基准量交易模型

1. 如何建立一个股票量化交易模型并仿真

用文化财经软件，编写程序化交易系统，具体参考官网教程

2. 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。

3. 如何建立一个股票量化交易模型并仿真

用python：金融想法->数据处理->模型回测->模拟交易->业绩归因->模型修正。

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

量化交易具有以下几个方面的特点：

1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。

2、系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。

3、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。

4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。

4. 如何建立一个完整的交易模型

你好抄，交易模型即袭交易理论、交易方法，投资者构建一套完整的交易模型需要经过以下几个步骤：
1、认清自己的投资偏好，是对自己的一个定位，投资者可以根据自己的性格特点和交易风格先把自己的交易流派区分清楚：趋势交易者，短线交易者，日内交易者等。
2、在认清自己的投资偏好之后，选择有针对性的技术指标进行学习，比如，对于趋势交易者，可以学习均线理论，根据均线理论中多头排列的特点进行买卖。
3、纸上得来终觉浅，绝知此事需躬行，投资者可以先进行模拟操作，检验技术指标的正确性，对自己的交易方法进行总结，归纳出自己交易方法的框架和思路，如果发现自己以往的交易方法和自己的交易流派有冲突时最好重新总结归纳另一套方法。
4、模拟检验完成之后，进行实战，在实战中，投资者应严格按照交易模型执行。

5. 量化交易有哪些重要的模型

您好，

1. Alpha策略模型
   Alpha策略包含不同类别：
   
   按照研究内容来分，可分为基本面Alpha（或者叫财务Alpha）和量价Alpha。业内普遍不会将这两种Alpha完全隔离开。但是不同团队会按照其能力、擅长方向以及信仰，在做因子上有所偏向。有的团队喜欢用数据挖掘的方式做量价因子，而有的团队喜欢从基本面财务逻辑的角度出发，精细地筛选财务因子。
   
   按照是否对冲可以分为两类。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；从长期看, 公司可以赚取BETA分红收益, 并且可以吸引看好指数的客户。相比之下而对冲Alpha策略一般在大牛市中会远远跑输指数；此外不对冲的好处是节约资金，对冲的Alpha策略至少要放20~30%的资金在期货端用来做保证金。
   
   2.CTA策略模型
   关于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。
   

请采纳

6. 量化交易都有哪些主要的策略模型

随着量化交易的发展，单一技术指标的策略会面临失效的问题。所以现在的策略都是复合型的。
经典量化交易策略(包括价值投资、技术指标、配对轮动、机器学习等)、研究型文章等

7. 股票基准量 什么叫股票基准量

股票成交量是指当天股票的成交数量，单位一般是手（1手等于100股），用柱状图表示。其中，红柱表示当天收盘价高于开盘价个股的成交量；绿柱表示收盘价低于开盘价个股的成交量。
一般行情分析软件有三个图，上面的大图是主图，中间的小图一般就是成交量，最下面的小图可以设置成各种指标。 成交量的四种形态 目前，技术分析派人士认为，成交量主要有四种形态： 一是缩量。缩量是指市场成交极为清淡。缩量一般发生在趋势的中期，大家都对后市走势十分认同，下跌缩量，碰到这种情况，就应坚决出局，等量缩到一定程度，开始放量上攻时再买入。
同样，上涨缩量，碰到这种情况，就应坚决买进，坐等获利，等股价上冲乏力，有巨量放出的时候再卖出。 二是放量。放量一般发生在市场趋势发生转折处。不过，业内人士认为，放量相对于缩量来说，控盘主力利用手中的筹码大手笔对敲放出天量，是非常简单的事。所以投资者还要结合个股具体情况加以分析。 四是堆量。当主力意欲拉升时，常把成交量做得非常漂亮，几日或几周以来，成交量缓慢放大，股价慢慢推高，成交量在近期的K线图上，形成了一个状似土堆的形态，堆得越漂亮，就越可能产生大行情。相反，在高位的堆量表明主力已不想做了，在大举出货。
有分析师认为，一般有两种比较典型的情况： 一是温和放量。即一只个股的成交量在前期持续低迷之后，突然出现一个类似“山形”的连续慢慢放量形态。这种放量形态，称作“量堆”。个股出现底部的“量堆”现象，一般就可以证明有实力资金在介入。但这并不意味着投资者就可以马上介入，一般个股在底部出现温和放量之后，股价会随量上升，量缩时股价会适量调整。此类调整没有固定的时间模式，少则十几天多则几个月，所以此时投资者一定要分批逢低买入，并有足够的耐心。需要注意的是，当股价温和放量上扬之后，其调整幅度不宜低于放量前期的低点，因为调整如果低过了主力建仓的成本区，至少说明市场的抛压还很大，后市调整的可能性较大。
二是突放巨量。一般来说，上涨过程中放巨量通常表明多方的力量使用殆尽，后市继续上涨将很困难。而下跌过程中的巨量一般多为空方力量的最后一次集中释放，后市继续深跌的可能性很小，短线的反弹可能就在眼前了。
还有一种情况是股票长期涨跌度都不大，一直在某一价位横盘整理，像处于一条横线上，这时突放巨量，股价可能要大幅上涨。 成交量与价格的关系 一是价升量增，表示上涨动能充足，预示个股将继续上涨；反之，如果缩量上涨，则视为无量空涨，量价配合不理想，预示个股或股指不会有较大上升空间或难以持续上行。
二是个股或大盘在大幅放量之后缩量阴跌，经常预示着一轮跌势的展开。缩量阴跌表示市场处于弱势，极小的成交量就能打低股指，阴跌之后必然有放量大跌，这对于多方是极为不利的。
三是在关于成交量的股谚中，“量在价先，天量见天价，地量见地价”，“底部放量，闭眼买进”等，是大家最常用的。技术分析派人士认为，根据这些量价指标操作，投资成功率相对较高。
谨防成交量指标“造假” 目前，我国股市资金推动的特征非常明显，而市场成交量的变化则直观反映了资金进出的情况，所以成交量成为判断市场走势的重要指标，对分析主力行为提供了重要的凭证。而技术分析可以说就是对价格、成交量、时间三大要素进行的分析，因此，投资者对成交量异常波动的股票应当密切关注。 值得投资者注意的是，一些机构为了达到目的，也会使用自买自卖的形式，使一只股票看上去成交活跃，以此引诱投资者跟风。
因此，成交量指标出现“造假”也是可能的，投资者切不可机械地运用成交量理论指导操作。 红柱显示当日收盘价比开盘价高。 绿柱显示当日收盘价比开盘价低。 底部突然放巨量，股价将上涨。

8. 如何建立量化交易模型

量化投资的一般思路：选定某些技术指标（我们称之为参数，往往几个组成一组），并将每一个参数的数据范围进行分割，成几等份。然后，用计算机编程写出一段能对这些参数组对股票价格造成的影响进行数据统计的程序，连接至大型数据库进行统计计算，自动选择能够达到较高收益水平的参数组合。但是选出这些参数组后还不能马上应用，因为这里涉及到一个概率陷阱的问题，比如说，有1到100这一百个数字放在那里，现在让你选择，请问你选到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果较幸运你选到了100并不能说明你比别人聪明，而是概率的必然。所以，在进行统计时要特别关注统计的频率与选出的结果组数量之间的关系。在选出符合要求的参数组后我们还应留出至少三年的原始市场数据进行验证，只有验证合格后才能试用。
量化投资原始数据策略：我们选用96年后的市场数据，因为96年股市有过一次交易政策改革（你可以自己查询了解一下），为了不影响研究结果我们不采纳96年以前的数据进数据库。
量化投资研究的硬设备：高计算性能电脑，家用电脑也可以，不过运算时间会很长，我曾经用家用电脑计算了三个月时间才得到想要的数据。
统计方法：可以选用遗传算法，但我在这里陪大家做的是比较简单的模型，所以采用普通统计方法就可以了。
用于量化研究的软件：我采用的是免费的大型数据库MYSQL，ASP网络编程语言，以及可以设置成网络服务器的旗舰版WIN7操作系统

9. 交易模型的介绍

交易模型的理论基础其实非常广泛，涵盖了国际上许多先进的理论，其中包括现代金融投资学、金融工程学、金融行为学、金融会计学、财会学、计量经济学、混沌学、仿真学等现代多学科众多理论；同时它还包括了传统的技术分析理论，如均线理论、图形分析理论、波浪理论等，并充分利用电脑、通讯等现代科学技术。交易模型分类的方法比较多，可以根据使用者分类，也可以根据模型理论分类。模型理论分类主要有三种分类方法。