① 什麼是量化投資交易策略
一文看懂量化投資策略
閑話基
量化投資在近些年受到越來越多的關注,包括規模、策略、業績。量化投資,是指通過藉助統計學、數學方法,運用計算機從海量歷史數據中,尋找能夠帶來超額收益的多種「大概率」策略,按照策略構建的數量模型嚴格執行投資,力求獲得長期穩定可持續高於平均的超額回報。
跨市場策略涉及外匯兌換、國際期貨交易對沖,交易實現難度大,國內用得少。
由於期貨具有杠桿屬性,這類策略持倉的市值往往很大,有時候甚至超過產品資產總值,導致收益率的波動率是所有量化策略中最大的。在市場出現連續震盪行情時,這樣策略由於杠桿屬性會出現較大的回撤。另外一個對這類策略的一個限制是,目前市場上活躍交易的期貨品種不多,高頻交易很大程度倚重於品種成交量,開平倉時間間隔較短,使得策略容量不大。
② 量化投資策略到底什麼是量化投資
量化投資策略就是利用量化的方法,進行金融市場的分析、判斷和交易的策略、演算法的總稱。
量化投資策略類型包括:
(1) 趨勢判斷型量化投資策略,判斷趨勢型是一種高風險的投資方式,通過對大盤或者個股的趨勢判斷,進行相應的投資操作。如果判斷是趨勢向上則做多,如果判斷趨勢向下則做空,如果判斷趨勢盤整,則進行高拋低吸。這種方式的優點是收益率高,缺點是風險大。一旦判斷錯誤則可能遭受重大損失。所以趨勢型投資方法適合於風險承受度比較高的投資者,在承擔大風險的情況下,也會有機會獲得高額收益。
(2) 波動率判斷型量化投資策略,判斷波動率型投資方法,本質上是試圖消除系統性風險,賺取穩健的收益。這種方法的主要投資方式是套利,即對一個或者N個品種,進行買入同時並賣出另外一個或N個品種的操作,這也叫做對沖交易。這種方法無論在大盤哪個方向波動,向上也好,向下也好,都可以獲得一個比較穩定的收益。在牛市中,這種方法收益率不會超越基準,但是在熊市中,它可以避免大的損失,還能有一些不錯的收益。
③ 股票量化交易策略是什麼意思
股市是一門經濟學,哲學,概率學,心理學的綜合體,想要成功,需要不斷去感悟去總結每一次的失敗,這樣才能走的更好更遠。
第一個理念:
順勢而為
股市的大趨勢決定個股的走勢,當指數大漲時個股更容易爆發,這個時候適合重倉介入,當然要注意獲利就出;當市場處於弱勢時,就要考慮輕倉介入,不盲目追漲。
第二個理念:
選定有價值的公司
在投資中,選定有價值的公司很重要,因為這些公司有很強的上漲潛力,一旦市場有好的信號,或者公司有大利好時,股價就會飛速上漲,所以這樣的公司更容易讓普通股民賺到錢。
第三個理念:
分批建倉 堅持到底
在投資中,投資者要住的是要做好投資策略,一般的策略就是分批建倉,在市場下跌時以倒金字塔形態建倉,在市場上漲時,以金字塔形態減倉。如果股票短期被套,市場情況還可以的話,則要選擇堅持持倉。
天字一號量化交易系統通過設定不同的各種指標條件,一旦市場交易情況滿足這些條件時就自動彈出一些操作指示;設定值達到開倉條件,系統會彈出買入信號、設定值達到減倉條件賣出一半或者全部賣出等。
④ 什麼是量化交易系統
量化交易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。
⑤ 量化交易主要有什麼經典的策略
您好
研究量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。
⑥ 什麼是量化交易
⑦ 什麼是量化交易與程序化交易有什麼區別
量化交易指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷。量化交易與程序化交易在性質、特點、發展趨勢上有所不同。
一、性質不同
1、量化交易: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。
2、程序化交易:把可量化的分析方法,用計算機編成交易策略進行自動下單交易,程序化交易是量化交易的一部分,或者是某些量化交易的進一步升級。
二、特點不同
1、量化交易:
(1)紀律性。根據模型的運行結果進行決策,而不是憑感覺。紀律性既可以剋制人性中貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點,也可以克服認知偏差,且可跟蹤。
(2)系統性。具體表現為「三多」。多層次,包括在大類資產配置、行業選擇、精選具體資產三個層次上都有模型;多角度,定量投資的核心思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度;多數據,即對海量數據的處理。
(3)套利思想。定量投資通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會,從而發現估值窪地,並通過買入低估資產、賣出高估資產而獲利。
(4)概率取勝。定量投資不斷從歷史數據中挖掘有望重復的規律並加以利用;依靠組合資產取勝,而不是單個資產取勝。
2、程序化交易:程序化交易的操作方式不求績效第一、不求賺取誇張利潤,只求長期穩健的獲利,於市場中成長並達到財富累積的復利效果。經過長時期操作,年獲利率可保持在一定水準之上。
三、發展趨勢不同
1、量化交易:量化基金管理規模在國內證券基金的佔比在1%~2%,在公募證券基金佔比不到1%,在私募證券基金佔比5%左右,相比國外超過30%的資金來自於量化或者程序化投資,國內未來的增長空間巨大。
2、程序化交易:國內市場的T+1交割制度使得大量日內交易策略不能得以實施,高頻交易策略更是無從談起。除此以外,股票市場不允許賣空、缺乏做市商制度、可供交易的產品簡單、交易指令不夠完善等,都不利於程序化交易策略的開展。
以上內容參考:網路-量化交易
以上內容參考:網路-程序化交易
⑧ 量化交易是什麼意思
量化交易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。
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⑨ 量化交易是什麼
書面的話就不說了,
簡單說一下意思,量化就是數量化,
交易的時間不再憑自己的主觀臆斷,而是要有明確的信號和策略,
還有倉位的問,等等吧,很多
⑩ 什麼是量化交易,最簡單的理解
通俗來講,量化交易就是讓計算理智地幫你做出交易方法,你只需要照著執行交易。
量化交易有什麼好處?
定量投資和傳統的定性投資本質上來說是相同的,二者都是基於市場非有效或弱有效的理論基礎。兩者的區別在於定量投資管理是"定性思想的量化應用",更加強調數據。量化交易具有以下幾個方面的特點:
1、紀律性。根據模型的運行結果進行決策,而不是憑感覺。紀律性既可以剋制人性中貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點,也可以克服認知偏差,且可跟蹤。
2、系統性。具體表現為"三多"。一是多層次,包括在大類資產配置、行業選擇、精選具體資產三個層次上都有模型;二是多角度,定量投資的核心思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度;三是多數據,即對海量數據的處理。
3、套利思想。定量投資通過全面、系統性地掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會,從而發現估值窪地,並通過買入低估資產、賣出高估資產而獲利。
4、概率取勝。一是定量投資不斷從歷史數據中挖掘有望重復的規律並加以利用;二是依靠組合資產取勝,而不是單個資產取勝。
拓展資料:量化交易的風險
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,而這一點是目前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。