探讨程序化交易日内交易模型瓶颈的解决办法

你好，交易模型即交易理论、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。

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。

批量交易模型是交易模型中的一种，是指在进行批量交易过程中的一种制约，来控制我们交易的工具，是对个人交易行为的约束。交易模型是专业术语，拼音为jiāoyìmóxíng。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。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。

对于交易模型的收益和风险评估，很多投资者往往只关心净利润和回报率，而忽略了交易模型的风险测量评估，其实这正是交易模型最为关键的部分。两个管理者的起始净值和到期净值一样，但是管理者A的期货基金的净值在中间经历了大幅起落，使投资者在投资途中的风险加大，加大了投资者和管理者的心理压力，管理者可能产生情绪波动，不能很好地执行交易模型的交易信号，产生了非市场性风险，投资者也将很可能在中途赎回基金投资，而不能取得最后的回报。而管理者B的期货基金的净值在中间相对平稳，投资者所面临的风险减少，投资者和管理者心态平稳，管理者不去追求短期的高回报，净值则稳定增长，管理者完成交易模型成功的概率也比管理者A的期货基金要大。交易模型的评估项目大体包括：净利润、回报率、总交易次数、盈亏次数比率、标准离差/标准离差率、回报回调率、风险指标d七个方面。标准离差/标准离差率期货基金交易模型常用的收益和风险评估是标准离差/标准离差率，因为标准离差/标准差离率越小，说明交易模型的收益分布概率越集中，期货基金交易模型实际收益越接近理论收益，风险越低。评估步骤如下：1.计算交易模型收益期望值E=∑Xi×Pi，E为收益期望值、Xi为第i笔交易的收益、Pi为第i种结果收益的概率。2.计算交易模型的收益标准离差δ=∑（Xi－E）2×Pi3.标准离差率V=δ÷E4.权衡交易模型优劣选择收益高且标准离差率小的交易模型。风险指标d在使用标准离差率对期货基金交易模型收益和风险评估的前提条件是交易模型的分布必须符合正态分布，也就收益分布是对称的，对于不符合正态分布的交易模型的收益和风险评估就没有意义了。往往出现收益为负的交易模型的标准离差率小于收益为正的交易模型，因此我们在这里引入了风险指标d。d=|∑n÷∑c|，∑n为交易模型收益小于0的次数和收益的乘积、∑c为交易模型收益大于0的次数和收益的乘积。引入风险指标d的好处是不用对交易模型的收益分布做任何假设，就可以对交易模型的收益进行比较。

　　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

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。

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。 1.Alpha策略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策略关于CTA策略，我是在2010年开始做CTA策略的。CTA改进到天字一号量化是我的转折点，多品种组合，单次买进控制低风险度，1%~3%的风险度，实践中明白了如何提高盈亏比。现在我的一个实盘账户资金，7年盈利5.68倍，他适合多品种，多种风险度，日线，小时线，15分钟线都能够支持。3.高频交易策略第三类策略就是高频交易策略，高频交易在国内的主要应用有以下几类，期货趋势、期货套利、期权等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。高频交易有收益高回撤小的优点，但是做高频的软硬件投入也都昂贵(比如一台服务器的花费在8-10万左右) 。更高频的是千分之一秒以上的，一套机器几百万元，这种是单次盈利小，见利就收，累积起来也有不错的收益。这种适合大资金，高学历，高投入团队来做。

程序化模型的选择与辨别如果有人告诉你他的程序化能在不长的时间内，让你的资金翻几番，那你要为他的言语或者他的程序打个折扣，但是如果对方又能拿出不错的图形或者非常漂亮的收盘测试结果放在你的面前，你又当如何说服自己是相信还是不相信？以下内容就是帮助你如何辨别好坏模型．1、测试时间：一个好的程序化必须经得起时间周期的测试，如果一个程序化，结果很漂亮，周期却只有一两个月，不可信；2、使用资金：很多人贴出来的漂亮测试结果，使用资金常常是80％或者其它百分比，但这些都是不合理的选择，因为金融市场资金管理很重要，在行情好时候，资金使用越高，收益越大，行情不好时，资金使用越高亏损越大，但我们无法去判断接下来的行情会如何，所以，历史测试的结果使用百分比的开仓方式是不合理，这也就是为什么，有时候会出现，资金使用率为80％是，测试结果是亏损的，而且使用率为40％时又是赢利的．3、测试方式：开盘价和收盘价测试均有其不合理性，趋势模型一般以趋势逆转点为开仓信号，故较为准确的是：出现指令价位。测试结果的分析：a. 指令总数：也就是信号数，过高，说明震荡行情过滤不好，过低，说明风险大；如何判断信号数合理呢？那就只有不同的模型在同样的周期下的一个对比了．还有一个最简单的方式就是将 指令总数／有效交易天数 以日内短线为例，一般一个有效交易日的平均信号数在2-5之间（此数据仅供参考）；b. 利润率：总利润不用看，只看扣出最大利润的结果，必须为正，而且测试周期越长利润率应该越大，很多模型，测近期不错，测远期就不行，所以测试时应该尽量的去测能测到的最长周期．（当然因为行情关系也可能出现，长期比短期利润率低，但总体而言，周期越长利润率越高，才是好的模型的测试结果）c. 正确率：其它条件都完全一样的情况下，正确率越高自然越好，但也不用为了看到一个高正确率的模型而心动，也不用因为你自己模型的正确率低而担心，一般的正确率能在45％左右，就不错了，因为程序化的本来意义就是赚大亏小，在震荡的时候正确率自然会低；d. 最大亏损率：如果你是选择的固定手数，比如10手进行测试，你的最大亏损率最大应该不能超过10％，当然，如果你选择的测试手数多，最大亏损率可能有所提高．如果你选择的80％的资金使用率，可能亏损会更大，当然也会有亏损的不大的测试结果，这往往和你的测试周期中的行情的一定关系，所以不值得过于依赖；e. 空仓时间：以日短线为例，空仓时间不能太高，太高，必然会错过大行情，当然，这一项不是最重要的，如果你空仓时间长，利润也高，错过就错过吧，错过不是过错，没赚到也不存在亏损的风险；

　　研究量化投资模型的目的是找出那些具体盈利确定性的时空价格形态，其最重要手段的概率取胜，最重要的技术是概率统计，最主要的研究方向是市场行为心理。那么我们在选择用于研究的参数时，也应该用我们的经验来确定是否把某技术参数放进去，因为一般来说定性投资比较好用的参数指标对量化投资同样适用。量化投资区别于传统定性投资的主要特征在于模型。我打个比方，我们看病，中医与西医的诊疗方法是不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，主观定性程度大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。中医对医生的经验要求非常高，他们的主观判断往往决定了治疗效果，而西医则要从容得多，按事先规定好的程序走就行了。量化投资就是股票投资中的西医，它可以比较有效地矫正理智与情绪的不兼容现象。　　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。

批量交易的优势随着规模的增加而增加。批量交易模型不允许做市商制定价差，也不允许交易者提交交易价格，但允许知情交易者通过选择交易数量来实现自己的利润最大化。批量交易模型不允许做市商制定价差，也不允许交易者提交交易价格，但允许知情交易者通过选择交易数量来实现自己的利润最大化。

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。

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研究量化投资模型的目的是找出那些具体盈利确定性的时空价格形态，其最重要手段的概率取胜，最重要的技术是概率统计，最主要的研究方向是市场行为心理。那么我们在选择用于研究的参数时，也应该用我们的经验来确定是否把某技术参数放进去，因为一般来说定性投资比较好用的参数指标对量化投资同样适用。量化投资区别于传统定性投资的主要特征在于模型。我打个比方，我们看病，中医与西医的诊疗方法是不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，主观定性程度大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。中医对医生的经验要求非常高，他们的主观判断往往决定了治疗效果，而西医则要从容得多，按事先规定好的程序走就行了。量化投资就是股票投资中的西医，它可以比较有效地矫正理智与情绪的不兼容现象。　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。

没什么可以走的捷径。如果你想通过软件自动根据你的系统生成交易提示，包括头寸比例，就必须学会该软件的语言，没捷径可走。我认为比较简单的语言是博易大师的，你可以自己看看，软件里有帮助，涉及到一些基本的指标编写教程，你可以学一下简单的语言。再复杂的模型都是根据简单语言组合成的。如果你想逐步自动交易，不仅软件能代替你判断，还可以自动交易的话，可以用用文华财经一键通2009，有交易模型编写功能，你编写以后还可以根据历史数据进行测试。另外一个软件是交易开拓者，也具有模型编写测试功能，甚至比文华我觉得更专业。当然最主要的是你要静下心来学习一下这些语言。学不进去就想想，学会了编程，你的程序能给你赚多少钱。你总不会和钱过不去吧？走捷径的下场往往都是不好的，即使你让别人给你编，人家给你编错了，你也看不出来。还是自己掌握为好，以后要完善系统也很方便。 这是我的经验。我就是有了一个想法以后，想测试一下，自然就去研究指标，模型编写了。

《量化投资技术分析实战——解码股票与期货交易模型》（濮元恺）电子书网盘下载免费在线阅读资源链接：链接：https://pan.baidu.com/s/17Ff3YKi2hczTj4O47NaqUQ 提取码：lgv4    书名：量化投资技术分析实战——解码股票与期货交易模型作者：濮元恺豆瓣评分：8.6出版社：电子工业出版社出版年份：2018-8页数：396内容简介：将数量化工具引入投资分析，需要结合中国股票、期货市场实际情况，为投资者开发并讲解含金量高、长期有效、逻辑清晰的量化投资模型，量化投资领域才能快速普及开来。《量化投资技术分析实战——解码股票与期货交易模型》在模型开发过程讲解的基础上，给出建模思路和绩效评估方法，并公开部分机构模型，指导投资者进一步钻研。图书为每个模型展示迭代过程中的绩效，并通过让读者扫描二维码，下载模型，构建纸媒和互联网的连接机制。作者简介：濮元恺，本科毕业于兰州财经大学，新闻学专业，任职于励京投资管理（北京）有限公司，且担任中国量化投资学会专家委员会委员。

股价波动模型：顾名思义是捕捉股票波动规律的，很多股票在庄家参与时，其股价运动是有规律可发现的，但每只股票的的波动性又不完全相同，股价波动模型将每只股票的波动状态清晰的描绘出来，通过上升价格与下降价格的关系，能得出这只股票是处于中期上升第几波段短期上升第几天，还是处于中期下降第几波段短期下降第几天，这样再通过其它模型的统计分析就是判断出股价每一波上升的幅度、下降的幅度，参与资金量有多少、成本增减有多少，都会在这一模型中捕捉到，一但有明显改变就按反方向调整参数，参数超越极限值后，就会给出明确变盘信号。---------------------------------------------------------------------------这些话与你要求帮助写模型指标一点作用都没有,你只要给出你思路上的数学关系,就有人能帮你在股票软件上实现公式,----------你上面这类的语言一句都不用说

程序化是一种期货个性化交易软件，每个普通投资者或机构投资者都可以根据自己的投资经验和智慧，编写自己的交易模型，进行电脑自动交易。程式化是说在长期的使用过程中形成了自己固有的模式。当趋势确立时，系统发出多空讯号锁定市场中的价量模式，并且有效掌握价格变化的趋势，让投资人不论在上涨或下跌的市场行情中，都能轻松抓住趋势波段，进而赚取波段获利。程序化交易的操作方式不求绩效第一、不求赚取夸张利润，只求长期稳健的获利，于市场中成长并达到财富累积的复利效果。扩展资料：程序化交易在投资实战中不仅可以提高下单速度，更可以帮助投资者避免受到情绪波动的影响，实现理性投资。交易模型是交易思想的凝练和实际化，正确的交易思想在严格的操作纪律实行下将获得良好、稳定的投资收益，而通过交易模型正是将正确的交易思想与严格的操作纪律很好地结合在一起，帮助获取良好、稳定的投资收益。参考资料来源：百度百科-程序化

MA10:=MA(C,10);C>MA10,BPK;C<MA10,SPK;AUTOFILTER;不知道是哪个软件上用，文华的赢智就这么写，赢顺去掉最后一句

【答案】：A、B、C、D评价交易模型性能优劣的指标体系包含很多测试项目，但主要评价指标包含：年化收益率、最大资产回撤、收益风险比、夏普比率、胜率与盈亏比等。

交易成本既然如此重要，那么，是否可以建立正规的理论模型，对交易成本进行更深入的分析呢？一些新制度经济学家认为是可以的。他们主要讨论了两个问题：一是人们怎样能够建立交易成本模型以提供一个制度框架？二是人们怎样能够把组织当作一个节约交易成本的工具来分析或至少是描述？第二个问题是威廉姆森关于制度分析的中心。新制度经济学的主要代表人物也进行了分析，他们奇怪涉及交易的同类活动为什么组织形式常常非常的不同，由此他们对合约治理结构及其他形式的组织如何运作的细节特别关注。相对而言，新制度经济学家对第一个问题的研究各不相同。一些人试图通过简单地扩大新古典微观经济模型来回答，如Foley(1970)在标准的完全竞争模型中加入了“交易”活动。这种拓展可以解释商品的生产者价格与最终消费价格之间的差额和存款利率与贷款利率之间的差额。但这种方法却忽视了交易成本和决策者的信息状况之间的联系，这使交易成本只代表了一组可以简单地加入标准新古典模型的关系或约束条件。由于在交易成本为正，以及在有限理性的情况下，决策者将处于一种十分不同的状态，因而信息成为一种有成本的东西，每个人只有有限的能力获得和加工信息，结果就是每个人对经济体系所提供的选择只具有有限的知识，而且个人之间的知识禀赋也极不相同，由此，按照这种新条件定义的总体均衡将完全不同于正统的新古典模型。

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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

量化交易是近几年来一个金融交易领域的流行词汇。所谓量化，就是指数量化。量化交易就是把交易行为以 定量的形式为交易者提供交易的依据，使交易结果尽可能排除和 避免 主观交易的随意性和心理波动。 量化交易在美国已经搞了30多年了，最著名的是数学家西蒙斯和他的文艺复兴公司的大奖章基金， 从1989年期起，复兴 科技 公司的大奖章基金( Medallion )的年回报率平均高达35%,大奖章基金被誉为是最成功的对冲基金。 狭义的角度讲量化交易就是十几年前就已经开始的程序化交易，它是把交易过程中运用到的交易方法，用计算机语言编成计算机软件程序，实现机器选股，自动下单买卖等行为。通过计算机程序可以省去一些人力成本（人力分析慢，毕竟现在市场上已经4000多只股票，未来会更多），同时也省去了一些交易员不必要的盯盘时间，也一定程度规避情绪心理因素影响。 广义的角度讲量化交易就是我们交易者在交易过程中运用的系统化交易。根据一些固定的交易模型进行交易的系统化的方法，系统化交易是股票交易盈利的前提条件。比如基本面的价值投资法，把很多财务数据和指标进行数量化的梳理成固定的模型，这属于基本面量化；人们包括利用技术分析理论编成的各种指标，选股条件等，属于技术面量化； 另外量化交易又根据交易的形式分为：算法交易（也就是高频交易，主要用于抢单），套利交易（期货品种的跨期套利和跨品种套利），根据现有的各种技术分析理论编成的实现全自动交易的计算机程序等等。 量化交易不是盈利的保证，它必须建立在一定的成功概率的模型基础上才能应用的实战交易中。我们都知道赌场盈利的根本其实就是比玩家盈利的概率高1%而已，这高出的1%盈利概率保证了赌场久赌必赢。所以量化交易其实追求的就是比市场上大多数人盈利的概率高出1%即可。但是这1%不是普通投资者可以做到的。需要大量的实战总结和复盘总结，最终形成所谓量化交易模型。 最后提醒投资者注意：量化交易模型主要来源于以下两种模式： 1、数据挖掘，从 历史 数据中找到在以往 历史 中盈利概率大的模型，这种模型一般为黑箱模型，黑箱就是你只能看到结果，不知道其中的逻辑，比如现在流行的机器学习模型，就是典型的黑箱模型。它的缺点非常明显，就是你不清楚盈利原理，未来是否还能继续出现符合上述模型的情况的概率有多少，也就是说，这种模型， 历史 业绩非常好，但是未来能否盈利非常的不确定。 2、来源于主观交易者的盈利模型，根据盈利的主观交易者的系统化的交易方法，用计算机语言编成的交易程序。这种交易模型有的可以量化，有的不可量化，如果可以量化的部分较多，而且量化后回测 历史 数据盈利概率较高的话，那么很大概率就是可以用于实盘 。可惜这种模型凤毛麟角，可遇不可求。另外一种就是少部分可以量化，多数不能量化，而能量化的部分在 历史 回测中表现很差，主观交易者的盈利多数可能来源于主观判断，此种模型占绝大多数。比如徐翔的涨停板敢死队的打板模型，在涨停板上买入可以量化，但是如果仅仅是涨停板买入，却不能实现盈利，盈利的更大原因在于盘手所谓的盘感，所以这些盘感的挖掘数量化，才是这类模型的关键。 综上所述，量化交易仅是交易的一个小分支而已，不是盈利方法。不要迷信所谓量化交易。 其实把交易系统化才是关键，系统化关键又是尽量把主观交易数量化客观化。祝投资顺利！

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Barra多因子是啥，很多人不知道。但要搞清楚量化选股这个策略，还真没法绕不开Barra。关于这个因子，大家可以记住这3点：第一，Barra模型主要用来做市场分析和风险归因；第二，Barra不对股票进行分组，而是直接对全市场的股票既定的因子暴露进行多元回归，从而确定风格因子和行业因子的因子收益率。第三 ，Barra用的是截面数据，用已知的因子暴露去求解各因子的收益。

独角兽交易系统的交易优势：1. 独角兽算法交易系统透过独角兽类神经交易系统，统御三大数学演算模型，完整结合了科学、数学与人工智能。2. 独角兽临界转折值模型运用物极必反原理，预测买进卖出的短期交易策略。平均每10分钟出现一次交易讯号。3. 独角兽背离交易模型4. 独角兽背离交易模型通过分析交易量指针，准确掌握分形背离时机的交易策略。平均每10分钟出现一次交易讯号。5. 独角兽网格交易模型独角兽网格交易模型透过设定价格上下限及网格数量，循环进行买与卖，使任何波动都能产生收益，几乎每分钟皆有交易讯号。6. 独角兽类精神交易增强系统独角兽类神经交易系统具有学习、发展和调整的能力。分析数据并同步识别动向，指导交易过程。

就是表示该模型价格由用日元价格乘以0.03或者0.05决定。日元价格可以在模型盒子上的条纹码上面的那行数字看到，就是最后的4位。拿一款1600日元的模型作例子，如果是三算的话，就是1600*0.03=48人民币，如果是五算的话就是1600*0.05=80人民币，如此类推。

假设检验的基本思想： 假设检验的统计思想是：概率很小的事件在一次试验中可以认为基本上是不会发生的，即小概率原理。例如，某一事件出现的概率是0.001时，那么平均在1000次重复试验中可能才出现一次。因此，概率很小的事件在一次试验中几乎是不可能发生的，于是，我们把“小概率事件在一次试验中发生了”看成是不合理的现象。 为了检验一个假设是否成立，我们就先假定这个假设是成立的，如果根据这个假定导致了一个不合理的小概率事件发生，那就表明原来的假定是不正确的，我们就拒绝这个接受这个假设。如果由此没有导出不合理的现象，则不能拒绝接受这个假设。 这个小概率到底多小才算是不合理的小概率事件，一般统计学用的最多是0.05，也有更严格的用0.01的，也有宽松的用0.1的，这个可以试个人对于风险的偏好，风险偏好高的朋友可以用0.1的标准，这样的好处就是可以比较容易拒绝原假设，代价就是发生错误的几率也增大。风险偏好低的朋友可以用0.01的标准，这样的好处就是可以不易发生原假设被错误拒绝的情况，代价就是发生拒绝原假设的难度大大增加，可能会发生原假设实际上不成立但由于拒绝假设的标准过于严格导致无法拒绝原假设的情况。 实际应用举例： 上面说的很是抽象，下面我们说个具体的例子来看一下假设检验如何应用。 问题：一枚来历不明的硬币，据说硬币的某一面可能掺加进去了某种密度不同的杂质导致硬币两面的重量不一致，现在在不使用任何检验仪器的情况下，如何判断这个消息的真伪性？ 统计学解决方案：反复的随机抛这枚硬币，统计其正面朝上和朝下的次数，通过此数字来判断。 具体步骤如下： 1.假设硬币没有问题，是标准的硬币，那么硬币随机抛后每次正面朝上和朝下的概率是各50%，多次随机的抛硬币n次后，正面朝上为m次的概率是可以计算出来的。具体而言，比如连续随机抛10次硬币，那么出现正面朝上的多少次的概率如下： 0次，概率为1/1024; 1次，概率为10/1024; 2次，概率为45/1024; 3次，概率为120/1024; 4次，概率为210/1024; 5次，概率为252/1024; 6次，概率为210/1024; 7次，概率为120/1024; 8次，概率为45/1024; 9次，概率为10/1024; 10次，概率为1/1024; 从以上数据可以看出，如果硬币是标准的，那么连续随机抛十次硬币后，正面向上的次数为｛0，1，9，10｝集合中的某一个数字的概率均低于5%（即0.05）。如果我们选取0.05的显著性检验标准，那么如果连续抛10次硬币后硬币正面朝上的次数为｛0，1，9，10｝集合中的某一个数字，那么，我们可以说在0.05的显著性水平下，这枚硬币是标准硬币的假设不成立。 2.连续的抛10次此枚硬币，观察其正面向上的次数，如果其次数为｛2，3，4，5，6，7，8｝集合中的某个数字，则我们无法拒绝标准硬币这一假设。如果其次数为｛0，1，9，10｝集合中的某一个数字，那么，我们可以说在0.05的显著性水平下，这枚硬币是标准硬币的假设不成立。 以上便是假设检验的基本流程。 接着这个话题我谈谈样本数对于假设检验的影响。抛10次硬币必须得8次以上或2次以下才能拒绝标准硬币的假设，那么抛100次硬币是不是必须得80次以上或者20次以下才可以呢？不是的。有兴趣的朋友可以自己去计算或者用统计学的假设检验分布表，我用分布表计算出来的数据如下： 20次时，15次以上或者5次以下即可拒绝假设； 50次时，32次以上或者18次以下即可拒绝假设； 100次时，60次以上或者40次以下即可拒绝假设； 1000次时，531次以上或者469次以下即可拒绝假设； 从上面的数据可以看出，随机抽样的样本数越大，偏离均值的难度越高，也越容易做假设检验，比如扔一个硬币10次，即使8次朝上仍无法拒绝硬币是标准硬币这一假设，但是，扔100次，只需60次就可以拒绝了。 小结： 假设检验的基本原理：如果假设A成立，那么事件B发生的概率低于5%(当然也可以用10%或者1%等标准）。实际随机抽样检测中B发生了，我们可以在0.05的显著性下认为假设A不成立。在实际应用中我们要注意的是，第一，样本书越大，越容易验证条件A是否成立；第二，观察事件B是否发生时，一定是要随机抽样的。比如上面那个硬币的例子，如果不是随机抛硬币，而是由一个硬币抛掷高手来有认为控制硬币抛掷后的结果，那么得出来的结论对于硬币是否标准这一假设是没有参加价值的。为什么很多历史数据中表现很好的交易系统在后期的实盘时效果很差，很大一个原因就在于针对历史数据所设计的交易系统不符合抽样随机性。 交易应用示例： 写了这么多，还没有写到交易上，可能有些朋友急了。稍安勿躁，有了上面的基础，再来谈交易模型的假设检测，就很容易了。 先看一种最简单的交易模型，就是止盈和止损是同样比例的模型。比如西蒙斯曾经谈到过八十年代他们曾经靠一个很简单的模型赚过很多钱，就是跳空高开（或低开）后短时间内价格反向运动的概率很高，他们的交易策略就是高开后做空，低开后做多。现在我们来根据这个思路尝试做一个交易模型：跳空高开（或低开）x%后开盘入场做空（或做多），盈利或者亏损y%后就出场。为了便于讨论，我们先假设不存在滑点、手续费等问题，同时假设当天价格日内离开盘价的波动幅度必然会超过y%，也就说日内该笔交易一定会结束，要么是盈利y%后出场，要么是亏损y%后出场。这么简化后，大家再拿这个和抛硬币的例子对比，是不是完全一样了。 现在来运用假设检验的方法来验证这个模型。如果这个交易模型是无效的，那么交易盈利或者亏损y%的概率应该是各50%（如果亏损大于50%可以反向做的），和硬币的例子中两种结果的概率完全一样。现在我们拿检验硬币的思路来检验这个模型到底是不是无效的。我们拿这个交易模型去历史数据中测试，假如总共有50次交易记录，其中盈利的次数达到了32次以上或者18次以下（这样情况就把模型反着写，即高开后做多低开后做空），那么，在5%的显著性下我们可以拒绝模型无效这一假设，这个交易模型是有效的。 有的朋友可能会问了，这个模型中的x和y这两个参数到底取什么值呢？这就涉及到模型训练的问题了。x和y具体取什么值最合适，不通过数据测试，我们是无法知道的。通用的统计学方法（通讯、搜索引擎等领域也是这个方法）是，选取大量的训练数据，对模型各个参数运行测试，选择表现最佳的参数。具体到交易上，就是选取足够多的历史数据，运行参数优化，综合考虑收益率、最大回撤、稳定性等因素，选择相对最合适的。不同参数之间的好坏差异的比较在统计学上也是有方法的，相对复杂一点，以后有机会再写一篇详谈这个。 既然是模型训练后的最佳参数，问题也就来了，这个最佳参数是非随机产生的，而是人为训练选择的，这违背了我们在做硬币检测时所强调的随机抽样。那么，如何验证这个模型的有效性呢？统计学的方法是拿这个模型对新的数据（与原有训练数据完全独立）做测试，如果测试的结果仍然拒绝模型无效这一假设，那么，我们可以认为模型在很大的概率上是有效的。具体到交易而言，就是把历史数据分为训练数据和盲测数据两部分，训练数据用于模型训练，如果在训练数据上训练好的拒绝无效假设的交易模型在盲测数据中仍然表现为拒绝无效假设，那么，可以认为模型在很大的概率上有效。当然，还有进一步更严格的方式是，让模型继续在未来的新的数据上测试，如果表现仍然很好，则再可以考虑分配一定比例的资金开始实际运作。 我们在做程序化交易中经常谈到模型的衰败。那么，用什么标准来判断模型的衰败呢？我的个人思路是：继续用假设检验这个方法来检验。就是如果你在不断的交易过程中你的后期的一系列交易数据已经无法拒绝交易模型无效这一假设了，那么，这个时候即便你的交易模型仍然还是盈利的，你也要小心了，至少应该降低仓位了。 这个高低开的日内交易模型是很简单的一种模型了，止盈止损都是一个额度，50%对半开的随机假设，这个直接套用硬币的例子就可以。还有更复杂一点的，比如趋势交易模型，这种模型由于其趋势交易追求高盈亏比的理念，这种模型的胜率是低于50%的，一般在35%左右，但是盈亏比可能高于3：1。这种模型就不同于硬币的例子了，无法直接套用硬币的计算结果，但是思路是一致的，有兴趣的朋友可以自己思考一下这种情况下应该如何计算。 注意事项： 1.不可忘记或者因为某些利益因素故意忘记抽样统计中的随机原则。概率法则有效的前提是随机抽样。如果人为影响样本的抽取过程甚至制造假的样本，则样本对于总体的预测价值是0甚至是相反的。在做模型测试时，务必至少要有训练数据和盲测数据，在训练数据上表现优异的模型必须在盲测数据上也能足够优秀到可以拒绝模型无效的假设，才可以考虑将模型运用到实战中。网上有不少卖模型的人，给出的模型在历史数据上的交易曲线几乎是一条无回撤的上涨直线，但是，一旦实盘交易，就开始大幅度回撤，很大的可能就是在于这个模型针对历史数据做了非随机性的定向优化，同时因为利益的关系模型开发者故意没有做盲测这一个过程。 2.牢记假设检验的原则，宁可错过，不可做错。任何一个模型，在没有足够的数据证明这个模型是有效前，均假设该模型为无效的。这就是量化交易的痛苦的地方，量化交易者最容易出现的情况是，花了很多时间，在训练数据上挖掘出了一系列的可以拒绝无效假设的交易模型，跑到盲测数据上一一测试，均无法在0.05的显著性水平上拒绝模型无效的检验，心拔凉拔凉的，感觉这么多时间的付出浪费了，心有不甘。再怎么心有不甘，也不能自欺欺人的把没有拒绝无效假设的模型上线，心有不甘总比亏钱好。 3.要存在风险意识。即便是在0.05的显著性水平下在训练数据、盲测数据甚至是新的实盘交易数据上全部拒绝无效假设，也不代表这个模型一定是永远有效的。一方面，这是由于这种将低概率事件近视为“不可能事件”的假设检验方式决定的。另一方面，也是很重要的一方面，就是可能随着时间的变迁，市场本质特征发生变化了，你这个模型背后所体现的那个影响市场的因素发生变化了。 说到模型背后所体现的因素，我展开多说一点。近几日和小鱼在微博上讨论了概率是否在金融市场上可以运用和市场是否可以预测的问题。否认市场可以预测的一个很有力的论据就是影响市场走势的因素千千万，交易者根本无法一一识别这些因素，更加难以识别这些因素中每个因素的权重影响，故无法预测。那么，有没有可能存在这样一种情况，就是我无法直接知道是哪些因素影响了市场，但是我可以间接的通过一种方式预测市场会以什么样的概率运动。我先说统计学上一个有趣的例子。 在美国的中西部的一个小镇上，人们发现一个很有趣的不合逻辑的现象，就是冰激淋的消费量越高，犯罪率越高。这个具体的两个变量间的线性相关程度统计学里面是有专门的公式的。总之，就是经过统计发现，犯罪率的高低与冰激淋的消费量存在强的正相关，即冰激淋销量高时犯罪率高，冰激淋销量低时犯罪率低。 现在两个问题：1.冰激淋销量是否可以预测犯罪率；2.如果人为控制改变冰激淋销量，是否可以改变犯罪率。 对于第2个问题，我想任何一个有生活常识的人都会知道，犯罪率与冰激淋销量完全无关，人为改变冰激淋销量并不能改变犯罪率。对于第1个问题，就会比较困惑了。因为常识告诉我们，冰激淋与犯罪无关，但是统计学的数据又表明二者是正相关，那么到底是什么原因呢？慢慢的，人们终于想到了天气这一共同因素。冰激淋的销量与天气紧密相关，天气越热销量越高，同时，天气越热，人越容易在室外活动，越容易开窗（导致偷盗概率增加），女性越容易穿着暴露（导致性犯罪增加），人的心情也越烦躁（导致冲动型犯罪增加）。于是，我们知道了，因为天气这一共同因素，只要没有人为的刻意影响冰激淋的消费量，冰激凌的消费量是可以预测犯罪率的。其实，只要我们没有人为的刻意影响冰激淋的消费量，即使我们不知道是因为天气这一共同因素，我们也可以用冰激淋销量来预测犯罪率。 现在说回到交易。假如，有这样一个量化模型，无论是在训练数据上还是盲测数据上还是在新的实盘交易数据上，均可以在0.05的显著下拒绝模型无效的假设，那么，我们有必要认为，在95以上的概率上，这个量化模型背后存在一种共同的影响因子能够较大的影响市场的短期走势，尽管，这个影响因子到底是什么我们不知道，但只要这个因子在，这个量化模型就仍然有效。因为我们不知道这个因子是什么，所以我们更加不可能直接的发现这个因子是否已经变化了，我们仍然只能通过这个量化模型的之后的表现来间接预测。如果量化模型一直在0.05的显著下拒绝无效的假设，那么可以认为这个因子仍然存在，如果无法拒绝了，则可以认为这个因子可能消失了或者至少没以前那么重要了 通过上段分析，可以看出时间对于模型有效性的重要性。我想这也是高频交易开始流行一个很重要的原因。因为高频交易的模型，训练和盲测所需要的时间周期很短，那么模型背后的那个影响因素仍然存在的概率很高，而低频交易，训练和盲测所需要的时间可能需要半年甚至更长时间，很可能那个影响因素已经变化了。 不知不觉，写了这么多了，回头看，尽管为了这篇文章做了几天的准备，以至于这几天梦里都是概率的事，仍然写的非常混乱，有看不明白的朋友请留言我会一一解释。我本人并不是数学专业的，对于概率也仅仅是个人的片面理解，概率如何应用到金融交易中，现在市面上的书几乎没有，我是一本都没有找到，以上所写全部为个人的一次尝试，肯定有不少错误的地方，欢迎大家猛拍。

以前的平安银行副行长赵继臣曾经说过，互联网金融发展到信贷业务，核心一定是风险控制能力。网贷公司想要盈利，就必须自己建立风险控制的分析模型，根据模型来划分不同的客群，针对不同客群的风险进行定价，用收益来覆盖风险。 最近在看《互联网信贷风险与大数据——如何开展互联网金融的实践》，书中所提到的分析模型对风控很有帮助，主要从客户准入管理、存量客户管理和逾期客户管理三个角度去划分。 一、客户准入管理 客户引入管理是金融机构控制风险的第一道门槛，对存量客户和逾期客户的管理有很大帮助。客户准入阶段需要解决两个问题，一个是引入什么样的客户，二是如何授信。 客户准入阶段的模型主要有申请风险模型、初始额度模型、申请欺诈模型。 （1）申请风险模型 申请风险模型对金融机构是最常用也是最重要的，来源于客户资质综合评价，全面评估客户的风险，引入优质客户。该模型的预测变量很大程度上依赖于客户的申请信息、信贷历史信息和无央行征信信息等。 主要从家庭、工作、资产负债、学历、信贷历史、还款历史和新信贷需求等考核。 现在互联网大数据的普及，还可以通过客户流水数据、网络交易行为、浏览行为、评价行为等进行判断，增加 客户风险评价的准确性。 通常来说，如果客户评分高，风险较低，可以直接通过；评分低，风险较高，可以直接拒绝；处于两者之间，则进行二审再做决定。 （2）初始额度模型 初始额度的授信不仅是考虑客户还款能力，更主要的是衡量客户的收益情况。客户的收益主要是来源于客户的循环利息、逾期利息、分期手续费等。 通过客户属性、逾期行为、还款行为、透支情况和额度使用情况等，在一定程度上能够反映客户的收益。 另外电商中的购买行为、分期行为、客户的网络浏览行为及点击行为，对于客户价值的判断也有帮助。 风险低、收益高的客户，初始额度授信高；风险高、收益低的客户，初始额度授信低。 （3）申请欺诈模型 虽然欺诈客户的比例比较小，但如果发生损失，就很难追回，所以这个模型也很重要。 申请欺诈模型，是通过客户填写的申请信息和央行征信信息来判断。这个模型的预测变量主要通过以下这些方面反映： 客户单位名称是否在征信的单位列表中；客户家庭地址、单位地址是否在征信的地址列表中；过去一段时间同一联系人、同一单位地址是否有多次进件；申请人、单位是否曾经发生过欺诈进件。 由于央行征信信息的实效性和完备性，并不能完全满足欺诈模型的需求。互联网上的相关数据，对申请欺诈模型的建立也是有帮助的。这些具体数据包括同一cookie和IP地址是否在短时间内频繁进件；申请贷款的cookie和IP地址是否为客户活跃使用的；申请贷款地点离客户家庭住址和单位地址的距离；客户以前的互联网行为是否活跃；电商数据、浏览数据、电信运营商等记录的客户联系方式。 二、存量客户管理 存量客户即金融机构业已维护的客户群体，其管理主要包含交易欺诈管理、再贷客户营销管理、授信额度管理、流失客户管理等业务，核心目标是为了巩固客户的忠诚度，提高客户价值。 存量客户管理模型体系主要有行为风险模型、交易欺诈模型、行为收益模型、行为流失模型和市场响应模型等。 （1）行为风险模型 行为风险变量是预测客户风险的模型，其预测变量主要由客户的交易行为组合而成。 行为风险模型预测变量可以基于还款行为、消费行为、信用卡取现行为、欠款行为、资金的使用情况等方面来考虑。 另外央行征信数据、互联网交易数据和浏览数据、银行流水数据等，对于行为风险模型的开发也很有帮助。 （2）交易欺诈模型 交易欺诈是指通过盗取他人的账号和密码信息，盗取持卡人的资金的行为。交易欺诈模型是根据客户的历史交易行为预测当笔交易为欺诈的可能性。 交易模型的预测变量比较多，例如通过当笔交易金额、当笔交易币种、当笔交易时间、当笔交易地点、过去N次交易的密码输错次数、过去N次交易的交易失败次数、过去N分钟内的交易次数、过去N分钟小额刷卡次数等进行判断。 （3）行为收益模型 行为收益风险模型是根据客户的历史行为来预测客户未来收益的高低。 客户收益的高低由其户自身属性和行为属性的决定，主要通过性别、年龄、学历、消费行为、取现行为、分期行为、逾期情况、额度使用情况等判断。 低风险高收益的客群，获取的资源相对较多；高风险低收益的客户得到的资源就会少。 （4）行为流失模型 客户是否有流失的征兆，主要看其交易行为是否有异常就可判断。 行为流失模型的预测变量，可以通过以下这些方面来考虑：近N个月的交易金额和交易笔数、额度、信用卡到期时间、也可通过央行征信信息获取客户在其他金融机构持有的信用卡情况、持有他行卡的数、他行卡活跃程度，他行卡的额度。 行为流失模型主要用于客户挽留，通常会结合行为风险模型和行为收益模型，根据风险收益的不同，采取不同的策略。 （5）市场响应模型 市场响应模型通常和风险模型结合使用，筛选风险，响应较好的客户群作为营销的目标客户群。 市场响应模型需要根据营销目标来选择预测变量。例如存量客户再贷营销，预测变量就要看这些方面：最近是否有申请贷款的查询记录、信用卡的额度占用情况、信用卡循环使用情况、收入负债情况等。另外客户最近是否有买车、买房、买奢侈品等大额单笔交易的记录等第三方数据，对于客户是否有贷款需求也很有帮助。 三、逾期客户管理 逾期客户指客户未按约定时间履行还款的约定，客户逾期原因主要是还款意愿差和还款能力不足。 针对逾期客户，主要采用催收策略。催收计量模型是逾期看客户分群的重要依据，能够识别客户的风险情况，根据风险不同采用的催收手段也不一样。 常见的催收计量模型包括账龄滚动率模型、行为模型和失联模型。 （1）账龄滚动率模型 逾期账龄是通过逾期天数定义，账龄越高，客户的风险越高。比如逾期账龄划分： M1客户：逾期1~29天的客户； M2客户：逾期30~59天的客户； M3客户：逾期60~89天的客户； …… 客户评分越低，迁移至下一个账龄的概率越高，客户的风险越高，下个月内还钱的可能性越小。 账龄滚动率模型采用的变量包含客户的行为信息和催收信息，常用的预测变量包括：消费行为、取现行为、额度使用情况、还款情况、催收情况、打破承诺次数。 （2）行为模型 行为模型主要利用客户的交易行为特征和还款行为特征去考察客户未来变坏的可能性，与存量客户管理时所考虑的变量是相同的。 行为模型与账龄滚动率模型结合使用，对客户的评价才会全面、准确，制定催收策略就会更优针对性。 （3）失联模型 失联是需要综合一段时间尝试使用多种方式多个时段，都无法联系上客户，才能判断为失联。 失联模型是基于历史数据，预测客户发生失联的可能性，希望做到提前预知。 失联模型主要关注客户的这些信息：交易情况、贷款余额情况、额度占用情况、最近一次联系客户时间、联系方式变更情况、户籍信息、工作家庭情况、历史催收结果等。 互联网的技术优势降低了风险评估成本，风险控制变得相对容易。互联网金融公司做信贷业务时，能够根据风险分析模型，做好客户分群管理，才能更好的建立竞争优势。

高达模型吧有专门的一个帖子用来交易二手模型

赢者交易师1-4-1模型就是以背离王第一根绿柱对应K线的最高价为箱，当第五个交易日突破此高点是可以操作。其原理为顶背离的最后买入点。即，如果再次突破，那么就有可能创新高；反之不能突破就是真实高点。

1 电击模型网 http://www.fjdj.net/index.asp 这个网站蛮好 我就是每天关注它 尤其是新品发布区 我在那里的二手交易区也卖过几个玩具 玩家素质都不错2 http://www.actoys.net/ 这个网站比电击模型网更全 但我很少看 没什么时间 我主要只关注电击 这个是我一个开玩具店的朋友告诉我的另外胡子小鸡真的不错 笑死我了 就是每星期出一集可惜了 要是周一到周五都出就好了

模型其实就是用以往的数据去拟合一个比较好的方程，可能是线性方程或者非线性方程或者是微分方程等等，如果你采用的模型可以对历史数据很好的拟合，拟合后求出模型中的参数，比如线性模型：y=a*x1+b*x2,其中x1和x2是影响y的因素，那么你用历史数据可以拟合这个模型，然后看一些参数及检验是否显著，如果显著，那么这个模型就是比较好，你就可以用这个模型进行预测。

1、货币相关类 通过不同货币的相关性进行交易，此类EA的最大缺点是无法回测，你无法得知其模拟表现，只能通过观察实盘运行情况来考察其效能。 2、趋势类 最常见也是最成熟的类型，趋势类。最为主流的EA类型，一般根据各种指标和策略来进行出入场操作。 3、神经网络类 此类EA是近期刚刚发展起来的，所谓神经网络说白了就是模拟大脑的思考过程，并且对历史走势进行不断的学习。因此，此类EA是无法实质上的进行历史回测的，因为它已经把它学在“脑子”里了。此类EA是个新兴的品种，是否能够稳定盈利仍待观察。 4、网格类 网络类的特征一般非常明显，就是单子很多，而且浮亏非常大，单子都是止盈出场，好处明显：资金曲线异常平滑，盈利非常平稳。但是缺点也极其明显：一个大趋势就能让你爆仓，几个月的盈利加本金能在几天之内消失殆尽。不过对于大资金来说，使用非常小的仓位，还是比较安全的，另外配合定期出金的策略，也算是一个风险较小的方式。 5、剥头皮类 此类应该说是风险最小，盈利效率最高的EA了，它交易时间一般只有短短的几秒钟。但是它对平台点差和延迟的要求也极其之高，而且由于它异常优异的表现会吸引大批人在短时间内使用对，引起Broker的重视，以及一些其他原因，此类EA往往只能实现短时间内的暴利，无法长期稳定盈利。 6、综合类 其实很多EA都是综合类，有些EA虽然是趋势入场，却采用了及其激进的资金管理，放大了其爆仓风险。有些网格类EA采用了类Martingale的资金管理(马丁格尔法，类似于逆市加仓)，放弃了市场中性的入场策略，反而采用一些指标来判断入场。

滚动融资投资计划也有些人叫增值，即兑冲。国际金融活动中能获得高额利润回报的国际有价货币套期保值债券等的组合式反复投资计划（Rolling Investment Program，RIP），计划实施的主要交易场所是美国的华尔街金融交易中心；交易款额一般是10亿人民币或1亿美元及以上的定额定期存款资产，存款持票人（企业法人或个人）可通过委托国际金融机构或其直属代理人对指定的银行之间进行SWIFT查询并得到回复函确认后正式签委托交易合约进行交易。扩展资料“滚动融资投资计划／增值计划”已是国际金融事务中目前最高级的融资方法。它是基于全球的银行业、证券业、债券业及其他资本市场交易和结算实行电子划汇和信息数字化管理为运作基础，操盘公司借鉴外汇、股票、期货、债券、指数交易的操作方式，利用电子汇兑快速交易结算手段，通过对某一时期（例如：海湾战争战略融资贸易、中美纺织品贸易、日本家用电器和汽车贸易等等）大宗贸易所形成的巨大资本流量进行市场分析（定量、定性、定向）作出一个庞大的数字计量交易模型，通常采取的线****易模型均为复式组合阵容。交易模型建立的变量参数（包括现汇、期汇、各种金融合格票证、股票、期货及指数、债券、信用证、保函、银行承兑汇票、大额CD存款单等金融工具及大型实物资产等），它是一个超常规的庞大资金交易组合系统。参考资料来源：百度百科-融资方式

1 产品经理的四大工作职能 产品是由人加工，有用户，且可以被交易的商品或服务。因此，产品要经过「需求」「生产」「销售」三个环节。产品经理要对产品的市场结果负责，需要对这三个环节分别进行关注，并「协调」公司不同分工下的不同职能，让大家共同完成目标。 本节将会介绍需求、生产、销售、协调的概念，以及产品经理在不同环节中对应的工作。为了让大家有具象的认识，在此也对常用的工作方法做一些简单的归类，相信大家在日常工作中都已经有过一些应用。 需求（定义产品） 需求来自用户，很难被凭空创造。作为产品经理，首先要思考的就是产品到底满足用户的什么需求。只有面向用户需求的产品，才能获得市场结果。 了解用户需求的具体方式包括但不限于用户调研和洞察、需求分析、试错型判断、新业务决策。决定生死的新业务决策通常是公司首席执行官级别的人做的，也是最关键的。一般的职业产品经理，做到试错型判断是最有价值的，因为在此过程中需要反复权衡，决定优先级，判断做哪个不做哪个，先做哪个后做哪个。 生产 当明确需求之后，产品经理需要进行合理的产品设计，并有效率地把产品生产出来。生产的产品可能是实体产品、软件产品，又或是一项服务。 从产品经理的视角来看，写文档、画原型、交互提升、策略优化、功能演进、复杂业务形态和组织关系下的方案梳理都只是日常的工作内容。这些都是提高设计和生产效率的一些手段，不同行业中有不同的方法：生产洗发水产品可能需要的是设计配方等化学方法；App 时代可能只要会画原型就可以了，把交互做到极致就是很厉害的产品经理；再往后是策略优化、功能演进，然后是负责业务形态和组织关系下的方案梳理。 销售 销售本质上是要和用户完成交易，产品经理需要考虑如何把产品卖给用户，达成市场结果。不光是软件、传统产品需要销售，在线服务也是要销售的。只不过互联网产品通常通过市场运作、活动、运营、增长这些方式，让用户用上产品，来实现销售。只要让用户用上，就是完成了销售动作，不是一定要用户付钱，不是一定要传递某个物品。从供应到渠道的设计和维护，其实销售和生产有重叠的地方，没法明确划分。 在销售过程中，具体的工作可能会包括市场宣传、运营活动、做增长、售后服务等。虽然在不同公司的专业化分工中，这些方向会有专人负责，但是不排除这些也可能是某些产品经理的工作范畴。例如，互联网行业中，可能是负责品牌、市场、运营的人完成销售或产品推广的工作，但是很多公司又会有「增长产品经理」，在销售和产品推广这个方向上有所侧重。 协调 协调也是产品经理的日常工作之一，在公司内部不同职能分工日益明显的趋势下，产品经理通过协调不同职能的人员甚至部门，使其通力协作，获取最后的结果。工作内容从简单的沟通推进，到复杂的跨部门组织协调和推动都有可能。 当然，在一些公司中，可能会有专职的项目经理负责协调，但好多公司不设项目经理，或者权力没那么大。通常需要产品经理做复杂的跨部门组织协调和推动工作，完成一个完整的业务。其实不管是新业务的协同、组织、完整实现，还是一个业务做大以后的完整经营，都是极复杂的事情。 产品经理虽然要创造价值，对结果负责，但对于不同形态、不同阶段的产品，最能创造价值的点不一样。产品经理需要搞清楚，在当前阶段，侧重哪一个部分更能够创造价值，并在对应部分进行重点投入，以创造最大价值。 在互联网时代，产品经理的「销售」和「协调」工作做得平庸一点，不是严重问题。而对「需求」理解的好坏，往往能够决定一个产品的生死，这才导致产品经理这个职业地位上升，受到关注。 过去五年，最大的新要素是移动互联网；再往前十几年，最大的新要素是 PC 互联网，历史上的电、石油、蒸汽机也是当时的重大新要素。每一个影响时代的新要素出现后，跟我们的生活和生产方式结合，就能创造无数的新产品，我们可以根据需求去判断可以做什么。但每个时代，亿级和千万级用户规模的产品需求都是有限的，而且产品最后要从激烈竞争中胜出，才能改变时代。只有能决定正确方向的需求产品经理，才有价值，才决定了后续成败。如果需求产品经理表现平庸，之后不论融资多少，工程师、运营、营销人员多优秀，可能都无法弥补错误决定带来的损失。 当然，不同企业、不同阶段、不同团队认知，都会导致产品经理分工不同。有的企业分工互相重叠交叉，对其优劣对错，不能简单评价。因为一种制度一旦开始演化，它就有自我强化和收益递增的特点。所以一个公司，无论是产品驱动，还是技术驱动，或是销售驱动，或是短期利益导向，抑或是追求极致体验，都没关系，产品经理都可以在这个给定的基础条件下去追求优化。甚至一个公司内不同团队都可能会有差异，这取决于一个团队的认知。尤其像阿里巴巴这种规模巨大的公司，收购了很多业务，它内部的不同团队，比如优酷、UC 浏览器、盒马鲜生，对产品经理的认知不可能完全一样。 2 产品工作属于强实践性的社会科学 从某个角度，我们可以把人类知识体系大致分为四类。 （1）自然科学：研究对象是自然界存在的物质，可证伪，可重复验证，所发现规律一般有普遍适用性，如物理、化学、天文、地球科学等。 （2）形式科学：研究对象在真实自然界不存在，是人类建构的抽象规则，不涉及经验，不可能证伪，永远正确，如数学、逻辑、概率、编程语言等。 （3）人文科学：研究对象是人内心的主观世界和精神活动，无法区分对错，无法证实，不适用于证伪，如宗教、哲学、诗歌、文学、美术、音乐、影视等。 （4）社会科学：研究对象是人作为社会中的存在，或人与人组成的社会，如社会学、政治学、经济学、社会心理学等。社会科学与自然科学的最大区别是研究对象不可重复（人类意识复杂多样，决定人类行为的动机和预期有互相博弈性和不确定性，社会永恒变化，正所谓人不能两次踏进同一条河流），虽然能应用自然科学的研究方法（观察、分析、控制实验等），但必须以大量的经验和数据为依据，且控制实验事实上无法真正重复验证，社会科学的研究结论就总是有不确定性，无法做到自然科学的高确定性（对于自然科学，假如观察到的现象与规律所预言的不同，要么是因为观察中有错误，要么是因为至此为止被认为是正确的规律是错误的）。 如果按以上分类，产品工作更接近于社会科学，至少在面临的环境和研究方法上比较接近。产品是企业与用户的价值交换媒介，用户选择产品的行为是有很强的社会性的，既受当下情境影响，也受偏好、认知、制度、经济能力等约束条件的影响。同样，企业做产品决策，也要基于社会环境的大背景。 对于自然科学和形式科学的研究，进行交流和分享会有较高效率，因为研究标的物的属性稳定一致，结论可以跨时间、跨空间重复验证，可以共创，成果可被传承、被引用；但产品的研究标的物不可能重复，结论的规律性和复用性受情境约束，需要总是结合具体案例分析相关联的关键变量和约束条件。 所有研究人类社会的学科都不是严格意义上的科学，因为它不能真正重复验证，也就无法从真正意义上证伪，而可证伪是科学的最根本特征。在产品工作中，我们依然要研究总结很多经验和规律，便于预测用户行为、市场变化，也便于指导未来的决策，这样能提高企业效率。但我们要明白，人有异质性，社会有情境性，这些与产品相关的经验和规律只是具有统计意义上的显著性，只可归纳，不可演绎，即不能保证能准确预测具体的个人行为和新情境下的市场变化。我们只能基于实践去发现和证实产品的价值，只能基于实践中的反馈，基于产品与用户和市场的交互（互相影响和互相适应）去理解持续变化的新情境中的关键变量、约束条件和规律。 产品经理如果要学习成熟学科的话，最主要的是学习经济学和心理学。经济学就是讲在约束条件下追求利益最大化。一般来说，不仅企业是这样，用户也是这样，每个用户都是在自利地追求价值最大化。从产品经理的角度看，学心理学有助于理解微观的个体行为，学经济学有助于理解宏观的群体行为和结果。 经济学领域太庞大，产品经理只要学会用四个概念分析产品和用户就算及格了：效用、成本、边际、供需定律。效用，是指满足了用户的什么需求和满足程度，人们默认追求总效用最大化。关于成本，要明白什么是直接成本、交易成本和机会成本。关于边际，要明白基本的边际递减、边际成本、边际效用、边际交易。供需定律是指其他条件不变时，价格下降则需求量上升。这些概念，将在后面的章节专门论述。 3 用户模型——产品经理要研究用户行为及其背后的原理 用户模型是指产品用户和潜在用户的偏好和行为反应模型。我们通常把「掌握一个领域的用户模型」视为产品经理的合格线，掌握的标志是：预判产品迭代后的用户行为变化，准确率较高。要以异质性、情境性、可塑性、自利性、有限理性的用户行为为基本单位来研究产品的用户模型，并通过大量真实个体行为样本来进行分析和洞察。 企业想要长久发展，所生产、销售的产品需要满足用户的需求。而要生产出满足用户需求的产品，首先要研究和理解用户。作为企业中管理产品的人，产品经理最重要的日常工作之一就是研究用户，以使企业面向用户需求生产产品，获得长久收益。那产品经理要研究什么样的用户？ 产品经理要基于现实世界，研究宏观背景和微观场景下的用户行为及其背后的原理。 现实世界 现实世界是由物质、生命、意识组成的，产品经理研究的更多集中在意识层面。 对物质世界的研究是指研究自然界中物质的基本性质及其运动规律。相对于生命和意识来说，人类对物质世界的理解和认知是最为深入的，已经有很多研究成果，比如元素周期表、牛顿力学公式等等。 20 世纪以来，人类对生命的认知也有了巨大的进步。从对器官的研究，到对疾病的研究，再到对基因的研究，人类已经可以对基因进行改造，甚至可以创造生命。 而人类对意识的研究相对还比较浅显。全球 70 亿个人类个体都有各自独立的意识，每个人所想的事情都不一样。不同个体又组成社会，这当中，每个意识又会相互影响，形成了无数群体的复杂组合。同时，因为外界刺激不断，意识也在不断变化，这也使得意识的研究更加复杂。 对于产品经理来说，需要研究的是现实世界中的意识层面，意识背后是用户。意识是无法直接测定的，研究意识的方法主要是基于研究用户的行为。行为的产生是意识和外界刺激共同作用的结果，早期的经济学通常假设人是理性的，在意识层面是一致的，研究在不同外界刺激下的用户行为。而产品经理不但要研究行为，更多的是要研究行为背后的意识，从而预判不同的产品对用户未来行为产生的影响。并在不断变化的现实世界中，获得一个约束条件下的最优解。 宏观背景 用户的主观认知和偏好是先天基因和后天社会（家庭、社会、教育）共同决定的。对于企业和产品经理来说，宏观背景是指独立于产品之外的外部客观因素。不同时期、不同地域、不同国家的宏观背景可能都不相同，而不同宏观背景下的用户又会有所不同。比如不同国家的传统文化都有比较大的差异，对用户的研究和理解就需要考虑这种差异。 例如，在巴西等国家，大家非常喜欢和朋友一起聚会，且喜欢对所有支出实行 AA 制。大家经常在聚会结束后一起打一辆车回家，打车出行场景中占很高比例的是聚会。而中国与之相比，还是有明显差异的，虽然国内也有一定的聚会场景和 AA 支付需求，但是其比例远低于巴西。面对于这种独特的文化背景，设计打车软件产品时就需要考虑提供路线途经点、一笔订单的 AA 支付功能等，以满足这种差异性的需求。 微观场景 微观场景是直接影响用户当前意识的环境。用户处于不同的微观场景中，意识和行为都会有所不同。例如，某用户早起上班选择不同的出行工具：假如用户所处的微观场景是当前还有较为充裕的时间，则他对时间确定性的要求可能不是最高的，价格、舒适程度等都会成为影响用户行为的不同要素；如果用户所处的微观场景是上班时间非常紧张且迟到的后果比较严重，则他在选择出行工具时，对时间确定性的要求就会非常高。 在这个例子中，虽然是同一个用户，但是在不同微观场景下，其意识和行为都会不同，因此对用户的研究要代入微观场景去思考。 4 交易模型——交易是最需要关注的 交易模型研究是指以交易为基本单位来研究产品，目标是建立可持续交易的互惠模型。 我们把「掌握一个领域的用户模型」视为产品经理的合格线，而把交易模型设计视为产品经理的进阶之路。这要求产品经理除了掌握用户模型，还能理解一个领域各利益方的价值判断和行为习惯，以及产品实现过程中的各种干扰因素，这样才能自如地设计和优化交易模型。这里是把所有产品看作交易，搜索、社交、阅读等信息类产品只是货币价格为零的特殊交易。研究交易模型，除了理解产业链上各方的价值判断和复杂关系，主要研究的就是交易费用。 什么是产品？企业以产品为媒介跟用户进行价值交换。产品的关键不是其表面的材料、功能、属性，而是其深层的价值，因为产品就是价值交换的媒介。为什么企业总是说创造用户价值，而不是创造产品呢？因为用户关心的是得到什么和付出什么，包括这个产品给他什么效用组合，需要他付出多少金钱或时间等。用户同样也会比较机会成本，看这个产品是比其他产品更好用还是更让他离不开，从用户角度来看，这就是一个交易过程。所以，做产品要强调创造用户价值，因为企业与用户交换的从来不是产品，而是价值。 产品每增加一个属性，调整一个功能，都是在调整效用组合，给用户提供不同效用，有增加，也有减少。在增加和减少效用的同时也进行了用户选择，选择了哪一类用户，哪一类情境优先，哪一类其次。因为不是所有的效用都能无限叠加，且用户体验是有成本的，有的效用叠加成本很高，一旦增加，企业可能就要亏本，甚至活不下去。企业追求的是效率，简单来说，就是考虑投入和产出。这些，就属于交易模型的范畴。 互联网时代，交易的含义更加广泛，本质上用户和产品发生的每次交互过程，都发生了一次交易。用户可能没有付出金钱成本，但是可能付出了时间成本、认知和思考成本等。每个交互和体验细节设计，本质上都是在降低用户的交易成本，同时也在增加用户在交易过程中获得的收益，这个收益可能是多方面的，例如愉悦感等。 我们认为，一个好产品要有三个属性：（对用户）有效用，（企业）有收益，可持续。只有可持续，才能让企业长期赚钱；只有可持续，才能长期为用户创造更多价值。而可持续就涉及交易模型设计问题。只有产业链上各方在创造价值和利益分配方面公平合理，有竞争性，产品才可持续。

你好，交易模型即交易理论、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。

你好，交易模型即交易理论、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。

交易模型的通信交易模型的关键特征：净利润、回报率、总交易次数、盈亏次数比率、标准离差/标准离差率、回报回调率、风险指标d七个方面。对于交易模型的收益和风险评估，很多投资者往往只关心净利润和回报率，而忽略了交易模型的风险测量评估，其实这正是交易模型最为关键的部分。两个管理者的起始净值和到期净值一样，但是管理者A的期货基金的净值在中间经历了大幅起落，使投资者在投资途中的风险加大，加大了投资者和管理者的心理压力，管理者可能产生情绪波动，不能很好地执行交易模型的交易信号，产生了非市场性风险，投资者也将很可能在中途赎回基金投资，而不能取得最后的回报。

"交易模型即交易理论、交易方法。最安全的交易模型是需要投资者构建一套完整的交易体系，下面的方法希望能够帮助到你：①清楚自己的投资偏好，给自己一个清晰的定位，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偏好区分清楚：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实践出真知，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。还有其它的一些情况和如何应对，你自己去盈亏同圆官网去悟吧！我也是那里出师的！"

您好，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

　　研究量化投资模型的目的是找出那些具体盈利确定性的时空价格形态，其最重要手段的概率取胜，最重要的技术是概率统计，最主要的研究方向是市场行为心理。那么我们在选择用于研究的参数时，也应该用我们的经验来确定是否把某技术参数放进去，因为一般来说定性投资比较好用的参数指标对量化投资同样适用。量化投资区别于传统定性投资的主要特征在于模型。我打个比方，我们看病，中医与西医的诊疗方法是不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，主观定性程度大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。中医对医生的经验要求非常高，他们的主观判断往往决定了治疗效果，而西医则要从容得多，按事先规定好的程序走就行了。量化投资就是股票投资中的西医，它可以比较有效地矫正理智与情绪的不兼容现象。　　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。

操作人：蒲绰生 广州人，过去在大型外企做高管，现在在经营自己的公司同时做期货交易，采用全自动程序化交易，只做股指期货一个品种，开发过上百个模型、现在使用十多个模型在交易。在七禾网程序化排行榜上有三个账户，均为盈利，分别是活水一号、活水二号、活水三号，现在这三个账户，截止到12月2日，活水一号的净值是4.6；活水二号的净值是3.43；活水三号的净值是2.5。 蒲绰生之前在外企做高管，从国外的交易类书籍接触带期货，期货交易吸引他的地方是波动大、机会多、双向交易、有杠杆可以放大收益，适合做全自动程序化交易。他认为交易是一个基于概率优势的冒险游戏，而程序化交易可以量化历史数据的风险收益比，使用过去长期的历史数据总结一下出来的规律，只要不过度地拟合，会在未来一段时间内有效，在这个前提下，配合多周期多模型组合的方法，再加上严格的定期检测和根据市况调整某些参数，他相信风险是可控的。另外，蒲绰生觉得程序化交易可以避免市场波动给人的情绪造成的干扰。更重要的是，他认为这是一种生活方式的选择，他宁可把看盘的时间用来阅读学习和享受生活，而不是观察市场的波动。因此他选择了程序化交易，而且现在程序化交易在期货市场中的占比很低，他认为至少未来十年还有很多机会。 蒲绰生有编程、财务管理和风控的工作经验，他觉得个性上也适合做期货。“不用交租、不用交税、不用请人、不用应酬、没有固定的上下班时间、可以在世界上任何角落从事自己感兴趣的事业，赚取别的行业无法比拟的利润率，时间自由、财富自由、心灵自由，这已经是多年前的人生规划中要过的生活形态了，我已经达到了，要求不高。”蒲绰生说到。 蒲绰生 期货交易心得： 1、不要假设自己的方法永远有效，永远用挑剔的眼光审视自己的方法，用最严格的测试方法来评估自己的模型，例如很多测试系统采用的回撤率是按资金曲线的峰值回测计算的，我一直是使用本金回测率的概念，即是假设一开始操作就遇到最大回测，模型组合是否还可以有充足的资金运作； 2、要清楚自己该赚那些钱该亏哪些钱，要拥抱合理的亏损，有时要给一些机会别人赚自己的钱，盈亏就象呼吸一样是有节奏的，不可能只吸而不呼。 3、没有单一的方法和周期是长期有效的，因此我会采用不同的周期和方法的组合来降低回撤率，我自己花在研究如何降低回撤上的时间比花在研究如何盈利的时间要多； 4、采用简单的方法，切忌过度复杂和过度拟合； 5、如果做内地的股指期货的交易模型，我会拿去恒生指数期货的历史数据去做回测，要同时都有可观的风险收益比的方法我才会使用； 6、因为百分之八十的行情都是震荡的，因此我研究震荡行情的时间比趋势行情要多，因为趋势一旦明朗大部分方法都是挣钱的，关键是你能够熬过震荡的行情还有足够的资金可以赚趋势的钱。 7、我从不预测行情，这是大忌! 8、我采用固定的手数，盈利就出金，绝不贸然在单个模型或周期上加仓，要加大资金规模就通过增加模型实现，所以我加仓就是加模型。而且，增加了规模后的风险收益比一定不能低于增加前的。 9、坚持对的方法、做好资金管理、控制好风险，至于能赚多少、赚多久是上帝决定的。 10、团队很重要，人的组合和模型的组合同样重要，模型的组合是一门科学，人的组合则是一门艺术，干这行是科学加艺术的结合。 11、我喜爱阅读，这些年看过的名家书籍不下百本，一个成功的交易者一定是一个善于学习的人。 蒲绰生 程序化交易的心得体会： 1、如果要以此为职业，必须要对此有莫大的兴趣、好奇心和学习能力，在个性上需要有果断，忍耐和自律的性格，要有独立思考的能力，这条路一定是靠自己走出来的。 2、大家都在用的方法，成功的机会都会很低，所以需要发展自己的方法，切勿人云亦云。 3、应用较简单而非复杂的方法，简单的方法适应性强，生命周期也长。 4、好的方法一定是应用在不同的周期上都可以盈利的。 5、用不同的周期和不同的方法的组合可以提高风险收益比。 6、模型在实盘前，最好在模拟交易中运行一段时间观看实际执行的效果。 7、滑点的成本、实盘数据传输和合约点差造成的额外成本，通常都大于手续费，我花了很多心思研究如何把这两项控制在合理的幅度之内。所以我不敢使用太高频的交易方法。 8、尽可能应用服务器交易，要有人值勤确保没有其他意外发生。 9、定期检测自己的模型和市场适应的程度，观察各种方法的生命周期变化，不要有一劳永逸的想法。 10、每天做交易记录的回顾，实盘和回测的比较，观察资金曲线的变化，和同行做一下比较，就知己知彼了。好的交易记录分析可以让我们清楚自己的系统的优缺点，有时在遇到回撤的阶段，可以加强你忍耐的信心，要知道不论外表多强大的人，有时内心都会有犹豫和软弱的时候。 11、这个市场很残酷，淘汰率很高，能存活下来最重要。在走出一条路之前，不要输得太惨。我几年前开始只做这个，只拿出五分之一资金去尝试，确保失败几次还可以重来。 12、我不会主动告诉别人我所做的事情，更不主动推销，除非别人问起，如果是好朋友，我会讲一次而已，不是对自己没有信心，而是不敢把自己的东西想得太好。保持谦卑和谨慎最重要。这个市场专门收拾自大的人。 13、阶段性的盈利我会出金，除非有更好的模型组合让我在不降低风险收益比的情况下扩大操作的资金规模，否则我不会贸然加仓。 14、多阅读大师的书籍，特别是学习他们的思维模式。但不要照搬他们的方法，因为我们不见得有他们的心智结构去使用那个方法，况且时代变了，知道这个方法的人也多了。 15、入市前先做好最多可以输多少的心理准备，做好最坏的打算心态会更好。

量化投资模型是一种基于数据分析和统计学方法的投资策略，它可以帮助投资者在股票交易中提高效率和准确性。以下是一些建议：1. 收集数据：量化投资模型需要大量的数据，包括股票价格、财务数据、市场数据等。可以通过股票交易平台、金融数据提供商等途径获得。2. 设计模型：根据收集的数据，设计一个适合自己的量化投资模型。可以使用回归分析、时间序列分析、机器学习等方法来构建模型。3. 测试模型：在实际交易前，需要对模型进行测试。可以使用历史数据来测试模型的准确性和效率。4. 优化模型：根据测试结果，对模型进行优化，例如调整参数、增加或减少变量等。5. 实施交易：在模型测试和优化后，可以开始实施交易。建议在实际交易中持续监测模型的表现，及时进行调整和优化。6. 风险控制：量化投资模型虽然可以提高交易效率和准确性，但仍然存在风险。因此，需要设置风险控制机制，例如止损、分散投资等。

影响期货市场流动性的因素是多个方面、多个层次的。从宏观环境上来讲，政府的政策法规取向、金融市场的其它组成部分的发展状况以及作为期货市场基础的现货市场的发展水平均会对期货市场的流动性造成很大的影响。从中间层次上讲，首先是交易机制问题。指令驱动型、报价驱动型还是两者的结合（NYSE）都会从根本上对市场的流动性产生影响。其次，保证金制度、日最大涨跌停板制度等交易制度以及交易成本、交易方式、市场透明度均会对市场流动性产生很大的影响。从微观结构上来讲，投资者和保值者的比例、市场参与者的信心、交易者风险厌恶程度以及交易者对市场信息的敏感性等等市场参与者的类型和行为模式还有品种设计和合约设置也会影响到市场流动性的高低。 结合我国目前期货市场的实际，本文只是对众多影响因素中的交易机制问题作出一些分析。金融市场微观结构理论对于做市商制度的最初研究，是以Demsetz（1968）的存货模型为标志。该模型的基本思路是：作为市场中介的做市商在做市时将面临交易者提交的大量买入和卖出指令。由于这些指令是随机的，因此，在买入和卖出指令之间会产生不平衡。为了避免这一状况，做市商必须持有一定的标的物和现金头寸以平衡这种买入指令和卖出指令之间的不平衡。但是，股票和现金头寸的持有会给做市商带来一定的存货成本。为弥补这一成本，做市商设定了买卖报价价差。因此，买卖报价价差产生的原因是存在拥有标的物和现金而产生的存货成本，这种成本是由买卖指令之间的不均衡所导致的。因此，存货模型核心就是考察指令流的不均衡对于市场价格行为的影响，并分析做市商如何处理价格和存货的不确定性，即在不同的市场环境特别是不同性质的指令流下做市商如何设定买卖报价。 虽然Lyons(1993)发现外汇市场的确存在存货效应的证据，然而更多的实证检验结果表明，存货模型对于市场价格行为的解释力量是非常有限的，如Madhavan和Smidt(1991) 与Manaster与Mann(1992)并没有发现股票市场上存货效应的证据。1971年，以Bagehot的一篇论文为代表，出现了一种新的解释市场价格行为的理论，它不再以交易成本而是以信息不对称来解释价格行为，金融市场微观结构理论对于做市商制度的解释重点转向了信息成本模型。 信息模型认为，即使满足完全没有摩擦的竞争市场以及交易成本与存货成本为零的理想条件，由信息不对称诱发的逆向选择也足以产生价差。Glosten－Milgrom(1985)的序贯交易模型为代表的信息模型指出，在竞争性的市场上，知情交易者的交易反映出他们所掌握的内幕信息，他们在知道好消息时买入，知道坏消息时卖出，做市商通过观察已发生交易的类型来判断交易指令的来源，从而调整资产价值的预期，改变报价，最终会从知情交易者集中在一边的交易中推测出知情交易者所掌握的信息，从而依据该信息将价格设定资产的真实价值。 自该模型引入之后，市场微观结构理论就将研究重点转移到做市商的学习问题上，即做市商如何从指令流中学习信息以及学习到信息后对价格所作的动态调整过程，从而达到发现价格的目的。在Glosten－Milgrom 模型后，Easley和O◎Hara(1987) 从两个方面对信息不对称模型进行完善，使得模型变得更加复杂并且接近现实情况，增加了模型的解释力量。 Grossman与J. E. Stiglitz(1980) 的批量交易模型，运用理性预期分析框架对知情或未知情交易者的交易策略进行了分析。知情交易者拥有私人信息，未知情交易者也知道知情交易者拥有私人信息这一事实，知情交易者关于做市商定价策略的推测以及做市商关于知情交易者信息的推测，将分别决定知情交易者的交易策略和做市商的定价策略，甚至决定均衡的存在性。在均衡状态下，所有市场参与者的预期必须都是正确的，即知情交易者、未知情交易者、做市商都按照预期那样交易。S. J. Grossman和J. E. Stiglitz建立了广泛采用的，用于分析拥有不同信息交易者的交易策略的理性预期分析框架。 从以上对于做市商交易行为的理论分析中我们可以看出，在报价驱动中，做市商可以一定程度上维护交易量，活跃市场、启动市场和保证市场价格变动的有序连贯。通过连续的双向报价，做市商为市场提供了“即时性流动性”，保证市场不会出现在某种价位上缺乏交易对手的情况出现。这就避免了指令驱动下，由于买卖指令无法同时到达市场或者尽管同时到达市场但是到达市场的数量不相同而导致市场缺乏“即时性流动性”的问题，从而保证了市场价格的稳定有序。特别是对于某些流动性水平较低、吸引力不大的品种，做市商制度的存在可以避免买卖指令不足或者长期无成交的状况，从而维持市场所需的流动性水平，吸引投资者进入。做市商制度作为一种报价驱动制度，它与我国目前采用的指令驱动制度存在明显差异，这种价格形成机制上的明显差异决定了其功能上的特殊性：做市商对市场提供连续的双向报价，有效促进了交易的及时达成，增强了市场的流动性，保证了价格的稳定性和有效性。 四、做市商制度的引入问题 考虑到我国期货市场的实际状况，在所有市场所有合约中引入做市商制度并不是适合的。恰当的做法是有选择地在某些品种和合约中引入做市商制度，来提高市场的流动性水平，增进市场效率，提高市场质量。 从上部分的分析中我们可以得出，做市商制度能够提高流动性，增进市场效率的前提有两个：一是标的物交易不活跃，买卖价差大，做市商交易制度可以从增进市场流动性和暂时平抑价格过度波动两个方面来增进市场效率。但是做市商可能利用信息优势获取垄断利润，从而降低市场效率，所以值得注意的是：充分竞争下的做市商的买卖价差应当等于其提供即时性做市服务的成本，不能获取垄断利润。后一条件的满足取决于做市商主体资格的确立是否合理；市场是否存在进入限制；做市商的竞争格局是否能够做到真正意义上“多元竞争性”；做市商经营绩效的评估是否客观有效等等因素。因此，交易所可以选择一些实力较强、信誉较好，最好是有现货背景又是交易所会员的企业担任做市商，在期货交易不活跃、买卖盘价差较大的情况下承担双向报价义务，从而能够发挥启动市场、活跃市场的作用。 因此，在我国期货市场中，现在满足条件的可能有以下几种合约：首先是小麦、豆粕等，在这些品种上我国的交易所已经开始进行试点，但仍需要进一步完善。其次是即将上市交易的新品种，比如棉花期货、玉米期货、石油期货、股指期货中适当引入做市商制度。这样可以吸引交易者积极地进入市场并参与交

影响产品搜索排名的因素主要有产品相关性，信息质量，转化率，店铺BSR，服务质量，交易因素，买家体验。我们在发布产品时，要选择与符合我们产品信息的类目进行发布，并且编辑与我们产品信息相符的标题以及选择相关的产品属性，让买家可以通过搜索关键词准确地找到你!如果产品相关性不强会增加客户的跳失率，并且我们的标题信息要和属性相一致。我们可以通过生意参谋，选择商品进行单品诊断检测所填的标题与属性是否一致，同时我们也可以根据诊断的结果进行相对应的修改和优化。货描相符包括四个考核项：货描相符评价，相关品质、假货退款率，品质纠纷率和相关违规扣分。货描其实主要来自客户的评价，如果客户给了差评，基本上货描就会下降，低于行业平均值。回头率主要是指买家重复购买率，我们可以利用限时促销，优惠券，满减，打折等自营销活动提升客户的回头率。交易因素包括90天内的成交额，回头率，交易转化率以及好评率，这几项的数值越大，那么越有利于我们的产品搜索排名。信息质量主要是包括优质的标题，优质的图片以及合理的价格!这就要求我们发布的产品必须达到要求，标题质量要高，图片要符合平台的要求，另外价格要设置合理，产品的质量也要达标。影响搜索排名的因素：1.买家体验包括买家保障，退款率，纠纷率等。2.影响搜索排名的因素公司因素。3.公司因素包括店铺是否是实力商家，公司的诚信等级，店铺的服务质量等等。

正确。反洗钱可疑交易监测模型是以客户为单位进行监测的，是正确的的。可疑交易监测模型是识别潜在洗钱活动的重要工具，各机构需要自主监测，明确以“合理怀疑”为基础的可疑交易报告要求，监管机构不提供统一的标准模型。

没办法，等反诈审查结束吧。后是有多个风险模型，一旦某一个账户的交易金额、频次、时间和交易对手账户等出现异常，触及到风险模型的某一个领域那么就会后台报警。