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期货量化模型交易信号可以并列吗

以后量化模型交易信号可以并列,因为如果不并列的话,就没有那么方便,所以一般都是期货量化模型交易型号是两种一起并列才可以进行产生出价,期货价格。

石家庄怎么开发自己的期货程序化交易策略

一. 程序化的理解程序化一般分为两类模型,一类是趋势模型,一类是震荡模型,如果你想两者结合起来就要看自己的本事了,我的建议是程序化需要不停的去完美,但千万不能追求完美,以下所说模型都是趋势模型;程序化一种工具,帮助你积累财富的工具,却不是一种暴利的赚钱方式,程序化模型有好坏之分,程序化赚钱的前提是一个好的模型,程序赚钱的关键是坚持的执行,程序赚钱的精髓就是在确定最终使用模型之后,彻底的放弃你对金融市场的一切理解和交易技能.就像武侠小说里说的,想练成最上层的功夫,就应该先废掉所有的武功.二.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.总而言之,资金使用时应该选择固定的手数进行测试,不管他的行情如何,永不加仓或减仓,来测试一个模型更为合理;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;小结:测试结果分析不能只看某一个数据,因为结合起来一起分析:指令总数不能多也不能少,周期越长利润率应该越高,正确率45%以上就可以接受,最大亏损不能过大,空仓时间可以自行把握;如果一个模型做到了以上几点是不是就算一个好的模型了呢,基本上可以算了,但最重要的是我们还需要结合信号图形(此点需要一定的程序化经验,并不一定看上去好的模型就是好,当然看上去好是前提,如果看上去都觉得一般了,那肯定是不行)来分析,此外,还要看到模型里是否有未来函数,如果是日内短线,信号就一定不能消失,每天的跳空缺口需要技术性的回补等等其它问题都是分析一个模型好坏的理由,但是,一个好的模型是不怕任何测试与分析的.三.程序化交易的执行这一点没什么好讲却又不得不讲,很多有多年经验的操盘手,甚至一些国内的金融公司,常常会对程序化交易提出一定的质疑,我就遇到一个期货公司的老总,因为觉得程序化好,准备的资金,进行了程序化交易,首先我不知道他选择模型的依据是什么,号称只是因为人家是大公司,测试结果不错,(如果是我听到这样的话,肯定不会很快的就认定他们的模型,因为我也见过某些(不方便透露)所谓大公司的程序化交易模型的原码,说实在的,确实是**,理论基础都无法说服我,但做出来的图形要去迷惑一些想使用程序化的入门者是绰绰有余)结果这个老总使用该模型交易时,正好遇到一段时间的震荡行情,可能是亏了不少吧,然后决定放弃程序化交易.这就是一个典型的程序化执行的例子,程序没有人性,我们在使用时就更不应该加入人性,如果你决定使用程序化就给自己一个时间期限(不管是真钱也好,模拟也好),时间不能太短,如果短也可以,必须在这段时间中,你要自己能分析出,是不是都能遇上基本上所有的行情,比如,测试三十天,遇到过十天的震荡,也遇到了好几天的大行情,以此来分析程序的好坏;绝不能因为几次的使用结果不好而去否认程序化,也不能因为几次的使用成功而完全信任,必须要有一定时间的观察与模拟,然后再到真钱的尝试,时间长短是小事,关键是是否经历过大部分的行情,从而选择一个最适合而不是最完美的模型进行自己的程序化交易;一旦执行,你就应该忘记所有的金融市场的条条框框,你就是一个傻瓜执行者,聪明人在金融市场上不一定能生存,傻子在金融市场也不一定被淘汰.

量化交易不是保赚的也没有什么高大上!揭开量化交易的神秘面纱

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!

文华财经对模型保密么,听说用户自己编写的交易模型强制保存到它们的服务器?

文华对模型保密,不会随意泄漏你的模型,毕竟是正规公司。软件内置了对模型的加密。但是文华的加密系统很弱,可以轻易破解,淘宝上也有几块钱就帮你破解的。自己的模型保护好,不要随意给别人,自己注意好加密,只能这样。

什么是量化交易的Barra多因子模型?

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。

独角兽交易系统的优势有哪些?

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。

统计假设检验在期货交易中的应用思考

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。

有什么网站可以提供高达模型的二手交易?

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选股模型是什么样的?

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。

如何构建稳定的交易模型

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。

股票交易模型如何建立,怎么验证一个成功率高的交易

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。

通信交易模型的关键特征

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。

股票最安全的交易模型?

"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!"

量化交易有哪些重要的模型?

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

蒲绰生:专做股指量化交易 三个账户均盈利

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。

如何通过量化投资模型提高股票交易的效率与准确性?

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。

为什么期货交易流动性比远期高

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

反洗钱可疑交易监测模型以客户为单位进行监测是否正确

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。

量化交易都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。 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。

怎么辨别期货量化交易模型的好坏方法

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;

如何建立一个股票量化交易模型并仿真?

  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。

批量交易模型的优点

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。

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。

文华有网格交易模型吗

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量化交易模型为什么要进行回测仿真?

量化交易模型的回测仿真模拟目的在于证实不靠谱的策略系统,但是不能证实能赚钱的策略系统,因此回测仿真虽然不能的证实赚钱的策略,但具有一定的指导意义。

程序化交易模型的交易功能

    区间自动交易功能    程序化交易模型平台内独创了区间自动交易功能,该功能融合多种国外机构经典数学模型交易原理,可以全自动智能锁定股票波动差价,利用股票日常波动来进行波段差价操作,可以有效在的横盘或震荡行情下帮您实现股票解套和降低成本的效果!被套不可怕!可怕的是鸵鸟战术自欺欺人的死扛!拥有程序化交易模型平台!解套自救行动现在开始!    指标公式自动交易    程序化交易模型平台内强大的预警自动交易功能帮您轻松实现技术指标无人值守自动交易!!第一时间锁定启动点!从此让技术指标成为您最忠实的操盘手!目前平台兼容大智慧通达信飞狐操盘手等软件的预警系统!并可添加自己总结的指标,让你轻松按自己的思路操作,不被心态左右。    自动买卖拐点交易    传统交易软件功能弱,只能预埋单没有拐点交易,一旦遇到意料之外的上涨或下跌时极容易卖早了损失利润,买早了直接套牢.普通投资者不可能全天候盯在电脑上,经常会因为工作或其他事情导致错失唾手可得的利润,股票程序化程序化交易模型引进国外技术历经5年研究成功上市!平台内强大的拐点交易功能彻底解决传统交易软件功能弱没有拐点交易这一弊端!让您轻松锁定拉升大涨股票的绝大多数利润!还可以帮您轻松躲避大跌股票!朋友们无需盯盘全自动回避风险锁定利润,让您的投资如虎添翼!锦上添花!    自动止损卖出功能    程序化交易模型引进国外技术历经5年研究成功上市!弥补国内股票程序化自动交易行业空白!自动止损功能解决了股民不能严格止损:在股票大跌时会自动止损帮您斩断亏损!保住本金!  移动止盈止损功能    程序化交易模型引进国外技术历经5年研究成功上市!弥补国内股票程序化自动交易行业空白!其无人值守自动阶梯止盈功能,帮您盯住您的股票!在股票大涨时自动提高止盈位帮助您锁定已经获得利润不坐电梯!在股票大跌时自动止损功能帮您斩断亏损!保住本金!    追涨买入与闪电交易功能    程序化交易模型平台内的无人值守自动追涨买入/闪电交易功能帮您轻松克服心态上的犹豫不决!果断下单!0.3秒钟完成追涨买入下单!优化报价功能直接让您以卖5价挂单买入!瞬间成交!无人值守自动交易让您眼不见心不烦!炒股工作娱乐三不误!一次设置买到为止!彻底解放盯盘时间,无视盘中各种诱惑。T+0交易功能  程序化交易平台引进国外最新技术历经五年专业科研团队的研究弥补了国内证券交易软件中的空白部分,平台内T+0的功能可以在你晚上时间设好,白天让软件帮你自动倒差价,赚取丰厚的利润。

量化交易都有哪些主要的策略模型

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。

期货交易模型

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。

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《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。

股票交易的模型怎么样进行编写呢?下面我有个思路请帮忙看看能否编写出来

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

文华财经 如何编写自动判断持仓的交易模型。

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

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(  )。

【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。

交易成本经济学的交易成本的理论模型

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。

哪里免费下载开拓者TB交易模型及开拓者交易系统?

开拓者TB系统软件,你可以到开拓者网站免费下载,并免费注册,开拓者交易模型一般可以自已编写交易程序,如果您本人不会编写交易程序或没有成功的交易策略可编写,你可以到西部汇市官方网站去下载,开拓者交易函数功能很强大,也很多,但对于一个初涉或没有编程经验者来说要编写出一个成功的开拓者交易模型难度着实很大,西部汇市已将成功的交易策略编写为开拓者模型及文华模型,用户只需下载既可,可根据自身的客户权益设置开仓单位既可, 另外要说明的是一些开拓者交易模型,一般机构可能只对内部客户或会员免费.但您可以试试看碰碰运气。

探讨程序化交易日内交易模型瓶颈的解决办法

趋势判断,是否正确,止损是不是正确,明确。震荡就会迎韧而解。如果市场没有趋势,你下单后就要考虑止损点,有时候你会被震荡的行情洗掉止损的头寸。如果你在震荡行情的最低点买入,哪么你就不容易被洗掉,等到趋势的形成,所以反过来,要不被震荡的行情洗出,你就要明确行情的趋势。如果一个趋势你在一个点位,没有按照一定的纪律去执行,哪么这个趋势你就没有明确的策略,所以你的风险就相应的要加大。如果没有策略你就没有止盈的方法。如果说有策略而没有相应的执行策略,哪么你的策略就没有用处,相应你的心态就会发生变化。你就不知道何时止损何时执盈。如果没有理念,你的心态和策略都就无法起到作用。所以良好的心态,正确的理念,严谨的策略执行。才是日内交易的优良品质。

量化交易都有哪些主要的策略模型

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

如何建立一个完整的交易模型

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。

批量交易模型是

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。

交易模型的评估

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。

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

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。
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