1. 城市購物中心量化歸因需要考慮哪些因素
在實體商業量化歸因的主要因子包括:行業基準的確立,每個商業體的周邊環境因素,商業體的管理能力競爭力,還有日期,節假日等關鍵因素。
2. 量化交易策略有哪些
一、交易策略
一個完整的交易策略一般包括交易標的的選擇,進出場時機的選擇,倉位和資金管理等幾個方面。
按照人的主觀決斷和計算機演算法執行在策略各方面的決策中的參與程度的不同,可以將交易策略分為主觀策略和量化策略。
二、主觀策略
主觀策略主要依靠投資者的主觀判斷。
期貨市場的投資者通過對產業上中下游、供需、宏觀經濟預期等的調查做出自己的判斷。
類似的,股票市場的主觀投資者通過深入研究行業的各個方面,調查行業內的上市公司,形成交易決策。
另外,無論是股票市場還是期貨市場,大量的主觀投資者是依賴技術分析做出決策的。
三、量化策略
量化策略主要依賴於計算機演算法進行交易。
投資者將初步的交易邏輯輸入計算機,並運用大量的歷史數據做統計和回測,在此基礎上做出適當的修改、揚棄,以形成可接受的交易策略。策略在形成後,往往各個決策條件就已經確定,實盤中按照既定的程序執行。
對比而言,部分主觀策略在對單個標的的研究深度上有優勢,可以通過深度研究提供專家級的意見。而量化策略由於運用計算機決策,可以處理大量的數據,因此在廣度上有優勢。另外,量化策略在執行中不會受人的狀態、情緒等不確定性的影響,因而執行更為嚴格和精確。
四、常見策略
常見的量化交易策略可以大致分為趨勢策略和市場中性策略,趨勢策略常見的有雙均線策略、布林帶策略、海歸交易法和多因子選股策略等。
常見的市場中性策略包括統計套利策略、Alpha對沖策略等,著名的網格交易法更多的是一種交易方法,可以用在不同類型的策略中。
下面我們對這幾個常見策略做一個簡單介紹,想深入了解某個策略的讀者可以藉助互聯網獲得更多資料。
(1) 雙均線策略
雙均線策略在趨勢交易中有廣泛的應用。該策略根據長短兩根不同周期的移動平均線的金叉和死叉來交易。在短周期均線上穿長周期均線(金叉)時做多,在短周期均線下穿長周期均線(死叉)時做空。雙均線系統可以進一步擴充為多均線系統。
(2) 布林帶策略
布林帶由三條線構成,其中的中線是一根移動平均線,上線是由中線加上n倍(如2倍)標准差構成,下線是中線減n倍標准差。當行情上穿上線時做多,下穿下線時做空。
(3) 海歸交易法
海歸交易法由商品投機家理查德·丹尼斯的推廣而聞名。該法則涵蓋交易的進出場,資金和倉位管理的各各方面,是一套完整的交易系統。關於該策略的具體交易模式幾個字不容易說清楚,詳細的了解大家可以參考《海歸交易法則》這本書,特別是後面的附錄。
(4) 多因子選股
多因子選股模型是股票交易中常見的策略。建立過程包括選取候選因子,在歷史數據檢驗的基礎上挑選有效因子並剔除冗餘因子等幾個過程,最後是根據因子選擇要交易的股票,確定出入場時機。
(5) 統計套利
統計套利可以用於期貨市場的跨品種和跨期套利,也可以用於相關性高的股票之間的價差套利。它是利用相關性高的標的之間的價差或者價比回歸的性質,在價差或價比偏離均衡位置時進場,在價差或價比回到均衡位置時出場。
(6) Alpha對沖策略
Alpha對沖策略同時持有方向相反的兩種頭寸對沖Beta風險。在國內市場常見的是持有股票多頭的同時,持有股指期貨空頭,該策略是否能夠獲得超額收益依賴於選取的股票是否具有高的Alpha正值。
(7) 網格交易法
網格交易法的核心是網格間距和中軸線的確定。我們以螺紋鋼期貨合約為例說明,目前螺紋價格3000,我們建立初始倉位,比如50%倉位。隨後螺紋鋼每漲50點賣出10%,每跌50點買入10%。這里的3000就是中軸,50點是網格寬度。該策略的收益波動很大
3. 什麼是量化交易
一、什麼是量化交易
量化交易即使用現代統計學和數學工具,藉助計算機建立數量模型,制定策略,嚴格按照既定策略交易。具體又可分為高頻交易和非高頻交易,其中非高頻交易適合一般個人投資者和中小機構。
量化交易是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預期年化預期收益的多種「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。
二、量化交易的優點
1、投資業績穩定。
因為量化交易業績所依靠的通常是由很多次的大概率事件產生的利潤積累起來的,達到它的要求才能夠進場。經過多個步驟,層層把關,從而極大地提高成功率。盡管它並不能保證你每一次都能夠賺錢,但它能夠它靠概率取勝。
這主要表現在兩個方面:
量化交易從歷史數據中不斷地挖掘有望在未來重復的規律並進行利用。
依靠一組股票來獲勝,而不是一個或者幾個股票獲勝。從投資組合理念來看就是捕捉大概率獲勝的股票,而不是押到單個股票上。
2、能夠理性投資。
在容易失去理性的情況之下幫助你保持理性,因而在市場反應過度、喪失理性的時候能夠及時把握住時機。
3、信息的處理能力強。
個人交易證券市場,對市場各種信息必然會感到十分茫然,而量化交易對信息的處理能力更強。當我們而對證券市場時,感覺它就如同大海似的,在茫茫的大海之中,要想持續地獲取回報,就需要一個指引。而這個指引就是我們的交易模型,就像是茫茫證券市場航行時的羅盤。
4. 量化交易主要有哪些經典的策略
其實要說種類其實很簡單,完全可以按照炒股的類型來對策略模型分類,從這個角度來說,認為可以分成技術分析型、價值分析型、機器學習與人工智慧。當然了,還有一大類是多因子模型,但是多因子從廣義來說其實概念很廣泛,任何的技術指標和財務因子都可以作為多因子模型的因子。
①技術分析型主要是結合各種技術指標來對動量效應或反轉效應做研判交易;
時變夏普率的擇時策略、情緒擇時-GSIS、RSRS指標擇時及大小盤輪動
②價值分析則偏重股票標的的基本面分析;
查爾斯·布蘭德斯價值投資法、邁克爾•普萊斯低估價值選股策略、阿梅特·歐卡莫斯集中投資法則
③機器學習與人工智慧可以算作是區別於前兩類一種新興的方式,主要利用一些統計機器學習演算法和神經網路做出預測而量化;
基於KMeans的指數擇時策略、利用隨機森林進行因子選擇、基於HMM的指數擇時策略
供參考!
5. 量化交易主要有哪些經典的策略
交易策略,量化策略,主觀策略,常見策略。
交易策略:一個完整的交易策略一般包括交易標的的選擇,進出場時機的選擇,倉位和資金管理等幾個方面。按照人的主觀決斷和計算機演算法執行在策略各方面的決策中的參與程度的不同,可以將交易策略分為主觀策略和量化策略。
主觀策略:主觀策略主要依靠投資者的主觀判斷,期貨市場的投資者通過對產業上中下游、供需、宏觀經濟預期等的調查做出自己的判斷。類似股票市場的主觀投資者通過深入研究行業的各個方面,調查行業內的上市公司,形成交易決策。
量化交易注意事項
在量化交易中,交易規則、參數和回測都要依靠歷史數據計算獲得。我們無法判斷這些從歷史數據中獲得的規律能否在未來的市場中持續有效,所構建的交易模型也無法判斷能否應用。
簡單的量化因子和策略更容易讓人理解和接受,但越是簡單的策略越容易被人們知悉,量化交易所獲得的超額收益也越低。
6. A股的巨額成交量都是由誰貢獻的量化交易為什麼會火
一則關於“A股的巨額成交量都是由誰貢獻的?量化交易為什麼會火”成為了一個熱門的問題?接下來我來說一下我的看法。 在股市中,A股的巨額成交量都是由誰貢獻的?量化交易為什麼會火?其實,在股市中,A股的巨額成交量都是由大部分的機構和散戶所一起造成的,比如說有一隻股票當天的成交量為五個億,那麼可能機構買了一兩個億,另外的三個億或四個億都是有許許多多的散戶一起購買所造成的成交量,最終結合起來,就會有巨額成交量。量化交易為什麼會火?其實,量化交易的其根本原因就是因為一個股票有許多的成交量,說明這個股票比較活躍,買的人多,賣的人也多,所以振幅會比較大一點,才能夠讓人賺到錢,如果一隻股票的成交量很少,那麼他一天的振幅可能才只有1%,這種政府少的股票一般都是賺不到什麼錢的。
7. 量化交易都有哪些主要的策略模型
國內的量化策略可以簡單分為三個類型,Alpha策略,CTA策略以及高頻交易策略。
1.Alpha策略
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;從長期看, 公司可以賺取BETA分紅收益, 並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
關於CTA策略,我是在2010年開始做CTA策略的。CTA改進到天字一號量化是我的轉折點,多品種組合,單次買進控制低風險度,1%~3%的風險度,實踐中明白了如何提高盈虧比。現在我的一個實盤賬戶資金,7年盈利5.68倍,他適合多品種,多種風險度,日線,小時線,15分鍾線都能夠支持。
3.高頻交易策略
第三類策略就是高頻交易策略,高頻交易在國內的主要應用有以下幾類,期貨趨勢、期貨套利、期權等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。高頻交易有收益高回撤小的優點,但是做高頻的軟硬體投入也都昂貴(比如一台伺服器的花費在8-10萬左右) 。更高頻的是千分之一秒以上的,一套機器幾百萬元,這種是單次盈利小,見利就收,累積起來也有不錯的收益。這種適合大資金,高學歷,高投入團隊來做。
8. 請問:用量化歸因的方法做購物中心相關分析,有沒有簡單的方法參考
在購物中心這種實體商業中,量化歸因的主要因子包括:行業基準的確立,周邊環境因素,管理能力、競爭力,還有日期,節假日等關鍵因素。逐個分析耗費成本太高,建議還是藉助類似匯客雲這種商業客流數據採集分析與智能決策平台會比較好。
9. 什麼是量化交易
10. 作為線下實體商戶如何做好量化歸因啊
量化並不好做,需要行業基準的確立,每個商業體的周邊環境因素,商業體的管理能力競爭力,還有日期,節假日等關鍵因素。
實體商業要實現量化歸因,最重要的,最難的,就是要有足夠覆蓋的樣本和數據積累,還要有了解商業的數學專家。
所以給關注匯客雲公眾賬號就很有必要,它是匯納旗下的致力於以大數據和人工智慧模型深度應用於商業場景,為商業運提供精準預測、智能決策的高科技平台。