股票量化投資虛擬模擬實驗數據

1. 量化投資領域在金融數據中的應用有哪些

量化投資領域在金融數據中的應用包括：

• 股票市場分析：利用大量的歷史股票價格數據，進行技術分析念察和價值投資，預測股票走勢。

• 金融風險管理：使用數據模型，估算金融產品的風險指叢派標，並進行風險配置。

• 投資組合優化：使用優化演算法，規劃投資組合，使得投資風險和收益最優化。

• 市場流動性分析：利用市場流動性數據，了解市場流動性狀況，並作出決策。

• 投資決策支持：使用大量的歷史數據，仔鄭茄進行模擬投資，為投資決策提供支持。

2. 金融投資模擬交易實驗內容

1
模擬金融投資實驗報告

一．投資期間
二．投資盈利額和投資盈利率 三．投資過程描述
1.選擇的時機
在初入股市時，我基本上也是處在迷茫時期，只是對K線分析有一點初步了解，因此在剛剛進行模擬炒股時，我只是在網頁上瀏覽專家推薦的股票，然後根據這幾只股票的日K線圖、月K線圖進行了分析比較，憑借自己對K線圖的掌握進行初步分析後就買入了幾只股票。經過這一個學期的模擬實習，我漸漸的掌握了幾條關於選股票的小經驗： （一）、股價重回前期低點或前期成交密集區之上是買入時機
（1） 股價大幅下跌之後，進入構築底部階段，且時間較長，無論從量價關系還是走勢圖形來看，莊家吸籌建倉跡象明顯，但其後股價並非向上突破而是向下跌破重要的支撐位或成交密集區下行時，這是主力較為典型的誘空，大多發生在技術圖形看似較好或推薦者較多的股票身上。
（2） 如能確認前期的成交密集區有主力建倉，在其將股價擊穿支撐位並加速下跌時可逢低買入，如不能確認則等待股價再重新返回以前的成交密集區或以前的低點之上時買進，此時股價向上的趨勢已經明確，漲升剛剛開始而已。
（3） 一般來說跌破支撐位後重新上升回到支撐位之上的時間不會太長（兩周以內）如果股價長時間不回到支撐位之上或又跌回其下且走勢疲軟，暫時止損出局為上策。 （二）、上升三角形向上突破是最佳買入時機
上升三角形通常出現在上升趨勢的中途，是較為常見的中途整理形態，它是在股價經過前階段的大幅上漲之後，進入回調整理階段落所形成的。股價回落的低點一個比一個高，而高點卻在同一水平受阻，最後股價向上放量突破阻力，展開新的上升浪。因此，當股價放量向上突破上升三角形的上邊壓力線時，是最佳的買入時機。
（1） 上升三角形一旦放量向上突破應果斷跟進，突破後的上升是快速而有力的，其升幅至少是上升三角形內的最大垂直高度。
（2） 由於上升三角形屬於上升趨勢的中期整理形態，在其形態形成過程中的成交量應逐步萎縮，而向上突破時成交量必須有效放大。
（3） 上升三角形完成的時間不應過長或至三角形頂端才突破，否則上升力度有限或可靠性降低甚至會演化為橫向走勢。
（4） 如突破時成交量配合不理想，股價又重新回到三角形之內應小心假突破並應止損，特別在有些漲幅已經很大的股票，莊家往往利用假突破製造多頭陷阱，達到高位派發的目的，其特點就是突破後很快股價又跌回至整理形態之內並形成頭部。
（三）、上升趨勢中對稱三角形向上突破是最佳買點
對稱三角形屬於典型的中途整理形態，它既可能出現在上升趨勢中途，也可能出現在下降趨勢中途。上升趨勢中的對稱三角形，是在股價經過快速的上漲之後，股價進入整理時所形成，它的高點是一個比一個低，而低點的支撐卻一個比一個高，構成一個向右逐漸收斂的三角形，最後股價放量向上突破三角形的上邊壓力線，繼續上漲。 （1） 上升趨勢中對稱三角形的形成應具備兩個條件即在三角形形成之前必須有明確的上升趨勢和三角形的分別有兩個明顯的高點與低點。
http://wenku..com/link?url=wx-_-_-n3h65jLNxWU0rOI-gpa

3. 求股票模擬交易實驗心得，實驗報告需要

股票軟體代理之金坐標股票分析軟體

《天億》是國內首創以k線交易數據為分析的操盤系統，系統分析的數據范圍包括交易核心數據、交易相關數據和上市公司數據等市場信息，特別為滿足廣大投資者、上市公司、證券經營機構和所有市場參與者對海量、權威的信息資源的需求，的需求而精心設計開發。系統決策以市場趨勢、價格體系、主力資金、時空理論、資金控制等五大理論體系為依託，由國內具有豐富經驗的操盤手與計算機工程師共同打造的新一代突破傳統炒股觀念、對證券投資分析技術具有重大顛覆意義的高端分析系統。採用網路伺服器數據用戶認證模式，用戶憑購買的正版用戶帳號和密碼登陸中央數據器，打開《天億》授權用戶分析平台。

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我們可以幫助合作公司或者個人定製開發自已個性化的股票分析軟體，功能：機構數據、內參資訊、特色指標、自選股平台、密碼功能等，您想要什麼功能，我們就能開發什麼樣的功能，從此徹底告別依賴別人的技術平台支持，從軟體名稱，界面，功能，指標、選股、注冊機等一系列功能上實行自已品牌化管理。
2）、專用提供股票數據伺服器接收伺服器
（3）、幫助客戶建立專業的金融門戶網站將自已的業務進行網路化、信息化、品牌化運作，（開展資訊及網路會員業務）。
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二、專用提供股票數據伺服器接收伺服器凡是在我司製作軟體的客戶，不需要再去建立大型的數據伺服器和購買數據源，省掉高額成本，我司提供專用數據伺服器發送通道，解決軟體動態行情接收問題。

4. 求一篇證券投資模擬（股票）與實務綜合性實驗報告

關於證券投資的
報告，你可以
直接上網查一下
也訴有範本

5. 如何建立一個股票量化交易模型並模擬

用python：金融想法->數據處理->模型回測->模擬交易->業績歸因->模型修正。

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。

量化交易具有以下幾個方面的特點：

1、紀律性。根據模型的運行結果進行決策，而不是憑感覺。紀律性既可以剋制人性中貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點，也可以克服認知偏差，且可跟蹤。

2、系統性。具體表現為「三多」。一是多層次，包括在大類資產配置、行業選擇、精選具體資產三個層次上都有模型；二是多角度，定量投資的核心思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度；三是多數據，即對海量數據的處理。

3、套利思想。定量投資通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會，從而發現估值窪地，並通過買入低估資產、賣出高估資產而獲利。

4、概率取勝。一是定量投資不斷從歷史數據中挖掘有望重復的規律並加以利用；二是依靠組合資產取勝，而不是單個資產取勝。

6. 如何建立一個股票量化交易模型並模擬

用文化財經軟體，編寫程序化交易系統，具體參考官網教程

7. python量化哪個平台可以回測模擬實盤還不要錢

Python量化投資框架：回測+模擬+實盤
Python量化投資 模擬交易 平台 1. 股票量化投資框架體系 1.1 回測 實盤交易前，必須對量化交易策略進行回測和模擬，以確定策略是否有效，並進行改進和優化。作為一般人而言，你能想到的，一般都有人做過了。回測框架也如此。當前小白看到的主要有如下五個回測框架： Zipline ：事件驅動框架，國外很流行。缺陷是不適合國內市場。 PyAlgoTrade ： 事件驅動框架，最新更新日期為16年8月17號。支持國內市場，應用python 2.7開發，最大的bug在於不支持3.5的版本，以及不支持強大的pandas。 pybacktest ：以處理向量數據的方式進行回測，最新更新日期為2個月前，更新不穩定。 TradingWithPython：基於pybacktest，進行重構。參考資料較少。 ultra-finance：在github的項目兩年前就停止更新了，最新的項目在谷歌平台，無奈打不開網址，感興趣的話，請自行查看吧。 RQAlpha：事件驅動框架，適合A股市場，自帶日線數據。是米筐的回測開源框架，相對而言，個人更喜歡這個平台。 2 模擬 模擬交易，同樣是實盤交易前的重要一步。以防止類似於當前某券商的事件，半小時之內虧損上億，對整個股市都產生了惡劣影響。模擬交易，重點考慮的是程序的交易邏輯是否可靠無誤，數據傳輸的各種情況是否都考慮到。 當下，個人看到的，喜歡用的開源平台是雪球模擬交易，其次是wind提供的模擬交易介面。像優礦、米筐和聚寬提供的，由於只能在線上平台測試，不甚自由，並無太多感覺。 雪球模擬交易：在後續實盤交易模塊，再進行重點介紹，主要應用的是一個開源的easytrader系列。 Wind模擬交易：若沒有機構版的話，可以考慮應用學生免費版。具體模擬交易介面可參看如下鏈接：http://www.dajiangzhang.com/document 3 實盤 實盤，無疑是我們的終極目標。股票程序化交易，已經被限制。但對於萬能的我們而言，總有解決的辦法。當下最多的是破解券商網頁版的交易介面，或者說應用爬蟲爬去操作。對我而言，比較傾向於食燈鬼的easytrader系列的開源平台。對於機構用戶而言，由於資金量較大，出於安全性和可靠性的考慮，並不建議應用。 easytrader系列當前主要有三個組成部分： easytrader：提供券商華泰/傭金寶/銀河/廣發/雪球的基金、股票自動程序化交易，量化交易組件 easyquotation : 實時獲取新浪 / Leverfun 的免費股票以及 level2 十檔行情 / 集思路的分級基金行情 easyhistory : 用於獲取維護股票的歷史數據 easyquant : 股票量化框架，支持行情獲取以及交易 2. 期貨量化投資框架體系 一直待在私募或者券商，做的是股票相關的內容，對期貨這塊不甚熟悉。就根據自己所了解的，簡單總結一下。 2.1 回測 回測，貌似並沒有非常流行的開源框架。可能的原因有二：期貨相對股票而言，門檻較高，更多是機構交易，開源較少； 去年至今對期貨監管控制比較嚴，至今未放開，只能做些CTA的策略，另許多人興致泱泱吧。 就個人理解而言，可能wind的是一個相對合適的選擇。 2.2 模擬 + 實盤 vn.py是國內最為流行的一個開源平台。起源於國內私募的自主交易系統，2015年初啟動時只是單純的交易API介面的Python封裝。隨著業內關注度的上升和社區不斷的貢獻，目前已經一步步成長為一套全面的交易程序開發框架。如官網所說，該框架側重的是交易模塊，回測模塊並未支持。 能力有限，如果對相關框架感興趣的話，就詳看相關的鏈接吧。個人期望的是以RQAlpha為主搭建回測框架，以雪球或wind為主搭建模擬框架，用easy系列進行交易。

8. 在線等一份《證券投資實驗報告》，跪求別復制粘貼，最好是自己實驗報告的底稿。

證券投資分析實驗報告

實驗一

實驗學時：2

實驗日期：3月23日

實驗要求：

第一次實驗要求掌握錢龍軟體的簡單運用，掌握股票交易的流程，了解幾個常用的市場術語。

實驗內容：

老師首先對錢龍軟體的初步介紹，包括金典版和旗艦版的各種不同作用。簡單介紹了交易費的概念，初步說明了錢龍軟體的作用和其智能鍵盤功能以及快捷鍵的介紹。KDJ指標由三條曲線組成，即K線、D線和J線，它完整的能反映價格波動趨勢和情況。最後，了解了內盤和外盤、委比、量比、換手率等概念。還包括股票指數和我國的股票指數。下面是我國的在4月2號的上證指數。技術上看，15分鍾圖顯示，MACD出現頂背離，KDJ形成M走勢，短期有回落風險。

此後，注冊在錢龍軟體內的賬號，進入軟體後對錢龍軟體進行深入了解。

由於對股票只是初步了解，我還不知道如何選股，這周就沒有買股票。

實驗二

實驗學時：2

實驗日期： 4月6日

實驗要求：

第二次實驗要求掌握股票交易幾個常用的技術指標，市盈率指標(PER)，相對強弱指標(RSI)，乖離率指標(BIAS)。

實驗內容：

在上機過程中老師先介紹了三個常用技術指標基本概念，分別是市盈率指標(PER)，相對強弱指標(RSI)，乖離率指標(BIAS)。再通過舉例來計算市盈率和市凈率以及其對投資者的作用。隨後對相對強弱指標進行介紹，並從RSI的曲線形態上指導我們如何判斷行情，點出其不足之處。隨後簡單介紹了相反理論，最後通過實際演示介紹乖離率指標(BIAS)，其公式和應用方面的知識。

由於還沒學到如何選股，沒有明確的目標，我就憑直覺，而且只看了日K線就買進了在漲的啤酒花，復旦復華，上海飛機，哈飛股份這四支股。下圖是上海機場4月2日的日線圖，下午兩點半後呈現上升趨勢。

實驗三

實驗學時：2

實驗日期： 4月20日

實驗要求：

第三次試驗要求了解k線理論、k線圖的繪制、單根k線的判斷、k先圖的組合及應用。

實驗內容：

首先了解了k線理論，再學習k線圖的繪制以及單根K線的判斷。

n 陽線表明買方力量大於賣方，陰線表明買方力量小於賣方

n 上影線表示交易價格上升受到阻力，下影線表示交易價格得到買方的支撐，阻止價格下跌

這周看在上周買的全部跌了，才意識到我跟大部分的股民一樣，買漲不買跌是不對的。要根據一定的技術指標進行判斷。這次我就主要依據RSI指標進行選股，這次買進了包鋼稀土，上海飛機，浙江陽光，並且再一次以20.7元的價格買進1000股哈飛股份。

上次以18.92的價格買進上海飛機後，從這周看它它的RSI指標低於20，於是委託在15.9元的價格賣出，並且以15，82的價格買進1000股。

實驗四

實驗學時：2

實驗日期： 5月4日

實驗要求：

第四次試驗要求了解移動平均線的應用，包括葛蘭維爾八大法則和交叉性、方向性。

實驗內容：

首先，用實例圖分別介紹移動平均線的葛蘭維爾八大法則，最後聯系總的葛蘭維爾八大法則介紹投資者應該遵循的規則，而後對均線黃金交叉與死亡交叉進行分析，通過移動平均線的不同位置來介紹其代表的意義。最後對平滑異動移動平均線(MACD)初步了解其公式和簡要的應用。

2. 均線黃金交叉與死亡交叉分析（1）黃金交叉:短（中）期均線從下上穿（中）長期均線,為買入信號（2）死亡交叉:短（中）期均線從上下穿（中）長期均線,為賣出信號。

這次進入錢龍一看發現哈飛走勢很不錯。只不過上海機場還在跌，此時上海機場的RSI指數已經低於20，於是我以13、69的價格賣出1000股，並以13.66的價格買進1500股。一直以來，我很看好醫葯行業的版塊，5月初上市的海普瑞引發了我的關注，不過因為是剛上市又上市價頗受爭議，我並沒敢買，准備先先觀望下。

實驗五

實驗學時：2

實驗日期： 5月18日

實驗要求：

第五次試驗要求了解平滑異動移動平均線(MACD)及其應用、從不同方面選股的知識。

實驗內容：

首先，我們了解了平滑異動移動平均線(MACD) 。如果行情見漲，短期移動平均值在長期移動平均值之上，此時DIF為正值。且離差加大，投資者應適當控制買入速度防止追漲而被套牢；如果行情下跌，短期移動平均值在長期移動平均值之下，此時DIF值為負，且離差加大，投資者可適當購入股票；當行情由多頭轉向空頭，或由空頭轉向多頭時，離差值趨近於0，此時，投資者可觀望一段時間，判定走勢後，再決定買賣。如果DIF向上突破MACD和0軸線時，說明買盤大，投資者可適當加入多頭；如果DIF向下跌破MACD和0軸線時，說明賣方多，投資者應適時低價購進股票，待股價上漲後，再賣出。尋找背離信號

其次，我們學習了選股的一些知識。基本面選股：從行業入手，找出佼佼者、企業經營穩健，主業明確、企業發展前景分析、股本的擴張性。從市場面選股:從市場題材選股、從市場熱點中選股、從「第一」中選股。還有就是智能選股：「智能選股」是一個非常方便的工具，它可以在幾秒內將我們所需要的股票按照所設定的條件在兩市所有股票中選出來，可以提高操作準確率和看盤效率。

這次，我發現海普瑞並沒往上走，它的市盈率波動在50倍與70倍之間，完全沒有的分析的可行性。

實驗總結

學習了證券投資分析，我感覺受益頗多。特別是老師運用理論與模擬實踐相結合的教學方式，讓我深深體會到了炒股存在著較大的，甚至是讓人難以意料的客觀風險，但個人的心理因素也很重要，也領會到了一些基本的投資選股理念。

起初，我們在錢龍注冊了賬號，裡面有一百萬的虛擬貨幣，我們可以進行自由的投資選擇，可以投資股票、基金或者國債。而我們大部分人選擇炒股，這是我們上實踐課的重點所在。每兩周我們都有一次機會進行操作，買進或者賣出。我找了幾支看起來走勢蠻好的股票買進。第2次看時，發現全跌，二其他人也至少有幾支是漲的，由於不服輸的心理，我趕緊開始翻書，看老師的PPT學習股票交易的技巧和手段。

在做證券投資分析的實驗期間，學校組織了1次模擬交易大賽，由於我對此已經深有忌憚，加之上次炒股失利，也沒有再參加。我想玩股票的人都應該有很大的忍耐能力，經得起股市瞬息萬變的波動吧，看來還火候不夠啊。

初學證券投資分析的時候，對於理論知識不屑一顧，感覺它講的太老套了，不進股市實際操作知道再多也是沒用的，可是經歷了網路模擬交易後，我覺得任何事情都不是單獨的，學習了理論知識可以用它來指導實踐，股市肯定不會是單靠運氣來盲目支持的，經驗老道的股民，是通過技巧來賺錢的。剛開始模擬交易時，技術分析一點不懂，雖然看了關於K線圖的理論知識，但還是不懂的如何去運用，也不懂其中的一投資技巧，所以買回來的股票基本都是虧的，到心有戚戚焉，惡補專業理論知識，在逐步的學習中，我慢慢懂得通過陽線及陰線的形態去選擇股票，再結合當天的成交量，相關指數，以及政策多方面的因素來該股是否有升的希望。話說：股市中，什麼都可以騙人，唯獨成交量是不會騙人的。由於時間的局限，所以我都是做短線炒股，下面是我的幾點認識：

1.在形勢不利的時候及時抽身而退，從而使損失最小化，千萬不要猶豫不決。或者抱有僥幸心理。

2.賣出去的股，哪怕第2天又漲了也不要後悔,有的是機會。

3.買進趨勢明朗的股票,不要買趨勢不明的股票,最好是有5日均線支撐的，因為這樣比較有保障，就算虧，也不會虧很多。

4.盡量要買好股，如市場熱點的股票，不要買垃圾股，垃圾股漲的快，但跌起來會更快。買進最近換手率較高的股票，賺得多而快。

5.仔細觀察k線圖，不要心理過急，或者太貪，以防其到達最高價而會落。

6.一次不要把所有的資金用在1個股票上,因為雞蛋在1個籃子里的風險永遠大於分開放的風險，但也不要買太多隻股，以免照應不過來。

在整個模擬炒股的過程中，我的心情都還是比較淡定的，雖然剛開始的時候都是虧的，但在我的不懈努力下，我的虧損漸漸減少了,這已經讓我覺得很欣慰了，畢竟我有在努力，也有了收獲：畢竟今年的行情不好呀。最深的體會是：不要怕跌！只要有跌就有機會，賬面的損失並不可怕，最可怕的就輸了心態，沒了鬥志！要懂得及時自我調整，才能在股市的競爭中存活，才能有下次戰斗的機會。

總之，通過這幾次實驗，我學到了很多，也懂得了很多金融方面的知識，首先對錢龍模擬炒股軟體有了一定得了解和認識，並學會了如何去分析，如何去炒股，如何去投資，並且了解了一些金融界的基本知識、概念和現象。例如：K線理論、委比、量比、換手率和移動平均線等概念以及RSI等指標。雖然這只是個模擬系統但也給我們帶來了無比的好奇和激情，相信對我們將來在金融市場中活動會有一定的基礎作用。再者，我對此軟體的應用有了大概的了解，能夠准備、快速的使用各種快捷鍵操作，對將來炒股上手有一定得幫助和作用。最後，通過這幾次實驗的學習我知道了就算理論知識再豐富也是不夠的，那隻將是紙上談兵，只有經過實踐地磨練才能充分地掌握你所得到的知識並發揮作用，我一直相信只有切身體會了才能夠懂得你所從事工作和知識的真諦。而且，我也認識大如果想要在變化莫測的股市中佔有一席之地，我需要學習的地方還有很多，我需要不斷的積累，不斷的學習。
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9. 如何建立一個股票量化交易模型並模擬

研究量化投資模型的目的是找出那些具體盈利確定性的時空價格形態，其最重要手段的概率取勝，最重要的技術是概率統計，最主要的研究方向是市場行為心理。那麼我們在選擇用於研究的參數時，也應該用我們的經驗來確定是否把某技術參數放進去，因為一般來說定性投資比較好用的參數指標對量化投資同樣適用。x0dx0a量化投資區別於傳統定性投資的主要特徵在於模型。我打個比方，我們看病，中醫與西醫的診療方法是不同，中醫是望、聞、問、切，最後判斷出的結果，很大程度上基於中醫的經驗，主觀定性程度大一些；西醫就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依託於醫學儀器，最後得出結論，對症下葯。中醫對醫生的經驗要求非常高，他們的主觀判斷往往決定了治療效果，而西醫則要從容得多，按事先規定好的程序走就行了。量化投資就是股票投資中的西醫，它可以比較有效地矯正理智與情緒的不兼容現象。x0dx0a量化投資的一般思路：選定某些技術指標（我們稱之為參數，往往幾個組成一組），並將每一個參數的數據范圍進行分割，成幾等份。然後，用計算機編程寫出一段能對這些參數組對股票價格造成的影響進行數據統計的程序，連接至大型資料庫進行統計計算，自動選擇能夠達到較高收益水平的參數組合。但是選出這些參數組後還不能馬上應用，因為這里涉及到一個概率陷阱的問題，比如說，有1到100這一百個數字放在那裡，現在讓你選擇，請問你選到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果較幸運你選到了100並不能說明你比別人聰明，而是概率的必然。所以，在進行統計時要特別關注統計的頻率與選出的結果組數量之間的關系。在選出符合要求的參數組後我們還應留出至少三年的原始市場數據進行驗證，只有驗證合格後才能試用。x0dx0a量化投資原始數據策略：我們選用96年後的市場數據，因為96年股市有過一次交易政策改革（你可以自己查詢了解一下），為了不影響研究結果我們不採納96年以前的數據進資料庫。x0dx0a量化投資研究的硬設備：高計算性能電腦，家用電腦也可以，不過運算時間會很長，我曾經用家用電腦計算了三個月時間才得到想要的數據。x0dx0a統計方法：可以選用遺傳演算法，但我在這里陪大家做的是比較簡單的模型，所以採用普通統計方法就可以了。x0dx0a用於量化研究的軟體：我採用的是免費的大型資料庫MYSQL，ASP網路編程語言，以及可以設置成網路伺服器的旗艦版WIN7操作系統。