股票量化投資實戰

『壹』 散戶如何做量化交易

定量投資是標准化投資環節的交易方式，主要包括選股、購買、銷售三個環節.在量化交易過程中，散戶可以這樣做：1、根據個股的歷史數據，進行多因子選股，比如，把市盈率、市凈率、市銷率等作為選股標准，選出一些價值被低估，或者處於合理區域的個股。 2、順勢交易，即在上漲的趨勢中買入，在下跌的趨勢中賣出。

一、散戶是怎麼量化交易的？
1、根據股票的歷史數據，進行多因子股票選擇.例如，將股價收益率、股價收益率、市場收益率等作為股票選擇基準，選擇價值被低估或處於合理地區的股票.
2、順勢交易，以上升趨勢購買，以下降趨勢銷售.
3、進行合理的倉庫管理，即採用漏斗型倉庫管理法、矩形倉庫管理法、金字塔形倉庫管理法等，應對股票後期風險.
4、根據股票的歷史趨勢，尋找股票的支持位置和壓力位置，以此為止損、止損點，在壓力位置，獲得收益時立即銷售的支持位置，股票損失時立即銷售股票，避免更大的損失.

二、散戶如何做量化交易
確保管理公司所有的活動遵守法規規定，確保對付給基金管理公司的費用和付給投資者的收益計算符合法規和契約規定負責.同時，受託委員會負貴監督和核查託管人是否合法、合規、高效地進行基金資產凈值核算、報酬的計提和支付、資金的劃付，以及收益的分配等.委員會還應有權審查管理公司及託管機構高級人員個人賬戶及證券交易的詳細內容.並定期對交易、資產凈值、服務合同進行審查，定期向監管部門提交相關報告。

三、量化交易系統的出現能夠解決什麼問題？
1.減少客觀因素(情緒化交易)帶來的影響，從而達到穩定持續盈利目的。
2.有嚴格風險控制機制，可杜絕過量交易、重倉交易、大幅虧損等問題。
3 解放操盤時間，降低重復工作帶來的時間消耗，從而達到提高效率目的。

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『叄』 如何量化炒股

首先，可以通過學習量化策略來進行，主要包括多因子策略、統計套利、機器學習。

量化交易是一種新興的系統化金融投資方法，它綜合多個學科的知識，用先進的數學模型代替人的主觀思維制定交易策略，利用計算機強大的運算力從龐大的股票、債券、 期貨等歷史數據中回測交易策略的盈虧「概率」，通過管理盈虧的「概率」幫助投資者做出准確的決策。

此外，我們可以通過數庫多因子量化平台進行炒股，它會呈現出影響股價走勢的相關因子，讓投資者從中選取影響力高的因子，組合成量化策略，進行收益對比分析，得出最理想的股票組合。還可以自由添加、刪除、收藏多個因子，僅需幾秒鍾就可以完成大量的數據運算，操作方便快捷。

潛在風險

量化交易一般會經過海量數據模擬測試和模擬操作等手段進行檢驗，並依據一定的風險管理演算法進行倉位和資金配置，實現風險最小化和收益最大化，但往往也會存在一定的潛在風險，具體包括：

1、歷史數據的完整性。行情數據不完整可能導致模型與行情數據不匹配。行情數據自身風格轉換，也可能導致模型失敗，如交易流動性，價格波動幅度，價格波動頻率等，而這一點是量化交易難以克服的。

2、模型設計中沒有考慮倉位和資金配置，沒有安全的風險評估和預防措施，可能導致資金、倉位和模型的不匹配，而發生爆倉現象。

3、網路中斷，硬體故障也可能對量化交易產生影響。

4、同質模型產生競爭交易現象導致的風險。

5、單一投資品種導致的不可預測風險。

為規避或減小量化交易存在的潛在風險，可採取的策略有：保證歷史數據的完整性；在線調整模型參數；在線選擇模型類型；風險在線監測和規避等。

『肆』 如何量化炒股

用Excel表格完成就可以，數據在股票軟體里可以下載日數據和分鍾數據，剩下的就是看你如何分析了，就是開盤價，最高價，最低價和收盤價，還有成交量和成交手數，還有流通盤和股票總股本，這些數據如何進行相加，如何計算出你自己的買入點和賣出點，就看你自己的經驗了。每個人不一樣。你的想法很對，以後不量化就是賠錢，不過，量化需要你有數學的頭腦，和編程的天賦，否則，你也很難研究出來。如果這條路不通，就是你要具備當老闆的能力，看市場准，抓行業准。如果二者都沒有，就退出股票吧，做其他行業去。

『伍』 如何量化炒股

我認為這應該要自己琢磨出來才有用吧，既然炒股了，就要認真的對待，研究出自己的量化路來。

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• 自己組合

說實話，對於選股因子和擇時因子都不太懂，第一次設計策略回撤率比收益率還高，後來不斷優化，選擇了5個選股因子和2個擇時因子作為自己的策略組合。

• 總結

我認為這就是慢慢自己去摸索的一個巧門吧。

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書名：Python與量化投資

作者：王小川

豆瓣評分：6.8

出版社：電子工業出版社

出版年份：2018-3

頁數：424

內容簡介：

本書主要講解如何利用Python進行量化投資，包括對數據的獲取、整理、分析挖掘、信號構建、策略構建、回測、策略分析等。本書也是利用Python進行數據分析的指南，有大量的關於數據處理分析的應用，並將重點介紹如何高效地利用Python解決投資策略問題。本書分為Python基礎和量化投資兩大部分：Python基礎部分主要講解Python軟體的基礎、各個重要模塊及如何解決常見的數據分析問題；量化投資部分在Python基礎部分的基礎上，講解如何使用優礦（uqer.io）回測平台實現主流策略及高級定製策略等。

本書可作為專業金融從業者進行量化投資的工具書，也可作為金融領域的入門參考書。在本書中有大量的Python代碼、Python量化策略的實現代碼等，尤其是對於量化策略的實現代碼，讀者可直接自行修改並獲得策略的歷史回測結果，甚至可將代碼直接實盤應用，進行投資。

作者簡介：

王小川，華創證券研究所金融工程高級分析師，國內知名MATLAB、Python培訓專家，MATLABSKY創始人之一，人大經濟論壇CDA課程Python金牌講師。從事量化投資相關的工作，承擔了部分高校的統計課程教學任務，長期研究機器學習在統計學中的應用，精通MATLAB、Python、SAS等統計軟體，熱衷於數據分析和數據挖掘工作，有著扎實的理論基礎和豐富的實戰經驗。著有《MATLAB神經網路30個案例分析》和《MATLAB神經網路43個案例分析》。

陳傑，華創證券研究所金融工程團隊負責人，擁有CFA、FRM資格。從2009年開始從事量化開發工作。在入職華創之前，曾擔任申萬宏源研究所金融工程首席分析師。

盧威，華創證券研究所金融工程分析師，前優礦網量化分析師，為優礦網資深用戶，在優礦網分享過多篇高質量的量化研究報告，擅長使用Python進行量化投資研究。

劉昺軼，上海交通大學工學碩士，研究方向為斷裂力學、流體力學，擅長Python編程、統計建模與Web開發，現為量化投資界新兵，正在快速成長。

秦玄晉，上海對外經貿大學會計學碩士，有兩年量化投資經驗，研究方向為公司金融。

蘇博，上海財經大學金融信息工程碩士，主要研究方向為金融大數據分析。

徐晟剛，復旦大學西方經濟學碩士，數理功底深厚，熱愛編程與策略研究，精通Python、MATLAB等編程語言，有3年金融工程策略研究經驗，擅長擇時和事件類策略。

『柒』 散戶如何應對量化交易

對於散戶來說，量化交易是一個「難纏的對手」。但是這個對手並非沒有破綻，我們散戶利用量化交易的破綻即可應對量化交易的對手盤。首先，量化交易的交易型機構，不少採用的是基於歷史統計的深度學習策略，因此它們會對歷史數據進行回測。針對這一點，散戶需要做到先人一步，在確認基本面無問題的前提下，敢於在股票或基金的歷史低位做買入動作，敢於在歷史高位附近做賣出動作。其次，量化交易的優勢在於交易速度，那麼散戶要盡量少做「和人拼手速」的沖動型交易，盡量基於股票的基本面、市場風向做有利於自己的波段交易。如此一來，量化機構就不會輕易地收割散戶。再次，散戶要認識到量化機構並不是「戰無不勝」的。在近一段時間的極端行情里，不少國內量化機構都遭遇了大量的凈值回撤。因此，散戶不要在心理上畏懼量化機構，要敢於與其進行博弈。

『捌』 散戶如何做量化交易

對於散戶來說，量化交易是有一定門檻的。散戶想要做量化交易，就必須有屬於自己的程序化選股系統、程序化交易系統和風險預警系統。在具備這三者的前提下，散戶要具備至少50萬元以上的資金，才可能有足夠的試錯空間來參與量化交易。因此，散戶中很少有執行量化交易的投資人。

『玖』 國內散戶如何玩量化投資具體是什麼步驟呢

量化交易是指投資者將交易策略的邏輯與參數經過電腦程序運算後，將交易策略系統化，然後通過電腦自動下單來完成交易。

在量化交易過程中，散戶可以這樣做：

1、根據個股的歷史數據，進行多因子選股，比如，把市盈率、市凈率、市銷率等作為選股標准，選出一些價值被低估，或者處於合理區域的個股。

2、順勢交易，即在上漲的趨勢中買入，在下跌的趨勢中賣出。

3、進行合理的倉位管理，即採取漏斗型倉位管理法、矩形倉位管理法、金字塔形倉位管理法等，好應對個股後期的風險。

4、再根據個股的歷史走勢，尋找個股的支撐位和壓力位，把它們作為止損、止盈點，即在壓力位置，且獲得收益的時候及時賣出；在跌破支撐位時，且股票虧損的時候及時賣出股票，避免更大的損失。

量化投資的最終目標

是讓投資者做到知行合一，剋制人性的貪念，讓自己成為理性的投資者。優柔寡斷，是投資者面臨損失最常見的問題。量化投資的模型，將所有的數據模型化，不再給出多個方案選擇，只給自己定下唯一的參考標准。

量化投資的問題在於，當模型被市場打破後，在沒有找出根本的原因，是否能夠做到靜觀其變。即使錯過了機遇，也不為此而嘆息，以原則堅守為主。簡單的理解，將炒股的各種參數量化，像機器人一樣簡單，消除各種幻覺。不以虧損而恐慌，不以賺錢而自大，盈虧有道。

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