国内股票的量化投资策略有哪些,特别是基本面量化?
量化策略有哪些
1. alpha对冲(股票+期货)、集合竞价选股(股票)、多因子选股(股票)、网格交易(期货)、指数增强(股票)、跨品种套利(期货)、跨期套利(期货)、日内回转交易(股票)、做市商交易(期货)、海龟交易法(期货)、行业轮动(股票)、机器学习(股票)。
拓展资料:
1.较易于实现量化的形态突破,有分形、窄幅横盘突破、各种K线组合、双底双顶、缠论三买三卖;较难于实现量化的形态突破,有趋势线、圆弧顶底、旗形、菱形、三角形等各种经典技术分析形态,趋势之后是盘整,盘整之后是趋势。横盘突破的交易策略,充分体现了波动性循环的价格波动规律。我们需要做的事情就是,合理量化盘整的定义,比如周期跨度、波动的幅度。
2.昨天高点、昨天低点、昨日收盘价、今天开盘价,可并称为菲阿里四价。它由日本期货冠军菲阿里实盘采用的主要突破交易参照系。此外,因菲阿里主观心智交易的模式,决定了其在实际交易中还大量结合并运用了“阻溢线”的方式,即阻力线、支撑线。
3.作为外汇市场上广为流行的一种突破交易策略,HANS123以其简洁的开盘后N根K线的高低点突破,作为交易信号触发的评判标准。这也是一种入场较早的交易模式,配合价格包络带、时间确认、波动幅度等过滤技术,或可提高其胜算。
4. ORB突破交易最早于1988年由美国基金经理托比提出。他通过衡量开盘价与最高价、最低价距离的较小者,为失败突破幅度,后市一旦超过这个幅度,便认为是真正的突破。在实际应用中,早盘的突破、窄幅波动后的突破,可作为有效的过滤条件。
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什么是量化投资?有哪些常见的量化投资策略?
量化投资是在投资过程中运用数学、统计学、信息技术等知识。投资者会收集股票的数据,然后依靠计算机系统强大的信息处理能力,用先进的数学模型代替人工的主观判断,从而在控制风险的前提下实现最大回报。
量化投资有很多优点,例如,投资策略是基于大规模的数据,执行不受投资者情绪的影响,可以有效克服认知偏差,可以快速跟踪市场变化,不断寻找新的统计模型,以提供超额回报,并寻找新的交易机遇。 量化 投资作为有效风险控制的前提,可以作为投资多元化的工具。例如,定量投资可以从历史数据中挖掘出一定的规律并加以利用。这些规则可以以更大的概率获得投资回报。
在量化交易过程中,量化投资思维的应用几乎涵盖了投资的整个过程,从投资目标的选择、组合策略的分析、策略的实施到投资目标,最后到投资策略的风险控制和回馈,其特点使定量思维在不同的投资领域中变得独特,不同投资风格的形成,内容的焦点也各不相同。与最优策略相关的几个概念,包括趋势策略、定量对冲策略、套利策略、高频策略和算法交易,尤其令人担忧的是算法交易。
量化投资流行的原因,甚至带有主观的投资趋势,这必然具有量化投资的优势。总而言之,有以下几点:它基于数理统计,更接近一门科学,让未来更容易预测和感知,可以全年实时监控所有市场和交易,而人类不能。它避免了人的情感,完全由机器自动化,严格执行纪律。过程和风险更加可控。这些优势逐渐将量化投资带入我们的视野,并被越来越多的投资者所接受。
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。