選股票時量化投資策略

① 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。

如果想在股市中長期生存，請給自己設置一個模型！

② 國內股票的量化投資策略有哪些，特別是基本面量化

檸檬給你問題解決的暢快感覺！主要的量化對沖策略有：1、市場中性策略 主要追求的是通過各類對沖手段消除投資組合的大部分或全部系統風險，尋找市場中的相近資產的定價偏差，利用價值回歸理性的時間差，在市場中賺取細小的差價來獲得持續的收益。2、事件驅動套利策略 利用特殊事件造成的對資產價格的錯誤定價，從錯誤定價中謀利。3、相對價值策略 主要是利用證券資產間相對的價值偏差進行獲利。感覺暢快？別忘了點擊採納哦！

③ 量化選股策略是什麼多因子模型是什麼

量化選股就是利用數量化的方法選擇股票組合，期望該股票組合能夠獲得超越基準收益率的投資行為，研究表明，板塊、行業輪動在機構投資者的交易中最為獲利的盈利模式是基於行業層面進行周期性和防禦性的輪動配置，這也是機構投資者最普遍採用的策略。此外，周期性股票在擴張性貨幣政策時期表現較好，而在緊縮環境下則支持非周期性行業。行業收益差在擴張性政策和緊縮性政策下具有顯著的差異。
多因子模型是應用最廣泛的一種選股模型，基本原理是採用一系列的因子作為選股標准，滿足這些因子的股票則被買入，不滿足的則賣出。多因子模型相對來說比較穩定，因為在不同市場條件下，總有一些因子會發揮作用。

④ 什麼是量化投資有哪些常見的量化投資策略

量化投資是在投資過程中運用數學、統計學、信息技術等知識。投資者會收集股票的數據，然後依靠計算機系統強大的信息處理能力，用先進的數學模型代替人工的主觀判斷，從而在控制風險的前提下實現最大回報。

量化投資流行的原因，甚至帶有主觀的投資趨勢，這必然具有量化投資的優勢。總而言之，有以下幾點：它基於數理統計，更接近一門科學，讓未來更容易預測和感知，可以全年實時監控所有市場和交易，而人類不能。它避免了人的情感，完全由機器自動化，嚴格執行紀律。過程和風險更加可控。這些優勢逐漸將量化投資帶入我們的視野，並被越來越多的投資者所接受。

⑤ 【量化】各平台開源的選股策略匯總

大概收集了下各平台開源的量化選股策略。本意為供自己參考，順手分享一下，希望能對有緣人有用，哈哈。

一、 多因子模型選股

多因子模型是應用最廣泛的一種選股模型，基本原理是採用一系列的因子作為選股標准，滿足這些因子的股票則被買入，不滿足的則賣出。

1 、大師系列——價值投資法整理歸檔（一共19個經典的大師策略）

2 、多因子換檔反轉策略

3 、Foster Friess積極成長策略

4 、Fama-French三因子火鍋&五因子模型

5 、多因子模型+資產組合優化（加「社區神定律——每月25號以後不交易」）

6 、11年100倍以上的多因子策略-四因子選股策略研究

7 、光大多因子模型

《光大證券_多因子系列報告之一:因子測試框架》，

《光大證券_多因子系列報告之二：因子測試全集》，

《光大證券_多因子系列報告之三：多因子組合「光大Alpha1.0」》

https://uqer.io/community/share/5958e0bec9dd160057510df9

8 、小費雪選股法

（一）小費雪——靜態市收率PS： https://www.joinquant.com/post/6944?tag=new

（二）小費雪——相對市收率： https://www.joinquant.com/post/7027?tag=new

（三）小費雪（終）： https://www.joinquant.com/post/7029?tag=new

參考研報：《 華泰價值選股之低市收率A股模型Ⅱ 》

9 、華泰價值選股之FFScore模型

來源:【聚寬社區】https://www.joinquant.com/post/4872

參考研報： 【華泰金工林曉明團隊】華泰價值選股之FFScore模型

10、國信動態多因子演算法的實現

參考研報：國信《45數量化投資技術系列之四十五：基於A股市場選股因子邊際效用和有效分散的動態區分度動量策略》

二、風格輪動模型

1 、鬥牛蛋卷二八輪動原版策略實現（本質為擇時）

簡介：「二八輪動」就是根據A股市場中大盤股和小盤股走勢不同作為信號判斷的。（所謂二，就是指數量佔20%的大盤股、權重股；所謂的八,就是數量佔80%左右的中小盤股，非權重股；其輪動就是指在兩者之間不斷切換，輪流持有。）

三、配對交易

所謂配對交易，就是利用兩只股票（或基金、債券等其他品種）走勢非常相似，如果出現一直股票正偏離，一隻股票負偏離，那麼做空正偏離的股票，做多負偏離的股票。

1. 工農配對（偏向擇時）

2. 銀行輪動（中、農、工、商）無止損，年化77%

附：質疑帖：https://www.joinquant.com/post/5377?tag=new

四、 行業選股

1. 【羊群效應系列】--尋找行業輪動中的龍頭股：

https://www.joinquant.com/post/1038?tag=new

金融市場的羊群效應主要是指投資者在市場交易過程中的學習與模仿的現象，當市場中存在羊群效應時，投資者在做出自己的決策時更加依賴於他人的行為而忽略自己所獲取的信息。

五、資金流模型

1、 資金流模型的研究：

https://www.joinquant.com/post/973?tag=new

2、 資金流數據+支持向量機——判斷股價走勢：

（資金流可以解釋一部分股價的變化，這里的思路是不考慮基本面也不考慮時間序列，主要看大額資金是流入還是流出。因此，考慮輸入資金流數據，通過機器學習的方式來對未來股價的漲跌做分類預測。這里用的是支持向量機。）

https://www.joinquant.com/post/6744?tag=new

3 、個股資金流：

https://uqer.io/community/share/5696099e228e5b18dfba2c8b

六、事件選股：

1 、異動事件選股：

簡介：在通常情況下，股票與指數的日內走勢是隨波逐流的關系。但是，在某些特殊的交易日里，股票可能在盤中頻繁出現與指數走勢背道而馳的情況。這種個性十足的價格異動，我們稱之為「特立獨行」事件。

策略中異動事件的篩選方法如下：

（1）取交易日t、股票stk的日內分鍾收益率序列，計算其與上證綜指當日分鍾收益率序列的皮爾遜相關系數COV(stk,t)；

（2）將相關度因子COV(stk,t)低於閾值Lambda，視為發生「特立獨行」異動事件。對於Lambda的選取，本文採用的計算方法是全部股票平均相關系數減去兩倍標准差。

據此嘗試構建一個基於「特立獨行」異動事件的投資組合，在發生異動事件的樣本中，選取「逆勢漲」的部分，「逆市漲」指的是當日股票收益大於0，且市場收益率小於0。每日收盤後選出合格的股票標的，次日以開盤價等權買入，持有50個交易日後以收盤價賣出。由於事件發生的概率較低，為了防止空倉率高的情況，本文調長持有時間，這也一定程度減少了投資機會。

地址： https://uqer.io/community/share/57887bed228e5b8a099334a0

升級版： https://uqer.io/community/share/5795858d228e5ba29305f729

2 、事件驅動研究——財報對分析師評級上調事件的影響

https://uqer.io/community/share/59c9e27a0f66ae010a61be46

七、趨勢追蹤模型

（衡量股票趨勢的指標最重要的就是均線系統，因為它是應用最為廣泛的趨勢追蹤指標，

所以均線是不可或缺的，把它作為捕捉大盤主趨勢的基石。但是純粹的均線由於噪音等原因，使得經常會出現誤操作，需要進行更多的處理機制，包括極點、過濾微小波動、高低點比較策略、高低點突破策略、長波的保護機制、長均線的保護機制等概念和技術細節；卡爾曼濾波）

1、 基於勝率的趨勢交易策略：

簡介：簡單構建了一個基於勝率的趨勢交易策略。認為過去一段時間（N天）內勝率較高、信息比率較高的股票會在緊隨其後的幾天有較好的表現

地址： https://uqer.io/community/share/565aeac3f9f06c6c8a91ae31

2、 海龜模型趨勢跟隨策略

簡介：基於唐奇安突破通道，海龜模型的趨勢捕捉是基於唐奇安突破通道系統，即價格突破20日最高價的最大值為入市信號，價格突破10日最低價的最小值為離場信號。

地址： https://uqer.io/community/share/58161031228e5b43fd5c26f6

3、 多頭趨勢回踩策略

簡介：多頭趨勢回撤的思路，是根據若干條均線呈現出的形態判斷一支股票是否處於強勢狀態，並抓住回調的時機低位買入。顧名思義，這個策略的要點分為兩部分：多頭趨勢和回撤點。5、10、20、60、120五根均線為從上至下依次排序，由此判定股價處於多頭趨勢。均線呈完全相反的排列順序，是空頭趨勢。均線反復交叉的情況，則為震盪趨勢。

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⑥ 量化交易策略有哪些

一、交易策略
一個完整的交易策略一般包括交易標的的選擇，進出場時機的選擇，倉位和資金管理等幾個方面。
按照人的主觀決斷和計算機演算法執行在策略各方面的決策中的參與程度的不同，可以將交易策略分為主觀策略和量化策略。

二、主觀策略
主觀策略主要依靠投資者的主觀判斷。
期貨市場的投資者通過對產業上中下游、供需、宏觀經濟預期等的調查做出自己的判斷。
類似的，股票市場的主觀投資者通過深入研究行業的各個方面，調查行業內的上市公司，形成交易決策。
另外，無論是股票市場還是期貨市場，大量的主觀投資者是依賴技術分析做出決策的。

三、量化策略
量化策略主要依賴於計算機演算法進行交易。
投資者將初步的交易邏輯輸入計算機，並運用大量的歷史數據做統計和回測，在此基礎上做出適當的修改、揚棄，以形成可接受的交易策略。策略在形成後，往往各個決策條件就已經確定，實盤中按照既定的程序執行。
對比而言，部分主觀策略在對單個標的的研究深度上有優勢，可以通過深度研究提供專家級的意見。而量化策略由於運用計算機決策，可以處理大量的數據，因此在廣度上有優勢。另外，量化策略在執行中不會受人的狀態、情緒等不確定性的影響，因而執行更為嚴格和精確。

四、常見策略
常見的量化交易策略可以大致分為趨勢策略和市場中性策略，趨勢策略常見的有雙均線策略、布林帶策略、海歸交易法和多因子選股策略等。
常見的市場中性策略包括統計套利策略、Alpha對沖策略等，著名的網格交易法更多的是一種交易方法，可以用在不同類型的策略中。
下面我們對這幾個常見策略做一個簡單介紹，想深入了解某個策略的讀者可以藉助互聯網獲得更多資料。
(1) 雙均線策略
雙均線策略在趨勢交易中有廣泛的應用。該策略根據長短兩根不同周期的移動平均線的金叉和死叉來交易。在短周期均線上穿長周期均線(金叉)時做多，在短周期均線下穿長周期均線(死叉)時做空。雙均線系統可以進一步擴充為多均線系統。
(2) 布林帶策略
布林帶由三條線構成，其中的中線是一根移動平均線，上線是由中線加上n倍(如2倍)標准差構成，下線是中線減n倍標准差。當行情上穿上線時做多，下穿下線時做空。
(3) 海歸交易法
海歸交易法由商品投機家理查德·丹尼斯的推廣而聞名。該法則涵蓋交易的進出場，資金和倉位管理的各各方面，是一套完整的交易系統。關於該策略的具體交易模式幾個字不容易說清楚，詳細的了解大家可以參考《海歸交易法則》這本書，特別是後面的附錄。
(4) 多因子選股
多因子選股模型是股票交易中常見的策略。建立過程包括選取候選因子，在歷史數據檢驗的基礎上挑選有效因子並剔除冗餘因子等幾個過程，最後是根據因子選擇要交易的股票，確定出入場時機。
(5) 統計套利
統計套利可以用於期貨市場的跨品種和跨期套利，也可以用於相關性高的股票之間的價差套利。它是利用相關性高的標的之間的價差或者價比回歸的性質，在價差或價比偏離均衡位置時進場，在價差或價比回到均衡位置時出場。
(6) Alpha對沖策略
Alpha對沖策略同時持有方向相反的兩種頭寸對沖Beta風險。在國內市場常見的是持有股票多頭的同時，持有股指期貨空頭，該策略是否能夠獲得超額收益依賴於選取的股票是否具有高的Alpha正值。
(7) 網格交易法
網格交易法的核心是網格間距和中軸線的確定。我們以螺紋鋼期貨合約為例說明，目前螺紋價格3000，我們建立初始倉位，比如50%倉位。隨後螺紋鋼每漲50點賣出10%，每跌50點買入10%。這里的3000就是中軸，50點是網格寬度。該策略的收益波動很大

⑦ 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。