圖形交易的模型有哪些

A. 量化交易都有哪些主要的策略模型

1、Alpha策略

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，但後者少了期貨的對沖。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。

2、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。

3、高頻交易策略

國內使用高頻交易策略主要應用在，期貨趨勢、期貨套利、期貨做市、股票T+0以及全做市交易，國外機構自營交易，比如美股以及股指等。國內做高頻交易的基本上都是私募，但高頻交易的產品基本上不會對外募集或者極少對外募集。

國內發展趨勢

國內量化投資規模大概是3500到4000億人民幣，其中公募基金1200億，其餘為私募量化基金，數量達300多家，佔比3%(私募管理人共9000多家)，金額在2000億左右。

中國證券基金的整體規模超過16萬億，其中公募14萬億，私募2.4萬億，樂觀估計，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。

B. 交易模型的設計方法

在這里主要參考各類有關資料的分類方法，將其分為以下三類模型：技術分析交易模型、基本分析交易模型、數學計量交易模型。
1、技術分析交易模型
技術分析交易模型是指使用市場交易數據如開市價、收市價、成交量等，並通過計算機交易指標，經過系統化搜索檢驗，並進行優化處理的交易模型，其理論基礎主要建立在已有的傳統技術投資理論如圖型分析、均線理論等基礎之上，並經過大量統計學分析檢驗。該模型最大的優點在於：消除了投資者的情緒在交易決策中的影響，特別是在對重大事件中判斷的主觀性和盲目性；避免了由於信息不對稱性造成的分析失誤；保證了交易分析中的連貫性；給投資者提供了風險控制的方法。
下面重點討論技術分析交易模型中的三個交易模型：
1）以圖形形態識別為基礎的交易模型
該類模型主要是依據傳統的經典圖形如頭肩頂、雙底、三角形等，進行行情趨勢捕捉，進行建倉交易的系統。但在實戰中，它還存在許多問題：風險控制方面，像頭肩頂、雙底、三角形等交易圖，根據傳統的交易觀點，投資風險/報酬比一般為1：1，實戰中管理者將面對巨大的基金凈值風險；分析上多以主觀判斷為主，缺乏客觀判斷標准；目前國內期貨市場的技術分析使用者增多，導致經典的圖表形態假信號隨之增多；國外經典的圖表分析理論在國內存在相當大的差別；缺乏統計學數據。
2）趨勢跟蹤為基礎的交易模型
該類模型主要是根據設計者的數據統計，捕捉價格的轉折點，然後假定趨勢會繼續，並按趨勢方向建倉交易的系統，如MACD、SAR、移動平均線等。該交易模型的特點是不會在最低價處買入，也不會在最高價處賣出，放棄行情前後一段的利潤，利潤主要來源於捕捉一波大行情的中間部分。其捕捉行情的轉折點的能力根據設計者設計的靈敏度不同而不同，靈敏度強的交易模型對趨勢反轉反應迅速，但假信號也多；靈敏度低的交易模型對趨勢反轉反應慢，假信號也少，放棄的前後部分的利潤也多。該類交易模型的缺點是在盤整行情時產生連續虧損，使投資者不能接受。所以設計趨勢跟蹤交易模型的難度不在於尋找捕捉趨勢方法，而在於要有一套完善的趨勢確認和過濾原則，才能迴避風險。另外，趨勢跟蹤交易模型要求期貨基金管理者的持倉時間比較長，一般都有2－3個月以上，所以要求期貨基金管理者要有一套與趨勢跟蹤交易模型相適應的心理控制方法。
3）反趨勢為基礎的交易模型
該類模型是根據設計者的數據統計，然後假定市場需要調整，並在相反方向建倉交易的系統。它與趨勢交易模型的區別在於，趨勢交易模型可以自動調整，而反趨勢交易模型由於與主要趨勢相反操作經常會帶來不可估量的風險，所以該類交易模型必須帶有一套止損條件。
2、基本分析交易模型
基本分析交易模型是指交易者使用市場外的數據信息，通過對所有影響基本經濟關系的信息進行考察，並對這類因素進行量化分析，建立資料庫，從中判斷市場的均衡價格而進行投資的模型。該模型的特點主要是：為大規模資金進場提供良好的分析依據；理論基礎雄厚，容易為投資大眾接受；對於短線和時機把握幫助不大；信息收集難度大；分析滯後於市場價格；分析主觀性強。
下面介紹「價值評估」和「評估積分」兩種基本分析交易模型。
1）價值評估交易模型
期貨價格對現貨價格將產生相互牽引的作用，據資料統計，近10年來，我國大豆期價與現貨價格的相關系數為0.9。而對於期貨市場產生的期貨價格，期貨市場的參與者包括現貨商和投機者，對同一商品的期貨價格有自己的判斷，而由於成熟的期貨市場絕大多數的參與者是投機者，期貨市場的成交量往往是現貨貿易量的數倍或數十倍，所以期貨價格不單是由現貨價格和倉儲成本決定的，除了成本定價還包括資本定價部分。所以，作為期貨基金的基本分析交易模型，還要包括期貨市場的投機因素：期貨價格=（現貨價格+倉儲成本）×投機系數。投機系數根據突發事件、市場投機資金等情況確定。
2）積分評估交易模型
基本分析交易模型的主要缺點是信息收集難度大造成的信息不對稱，分析滯後於市場價格且分析主觀性強，但隨著信息科技的發達和交易制度的完善，信息的公平共享將進一步縮小信息不對稱，最新信息的獲取也相對容易了，困難的是如何去辨別信息真偽、主次和克服信息處理中過分主觀判斷的影響。積分評估交易模型的主要步驟如下：
A、確定分析因素
為了使分析統計因素保持全面，多空兩方面分析因素的數量不能過少，一般不少於5個。如供求分析因素，以大豆期貨為例，供求類因素包括：預測種植面積和實際種植面積因素；預測產量和實際產量因素；大豆進出口量；大豆壓榨加工量；庫存因素；突發事件因素等。
再比如周期性分析因素，還以大豆為例，周期性分析因素包括：3－4月份左右——中美大豆播種期，種植面積預測因素，同時南美新豆開始上市，價格處在谷底。5－8月份左右——中美大豆的天氣與產量為主要分析預測因素，消費旺季到來，價格從前期的緩慢上升，至7、8月份大豆受青黃不接和天氣炎熱等波動因素的影響，價格達到年度高峰。9－11月份左右——中美大豆實際收成因素、南美大豆播種面積預期因素，10月份後由於中美新豆上市，價格再次回落至當年的最低價區域。
B、確定分析的時間段
無論何種交易模型的分析方法，都需要足夠統計分析樣本數據，才能保證統計結果的可靠性，因此要經歷一個以上的循環周期，如農產品的生長周期、金屬的經濟周期等，其中更應該包含突發事件或政治的因素，以檢測交易分析模型應對的能力和控制風險能力。
C、確定分數值
確定分數值的方法可以使用普通正負分數法、權重分數百分比值法等，利多因素的分值為正值，利空因素的分值為負值，無明確利多、利空傾向的因素取為0分。
D、計算分值結果
將各影響因素的分數值累計，得出分值結果，分數為正數，則市場的趨勢以上升為主；分數為負數，則市場的趨勢以下跌為主；分數為0或接近0分，市場將處於盤整。
E、分值跟蹤系統
不同事件的發生和時間的推移變化，各因素對價格的影響不一，如突發事件對價格的影響隨事件的變化影響力會逐漸消退，所以要對各因素分數值不斷調整，確定分數結果，調整對交易模型的決策結果。
3、數學計量交易模型
數學計量交易模型是指設計者根據現代投資理論，對歷史交易數據進行大量的統計學分析，從中找出一定規律，在市場出現偏差時或特定情況時進行投資的模型，如套利交易模型、跳空交易模型等。
從使用者角度進行分類，主要有以下兩種：一種是分析型的交易模式，另一種是操作型的交易模型，技術分析交易模型和基本分析交易模型之間有著相當大的區別：
1、分析型的交易模型側重於預見性，對於市場的走勢分析具有提前性；而操作型的交易模型側重於反應式，當市場已出現某種價格應該採取的交易決策。
2、分析型的交易模型側重於個別效益，對某段市場的行情要求高准確度，忽略對不利市場情況的分析；而操作型的交易模型著重於實戰中的整體效益，要求交易模型對市場的所有情況產生的收益結果作出整體評估。
3、兩者最大的區別在於實際操作者要面對來自各方面的壓力，包括市場、投資者、基金管理者自己等的壓力，因此在模型上的設計還應包括如何通過某種方法去控制心理壓力的因素，有效執行交易模型發出的信號。

C. 大型的3D模型網站有哪些、

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D. 行為金融模型有哪些

行為金融學有五大經典模型：DSSW模型、BSV模型、DHS模型、HS模型、BHS模型，具體為：
DSSW模型：Delong,Shleifer,Summers和Waldmann(1990)提出雜訊交易的基本模型，簡稱DSSW模型，他們認為，當理性套利者進行套利時，不僅要面對基礎性變動的風險還要面對「雜訊交易者」非理性預期變動的風險。該模型證明了非理性交易者不僅能夠在理性交易者的博弈中生存下來，而且，由於雜訊交易者製造了更大的市場風險，他們還將有可能獲得比理性投資者更高的風險溢價。
BSV模型：Barberis,Shleifer和Vishny(1998)提出，他們假定投資者決策時存在兩種偏差，其一是代表性偏差，其二是保守性偏差。代表性偏差會造成投資者對信息的反應過度，保守性偏差會造成投資者對新信息的反應不充分，導致反應不足。
DHS模型：Daniel.Hirshleifer和Suhramanyam(1998)提出，他們把投資者劃分為有信息的投資者和無信息的投資者，而有信息的投資者存在兩種偏差，一是過度自信，二是自我歸因偏差。投資者通常過高的估計了自身的預測能力，低估了自己的預測誤差；過分相信私人信息，低估公開信息的價值。
HS模型：Hong 和Stein（1999）年提出。該模型假定市場由兩種有限理性投資者組成：「信息挖掘者」和「慣性交易者」。兩種有限理性投資者都只能「處理」所有公開信息中的一個子集。信息挖掘者基於他們私自觀測到的關於未來基本情況的信息來做出預測，他們的局限性是不能根據當前和過去價格的信息進行預測。慣性交易者正好相反，他們可以根據價格變化做出預測，但是他們的預測是過去價格的簡單函數。HS模型將中期的反應不足和長期的價格反應過度統一起來，一次又稱為統一理論模型。
BHS模型：Barberis Nicholas,Ming Huang,and Tano Santos(2001) 提出，該模型是基於均值市場的假設而建立。和前面的三個模型不同，BHS模型沒有將有偏的預期引入到模型中，而是從資產定價的另一方面，即投資者的風險態度的角度來考慮問題。在傳統的基於消費的定價模型中，作者引入前景理論所揭示的「損失厭惡」現象和另一個關於偏好的「私房錢效應」，產生了一個隨前期收益狀況而變化的風險厭惡，價格升高後投資者風險厭惡程度降低，價格將被進一步推高。價格降低後投資者風險厭惡程度升高，價格將進一步打壓。這個模型可以解釋市場方面的三個偏差現象：過度波動現象，股權溢價之謎，收益可預測性。
泡沫模型：泡沫根植於股票市場的虛擬性和不完全性。在這種市場上，價格的高低在很多程度上取決於交易雙方對於未來價格的預期。而且這種預期具有「自我維持」或「自我實現」的特點。當股票價格越是上漲，越有更多地人相信股價會繼續上漲，即使人們知道股價已背離其內在價值。在過高價位上一旦市價止升回跌，很快會出現下行的正反饋激盪，導致泡沫徹底破裂。現有泡沫模型大致分為理性泡沫模型和行為金融泡沫模型兩大類。

E. 3D模型網站有哪些啊要品質比較高的那種

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F. 量化模型的八種基礎

量化模型的八種基礎
量化選股就是利用數量化的方法選擇股票組合，期望該股票組合能夠獲得超越基準收益率的投資行為。量化選股策略總的來說可以分為兩類：第一類是基本面選股，第二類是市場行為選股。
基本面選股主要有多因子模型、風格輪動模型和行業輪動模型。市場行為選股主要有資金流模型、動量反轉模型、一致預期模型、趨勢追蹤模型和籌碼選股模型。
有關量化選股業績評價要從兩個方面來考慮，一個是收益率，一個是風險指數，只是收益率高的策略並不能成為最好的策略，應該綜合考慮收益率和風險情況才能判斷一個選股的策略的好壞。量化選股需要考慮的是在承擔多大的風險情況下的收益率情況。
簡單的說一下八種基本的量化模型，這個也是在網上經常被提到的模型。
多因子模型是應用最廣泛的一種選股模型，基本原理是採用一系列的因子作為選股標准，滿足這些因子的股票則被買入，不滿足的則賣出。多因子模型相對來說比較穩定，因為在不同市場條件下，總有一些因子會發揮作用。
風格輪動模型是利用市場的風格特徵進行投資，比如有時候市場偏好小盤股，有時候偏好大盤股，如果是風格轉換的初期介入，則可以獲得較大的超額收益。
行業輪動模型與風格輪動類似，由於經濟周期的原因，總有一些行業先啟動，有的行業跟隨。在經濟周期過程中，依次對這些輪動的行業進行配置，則比買入持有策略有更好的效果。
資金流選股模型的基本思想是利用資金的流向來判斷股票的漲跌，如果資金流入，股票應該會上漲，如果資金流出，則股票應該下跌。所以將資金流入流出的情況編成指標，則可以利用該指標來判斷在未來一段時間股票的漲跌情況了。
動量反轉模型是指股票的的強弱變化情況，過去一段時間強的股票，在未來一段時間繼續保持強勢，過去一段時間弱的股票，在未來一段時間繼續弱勢，這叫做動量效應。過去一段時間強的股票在未來一段時間會走弱，過去一段時間弱勢的股票在未來一段時間會走強，這叫做反轉效應。如果判定動量效應會持續，則應該買入強勢股，如果判斷會出現反轉效應，則應該買入弱勢股。
一致預期模型是指市場上的投資者可能會對某些信息產生一致的看法，比如大多量加牛人看好某一隻股票，可能這只股票在未來一段時間會上漲；如果大多數量加牛人看空某一隻股票，可能這只股票在未來一段時間會下跌。一致預期策略就是利用大多數牛人（股票分析師）的看法來進行股票的買入賣出操作。
趨勢追蹤模型是屬於圖形交易的一種，就是當股價出現上漲趨勢的時候，則追漲買入；如果出現下跌趨勢的時候，則殺跌賣出，本質上是一種追漲殺跌策略。判斷趨勢的指標有很多種，包括MA，EMA，MACD等，其中最簡單也是最有效的是均線策略。
籌碼選股模型是另外一種市場行為策略，基本思想是，如果主力資金要拉升一隻股票，會慢慢收集籌碼，如果主力資金要賣出一隻股票，則會慢慢分派籌碼，所以根據籌碼的分布和變動情況，就可以預測股票的未來是上漲還是下跌。

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