图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

全对冲的叫做Alpha策略，不对冲的在市面上常被称作指数增强策略。二者所用模型一样，但后者少了期货的对冲。缺少对冲有坏处也有好处，坏处是这种策略的收益曲线是会有较大的回撤。但好处方面，在大涨的年份，这种策略的表现会特别好。

2、CTA策略

CTA策略的特点是收益风险比相对Alpha来说会较低。但是在行情较好的年份收益可能会很高，尤其是在早期。而且，无论是在编程还是策略上，CTA入门的难度相对来说都是最低的。

3、高频交易策略

国内使用高频交易策略主要应用在，期货趋势、期货套利、期货做市、股票T+0以及全做市交易，国外机构自营交易，比如美股以及股指等。国内做高频交易的基本上都是私募，但高频交易的产品基本上不会对外募集或者极少对外募集。

国内发展趋势

国内量化投资规模大概是3500到4000亿人民币，其中公募基金1200亿，其余为私募量化基金，数量达300多家，占比3%(私募管理人共9000多家)，金额在2000亿左右。

中国证券基金的整体规模超过16万亿，其中公募14万亿，私募2.4万亿，乐观估计，量化基金管理规模在国内证券基金的占比在1%~2%，在公募证券基金占比不到1%，在私募证券基金占比5%左右，相比国外超过30%的资金来自于量化或者程序化投资，国内未来的增长空间巨大。

B. 交易模型的设计方法

在这里主要参考各类有关资料的分类方法，将其分为以下三类模型：技术分析交易模型、基本分析交易模型、数学计量交易模型。
1、技术分析交易模型
技术分析交易模型是指使用市场交易数据如开市价、收市价、成交量等，并通过计算机交易指标，经过系统化搜索检验，并进行优化处理的交易模型，其理论基础主要建立在已有的传统技术投资理论如图型分析、均线理论等基础之上，并经过大量统计学分析检验。该模型最大的优点在于：消除了投资者的情绪在交易决策中的影响，特别是在对重大事件中判断的主观性和盲目性；避免了由于信息不对称性造成的分析失误；保证了交易分析中的连贯性；给投资者提供了风险控制的方法。
下面重点讨论技术分析交易模型中的三个交易模型：
1）以图形形态识别为基础的交易模型
该类模型主要是依据传统的经典图形如头肩顶、双底、三角形等，进行行情趋势捕捉，进行建仓交易的系统。但在实战中，它还存在许多问题：风险控制方面，像头肩顶、双底、三角形等交易图，根据传统的交易观点，投资风险/报酬比一般为1：1，实战中管理者将面对巨大的基金净值风险；分析上多以主观判断为主，缺乏客观判断标准；目前国内期货市场的技术分析使用者增多，导致经典的图表形态假信号随之增多；国外经典的图表分析理论在国内存在相当大的差别；缺乏统计学数据。
2）趋势跟踪为基础的交易模型
该类模型主要是根据设计者的数据统计，捕捉价格的转折点，然后假定趋势会继续，并按趋势方向建仓交易的系统，如MACD、SAR、移动平均线等。该交易模型的特点是不会在最低价处买入，也不会在最高价处卖出，放弃行情前后一段的利润，利润主要来源于捕捉一波大行情的中间部分。其捕捉行情的转折点的能力根据设计者设计的灵敏度不同而不同，灵敏度强的交易模型对趋势反转反应迅速，但假信号也多；灵敏度低的交易模型对趋势反转反应慢，假信号也少，放弃的前后部分的利润也多。该类交易模型的缺点是在盘整行情时产生连续亏损，使投资者不能接受。所以设计趋势跟踪交易模型的难度不在于寻找捕捉趋势方法，而在于要有一套完善的趋势确认和过滤原则，才能回避风险。另外，趋势跟踪交易模型要求期货基金管理者的持仓时间比较长，一般都有2－3个月以上，所以要求期货基金管理者要有一套与趋势跟踪交易模型相适应的心理控制方法。
3）反趋势为基础的交易模型
该类模型是根据设计者的数据统计，然后假定市场需要调整，并在相反方向建仓交易的系统。它与趋势交易模型的区别在于，趋势交易模型可以自动调整，而反趋势交易模型由于与主要趋势相反操作经常会带来不可估量的风险，所以该类交易模型必须带有一套止损条件。
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场外的数据信息，通过对所有影响基本经济关系的信息进行考察，并对这类因素进行量化分析，建立数据库，从中判断市场的均衡价格而进行投资的模型。该模型的特点主要是：为大规模资金进场提供良好的分析依据；理论基础雄厚，容易为投资大众接受；对于短线和时机把握帮助不大；信息收集难度大；分析滞后于市场价格；分析主观性强。
下面介绍“价值评估”和“评估积分”两种基本分析交易模型。
1）价值评估交易模型
期货价格对现货价格将产生相互牵引的作用，据资料统计，近10年来，我国大豆期价与现货价格的相关系数为0.9。而对于期货市场产生的期货价格，期货市场的参与者包括现货商和投机者，对同一商品的期货价格有自己的判断，而由于成熟的期货市场绝大多数的参与者是投机者，期货市场的成交量往往是现货贸易量的数倍或数十倍，所以期货价格不单是由现货价格和仓储成本决定的，除了成本定价还包括资本定价部分。所以，作为期货基金的基本分析交易模型，还要包括期货市场的投机因素：期货价格=（现货价格+仓储成本）×投机系数。投机系数根据突发事件、市场投机资金等情况确定。
2）积分评估交易模型
基本分析交易模型的主要缺点是信息收集难度大造成的信息不对称，分析滞后于市场价格且分析主观性强，但随着信息科技的发达和交易制度的完善，信息的公平共享将进一步缩小信息不对称，最新信息的获取也相对容易了，困难的是如何去辨别信息真伪、主次和克服信息处理中过分主观判断的影响。积分评估交易模型的主要步骤如下：
A、确定分析因素
为了使分析统计因素保持全面，多空两方面分析因素的数量不能过少，一般不少于5个。如供求分析因素，以大豆期货为例，供求类因素包括：预测种植面积和实际种植面积因素；预测产量和实际产量因素；大豆进出口量；大豆压榨加工量；库存因素；突发事件因素等。
再比如周期性分析因素，还以大豆为例，周期性分析因素包括：3－4月份左右——中美大豆播种期，种植面积预测因素，同时南美新豆开始上市，价格处在谷底。5－8月份左右——中美大豆的天气与产量为主要分析预测因素，消费旺季到来，价格从前期的缓慢上升，至7、8月份大豆受青黄不接和天气炎热等波动因素的影响，价格达到年度高峰。9－11月份左右——中美大豆实际收成因素、南美大豆播种面积预期因素，10月份后由于中美新豆上市，价格再次回落至当年的最低价区域。
B、确定分析的时间段
无论何种交易模型的分析方法，都需要足够统计分析样本数据，才能保证统计结果的可靠性，因此要经历一个以上的循环周期，如农产品的生长周期、金属的经济周期等，其中更应该包含突发事件或政治的因素，以检测交易分析模型应对的能力和控制风险能力。
C、确定分数值
确定分数值的方法可以使用普通正负分数法、权重分数百分比值法等，利多因素的分值为正值，利空因素的分值为负值，无明确利多、利空倾向的因素取为0分。
D、计算分值结果
将各影响因素的分数值累计，得出分值结果，分数为正数，则市场的趋势以上升为主；分数为负数，则市场的趋势以下跌为主；分数为0或接近0分，市场将处于盘整。
E、分值跟踪系统
不同事件的发生和时间的推移变化，各因素对价格的影响不一，如突发事件对价格的影响随事件的变化影响力会逐渐消退，所以要对各因素分数值不断调整，确定分数结果，调整对交易模型的决策结果。
3、数学计量交易模型
数学计量交易模型是指设计者根据现代投资理论，对历史交易数据进行大量的统计学分析，从中找出一定规律，在市场出现偏差时或特定情况时进行投资的模型，如套利交易模型、跳空交易模型等。
从使用者角度进行分类，主要有以下两种：一种是分析型的交易模式，另一种是操作型的交易模型，技术分析交易模型和基本分析交易模型之间有着相当大的区别：
1、分析型的交易模型侧重于预见性，对于市场的走势分析具有提前性；而操作型的交易模型侧重于反应式，当市场已出现某种价格应该采取的交易决策。
2、分析型的交易模型侧重于个别效益，对某段市场的行情要求高准确度，忽略对不利市场情况的分析；而操作型的交易模型着重于实战中的整体效益，要求交易模型对市场的所有情况产生的收益结果作出整体评估。
3、两者最大的区别在于实际操作者要面对来自各方面的压力，包括市场、投资者、基金管理者自己等的压力，因此在模型上的设计还应包括如何通过某种方法去控制心理压力的因素，有效执行交易模型发出的信号。

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D. 行为金融模型有哪些

行为金融学有五大经典模型：DSSW模型、BSV模型、DHS模型、HS模型、BHS模型，具体为：
DSSW模型：Delong,Shleifer,Summers和Waldmann(1990)提出噪声交易的基本模型，简称DSSW模型，他们认为，当理性套利者进行套利时，不仅要面对基础性变动的风险还要面对“噪声交易者”非理性预期变动的风险。该模型证明了非理性交易者不仅能够在理性交易者的博弈中生存下来，而且，由于噪声交易者制造了更大的市场风险，他们还将有可能获得比理性投资者更高的风险溢价。
BSV模型：Barberis,Shleifer和Vishny(1998)提出，他们假定投资者决策时存在两种偏差，其一是代表性偏差，其二是保守性偏差。代表性偏差会造成投资者对信息的反应过度，保守性偏差会造成投资者对新信息的反应不充分，导致反应不足。
DHS模型：Daniel.Hirshleifer和Suhramanyam(1998)提出，他们把投资者划分为有信息的投资者和无信息的投资者，而有信息的投资者存在两种偏差，一是过度自信，二是自我归因偏差。投资者通常过高的估计了自身的预测能力，低估了自己的预测误差；过分相信私人信息，低估公开信息的价值。
HS模型：Hong 和Stein（1999）年提出。该模型假定市场由两种有限理性投资者组成：“信息挖掘者”和“惯性交易者”。两种有限理性投资者都只能“处理”所有公开信息中的一个子集。信息挖掘者基于他们私自观测到的关于未来基本情况的信息来做出预测，他们的局限性是不能根据当前和过去价格的信息进行预测。惯性交易者正好相反，他们可以根据价格变化做出预测，但是他们的预测是过去价格的简单函数。HS模型将中期的反应不足和长期的价格反应过度统一起来，一次又称为统一理论模型。
BHS模型：Barberis Nicholas,Ming Huang,and Tano Santos(2001) 提出，该模型是基于均值市场的假设而建立。和前面的三个模型不同，BHS模型没有将有偏的预期引入到模型中，而是从资产定价的另一方面，即投资者的风险态度的角度来考虑问题。在传统的基于消费的定价模型中，作者引入前景理论所揭示的“损失厌恶”现象和另一个关于偏好的“私房钱效应”，产生了一个随前期收益状况而变化的风险厌恶，价格升高后投资者风险厌恶程度降低，价格将被进一步推高。价格降低后投资者风险厌恶程度升高，价格将进一步打压。这个模型可以解释市场方面的三个偏差现象：过度波动现象，股权溢价之谜，收益可预测性。
泡沫模型：泡沫根植于股票市场的虚拟性和不完全性。在这种市场上，价格的高低在很多程度上取决于交易双方对于未来价格的预期。而且这种预期具有“自我维持”或“自我实现”的特点。当股票价格越是上涨，越有更多地人相信股价会继续上涨，即使人们知道股价已背离其内在价值。在过高价位上一旦市价止升回跌，很快会出现下行的正反馈激荡，导致泡沫彻底破裂。现有泡沫模型大致分为理性泡沫模型和行为金融泡沫模型两大类。

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F. 量化模型的八种基础

量化模型的八种基础
量化选股就是利用数量化的方法选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为。量化选股策略总的来说可以分为两类：第一类是基本面选股，第二类是市场行为选股。
基本面选股主要有多因子模型、风格轮动模型和行业轮动模型。市场行为选股主要有资金流模型、动量反转模型、一致预期模型、趋势追踪模型和筹码选股模型。
有关量化选股业绩评价要从两个方面来考虑，一个是收益率，一个是风险指数，只是收益率高的策略并不能成为最好的策略，应该综合考虑收益率和风险情况才能判断一个选股的策略的好坏。量化选股需要考虑的是在承担多大的风险情况下的收益率情况。
简单的说一下八种基本的量化模型，这个也是在网上经常被提到的模型。
多因子模型是应用最广泛的一种选股模型，基本原理是采用一系列的因子作为选股标准，满足这些因子的股票则被买入，不满足的则卖出。多因子模型相对来说比较稳定，因为在不同市场条件下，总有一些因子会发挥作用。
风格轮动模型是利用市场的风格特征进行投资，比如有时候市场偏好小盘股，有时候偏好大盘股，如果是风格转换的初期介入，则可以获得较大的超额收益。
行业轮动模型与风格轮动类似，由于经济周期的原因，总有一些行业先启动，有的行业跟随。在经济周期过程中，依次对这些轮动的行业进行配置，则比买入持有策略有更好的效果。
资金流选股模型的基本思想是利用资金的流向来判断股票的涨跌，如果资金流入，股票应该会上涨，如果资金流出，则股票应该下跌。所以将资金流入流出的情况编成指标，则可以利用该指标来判断在未来一段时间股票的涨跌情况了。
动量反转模型是指股票的的强弱变化情况，过去一段时间强的股票，在未来一段时间继续保持强势，过去一段时间弱的股票，在未来一段时间继续弱势，这叫做动量效应。过去一段时间强的股票在未来一段时间会走弱，过去一段时间弱势的股票在未来一段时间会走强，这叫做反转效应。如果判定动量效应会持续，则应该买入强势股，如果判断会出现反转效应，则应该买入弱势股。
一致预期模型是指市场上的投资者可能会对某些信息产生一致的看法，比如大多量加牛人看好某一只股票，可能这只股票在未来一段时间会上涨；如果大多数量加牛人看空某一只股票，可能这只股票在未来一段时间会下跌。一致预期策略就是利用大多数牛人（股票分析师）的看法来进行股票的买入卖出操作。
趋势追踪模型是属于图形交易的一种，就是当股价出现上涨趋势的时候，则追涨买入；如果出现下跌趋势的时候，则杀跌卖出，本质上是一种追涨杀跌策略。判断趋势的指标有很多种，包括MA，EMA，MACD等，其中最简单也是最有效的是均线策略。
筹码选股模型是另外一种市场行为策略，基本思想是，如果主力资金要拉升一只股票，会慢慢收集筹码，如果主力资金要卖出一只股票，则会慢慢分派筹码，所以根据筹码的分布和变动情况，就可以预测股票的未来是上涨还是下跌。

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