,而量化就是用計算機語言來實現數學和統計模型來解決金融問題,因此區分三個概念只需區分金融、投資和交易。 金融包括投資和交易,而兩者廣義上類似,但如果要細分,投資關注長期財富增長,手段是買入并持有;而交易關注短期獲益,手段是頻繁的買入和賣出。 但大家基本上就把量化投資和量化交易當做一個意思,指的在買方 (私募或對沖基金) 用計算機語言來實現數學和統計模型用來交易。

什么是量化交易模型:量化交易有什么類型?

量化選股之多因子選股模型 量化擇時--雙均線(MA)、DMA、TRIX、MACD擇時 量化擇時--PE擇時 還有趨勢型,網格型,剝頭皮,概率法則,高頻交易,神經網絡,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?技術面?基本面?高頻必須量化嗎?它們之間是什么關系?

目標:讓身邊對交易不熟悉的朋友快速了解我的工作

結果:從2019年11月到2019年6月實盤累計收益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%,利潤表現如下圖:

2019年六月到七月實盤利潤圖

我做的交易系統主要特征由高頻(交易頻率);量化(信號由數學模型處理);程序化(全自動運行);虛擬貨幣(交易標的)。



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什么是量化交易?程序化交易?技術面?基本面?它們之間有什么關系?

就像分類人群可以是長得美的人,身材好的人,學習好的人和會彈琴的人,我們也可以通過不同的分類方式來分類交易策略。

交易方式的主要分類有:

  • 按照分析的數據類型來分:技術面(technical analysis)基本面(fundamental analysis)。技術面分析的數據來源集中在交易數據(歷史價格,歷史成交量);而基本面分析的數據來源集中在宏觀數據(外匯市場主要是國家政策;期貨市場主要是天氣),微觀事件(股票主要是公司特質(年報,股息,現金流,蘋果的全球開發者大會))。

技術面分析:通過識別在價格數據里(一般是看圖,比如用日均線(daily moving average))經常出現的模式(pattern)來預測未來價格。

舉一個 ”雙頂型態(double tops)“ K線圖的例子:當這種型態出現時,一般表示升勢可能無以為繼。當一只股到達某個價位并遇阻,在下跌之后又再回升,但卻無法突破之前的高位,就會形成雙頂型態。當價格再度回跌,而且低于之前的低位,顯示走勢進一步轉弱,雙頂型態即算完全形成。投資者如果發現了價格走勢正在走雙頂型態,則預測未來價格在雙頂即將完成時下跌。


基本面分析:通過經濟模型(供需平衡)計算產品的‘真實價值‘并與實際價格做對比,如果理論計算的價值大于實際價格則買入。

比如通過資本資產定價模型(CAPM)來計算蘋果公司的價值為300美元,而交易所給出的價格為200美元,假設市場價格會最終趨向理論價值,并且未來不會發生影響內在價值的事件,那么投資者應該買入蘋果股票。再比如一個只懂皮毛的古董商正在以100元出售一件實際價值有1000元的古董,一位懂行的買家于是馬上買下廉價品。

  • 按照人工的參與程度:程序化交易(algorithmic trading)和人工手動交易。

一般來說交易系統需要以下模塊:

  1. 實時交易數據(相關事件新聞,宏觀數據)的吸收器
  2. 把交易數據轉換到交易信號再到最終買賣價格和買賣數量的轉換器
  3. 把訂單交給交易所并確認交易所完成委托的執行器
  4. 記錄每筆已執行交易和每天利潤的記錄器
  5. 實時監控正在執行的策略,利潤,市場的監視器(一般是手機app)和相應的風險控制器

以上每一個模塊都可以選擇是手工做還是程序自動化。比如轉換器過去可以由數學博士來替代,執行器過去可以由給代理商打電話買賣來替代。而越多模塊程序自動化,一個交易系統就越有資格稱自己為‘完全程序交易’。

  • 按照交易信號的準確程度(可量化程度):量化交易(quant trading)和非量化交易。

上個世紀八十年代的交易信號還不存在‘量化’一說,因為大部分的交易信號都是憑借交易員的經驗和感覺。比如資深的技術面分析員會時刻盯著大盤尋找‘pattern’,可是分析員A認為的pattern與分析員B是不一樣的。所以人們很容易覺得技術分析是‘玄學’,是‘藝術’,交易員的‘感覺’是最重要的。而來自華爾街的物理統計數學博士打破了這一觀念,通過數學模型和統計套利(statistical arbitrage),他們開創了‘量化交易’這一相對于非量化交易(感覺交易)的新品種。顧名思義量化交易就是交易信號可以用數字量化,計算機可理解執行的交易方式。它的核心是用科學的原理和模型來設計策略,這些原理可以來自于技術面也可以來自于基本面。但量化是一個‘沒有感情的殺手’,不接受交易員直觀上的判斷,只承認數據和模型。舉個最簡單的例子:當三星股票上漲10%,我會以市場價買入20股蘋果股票。在這個例子里信號簡單可量化,沒有‘感覺’,只有‘命令‘。

  • 按照交易頻率的高低:高頻交易;中頻交易;低頻交易。高頻交易(high frequency trading - HFT)指的是具有很高交易頻率的交易系統。一般持倉時間低于一天,每日資金周轉大于30,屬于高頻的范疇。與之相對應的是低頻交易(購買資產并且持有相當長的時間)。

舉個例子,同樣是購買可口可樂股票,巴菲特(低頻)可能今天買完就不去管他一直持有二十年。而高頻交易系統則會在這一秒買入,下三秒賣出,下一分鐘又買入,三分鐘后又賣出。所以高頻交易只簡單的規定了每天交易次數的多少,并沒有指出具體的策略類型(基本面分析,技術面分析,quant)是什么。也就是說,即使交易系統毫無邏輯的在短時間內隨機買賣股票,只要交易頻率夠高,它就可以稱自己為‘高頻交易’。所以高頻交易(一種交易系統的性質)并不代表高利潤,它甚至可以不用程序來執行 - 極端來說,可以請一個手速快的鋼琴家來快速的按“買”與“賣”的按鍵而描述這個鋼琴家為“高頻交易系統”。



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高頻交易之所以在最近可以崛起主要是因為有量化的準確信號(不再憑靠交易員本身感覺),程序化自動化交易系統的普及(交易所首先得有電子交易系統),以及計算機速度的技術進步做基礎。畢竟使用高頻的前提就是交易系統能提供極高的精確度和執行速度。這也是為什么當你看到‘高頻交易’這類詞匯,一般都是跟著‘全自動程序化’和‘量化’。過去不是沒有高頻交易,只是它們的全名叫做‘非量化靠感覺高頻人工交易’。

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

從18世紀開始,金融投資的先驅已經開始探索各種不同的投資方法,經過多年的進化,已經嘗試了從價值分析、風險套利到日間交易等不同的方向。那么,在目前不斷變化的中國資本市場,什么投資方向迫切需要我們深入探索呢?筆者認為,量化投資作為中國市場的新興投資方法,正在引來越來越多的關注。 中國投資者對數量化投資,雖不陌生,卻仍懵懂。量化投資理論是借助現代統計學和數學的方法,利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略,用數量模型驗證及固化這些規律和策略,然后嚴格執行已固化的策略來指導投資,以求獲得可持續的、穩定且高于平均的超額回報。

簡介

從18世紀開始,金融投資的先驅已經開始探索各種不同的投資方法,經過多年的進化,已經嘗試了從價值分析、風險套利到日間交易等不同的方向。那么,在目前不斷變化的中國資本市場,什么投資方向迫切需要我們深入探索呢?筆者認為,量化投資作為中國市場的新興投資方法,正在引來越來越多的關注。

中國投資者對數量化投資,雖不陌生,卻仍懵懂。量化投資理論是借助現代統計學和數學的方法,利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略,用數量模型驗證及固化這些規律和策略,然后嚴格執行已固化的策略來指導投資,以求獲得可持續的、穩定且高于平均的超額回報。


數量投資比傳統投資的優越性

數量投資相對于傳統投資方法的優越性主要來自兩個方面:其一,現代投資組合理論強調通過多元化投資組合消除非系統性風險,以實現降低風險的作用。但實際上由于人的視野和精力都相對有限,基金經理或研究員不可能進行大范圍的股票甄選和高頻率的驗證測算,形成的投資策略得不到寬度、廣度上的肯定,難免形成一孔之見。靠人力甄選得到的投資組合很難達到最優化配置,無法確保在風險管理和利潤追求上的投資目標。而量化投資的視角更廣,借助計算機高效、準確地處理海量信息,更廣泛地尋找和驗證投資機會,消除投資組合配置的局限性。其二,行為金融學認為,投資者是不理性的。任何一個投資個體的判斷與決策過程都會不同程度地受到認知、情緒、意志等各種心理因素的影響。基金經理和投資研究員在一段時間跟蹤某只股票之后,由于時刻關心股價的表現和基本面的變動,可能出現不同程度的情感依賴,“和股票談起戀愛”。即使出現了下跌趨勢,也可能因為過度自信、抵制心理等不理性的分析出發點而導致投資、薦股時的行為偏差。而量化投資依靠計算機配置投資組合,克服了人性弱點,使投資決策更科學、更理性。

A股市場

A股市場的發展程度決定了當前市場上不可能存在完全量化的基金產品。量化從一開始也不是作為定性的對立面而提出的方法,它是將定性分析中的技術分析策略用模型固化,替代過程中可以用電腦進行的部分并將其效用極大優化。應該架設怎樣的平臺、構建怎樣的模型、輸入怎樣的因子,都是建立在定性分析上的總結。而為了預防小概率事件的發生,還應該為模型配備精良的開發團隊,包括定性和定量分析專家,來跟蹤觀測模型的合理度、與市場趨勢的匹配度以及實際投資表現。

大眾投資者對量化投資有所顧慮

值得提出的是,大眾投資者在接觸量化投資基金時有所顧慮,一方面,是在A股市場欠成熟的環境下大眾對新興投資方法和模型可靠性的猶豫。另一方面,當前國內市場有效量化模型有限,為防復制,機構對其投資策略和構建理論依據往往遮遮掩掩不能透明化,這就增加了投資人對量化模型的擔憂。


量化交易策略

量化交易策略幾乎覆蓋了投資的全過程,包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、算法交易,資產配置,風險控制等。


《量化投資—策略與技術》(丁鵬著,電子工業出版社,2012/1)是國內第一本闡述量化投資策略的教材,全書用60多個案例闡述了量化交易策略的各個方面,是系統性的入門教材。

量化交易與機器學習

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