形態交易方法如何量化

① 什麼是股票量化交易

什麼是量化投資？

簡單來講，量化投資就是利用計算機科技並採用一定的數學模型去踐行投資理念、實現投資策略的過程。

傳統的投資方法主要有基本面分析法和技術分析法兩種，與它們不同的是，量化投資主要依靠數據和模型來尋找投資標的和投資策略。

主要有哪些量化投資策略呢？

第一，也是最重要的一類策略：量化選股

量化選股就是採用數量的方法判斷某家公司是否值得買入的行為。根據某種方法，如果該公司滿足了該方法的條件，則放入股票池；如果不滿足，則從股票池中剔除。量化選股的方法有很多種，總的來說，可以分為公司估值法、趨勢法和資金法三大類。

公司估值法通過比較公司估值法得出的公司理論股票價格與市場價格的差異，判斷股票的市場價格是否被高估或者低估，從而尋找出價值被低估或被高估的股票。這種就是基本面量化。

趨勢法就是根據市場表現，如強勢、弱勢、盤整等不同的形態，做出對應的投資行為的方法。可以追隨趨勢，也可以進行反轉操作等。這種就是技術面量化。

資金法的本質思想是追隨市場主力資金的方向，如果資金流入，則應該伴隨著價格上漲；如果資金流出，則應該伴隨著價格下跌。資金法本質上是一種跟風策略，追隨主流熱點，從而期望在短時間內獲得超額收益。這種是交易行為量化。

通過量化方法選出來的股票，通過不斷的輪換，就可以獲得超額收益。

第二類策略是：量化擇時

傳統的有效市場假認為金融市場是不可預測的，價格充分反映了所有相關的信息，價格變化服從隨機遊走，對金融產品價格的預測將毫無意義。

但是隨著計算機技術、混沌、分形理論的發展，眾多研究發現，股價的波動不是完全隨機的，它貌似隨機、雜亂，但在其復雜表面的背後，卻隱藏著確定性的機制，因而存在可預測成分。例如利用一種叫 Hurst 指數的工具，可以在較大的時間刻度上判斷出大盤的高點和低點。

根據量化擇時的策略判斷，可以進行大盤的高拋低吸，例如熊市底部抄底，牛市頂部拋頂。

第三類策略是：對沖套利

對沖套利就是利用兩個相關性比較高的品種，同時進行做多和做空的操作的一種交易策略，當兩個品種的價差偏差超過了合理區間，存在較大的概率回歸，這是對沖套利策略的理論邏輯。

舉個例子，工商銀行和建設銀行的股價往往同漲通跌，因此如果當工商銀行漲的時候，可以賣出工商銀行，買入建設銀行。當兩者價差回復正常的時候，賣出建設銀行，再買入工商銀行。這樣來回的操作，可以獲得一個超越牛熊的收益。

目前國內資本市場可以進行的對沖套利策略包括：期現套利、跨期套利、跨品種套利、跨市場套利、ETF 套利、分級基金套利等。

例如 2018 年 10 月，因為在 2015 年在股災中，大量進行 ETF 交易的幾個私募基金，給證監會重罰，其中東海恆信給罰款 2 億多，他們就是利用 EFT 套利的策略，在 2013 到 2015 年期間，盈利超過 10 億。

有了對沖套利策略，無論是熊市還是牛市，都可以獲得比較穩健的收益。

第四類策略是：期權套利

期權套利交易是指同時買進賣出同一相關期貨，但不同敲定價格或不同到期月份的看漲或看跌期權合約，希望在日後對沖交易部位或履約時獲利的交易。

期權套利的交易策略和方式多種多樣，有多種相關期權交易的組合。特別是期權的高杠桿特徵，使得在 2018 年的熊市中，有不少優秀的交易員依然可以獲得超過 50% 的收益率。

第五類策略是：資產配置

學術界有一個公認的結論，投資中真正賺錢的關鍵是資產配置，而不是具體的交易。通過對主要的大基金的績效歸因可以得出結論，90% 的收益來自於正確的資產配置，也就說，選擇市場比交易更加重要。

量化投資管理將傳統投資組合理論與量化分析技術結合，極大地豐富了資產配置的內涵，形成了現代資產配置理論的基本框架。

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④ 股市中量化交易的演算法是什麼，知道了不就可以戰勝它了

你到股市的目的是賺錢！時刻記住這點，那麼你就不會被其它亂七八糟的東西搞亂頭腦了。

知道賺錢後，再來討論量化交易的事。考慮一下：打敗了量化交易，你就能賺錢嗎？量化交易本身都是在辛苦賺錢的，你打敗了它算什麼呢？能夠保證你賺錢嗎？答案肯定是不能保證你賺錢。即使你打敗了莊家，你也不一定能夠賺錢。

所以，有必要打敗量化交易嗎？我看沒必要。我們也不用管量化交易的演算法是什麼。我們唯一應該研究的是，量化交易對股價走勢有何影響？這種影響有規律嗎？如果有規律，我們就要利用規律來賺錢賀斗。我們不用打敗量化交易。

根據盤面的表現來看，量化交易對股價的影響是很大的禪櫻磨。很多個股的日K線沒有那麼穩重和連續了，持續的上漲也少了。即使是主升浪，也出現了很多震盪上漲，持續有力地拉升少了很多。也就是說，量化交易注重日內交易，對日內交易的沖擊越來頌弊越大，表現在分時圖上，就是震盪更多，規律更少。這對短線操盤手來說，精確的買賣點更少了，只能以模糊的買賣點來應對。低吸高拋的成功率越來越高。

總之，量化交易對股價的日內走勢影響越來越大。短線操盤手日子難過多了。只有以中線的眼光進行選股做短線操作，增加持股的時間，才能增強盈利的能力。

哥們，，，，量化交易背後的是大數據分析，。。。你沒大數據分析，他怎麼量化交易，告訴你量化交易的演算法，你也打不過他，因為你被監控的死死的

人為設置的一些買入賣出條件，跟你平時看的指標形態一樣，只不過用機器語言來表達。

天下神器不可為也。

就是根據某個買賣策略進行交易，但沒有絕對穩贏的策略，所以不要想打敗市場

⑤ 如何系統地學習量化交易

說實在話，在我的個人經驗裡面我是這么認為的：其實學習這個量化交易並沒有一個所謂的系統學習的過程，量化只是手段，交易的邏輯是多元化的，你可以通過形態描述、追蹤市場不合理價差等手段切入，也可以把天體物理、小波分析、神經網路等復雜模型應用其中，你可以做的是K線結構上的策略，也可以做日線或每500毫秒數據進行決策的策略。

高頻交易的分類

最後，還有一種更先進的方法，我已經知道，這就是隱馬爾可夫(HMM)，這也是simons的復興方法。具體策略我學識有限了解不深，這是一種隨機過程的方法，《數學之美》里介紹過利用HMM來語音識別。因此，我建議題主如果真的有志於高頻交易應該首先讀一個數學或者計算物理的博士，編程能力並不是高頻交易的核心競爭力，數學理論才是。當然，本人閱歷能力有限，僅了解皮毛，隨口一說，歡迎拍磚

⑥ 如何進行量化交易

量化交易，關鍵在量化，把一些原本感性的東西能夠用數值量化出來，表示出來，進行定量分析，使之能夠可視化，這都是量化。比如我們可以用先進的數學模型代替人工主觀判斷，量化市場情緒，進而指導自己的交易。在量化交易中，我們稱之為因子，比如形態因子，價格因子，財務因子，價值因子等等，主要根據交易系統的不同會挖掘不同的因子，然後去驗證因子的有效性。

量化交易不等同於自動交易，或者程序化交易，程序化就是將思維通過演算法編程進而上機的過程。這是一個很寬泛的概念，不僅是用來交易。比如讓計算機計算1+1。用固定規則去指導交易，比如股價上穿MACD，自動買入等，股價跌破均值，自動賣出等。

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