币圈量化交易策略模型

1. 量化交易主要有哪些经典的策略

交易策略，量化策略，主观策略，常见策略。

交易策略：一个完整的交易策略一般包括交易标的的选择，进出场时机的选择，仓位和资金管理等几个方面。按照人的主观决断和计算机算法执行在策略各方面的决策中的参与程度的不同，可以将交易策略分为主观策略和量化策略。

主观策略：主观策略主要依靠投资者的主观判断，期货市场的投资者通过对产业上中下游、供需、宏观经济预期等的调查做出自己的判断。类似股票市场的主观投资者通过深入研究行业的各个方面，调查行业内的上市公司，形成交易决策。

量化交易注意事项

在量化交易中，交易规则、参数和回测都要依靠历史数据计算获得。我们无法判断这些从历史数据中获得的规律能否在未来的市场中持续有效，所构建的交易模型也无法判断能否应用。

简单的量化因子和策略更容易让人理解和接受，但越是简单的策略越容易被人们知悉，量化交易所获得的超额收益也越低。

2. 量化交易策略有哪些

一、交易策略
一个完整的交易策略一般包括交易标的的选择，进出场时机的选择，仓位和资金管理等几个方面。
按照人的主观决断和计算机算法执行在策略各方面的决策中的参与程度的不同，可以将交易策略分为主观策略和量化策略。

二、主观策略
主观策略主要依靠投资者的主观判断。
期货市场的投资者通过对产业上中下游、供需、宏观经济预期等的调查做出自己的判断。
类似的，股票市场的主观投资者通过深入研究行业的各个方面，调查行业内的上市公司，形成交易决策。
另外，无论是股票市场还是期货市场，大量的主观投资者是依赖技术分析做出决策的。

三、量化策略
量化策略主要依赖于计算机算法进行交易。
投资者将初步的交易逻辑输入计算机，并运用大量的历史数据做统计和回测，在此基础上做出适当的修改、扬弃，以形成可接受的交易策略。策略在形成后，往往各个决策条件就已经确定，实盘中按照既定的程序执行。
对比而言，部分主观策略在对单个标的的研究深度上有优势，可以通过深度研究提供专家级的意见。而量化策略由于运用计算机决策，可以处理大量的数据，因此在广度上有优势。另外，量化策略在执行中不会受人的状态、情绪等不确定性的影响，因而执行更为严格和精确。

四、常见策略
常见的量化交易策略可以大致分为趋势策略和市场中性策略，趋势策略常见的有双均线策略、布林带策略、海归交易法和多因子选股策略等。
常见的市场中性策略包括统计套利策略、Alpha对冲策略等，著名的网格交易法更多的是一种交易方法，可以用在不同类型的策略中。
下面我们对这几个常见策略做一个简单介绍，想深入了解某个策略的读者可以借助互联网获得更多资料。
(1) 双均线策略
双均线策略在趋势交易中有广泛的应用。该策略根据长短两根不同周期的移动平均线的金叉和死叉来交易。在短周期均线上穿长周期均线(金叉)时做多，在短周期均线下穿长周期均线(死叉)时做空。双均线系统可以进一步扩充为多均线系统。
(2) 布林带策略
布林带由三条线构成，其中的中线是一根移动平均线，上线是由中线加上n倍(如2倍)标准差构成，下线是中线减n倍标准差。当行情上穿上线时做多，下穿下线时做空。
(3) 海归交易法
海归交易法由商品投机家理查德·丹尼斯的推广而闻名。该法则涵盖交易的进出场，资金和仓位管理的各各方面，是一套完整的交易系统。关于该策略的具体交易模式几个字不容易说清楚，详细的了解大家可以参考《海归交易法则》这本书，特别是后面的附录。
(4) 多因子选股
多因子选股模型是股票交易中常见的策略。建立过程包括选取候选因子，在历史数据检验的基础上挑选有效因子并剔除冗余因子等几个过程，最后是根据因子选择要交易的股票，确定出入场时机。
(5) 统计套利
统计套利可以用于期货市场的跨品种和跨期套利，也可以用于相关性高的股票之间的价差套利。它是利用相关性高的标的之间的价差或者价比回归的性质，在价差或价比偏离均衡位置时进场，在价差或价比回到均衡位置时出场。
(6) Alpha对冲策略
Alpha对冲策略同时持有方向相反的两种头寸对冲Beta风险。在国内市场常见的是持有股票多头的同时，持有股指期货空头，该策略是否能够获得超额收益依赖于选取的股票是否具有高的Alpha正值。
(7) 网格交易法
网格交易法的核心是网格间距和中轴线的确定。我们以螺纹钢期货合约为例说明，目前螺纹价格3000，我们建立初始仓位，比如50%仓位。随后螺纹钢每涨50点卖出10%，每跌50点买入10%。这里的3000就是中轴，50点是网格宽度。该策略的收益波动很大

3. 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

4. 十大经典量化交易策略

海龟交易策略
阿尔法策略
多因子选股
双均线策略
行业轮动
跨品种套利
指数增强
网格交易
跨期套利
高频交易策略

拓展资料
海龟交易法是著名的公开交易系统，1983年著名的商品投机家理查德. 丹尼斯在一个交易员培训班上推广而闻名于世，它涵盖了交易系统的各个方面。其法则覆盖了交易的各个方面，并且不给交易员留下一点主观想象决策的余地。它具备一个完整的交易系统的所有成分。
海龟交易法的内容
一个完整的交易系统包含了成功的交易所需的每项决策：
1、市场----买卖什么
2、头寸规模----买卖多少
3、入市----何时买卖
4、止损----何时退出亏损的头寸
5、离市----何时退出赢利的头寸
6、策略----如何买卖
市场——买卖什么
第一项决策是买卖什么，或者本质上在何种市场进行交易。如果你只在很少的几个市场中进行交易，你就大大减少了赶上趋势的机会。同时，你不想在交易量太少或者趋势不明郎的市场中进行交易。
头寸规模——买卖多少
有关买卖多少的决策绝对是基本的，然而，通常又是被大多数交易员曲解或错误对待的。
买卖多少既影响多样化，又影响资金管理。多样化就是努力在诸多投资工具上分散风险，并且通过增加抓住成功交易的机会而增加赢利的机会。正确的多样化要求在多种不同的投资工具上进行类似的（如果不是同样的话）下注。资金管理实际上是关于通过不下注过多以致于在良好的趋势到来之前就用完自己的资金来控制风险的。
买卖多少是交易中最重要的一个方面。大多数交易新手在单项交易中冒太大的风险，即使他们拥有其他方面有效的交易风格，这也大大增加了他们破产的机会。
入市——何时买卖
何时买卖的决策通常称为入市决策。自动运行的系统产生入市信号，这些信号说明了进入市场买卖的明确的价位和市场条件。
止损——何时退出亏损的头寸
长期来看，不会止住亏损的交易员不会取得成功。关于止亏，最重要的是在建立头寸之前预先设定退出的点位。
离市——何时退出赢利的头寸
许多当作完整的交易系统出售的“交易系统”并没有明确说明赢利头寸的离市。但是，何时退出赢利头寸的问题对于系统的收益性是至关重要的。任何不说明赢利头寸的离市的交易系统都不是一个完整的交易系统。
策略——如何买卖
信号一旦产生，关于执行的机械化方面的策略考虑就变得重要起来。这对于规模较大的帐户尤其是个实际问题，因为其头寸的进退可能会导致显著的反向价格波动或市场影响。

5. 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

6. 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。

7. 量华网上的量化交易有哪些主要的策略模型

国内的量化策略可以简单分为三个类型，Alpha策略，CTA策略以及高频交易策略。其中主要的是Alpha策略和CTA策略。

8. 什么是量化交易，未来前景如何知道的讲讲。

国外量化交易已经发展了40年左右，量化交易程序换交易占比60%，量化基金规模达到30个亿美元，而国内量化交易起步较晚第一只量化基金在2004年左右，至今量化交易规模不过2万亿RMB，国内现在的量化人才也很缺失，随着过来一批量化交易的海龟回来从事量化交易会一定程度带动行业的发展，但是仍需一定时间，加上国内量化交易政策还不够明朗，整体来说量化交易在国内还是一年蓝海，但是路途并非坦途。

9. 量化交易主要有哪些经典的策略

量化选股之多因子选股模型
量化择时--双均线（MA）、DMA、TRIX、MACD择时

量化择时--PE择时

还有趋势型，网格型，剥头皮，概率法则，高频交易，神经网络，基因算法

10. 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。
   

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