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  • 量化投资策略

    2019-01-11 16:36:52
    量化投资策略,ht_trendline,kama,r-breaker仅供参考, 不对投资结果负责
  • 量化投资策略与技术

    2018-04-29 10:32:38
    量化投资策略与技术(修订版).pdf;供需要的同学参考。
  • 常见量化投资策略

    2021-05-14 17:24:51
    量化投资策略是利用量化的方法,进行金融市场的分析、判断和交易的策略、算法的总称。著名的量化投资策略有以下10种(注:策略源码模板不能直接用于实盘交易,仅供探讨交流) 01、海龟交易策略 海龟交易策略是一套...

    01、海龟交易策略
    02、阿尔法策略
    03、多因子选股
    04、双均线策略
    05、行业轮动
    06、跨品种套利
    07、指数增强
    08、网格交易
    09、跨期套利
    10、高频交易策略

    量化投资策略是利用量化的方法,进行金融市场的分析、判断和交易的策略、算法的总称。著名的量化投资策略有以下10种(注:策略源码模板不能直接用于实盘交易,仅供探讨交流)
    
    01、海龟交易策略
    
    海龟交易策略是一套非常完整的趋势跟随型的自动化交易策略。这个复杂的策略在入场条件、仓位控制、资金管理、止损止盈等各个环节,都进行了详细的设计,这基本上可以作为复杂交易策略设计和开发的模板。
    
    海龟交易策略源码:https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/110
    
    02、阿尔法策略
    
    阿尔法的概念来自于二十世纪中叶,经过学者的统计,当时约75%的股票型基金经理构建的投资组合无法跑赢根据市值大小构建的简单组合或是指数,属于传统的基本面分析策略。
    
    在期指市场上做空,在股票市场上构建拟合300指数的成份股,赚取其中的价差,这种被动型的套利就是贝塔套利。
    
    阿尔法策略源代码:https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/101
    
    03、多因子选股
    
    多因子模型是量化选股中最重要的一类模型,基本思想是找到某些和收益率最相关的指标,并根据该指标,构建一个股票组合,期望该组合在未来的一段时间跑赢或跑输指数。如果跑赢,则可以做多该组合,同时做空期指,赚取正向阿尔法收益;如果是跑输,则可以组多期指,融券做空该组合,赚取反向阿尔法收益。多因子模型的关键是找到因子与收益率之间的关联性。
    
    多因子选股策略源码:https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/103
    
    04、双均线策略
    
    双均线策略,通过建立m天移动平均线,n天移动平均线,则两条均线必有交点。若m>n,n天平均线“上穿越”m天均线则为买入点,反之为卖出点。该策略基于不同天数均线的交叉点,抓住股票的强势和弱势时刻,进行交易。
    
    双均线策略中,如果两根均线的周期接近,比如5日线,10日线,这种非常容易缠绕,不停的产生买点卖点,会有大量的无效交易,交易费用很高。如果两根均线的周期差距较大,比如5日线,60日线,这种交易周期很长,趋势性已经不明显了,趋势转变以后很长时间才会出现买卖点。也就是说可能会造成很大的亏损。所以两个参数选择的很重要,趋势性越强的品种,均线策略越有效。
    
    双均线策略源码:https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/153
    
    05、行业轮动
    
    行业轮动是利用市场趋势获利的一种主动交易策略其本质是利用不同投资品种强势时间的错位对行业品种进行切换以达到投资收益最大化的目的。
    
    行业轮动策略源码:https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/111
    
    06、跨品种套利
    
    跨品种套利指的是利用两种不同的、但相关联的指数期货产品之间的价差进行交易。这两种指数之间具有相互替代性或受同一供求因素制约。跨品种套利的交易形式是同时买进和卖出相同交割月份但不同种类的股指期货合约。主要有相关商品间套利和原料与成品之间套利。
    
    跨品种套利的主要作用一是帮助扭曲的市场价格回复到正常水平;二是增强市场的流动性。
    
    跨品种套利策略源码:https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/106
    
    07、指数增强
    
    增强型指数投资由于不同基金管理人描述其指数增强型产品的投资目的不尽相同,增强型指数投资并无统一模式,唯一共同点在于他们都希望能够提供高于标的指数回报水平的投资业绩。为使指数化投资名副其实,基金经理试图尽可能保持标的指数的各种特征。
    
    指数增强策略源码:https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/105
    
    08、网格交易
    
    网格交易是利用市场震荡行情获利的一种主动交易策略,其本质是利用投资标的在一段震荡行情中价格在网格区间内的反复运动以进行加仓减仓的操作以达到投资收益最大化的目的。通俗点讲就是根据建立不同数量.不同大小的网格,在突破网格的时候建仓,回归网格的时候减仓,力求能够捕捉到价格的震荡变化趋势,达到盈利的目的。
    
    网格交易策略源码:https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/104
    
    09、跨期套利
    
    跨期套利是套利交易中最普遍的一种,是股指期货的跨期套利(Calendar Spread Arbitrage)即为在同一交易所进行同一指数、但不同交割月份的套利活动。
    
    跨期套利策略源码:https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/107
    
    10、高频交易策略
    
    高频交易是指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易,比如,某种证券买入价和卖出价差价的微小变化,或者某只股票在不同交易所之间的微小价差。这种交易的速度如此之快,以至于有些交易机构将自己的“服务器群组”安置到了离交易所的计算机很近的地方,以缩短交易指令通过光缆以光速旅行的距离。(该策略源码模板暂无)
    

    参考:https://blog.csdn.net/hk4000hk/article/details/109642567

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  • python基于开盘区间的股指期货高频量化投资策略 pptx
  • 虽然中国量化投资的发展才短短十余年,但量化投资策略起点相对较高,直接运用了当前国际上公认有效的策略,节省了大量的摸索时间和试错成本。这些先进的量化投资理念和策略被引进国内后,与中国实际的投资环境和制度...

    虽然中国量化投资的发展才短短十余年,但量化投资策略起点相对较高,直接运用了当前国际上公认有效的策略,节省了大量的摸索时间和试错成本。这些先进的量化投资理念和策略被引进国内后,与中国实际的投资环境和制度相融合,逐渐演变出了适合自身的量化投资策略。

    量化投资策略的演进

    1、多因子选股。无论国内还是国外,多因子选股都是最主要的策略,同时大部分量化策略以及目前应用规模最大的量化策略,都是以多因子选股为基础的,因此多因子选股也是应用最为广泛的量化选股模型。多因子模型常用的因子可以归为三个大类:基本面类、技术面类和特异类,且随着行业发展,因子侧重也从基本面因子逐渐向技术面、特异类因子倾斜。

    2、阿尔法策略。业界有人认为阿尔法策略叫市场中性策略更加准确,不论名字如何,其目的都是通过一定的方法对冲掉市场的系统性风险,获取稳定超额收益。

    在现阶段,由于期货长期贴水,低频阿尔法策略获取稳定超额收益越来越难,高频阿尔法策略应运而生。这类策略需要积累更多的高频因子、使用了更为复杂的算法和更多的特异因子,因此技术门槛更高,同质化竞争情况得到较好的改善,在当前的市场环境下,仍有不少量化投资机构通过高频阿尔法策略获取了不错的收益。

    3、套利策略。分为无风险套利和统计套利,不过,套利类策略的市场容量小,无法承载大规模资金的劣势,也使得这类策略难以成为主流。随着中国量化投资市场规模的扩大,套利策略大多处于辅助和从属的位置,配合其它主流量化策略增厚收益。

    4、CTA策略。CTA策略聚焦于交易活跃、流动性好的期货品种,包括股指期货、商品期货、利率期货、汇率期货等。但CTA策略主要属于趋势交易,2016年底开始,国内商品期货市场的不规律波动加剧,一直没有出现较好的趋势,导致CTA策略表现普遍不好,这种影响一直持续到现在,使得CTA策略难以进一步发展。

    5、多策略融合应用。可以看到,随着中国量化投资的发展,市场环境的变化,单一的量化投资策略很难稳定获取收益。业内充分挖掘量化投资覆盖面广的优势,将多个互补的策略融合应用,进而在新形势下也能获得不错的收益,最常见的是量化权益策略与套利策略融合、量化权益策略与CTA策略融合。未来,这种多策略融合的趋势会越来越明显,应用范围越来越广。

    量化投资策略展望

    随着市场环境的变化,量化投资策略也随之变化,可以预见中国量化投资策略将朝如下几个方面继续发展:

    第一,分化与融合并行。各个策略将把自身的优势发展到极致,比如多因子策略将在因子挖掘、积累方面更进一步,将学术界、产业技术界的新成果不断转化为因子,增强策略的有效性和适应能力,套利策略将不断往高频方向发展,捕捉市场瞬息的机会;同时,各个策略将进一步融合,以适应不同的市场环境,使得整体的投资策略更加稳健。

    第二,机器学习、人工智能等方法不断渗透。在2015年之后,规模和业绩靠前的量化投资管理人,尤其是私募量化投资管理人,都或多或少将机器学习、人工智能方法应用于自身的策略模型中。有了行业龙头的示范以及实际业绩的优异表现,未来,这些方法将不断渗透到行业的各个角落,产出更多的策略。

    第三,量化多头类策略将越发壮大。随着中国量化投资市场份额占比提高以及规模的增长,只有量化多头类策略能承载那么大的资金,这类策略有着广阔的市场空间。因此,以多因子选股为代表的量化多头类策略必定吸引更多的行业资源进入,越发壮大。

    (本文来自新浪综合,作者系北京和正投资管理有限公司董事长 )

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    6.2.2 常见股票和量化投资策略 策略:量化策略是借助计算机技术实现投资思想的逻辑代码,一般包括数据获取、信号分析、执行交易三大模块 众所周知,投资股市的收益分为两部分,一部分来自市场行情波动的收益,另一...

    @Author : Runsen

    6.2.2 常见股票和量化投资策略

    策略:量化策略是借助计算机技术实现投资思想的逻辑代码,一般包括数据获取、信号分析、执行交易三大模块

    众所周知,投资股市的收益分为两部分,一部分来自市场行情波动的收益,另一部分来源于选股的操作收益!由自身的选股带来的收益,称为Alpha收益。由市场行情变动带来的收益,称为贝塔收益Beta收益。比如:

    1、如果指数可以交易,你买入价值100万的沪深300指数并一直持有,这是一个beta策略,因为你赚到的是市场波动产生的收益。

    2、你花了100万买入20只股票,这些股票表现不俗,比策略1多赚20%,那么这20%是alpha收益。这20只股票的收益来自市场收益(beta)+超额收益(alpha)。这是一个通俗意义上的”指数增强型策略”。

    3、在策略2的基础上,假设你买入的20只股票平均波动性与沪深300指数的波动性一致(持仓股票相对指数的beta=1),你又做空了价值100万的沪深300期货,相当于(策略2-策略1),得到的就是(beta+alpha-beta)=alpha。这是一个“完全”对冲的alpha策略。

    Alpha策略和Beta策略

    因此,股票策略一般根据是否对冲可以分为Alpha策略和Beta策略。

    alpha是个相对概念,某个投资收益相对于无风险收益 Return at risk free的比较。

    alpha=0, 表明收益和无风险收益相同;alpha>0, 表明超额收益,alpha<0, 收益比无风险收益低。追求最大alpha 就是所谓的最求最大超额收益。

    另外一种重要的指标beta,beta指的是相关度。指某个投资和全市场(或者选定的参照指标)的比例。beta=1,完全相关,沪深300指数基金的beta就应该非常接近1。上半年深证100ETF的beta就是略大于1,如果以沪深300做参考,所谓的beta投资,体现在仓位控制上,如果一个基金的股票上限是60%,那么它相对于全市场指数的beta就会很低,因为其他40%的投资与现金或者债券和股市相关度很低。

    beta投资不侧重选股,而侧重仓位控制,所以下跌行情下,跌幅就会小。如果敢于空仓股票,全仓债券,还可能获得正收益。如果通过alpha,beta值选择基金,是看长期的业绩和风险的平衡。

    alpha越大收益越好,相同alpha情况下beta值小,风险就低。

    举个著名的例子2008年环球股灾。

    2008年1月21日,当天被喻为“黑色星期一”,伦敦富时100指数创下单日最大跌幅,欧洲股市亦创下2001年911事件后最大跌幅,亚洲股市更最多下跌15%。上海综合指数下跌5.14%。美国股市当天休市,但其指数期货也落得大跌。当日法兴银行事件被揭发后,银行开始平仓,使欧洲的期指交易激增,一定程度上加剧了跌势,在连锁效应下波及全球。

    下面是2008年某些股票:

    1. 华夏红利 相对基准指数 alpha=24.54%,beta=0.67;
    2. 银河稳健 相对基准指数 alpha= 4.70%,beta=1.04;
    3. 广发稳健 相对基准指数 alpha= 4.89%,beta=1.25;
    4. 嘉实稳健 相对基准指数 alpha= -5.41%,beta=1.06;
    5. 大摩基础 相对基准指数 alpha= -16.89%,beta=1.20;

    按照选择依据,华夏红利是超额收益最高,风险最低的。相似的alpha情况下,银河稳健优于广发稳健。2007年广发稳健净值的大幅下跌可以从1.25的beta值中体现。后两个基金都是负的alpha值,大摩基础的beta较大,风险较大,该基金是2008年1月1号以来至今收益率最低的。

    虽然2008年华夏红利指数翻倍的上,但是个股持续上涨的空间极其有限。

    再说下公募基金和私募基金,公募基金和私募基金的最大不同是,后者仓位的灵活,和追求绝对收益。2008年业绩好的私募基金,前3季度股票仓位接近0;公募基金绝大部分保持相对高仓位。所以如果能够预测股市下跌的话,卖出所有股票基金是最佳的beta策略。但是大部分人都没有时间和能力去判断拐点,如果打算长期投资的话,可以通过alpha和beta筛选基金,看看你收益持有的非指数型基金的风险评估,测试一下alpha策略和beta策略,挑出投资回报高,而投资风险低的基金。

    量化投资策略是利用量化的方法,进行金融市场的分析、判断和交易的策略、算法的总称。著名的量化投资策略有以下10种:

    (1)海龟交易策略

    海龟交易策略是一套非常完整的趋势跟随型的自动化交易策略。这个复杂的策略在入场条件、仓位控制、资金管理、止损止盈等各个环节,都进行了详细的设计,这基本上可以作为复杂交易策略设计和开发的模板。

    (2)阿尔法策略

    阿尔法的概念来自于二十世纪中叶,经过学者的统计,当时约75%的股票型基金经理构建的投资组合无法跑赢根据市值大小构建的简单组合或是指数,属于传统的基本面分析策略。

    在期指市场上做空,在股票市场上构建拟合300指数的成份股,赚取其中的价差,这种被动型的套利就是贝塔套利。

    (3)多因子选股

    多因子模型是量化选股中最重要的一类模型,基本思想是找到某些和收益率最相关的指标,并根据该指标,构建一个股票组合,期望该组合在未来的一段时间跑赢或跑输指数。如果跑赢,则可以做多该组合,同事做空期指,赚取正向阿尔法收益;如果是跑输,则可以组多期指,融券做空该组合,赚取反向阿尔法收益。多因子模型的关键是找到因子与收益率之间的关联性。

    (4)双均线策略

    双均线策略,通过建立m天移动平均线,n天移动平均线,则两条均线必有交点。若m>n,n天平均线“上穿越”m天均线则为买入点,反之为卖出点。该策略基于不同天数均线的交叉点,抓住股票的强势和弱势时刻,进行交易。

    双均线策略中,如果两根均线的周期接近,比如5日线,10日线,这种非常容易缠绕,不停的产生买点卖点,会有大量的无效交易,交易费用很高。如果两根均线的周期差距较大,比如5日线,60日线,这种交易周期很长,趋势性已经不明显了,趋势转变以后很长时间才会出现买卖点。也就是说可能会造成很大的亏损。所以两个参数选择的很重要,趋势性越强的品种,均线策略越有效。

    (5)行业轮动

    行业轮动是利用市场趋势获利的一种主动交易策略其本质是利用不同投资品种强势时间的错位对行业品种进行切换以达到投资收益最大化的目的。

    (6)跨品种套利

    跨品种套利指的是利用两种不同的、但相关联的指数期货产品之间的价差进行交易。这两种指数之间具有相互替代性或受同一供求因素制约。跨品种套利的交易形式是同时买进和卖出相同交割月份但不同种类的股指期货合约。主要有相关商品间套利和原料与成品之间套利。

    跨品种套利的主要作用一是帮助扭曲的市场价格回复到正常水平;二是增强市场的流动性。

    (7)高频交易策略

    高频交易是指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易,比如,某种证券买入价和卖出价差价的微小变化,或者某只股票在不同交易所之间的微小价差。这种交易的速度如此之快,以至于有些交易机构将自己的“服务器群组”安置到了离交易所的计算机很近的地方,以缩短交易指令通过光缆以光速旅行的距离。

    (8)指数增强

    增强型指数投资由于不同基金管理人描述其指数增强型产品的投资目的不尽相同,增强型指数投资并无统一模式,唯一共同点在于他们都希望能够提供高于标的指数回报水平的投资业绩。为使指数化投资名副其实,基金经理试图尽可能保持标的指数的各种特征。

    (9)网格交易

    网格交易是利用市场震荡行情获利的一种主动交易策略,其本质是利用投资标的在一段震荡行情中价格在网格区间内的反复运动以进行加仓减仓的操作以达到投资收益最大化的目的。通俗点讲就是根据建立不同数量.不同大小的网格,在突破网格的时候建仓,回归网格的时候减仓,力求能够捕捉到价格的震荡变化趋势,达到盈利的目的。

    (10)跨期套利

    跨期套利是套利交易中最普遍的一种,是股指期货的跨期套利(Calendar Spread Arbitrage)即为在同一交易所进行同一指数、但不同交割月份的套利活动。

    @Author : Runsen

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    量化投资策略实时监控系统

    主要功能:获取行情数据,实时刷新K线图,价格到达支撑/阻力位时,屏幕有提示,系统出现语音播报

    涉及技术:Python、Flask(Python的Web框架)、HighCharts(JavaScript框架)

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