精华内容
下载资源
问答
  • 什么是量化 ...这个大概率要用大量数据建立模型进行回测才能确定。 那么普通人应该怎么做?两个字:复盘。 将自己过往所有的交易清单拉出来,整合自己每笔买点和卖点。然后分析回想每个买卖点和理由。.
    • 什么是量化
    • 量化工具

    什么是量化

    首先是一段概念:

    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做出非理性的投资决策。

    根据量化的定义,是利用历史数据制定具有"大概率“正确的策略。这个大概率要用大量数据建立模型进行回测才能确定。

    那么普通人应该怎么做?两个字:复盘

    将自己过往所有的交易清单拉出来,整合自己每笔买点和卖点。然后分析回想每个买卖点和理由。重点分析盈利最大的交易和亏损最大的交易。

    找到盈利的交易原因,即是根据什么理由导致最终盈利的。是因为基本面
    分析对,技术面分析对,还是因为运气好走狗屎运?找到一个共性的原因,最后总结出一个固定的模式。这就是大概率盈利的条件。亏损的亦然,作为反面例子,以后尽量不再犯。

    投资最忌讳今天看K线,明天看基本面,后天听大V推荐。找出盈利模式,不断坚持执行,这就是基本的量化思维。

    比如果仁网上面有免费课程进行学习,可以在实操之前提供必要的系统性学习。

    量化工具

    做量化投资的大概有3类程序:

    • a.第三方开发的,简单易上手的可以程序化下单的软件:交易开拓者(TB)、文华(WH8)、金字塔、Multicharts ;
    • b.可以用来自己做研究,但是实战中很少用来下单的软件:Matlab、Python;
    • c.用C++等高级程序搭建自己的交易系统。

    正常来说,做量化就得学编程,要通过计算机程序遍历大量数据,进行回测来找到高胜率的方法,或者制定自己的投资策略。

    当然,市场上也有很多不需要编程的量化工具,只需专注于策略的开发和研究即可,不需要学习编程。

    推荐几款易于上手的量化工具:

    • JoinQuant:www.joinquant.com
    • 米筐RiceQuant:www.ricequant.com
    • 优矿:https://uqer.datayes.com/
    • FMZ:https://www.fmz.com/
    • 掘金量化:https://www.myquant.cn/
    • 果仁网:https://guorn.com/

    量化研究里有一些专有名词,其中很重要的一个叫"因子”。影响股价变动的因素都可以叫作因子。

    量化的一个研究方向就是因子研究,其实就是寻找影响股价波动的因素,
    找到后将它们排列组合,然后设定一些参数,最后形成一个策略,执行这
    个策略就能获得比较好的收益。

    比如我做一个因子组合:ROE、十日线、五日线、归母净利润增速。

    策略:满足ROE>15%,年度归母净利润增速>20%,5日线上穿10日
    线买进。全市场筛选股票,等权建仓。5日线下穿10日线卖出。

    如果用编程语言写,我要写一个5日线因子的程序是:

    ma5=ta.MA(np.array(his.get_field('close')),timeperiod=5,matype=0)
    

    而用一些量化工具,就可以直接筛选因子,进行赋值,按照逻辑关系排
    序就行了。

    这是所选因子、因子参数和逻辑:

    这是回测时间范围和交易设置:

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-SeZUyoYD-1623571802425)(upload%5Cimage-20210606112940236.png)]

    参考:

    https://mp.weixin.qq.com/s/XE1DaIprckyoxKAB9CLzxw

    展开全文
  • 技术指标分析是**量化投资**领域中众多的分析方法之一。虽然在一些比较专业的投资机构中,技术...培养我们建立程序化交易模型的基本能力。 很多普通的投资者对于一些重要的技术指标都会形成比较强的预期,例如价格...

    技术指标分析是**量化投资**领域中众多的分析方法之一。虽然在一些比较专业的投资机构中,技术指标分析法的重要性并不是最强的,但是技术指标是最简明的交易模型。对于证券交易的投资者来说,技术指标是非常重要的,每一个技术指标背后的交易逻辑都非常值得去反复的研究和学习,深刻理解这些技术指标的内涵。培养我们建立程序化交易模型的基本能力。
    在这里插入图片描述
    很多普通的投资者对于一些重要的技术指标都会形成比较强的预期,例如价格达到了某个位置出现了大量筹码做方向一致的操作,那么如果交易者能够顺应这个趋势去执行,在很大的概率上是能够有回报的。接下来我们以常见的移动平均线来举例。
    程序化交易技术分析指标介绍
    1.MA简单移动平均:
    MA是一种简单的移动平均算法,针对参加计算的每一个日期对应的价格都会给予相等的权重。

    2.WMA线性加权移动平均:
    WMA被称为线性加权移动平均算法,在此类算法中,每一个时间点对应的价格值的权重是呈线性逐步递减的。

    3.EXPMA:
    在某些系统中EXPMA也被称作EMA,它是指数平滑的算法,对于附近的价格给予的权重相对较高。

    我们以程序化交易文化财经软件为例,观察三条均线的结果。在这三条均线中,MA是最为简单的均线,基本来说它的跟踪趋势和描述趋势也没有太大的问题。并且我们可以看到MA20这条均线是长期以来证券市场中被看做中短期生命线的一个技术指标,很多技术指标都是基于均线衍生的,但同时也有很多资金和交易者也在跟踪MA20这条均线。

    WMA线性加权移动平均会对近期的走势给与更高的权重。所以相对来说WMA线性加权移动平均对于变化的反应是比较敏锐的。这是很多交易者更倾向的一个结果。这种方式比较适用于短期的实战,例如在期货市场中,经常会有程序化交易者运用这种均线去针对5分钟、15分钟或者30分钟的品种,用它来进行分析,参数的设置也会相对较小。

    EXPMA算法我们可以看出它的平滑度是相对较高的,在图形上的展现也是这样,它对于这种趋势的描述里能强,但是敏感度会相对低一些,所以在进行实测时,针对指数这种性能回测EXPMA的值设定的要比MA略小一到两个周期。加入MA设置为20,那么EXPMA设置为18或者19时盈利效果是最好的。

    展开全文
  • 1、请你们根据上述消息中描述的影响因素,以及你们小组可能预见的其他因素,建立数学模型量化分析人才流动的趋势,并给出未来5-10年我国的人才流动趋势。 2、已知一家公司正在不断拓展业务,计划在国内开设四个分...
  • 项目管理成熟度模型,混沌的、已定义的、已管理的、量化的、持续改进的。达到量化,持续改进这样的状态,我们才认为这是一个成熟的管理模式。 那么,现在出色要建立在成熟之上,成熟的项目管理是我们用标准的高成功...

    思考:我们即使学好了项目管理知识体系,掌握了项目管理的技能,怎么来做到出色?

    出色实际上对于项目经理来说非常难,因为出色的项目管理是在成熟之上,只有成熟才可能出色,还记得吧?项目管理成熟度模型,混沌的、已定义的、已管理的、量化的、持续改进的。达到量化,持续改进这样的状态,我们才认为这是一个成熟的管理模式。

    那么,现在出色要建立在成熟之上,成熟的项目管理是我们用标准的高成功率的这种方法进行工作。那接下来出色的项目管理,是因为组织能够帮助我们创造良好的环境,才会使得项目不断成功.也就是企业没有给项目创造一个良好的这种成长环境,实际上对项目经理来说很难很难把一个项目管理到我们期望达到的那样的状态,实际上是非常难。

     

    对组织来说,应该如何运用项目管理的这种思维去管理企业,去把整个公司的项目,项目集、运营工作、项目组合,把公司的这一系列事情协调好,这个话题实际上就涉及到高级管理层,一个词叫组织治理,去搞清楚我们公司的架构、业务、流程,去对整个组织如何运转做优化,不断地做改进。这个才是整个项目生存的环境。

    如果项目没有在这样合适的一个优质的环境下去生存,那实际上对于我们这种项目经理来说,就很难,即使我们掌握了一身本事,也发挥不出来,捉襟见肘,处处受制。所以实际上:单丝难以成线、独木难以成林,浑身是铁,能打几个钉子,咱们自己搞不定这么复杂的事情。

    企业生存环境比较恶劣,我们又掌握了一些技能,我们现在想把项目管理好,那么浑身是铁打不了这么多钉子,我们应该怎么做呢?第一,我们自己先要准备好。那作为项目经理,我们都应该准备什么样的技能。PMBOK项目管理知识体系指南给出了其实比这个多得多。整个知识体系为什么洋洋洒洒写几十万字,六七百页,是因为里面涉及的能力要求非常多。

    我们除了要掌握项目管理技能,还有什么问题解决呀,影响力、领导力、引导甚至包括了幽默、冲突、管理、谈判各种各样。这么多的能力要求,实际上通过一周两周,一个月三个月,简单的培训啊,很难让大家全面掌握这些技能一定是这样,培训只是带大家入门,因为项目管理这个门槛相对来说还比较高,不是说我们现在能够把当前的工作处理好,就掌握了项目管理的技能,那是我们基于当前当前环境总结出来的最佳实践,它不一定是普遍认可的这种标准性的管理方法。

    提升不止关乎发展,更关乎生存

    以上就是今天的内容,希望能给你一点点启发

    需要项目管理资料合集的同学可留言

    展开全文
  • 20量化特征规则、量化判别规则和量化描述规则的区别 21SQL Server Analysis Services来建立一个数据仓库 22强关联规则一定是有趣的吗 ?看P172例题 23通过面向属性的归纳后得到的训练样本集合,要求用信息增益的...
  • 交易为什么反人性?

    2020-08-11 14:59:00
    建立模型,系统化分析交易。另一种,主要靠的是对人性的洞察。交易中也是如此。虽然我是前者,认可效率,但是我认为后者可能在境界上要更高一些。 查理芒格靠的就是后一种。 据说,查理芒格的思维方式有个特点,...

    在博弈市场中,有两种流派。一种是靠量化。建立模型,系统化分析交易。另一种,主要靠的是对人性的洞察。交易中也是如此。虽然我是前者,认可效率,但是我认为后者可能在境界上要更高一些。

    查理芒格靠的就是后一种。

    据说,查理芒格的思维方式有个特点,他喜欢逆向思维。一件事情,他先分析怎么才能导致失败,然后想办法避免这些情况。然后他还会从大量失败的人的经历中分析总结,并将提炼出的各种智慧运用到投资中。

    其实这种思路,我认为在交易中也非常有效。

    有一种培养交易员的方式或许可以试试。给一个新入门的交易员一个逆向的任务驱动:请在最快的速度里把某一笔亏掉。亏掉后,再给一笔钱,让他尝试能不能更快的亏掉。

    不知道效果会怎么样?

    查理芒格在他的穷查理宝典一书中,对人性进行了一些统计。他认为,人性有很多共同的东西,那是我们在漫长的进化生涯中留存下来的。而做投资,需要的是洞察这些人性并且可以良好的控制,从而拥有真正的投资智慧。

    可以说,以下这几点解释了交易为什么是反人性的。

    1、讨厌不确定性。

    我们都厌恶不确定性,因为不确定意味着困惑,无法掌控和风险。人们喜欢确定性带来的安全感。这就导致了很多交易员喜欢主动止盈,喜欢落袋为安。

    相反,交易应该拥抱不确定,承认未来的风险和无法掌控的意外随时都会到来。只有在这种情况,形成的交易理念,生成的交易系统,才是真正的为风险交易而生。盈利在天,止损在己,拥抱不确定,可以让交易者不脆弱。

    2、一致性。

    人们之所以存在很多种类的习惯,就是因为一致性。习惯可以节省思考时间,节省能量消耗,让人们在某些熟悉的情况下做出快速的反应。这是本能,这会让人感到舒适,形成自己的舒适区。

    这种缺陷在交易中的体现就是人们容易被某一种思维一致性所困住。比如某些基本面研究者穷其一生都对技术分析和量化交易不屑一顾。要战胜一致性,多接纳不同的交易思想,才能够从一个更高的层次看待交易。可以不用,但是需要知彼。

    3、否认现实

    如果现实太让人痛苦,那么人们会去否认它,不愿意去接受它。

    4、厌恶损失

    人们都比较厌恶确定的损失,甚至不惜巨大的风险去避免它。关于损失厌恶,有一个赌场的例子很形象:赌客去赌场赌博,随身带了1000美元,赌客赢了100元,这时要求他离开赌场可能难度不会特别大;但如果是输了100元,这时同样要求他离开赌场可能就很困难。

    第三点和第四点,基本可以解释为什么很多交易者在交易中更愿意死扛,不愿意止损。因为人们不愿意承认自己能力不足,不愿意接受已经亏损的现实,想要等到重新回归成本。

    及时并果断的止损,是反人性的,是不舒适的,需要交易者多加练习。

    5、过度重视自己和过度的自信

    人总是对自己的决定具有独断性,坚持己见,以自己的意愿代替实际客观事物发展的规律。当客观环境发生变化,也不肯更改自己的目的和计划,盲目行动。

    这一点在交易中也同样如此。人们总是过于相信自己的判断,而不愿意相信行情的客观走势。行情明明已经下跌,判断已经出现偏差,但是他们更原因相信自己,甚至会固执的认为自己并没有错过,只不过是时间问题或者发生了某些突发的意外。

    在交易中,很多人至今依然觉得任你千变万化,行情永远逃不出我的掌控。还有人利用无法证伪的理论和套路,把自己打造成了判断行情精准的神人……实际上,客观的承认行情走势,承认自己根本无法掌控行情,仅是入门技能之一。

    6、参照点

    人们不擅长对孤立的事物做出决策的,我们做决策时,喜欢寻找参照点。比如,去KFC吃饭,汉堡和套餐的选择。比如,一件电器的价格本身是否合适难以判断,但是假如它现在是八折会更有利于你做出决策。买一双鞋子,昨天200,今天100,你会很开心,都是一个道理。

    在交易中,很多人难以去追涨杀跌,喜欢在反弹或者回调时交易的原因都是基于此。交易股票,人们不敢买入已经涨的很好的股票也是这个原因。虽说很多人知道强者恒强的道理,但是每当看到那个高高在上的位置,对后市的想象力大多时候是压制不足自己由参照点理论带来的恐惧的。

    所以。茅台,腾讯等优质股票,就在人们眼里一直涨的飞起,越涨越不敢买,只敢买那些在底部晃悠的股票。可实际上呢?什么才是真正的好股票?

    想要买一直涨的,但是真涨了却不敢买,这真是一个千古难题。

    7、寻找认同感。

    人们喜欢能够得到别人的认可,别人的肯定,就像孩子喜欢家长的夸奖一样。尤其在面临困难和压力时,更喜欢去寻找认同感。

    在投资交易领域上,很多人喜欢去说服别人相信自己对某个品种的走势的判断,到处去寻求认同感所带来的心理安慰。

    心理学上将自尊分为了3个阶段,第一级就是依赖性自尊,必须依靠他人的认同。第二级是独立性自尊,依靠自己的认同。第三级是无条件自尊,这种最高级,不需要别人也不需要自我肯定,是一种自然的状态。

    用在投机交易中,第一阶级的交易者需要他人的认同。第二级的不需要他人的认同,属于自己我激励类。第三阶级或许可以形容为:自然的孤独。

    交易不需要太多的认同,因为认同可能意味着从众。

     -------------------------------------------------------------

    推荐阅读:

    1.一个量化策略师的自白(好文强烈推荐)

    2.股票期货经典的量化交易策略都在这里了!(源码)

    3.期货/股票数据大全查询(历史/实时/Tick/财务等)

    4.全网优秀的量化交易干货文章分享都在这里啦!

    5.学习Python量化有哪些书籍?这里有一份书单送给你

    6.量化金融经典理论、重要模型、发展简史大全

    7.干货 | 量化选股策略模型大全

    8.量化交易入门(精华必读版)

     

    展开全文
  • 2021美赛(4)美赛E题数据、思路、方法

    千次阅读 2021-02-06 10:29:57
    EF题总体来看,本人认为两题较相似,比较考验偏文科的...必须要先建立量化指标!是整个研究的第一步 我们采用比赛题目上提供的三个网站的数据 行动轨道  峰会的行动轨道为多种背景的利益攸关方提供了一个分..
  • A题:建立食品卫生安全保障体系数学模型及改进模型的若干理论问题 B题:械臂运动路径设计问题 C题:探讨提高高速公路路面质量的改进方案 D题:邮政运输网络中的邮路规划和邮车调运 2006年优秀论文 A题:Ad Hoc ...
  • 软件工程教程

    热门讨论 2012-07-06 23:10:29
    用例只描述参与者和系统在交互过程中做些什么,并不描述怎么做。 用例图 关联关系 用例图 泛化关系 用例图 泛化关系 用例图 用例图 用例图 用例用于什么情况? 不知道什么情况不用用例 如果没有用到用例,...
  • 模型量化方法有哪些 双线性插值,量化对齐 Relu为什么比sigmod好 目标识别算法常用评测方式 IOU和mAP,AUC和ROC分别是什么 介绍下常见损失函数,softmax一般和哪个激活函数使用 介绍下Point...

空空如也

空空如也

1 2
收藏数 34
精华内容 13
关键字:

量化模型怎么建立