量化交易演算法分析數據模型和優化

㈠ 量化交易是什麼量化交易有哪些優缺點

近些日子，一則“量化交易是什麼？”的問題，引發了廣大網友們的熱議，在網上鬧的沸沸揚揚。那麼，量化交易是什麼呢？量化交易也可以叫自動化交易，就是使用數學模型來自動交易，摒棄了認為主觀的判斷。量化交易的優點是什麼？量化交易的優點就是去除了認為的操作，不會受到情緒的影響，都是拿概率說話。量化交易的缺點是什麼？量化交易的缺點是不懂得炒作熱點，不會分析時事。那麼具體的情況是什麼呢？我來給大家分享一下我的看法。

量化交易，也叫自動化交易。就是指利用數學的模型，製作出一套能夠穩定盈利的方法，然後讓計算機自動的進行買如何賣出的操作。量化交易模型越好，那麼交易的盈利能力，以及穩定性則是越強。

以上就是我對於這個問題所發表的看法，純屬個人觀點，僅供參考。大家有什麼不同的看法都可以在評論區留言，大家一起討論一下。大家看完，記得點贊，加關注哦。

㈡ 如何識別優秀的量化交易策略

區分量化交易策略這個還是需要深入研究的，下面這個文章就是針對你的問題做出的回答，你看看對你有沒有幫助，我給你貼出來

什麼是量化交易？
量化交易也稱為演算法交易，是嚴格按照計算機演算法程序給出的買賣決策進行的證券交易。

大家容易把量化交易與技術分析混淆，實際上量化交易的內容豐富的多。許多量化交易系統在進行建模和運算的時候會用到基本面數據，比如估值、市值、現金流等，還有的演算法將新聞作為變數進行計算。而技術分析基本只需要用到交易標的的量價數據。

1、各大券商的研究報告。

這是一個非常好的學習資料來源，各大券商會有各種量化策略報告，包括基本面量化、技術指標量化、情緒指標量化等。這些報告中的一部分是以非常嚴謹的方式做的研究，得出結論的可靠程度是很高的，小善平時喜歡在WIND或者CHOICE金融終端裡面打開金融工程這個專欄翻看報告，一些在量化研究裡面做的很優秀的如國泰君安、海通這些大券商的報告是非常值得閱讀的。

來源：Wind資訊

2、量化社區

國內的量化投資火起來後，量化社區發展壯大的速度非常快，目前人氣比較高的國內社區有優礦、聚寬、米筐等，這上面匯集了不少礦工分享和討論量化交易策略，社區還提供免費的回測平台供缺少數據的同學使用。其實國外的量化社區更豐富，如果英文足夠好，去Bing或者Google一下就找到了。我們就可以接觸到量化交易領域中絕大多數的策略思想了。

我們來看看如何認識交易策略。

什麼更寶貴，策略本身還是甄別策略的能力？

對於量化交易研究者而言，真正困難的地方並不是缺乏交易理念，而是缺乏甄別策略的能力。這種甄別能力需要我們判斷一項策略是否適合自己的實際情況和交易目標（比方說大基金用的策略要求資金容量大，這可能會以犧牲收益率為代價，但是小資金完全可以用大資金沒法使用的更高收益率的策略），需要在花費大量時間進行回測之前就能判斷出策略是否可行。

尋找適合自己的策略需要考慮哪些主要因素？

1、交易時間。

2、編程水平。

3、資金規模。

4、收益目標。

識別貌似可行的策略及其陷阱

當一個看上去不錯的策略呈現在你面前的時候，如何去評價這個策略？這就是本篇文章的重點：識別貌似可行的策略及其陷阱。投資者可以使用這些方法快速評價擬投資產品所使用策略的好壞，量化交易愛好者也可以在進行嚴格的策略回測之前進行一次省時省力的評估。

1、策略與基準相比收益如何？收益的持續性如何？這個問題主要需要回答策略能否跑贏基準和是否有夠高的穩定性。

2、挫跌多深、多久？

用作者的話說，如果一項策略近期正在虧錢，它就正在經歷挫跌。時刻t的挫跌被定義為：當前凈值（假定期間內未發生任何贖回或注資）與t時刻或之前的凈值曲線最大值之差。「最大挫跌」是凈值曲線最大值與之後的凈值曲線最小值之差。凈值的最大值又被稱為「高水位線」。「最長挫跌期」是指凈值重返虧損前的水平所花費的最長時間。探究這個問題的意義在於搞清楚：在投資組合清盤或策略結束之前，你能承受多深和多久的挫跌？是20%和3個月，還是10%和1個月？用圖比較容易理解這個定義：

圖片來自原書

3、交易成本對策略的影響。

這包括兩方面，一方面是因為證券買賣都會發生手續費，交易越頻繁，成本對策略的盈利的侵蝕就越多。另外一方面是流動性成本，當你以市場價格買賣證券的時候，需要支付買賣價差。如果你用限價指令買賣證券，確實可以避免流動性成本，但是卻要承擔機會成本，因為你可能買不到或者賣不出去。

4、數據有無存活偏差？

股票價格的歷史資料庫往往不包括由於破產、退市、兼並或者收購而消失的股票，因為回測資料庫中只有倖存者，所以會存在所謂的存活偏差。使用有存活偏差的數據進行回測是很危險的，因為這樣會誇大策略的歷史業績。

5、策略的業績如何隨著時間的變化而變化？

這是一個很重要的問題，因為有很多策略早些年的業績要遠遠好於現在，在出色的多年累計業績之中，早些年或者某些年的貢獻特別突出，我們應當對這種非常隱蔽的誤導提高警惕，這背後主要有兩方面的原因：一方面是數據的存活偏差導致，回測回溯的越早，消失的股票也越多，偏差就越大。另外一方面是金融市場隨著制度變化或者交易者的構成的變化會在底層生態上面存在「狀態轉換」，因此可能出現在之前某段時間內該策略表現特別好但是後來表現平平的情況。考慮到這兩方面的原因，我們應當重點關注某個策略近幾年的表現。

6、策略是否存在數據遷就偏差？

數據遷就偏差的本質是通過對參數進行過度的優化，令策略歷史業績看上去非常棒，這會產生什麼問題呢？數據遷就偏差的本質是經過過度優化之後呈現的數據模式已經遠遠偏離真實世界，使得模型與過去發生但是未來不會再重現的任何偶然歷史事件吻合，其結果就是該策略的未來業績與回測結果截然不同。一般而言，策略的規則越多，模型的參數越多，就越有可能發生數據遷就偏差。用通俗的話說，如果用一個集所有你喜歡的女星之優點的美女作為模板去找老婆，能找到才怪。
7、國內做量化交易的平台有哪些？
好的比如跟投贏家，詳細內容可以通過官網了解，本文不做介紹

最重要的一點：深刻認識盈虧同源

說了這么多，小善覺得無論對於投資者還是交易者而言，以上對量化交易策略優劣的快速評價方法應該都是很有啟發的。但是小善在這里還想特別強調一個事情，即天下沒有完美的策略，就如同天下沒有完美的老婆一樣。如果一個策略是整體來看是賺錢的並且你打算使用，你就要忍受他的缺點，如果你無法忍受缺點，那你就不要用這個策略，或者不要買使用這個策略的產品，因為盈虧同源。

任何一個策略，都無法做到百分之百盈利，虧損是策略的一個不可分割的部分。用更為通俗的話來說，你的盈利和你的虧損的本源是一致的，這同樣的本源帶來了收益也同時帶來了虧損，如果你試圖躲開虧損，那你必然也同時躲開了盈利。只有正確深刻地認識到這一點，你才有可能以正確的態度面對策略中的虧損、正確的評估最大挫跌和最長挫跌自己是否可以忍受，只有正確地認識了虧損，你才有可能穩定和持續地盈利。

（全文完）

㈢ 量化交易都有哪些主要的策略模型

國內的量化策略可以簡單分為三個類型，Alpha策略，CTA策略以及高頻交易策略。

1.Alpha策略
Alpha策略包含不同類別：

按照研究內容來分，可分為基本面Alpha（或者叫財務Alpha）和量價Alpha。業內普遍不會將這兩種Alpha完全隔離開。但是不同團隊會按照其能力、擅長方向以及信仰，在做因子上有所偏向。有的團隊喜歡用數據挖掘的方式做量價因子，而有的團隊喜歡從基本面財務邏輯的角度出發，精細地篩選財務因子。

按照是否對沖可以分為兩類。全對沖的叫做Alpha策略，不對沖的在市面上常被稱作指數增強策略。二者所用模型一樣，但後者少了期貨的對沖。缺少對沖有壞處也有好處，壞處是這種策略的收益曲線是會有較大的回撤。但好處方面，在大漲的年份，這種策略的表現會特別好；從長期看, 公司可以賺取BETA分紅收益, 並且可以吸引看好指數的客戶。相比之下而對沖Alpha策略一般在大牛市中會遠遠跑輸指數；此外不對沖的好處是節約資金，對沖的Alpha策略至少要放20~30%的資金在期貨端用來做保證金。

2.CTA策略
關於CTA策略，我是在2010年開始做CTA策略的。CTA改進到天字一號量化是我的轉折點，多品種組合，單次買進控制低風險度，1%~3%的風險度，實踐中明白了如何提高盈虧比。現在我的一個實盤賬戶資金，7年盈利5.68倍，他適合多品種，多種風險度，日線，小時線，15分鍾線都能夠支持。

3.高頻交易策略
第三類策略就是高頻交易策略，高頻交易在國內的主要應用有以下幾類，期貨趨勢、期貨套利、期權等做高頻交易的基本上都是私募，但高頻交易的產品基本上不會對外募集或者極少對外募集。高頻交易有收益高回撤小的優點，但是做高頻的軟硬體投入也都昂貴(比如一台伺服器的花費在8-10萬左右) 。更高頻的是千分之一秒以上的，一套機器幾百萬元，這種是單次盈利小，見利就收，累積起來也有不錯的收益。這種適合大資金，高學歷，高投入團隊來做。

㈣ 在中國，做量化交易一天的工作是怎樣的

做量化交易一天的工作：

8:00~9:00： 打開交易策略，設置一些運營參數

9:00~9:30： 觀察策略運轉，確保沒有問題

9:30~15:30: 解決已有策略的問題並研究新策略，測試新想法

15:30~17:00: 分析交易記錄， 確定第二天的交易計劃

17:00~18:00: 運動

崗位職責：
分析金融市場（期貨、股票等）數據，尋找可利用的機會；開發與維護量化交易策略；提供機器學習/數據挖掘相應的技術支持；

崗位要求：
1.熟練計算機編程能力，熟練掌握至少一門編程語言，python優先；

理工科背景，具有良好的數理統計、數據挖掘等相關知識儲備，熟悉機器學習方法（分析科學問題和相應數據，建立模型和方法，驗證模型和方法，應用模型和方法並分析結果，改進模型和方法）；

有處理分析大量數據的經驗，並能熟練選擇和應用數據挖掘和機器學習方法解決科研和工作中的實際問題；良好的自我學習和快速 學習能力，有工作激情，喜歡金融行業；兩年及以上實驗室研究經驗或研發類工作經驗優先；

(4)量化交易演算法分析數據模型和優化擴展閱讀

量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，

極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。

㈤ 股市中的量化交易是什麼意思呢

量化交易（quantitative Trading）是利用數學、統計、計算機的模型和方法來指導在金融市場的交易，可以自動下單業可以半自動下單，這個不是核心，核心在於是不是系統化交易（systematic trading）。

比如主觀交易會看K線交易，量化交易業會，但區別在於量化交易可以在歷史數據上回測各種交易規則，找到表現好的，然後才用來交易。這或許會有過度擬合的風險，但也有一些方法克服。

量化交易雖然有很多優點，但是真的能戰勝市場，並且保證勝率，我覺得很難說。

㈥ 如何對數據進行量化分析

對事物進行量化處理，最主要是建立一個合理的維度，達到這個度就怎樣，沒到這個度又怎樣。每個公司的情況不一樣，有些大公司的員工只做一件事情也有的製作半件的都有，而在一些剛創業起步，50人以內的公司，很多都是一人兼多職的。

因此如果沒有一個好的合理的維度去定這個事物的數據，做的事情多的員工就會慢慢的沒有積極性，對公司是不利的。比如說100萬以下是正常要求，100-500萬是一個一級維度，在這個維度里繼續拿出多出的部分進行大比例分配給業務員，如100萬的是2%提成，多出的按3%提成。

還有就是產品的單價是50元低價給到業務員，如果業務員賣出的產品比50高，就將高出的部分再進行50%或者更多的獎勵，相信業務員都會盡最大努力去銷售。再對每個單和每個月每個季度對每個業務員進行一次考核，符合管理規定的積一個維度，後面的都按維度來進行資金待遇分配。

相關信息

量化分析就是將一些不具體，模糊的因素用具體的數據來表示，從而達到分析比較的目的。人類對於股市波動規律的認知，是一個極具挑戰性的世界級難題。量化投資技術幾乎覆蓋了投資的全過程，包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、演算法交易，資產配置，風險控制等。

雖然量化分析可以幫助我們更加方便和直觀地衡量風險和收益，但需要強調指出的是，美國華爾街頂級量化金融大師、哥倫比亞大學著名教授伊曼紐爾·德曼，在《數學建模如何誘騙了華爾街》一文中，毫無忌諱地承認根本不可能（通過數理分析方法）發明出一個能夠預測股票價格將會如何變化的模型。

㈦ 個人做量化交易需要注意些什麼

一說到量化投資，一下子蹦出來一堆厲害的語匯，例如：FPGA，微波加熱，高頻率，納秒等級延遲時間這些。這種全是高頻交易中的語匯，高頻交易的確是基金管理公司做起來較為適合，平常人搞起來門檻較為高。

模擬交易最後實際效果一般在於你的程序流程是不是靈便，是不是優良的風險性和資金分配優化演算法。

總結：對於說本人做量化投資是不是可靠，上邊的步驟早已表明了實際可策劃方案，可靠性顯而易見。對於能否賺到錢，就看本人的修為了更好地。

㈧ 個人投資者如何量化交易

量化投資是運用機器學習、模式識別、數據挖掘等方法建立數學模型，形成投資策略並做成計算機程序，進行自動化交易的一種投資方式。如果從大類上劃分，它又可分為「量化策略」和「演算法交易」。
簡單來說，前者是利用量化的方式，對金融市場進行分析、判斷從而交易的策略。當我們研究策略時，可以在歷史數據上回測，對過去指定時間段進行模擬交易，從而得到的收益以及凈值變情況，並通過實時數據進行策略模擬，模擬策略的實時交易進行結果的預判。而演算法交易是一種程序化交易方式，利用特定演算法決定交易下單的時機、價格乃至最終下單的數量等，可以減少交易摩擦成本。
量化投資的方式可以幫助我們避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。於是，越來越多的投資者開始參與其中。
【拓展資料】
一、何謂量化交易
量化交易（Quantitative Trading），即使用現代統計學和數學工具，藉助計算機建立數量模型，制定策略，嚴格按照既定策略交易。具體又可分為高頻交易和非高頻交易，其中非高頻交易適合一般個人投資者和中小機構。
量化交易是以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
二、量化交易的發展
對多數普通投資者而言，量化交易仍是一個較為陌生的概念，但該模式已在國內流行了數十年。2010年，國內股指期貨上市，成交量在兩年內增加了1.4倍，為量化交易提供了極佳的交易標的，國內量化交易便快速發展。
據華聯期貨介紹，2012年上半年，量化交易量占國內證券市場總交易量8%左右，但占股指期貨交易量的比例已達20%左右。目前，絕大部分的券商和期貨公司開始進行量化交易，部分私募公司和個人投資者也開始使用量化交易產品。事實上，3年多來，在股市連續下跌的大環境中，傳統投資策略紛紛失效，而一批以股指期貨、商品期貨、債券為投資標的，以量化投資、程序化交易為工具的新興投資方式，卻在國內投資市場嶄露頭角，並實現了較為穩定的收益。
「傳統投資策略依靠人的主觀感覺來投資；而量化投資是根據數學統計模型，由計算機來實現自動化交易。」國信證券東莞營業部財富管理中心負責人林玉偉指出，量化投資的應用涵蓋幾乎所有金融投資領域，是在計算機和網路的支持下，把人腦投資策略編寫成語言程序，由計算機觸發買賣條件，完成自動化交易的投資方式，實際上是傳統投資的嚴謹化。

㈨ 如何開始數據分析和量化交易

首先，數據分析的話，你這邊要有足夠的數據，這些數據的話現在有專門出售數據的公司。其次，你要在數據當中去找尋一些規律，建立自己的交易模型。然後對模型要進行回測和優化。然後可以嘗試量化交易了