股票量化投资虚拟仿真实验数据

1. 量化投资领域在金融数据中的应用有哪些

量化投资领域在金融数据中的应用包括：

• 股票市场分析：利用大量的历史股票价格数据，进行技术分析念察和价值投资，预测股票走势。

• 金融风险管理：使用数据模型，估算金融产品的风险指丛派标，并进行风险配置。

• 投资组合优化：使用优化算法，规划投资组合，使得投资风险和收益最优化。

• 市场流动性分析：利用市场流动性数据，了解市场流动性状况，并作出决策。

• 投资决策支持：使用大量的历史数据，仔郑茄进行模拟投资，为投资决策提供支持。

2. 金融投资模拟交易实验内容

1
模拟金融投资实验报告

一．投资期间
二．投资盈利额和投资盈利率 三．投资过程描述
1.选择的时机
在初入股市时，我基本上也是处在迷茫时期，只是对K线分析有一点初步了解，因此在刚刚进行模拟炒股时，我只是在网页上浏览专家推荐的股票，然后根据这几只股票的日K线图、月K线图进行了分析比较，凭借自己对K线图的掌握进行初步分析后就买入了几只股票。经过这一个学期的模拟实习，我渐渐的掌握了几条关于选股票的小经验： （一）、股价重回前期低点或前期成交密集区之上是买入时机
（1） 股价大幅下跌之后，进入构筑底部阶段，且时间较长，无论从量价关系还是走势图形来看，庄家吸筹建仓迹象明显，但其后股价并非向上突破而是向下跌破重要的支撑位或成交密集区下行时，这是主力较为典型的诱空，大多发生在技术图形看似较好或推荐者较多的股票身上。
（2） 如能确认前期的成交密集区有主力建仓，在其将股价击穿支撑位并加速下跌时可逢低买入，如不能确认则等待股价再重新返回以前的成交密集区或以前的低点之上时买进，此时股价向上的趋势已经明确，涨升刚刚开始而已。
（3） 一般来说跌破支撑位后重新上升回到支撑位之上的时间不会太长（两周以内）如果股价长时间不回到支撑位之上或又跌回其下且走势疲软，暂时止损出局为上策。 （二）、上升三角形向上突破是最佳买入时机
上升三角形通常出现在上升趋势的中途，是较为常见的中途整理形态，它是在股价经过前阶段的大幅上涨之后，进入回调整理阶段落所形成的。股价回落的低点一个比一个高，而高点却在同一水平受阻，最后股价向上放量突破阻力，展开新的上升浪。因此，当股价放量向上突破上升三角形的上边压力线时，是最佳的买入时机。
（1） 上升三角形一旦放量向上突破应果断跟进，突破后的上升是快速而有力的，其升幅至少是上升三角形内的最大垂直高度。
（2） 由于上升三角形属于上升趋势的中期整理形态，在其形态形成过程中的成交量应逐步萎缩，而向上突破时成交量必须有效放大。
（3） 上升三角形完成的时间不应过长或至三角形顶端才突破，否则上升力度有限或可靠性降低甚至会演化为横向走势。
（4） 如突破时成交量配合不理想，股价又重新回到三角形之内应小心假突破并应止损，特别在有些涨幅已经很大的股票，庄家往往利用假突破制造多头陷阱，达到高位派发的目的，其特点就是突破后很快股价又跌回至整理形态之内并形成头部。
（三）、上升趋势中对称三角形向上突破是最佳买点
对称三角形属于典型的中途整理形态，它既可能出现在上升趋势中途，也可能出现在下降趋势中途。上升趋势中的对称三角形，是在股价经过快速的上涨之后，股价进入整理时所形成，它的高点是一个比一个低，而低点的支撑却一个比一个高，构成一个向右逐渐收敛的三角形，最后股价放量向上突破三角形的上边压力线，继续上涨。 （1） 上升趋势中对称三角形的形成应具备两个条件即在三角形形成之前必须有明确的上升趋势和三角形的分别有两个明显的高点与低点。
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3. 求股票模拟交易实验心得，实验报告需要

股票软件代理之金坐标股票分析软件

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4. 求一篇证券投资模拟（股票）与实务综合性实验报告

关于证券投资的
报告，你可以
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5. 如何建立一个股票量化交易模型并仿真

用python：金融想法->数据处理->模型回测->模拟交易->业绩归因->模型修正。

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作出非理性的投资决策。

量化交易具有以下几个方面的特点：

1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。

2、系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。

3、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。

4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。

6. 如何建立一个股票量化交易模型并仿真

用文化财经软件，编写程序化交易系统，具体参考官网教程

7. python量化哪个平台可以回测模拟实盘还不要钱

Python量化投资框架：回测+模拟+实盘
Python量化投资 模拟交易 平台 1. 股票量化投资框架体系 1.1 回测 实盘交易前，必须对量化交易策略进行回测和模拟，以确定策略是否有效，并进行改进和优化。作为一般人而言，你能想到的，一般都有人做过了。回测框架也如此。当前小白看到的主要有如下五个回测框架： Zipline ：事件驱动框架，国外很流行。缺陷是不适合国内市场。 PyAlgoTrade ： 事件驱动框架，最新更新日期为16年8月17号。支持国内市场，应用python 2.7开发，最大的bug在于不支持3.5的版本，以及不支持强大的pandas。 pybacktest ：以处理向量数据的方式进行回测，最新更新日期为2个月前，更新不稳定。 TradingWithPython：基于pybacktest，进行重构。参考资料较少。 ultra-finance：在github的项目两年前就停止更新了，最新的项目在谷歌平台，无奈打不开网址，感兴趣的话，请自行查看吧。 RQAlpha：事件驱动框架，适合A股市场，自带日线数据。是米筐的回测开源框架，相对而言，个人更喜欢这个平台。 2 模拟 模拟交易，同样是实盘交易前的重要一步。以防止类似于当前某券商的事件，半小时之内亏损上亿，对整个股市都产生了恶劣影响。模拟交易，重点考虑的是程序的交易逻辑是否可靠无误，数据传输的各种情况是否都考虑到。 当下，个人看到的，喜欢用的开源平台是雪球模拟交易，其次是wind提供的模拟交易接口。像优矿、米筐和聚宽提供的，由于只能在线上平台测试，不甚自由，并无太多感觉。 雪球模拟交易：在后续实盘交易模块，再进行重点介绍，主要应用的是一个开源的easytrader系列。 Wind模拟交易：若没有机构版的话，可以考虑应用学生免费版。具体模拟交易接口可参看如下链接：http://www.dajiangzhang.com/document 3 实盘 实盘，无疑是我们的终极目标。股票程序化交易，已经被限制。但对于万能的我们而言，总有解决的办法。当下最多的是破解券商网页版的交易接口，或者说应用爬虫爬去操作。对我而言，比较倾向于食灯鬼的easytrader系列的开源平台。对于机构用户而言，由于资金量较大，出于安全性和可靠性的考虑，并不建议应用。 easytrader系列当前主要有三个组成部分： easytrader：提供券商华泰/佣金宝/银河/广发/雪球的基金、股票自动程序化交易，量化交易组件 easyquotation : 实时获取新浪 / Leverfun 的免费股票以及 level2 十档行情 / 集思路的分级基金行情 easyhistory : 用于获取维护股票的历史数据 easyquant : 股票量化框架，支持行情获取以及交易 2. 期货量化投资框架体系 一直待在私募或者券商，做的是股票相关的内容，对期货这块不甚熟悉。就根据自己所了解的，简单总结一下。 2.1 回测 回测，貌似并没有非常流行的开源框架。可能的原因有二：期货相对股票而言，门槛较高，更多是机构交易，开源较少； 去年至今对期货监管控制比较严，至今未放开，只能做些CTA的策略，另许多人兴致泱泱吧。 就个人理解而言，可能wind的是一个相对合适的选择。 2.2 模拟 + 实盘 vn.py是国内最为流行的一个开源平台。起源于国内私募的自主交易系统，2015年初启动时只是单纯的交易API接口的Python封装。随着业内关注度的上升和社区不断的贡献，目前已经一步步成长为一套全面的交易程序开发框架。如官网所说，该框架侧重的是交易模块，回测模块并未支持。 能力有限，如果对相关框架感兴趣的话，就详看相关的链接吧。个人期望的是以RQAlpha为主搭建回测框架，以雪球或wind为主搭建模拟框架，用easy系列进行交易。

8. 在线等一份《证券投资实验报告》，跪求别复制粘贴，最好是自己实验报告的底稿。

证券投资分析实验报告

实验一

实验学时：2

实验日期：3月23日

实验要求：

第一次实验要求掌握钱龙软件的简单运用，掌握股票交易的流程，了解几个常用的市场术语。

实验内容：

老师首先对钱龙软件的初步介绍，包括金典版和旗舰版的各种不同作用。简单介绍了交易费的概念，初步说明了钱龙软件的作用和其智能键盘功能以及快捷键的介绍。KDJ指标由三条曲线组成，即K线、D线和J线，它完整的能反映价格波动趋势和情况。最后，了解了内盘和外盘、委比、量比、换手率等概念。还包括股票指数和我国的股票指数。下面是我国的在4月2号的上证指数。技术上看，15分钟图显示，MACD出现顶背离，KDJ形成M走势，短期有回落风险。

此后，注册在钱龙软件内的账号，进入软件后对钱龙软件进行深入了解。

由于对股票只是初步了解，我还不知道如何选股，这周就没有买股票。

实验二

实验学时：2

实验日期： 4月6日

实验要求：

第二次实验要求掌握股票交易几个常用的技术指标，市盈率指标(PER)，相对强弱指标(RSI)，乖离率指标(BIAS)。

实验内容：

在上机过程中老师先介绍了三个常用技术指标基本概念，分别是市盈率指标(PER)，相对强弱指标(RSI)，乖离率指标(BIAS)。再通过举例来计算市盈率和市净率以及其对投资者的作用。随后对相对强弱指标进行介绍，并从RSI的曲线形态上指导我们如何判断行情，点出其不足之处。随后简单介绍了相反理论，最后通过实际演示介绍乖离率指标(BIAS)，其公式和应用方面的知识。

由于还没学到如何选股，没有明确的目标，我就凭直觉，而且只看了日K线就买进了在涨的啤酒花，复旦复华，上海飞机，哈飞股份这四支股。下图是上海机场4月2日的日线图，下午两点半后呈现上升趋势。

实验三

实验学时：2

实验日期： 4月20日

实验要求：

第三次试验要求了解k线理论、k线图的绘制、单根k线的判断、k先图的组合及应用。

实验内容：

首先了解了k线理论，再学习k线图的绘制以及单根K线的判断。

n 阳线表明买方力量大于卖方，阴线表明买方力量小于卖方

n 上影线表示交易价格上升受到阻力，下影线表示交易价格得到买方的支撑，阻止价格下跌

这周看在上周买的全部跌了，才意识到我跟大部分的股民一样，买涨不买跌是不对的。要根据一定的技术指标进行判断。这次我就主要依据RSI指标进行选股，这次买进了包钢稀土，上海飞机，浙江阳光，并且再一次以20.7元的价格买进1000股哈飞股份。

上次以18.92的价格买进上海飞机后，从这周看它它的RSI指标低于20，于是委托在15.9元的价格卖出，并且以15，82的价格买进1000股。

实验四

实验学时：2

实验日期： 5月4日

实验要求：

第四次试验要求了解移动平均线的应用，包括葛兰维尔八大法则和交叉性、方向性。

实验内容：

首先，用实例图分别介绍移动平均线的葛兰维尔八大法则，最后联系总的葛兰维尔八大法则介绍投资者应该遵循的规则，而后对均线黄金交叉与死亡交叉进行分析，通过移动平均线的不同位置来介绍其代表的意义。最后对平滑异动移动平均线(MACD)初步了解其公式和简要的应用。

2. 均线黄金交叉与死亡交叉分析（1）黄金交叉:短（中）期均线从下上穿（中）长期均线,为买入信号（2）死亡交叉:短（中）期均线从上下穿（中）长期均线,为卖出信号。

这次进入钱龙一看发现哈飞走势很不错。只不过上海机场还在跌，此时上海机场的RSI指数已经低于20，于是我以13、69的价格卖出1000股，并以13.66的价格买进1500股。一直以来，我很看好医药行业的版块，5月初上市的海普瑞引发了我的关注，不过因为是刚上市又上市价颇受争议，我并没敢买，准备先先观望下。

实验五

实验学时：2

实验日期： 5月18日

实验要求：

第五次试验要求了解平滑异动移动平均线(MACD)及其应用、从不同方面选股的知识。

实验内容：

首先，我们了解了平滑异动移动平均线(MACD) 。如果行情见涨，短期移动平均值在长期移动平均值之上，此时DIF为正值。且离差加大，投资者应适当控制买入速度防止追涨而被套牢；如果行情下跌，短期移动平均值在长期移动平均值之下，此时DIF值为负，且离差加大，投资者可适当购入股票；当行情由多头转向空头，或由空头转向多头时，离差值趋近于0，此时，投资者可观望一段时间，判定走势后，再决定买卖。如果DIF向上突破MACD和0轴线时，说明买盘大，投资者可适当加入多头；如果DIF向下跌破MACD和0轴线时，说明卖方多，投资者应适时低价购进股票，待股价上涨后，再卖出。寻找背离信号

其次，我们学习了选股的一些知识。基本面选股：从行业入手，找出佼佼者、企业经营稳健，主业明确、企业发展前景分析、股本的扩张性。从市场面选股:从市场题材选股、从市场热点中选股、从“第一”中选股。还有就是智能选股：“智能选股”是一个非常方便的工具，它可以在几秒内将我们所需要的股票按照所设定的条件在两市所有股票中选出来，可以提高操作准确率和看盘效率。

这次，我发现海普瑞并没往上走，它的市盈率波动在50倍与70倍之间，完全没有的分析的可行性。

实验总结

学习了证券投资分析，我感觉受益颇多。特别是老师运用理论与模拟实践相结合的教学方式，让我深深体会到了炒股存在着较大的，甚至是让人难以意料的客观风险，但个人的心理因素也很重要，也领会到了一些基本的投资选股理念。

起初，我们在钱龙注册了账号，里面有一百万的虚拟货币，我们可以进行自由的投资选择，可以投资股票、基金或者国债。而我们大部分人选择炒股，这是我们上实践课的重点所在。每两周我们都有一次机会进行操作，买进或者卖出。我找了几支看起来走势蛮好的股票买进。第2次看时，发现全跌，二其他人也至少有几支是涨的，由于不服输的心理，我赶紧开始翻书，看老师的PPT学习股票交易的技巧和手段。

在做证券投资分析的实验期间，学校组织了1次模拟交易大赛，由于我对此已经深有忌惮，加之上次炒股失利，也没有再参加。我想玩股票的人都应该有很大的忍耐能力，经得起股市瞬息万变的波动吧，看来还火候不够啊。

初学证券投资分析的时候，对于理论知识不屑一顾，感觉它讲的太老套了，不进股市实际操作知道再多也是没用的，可是经历了网络模拟交易后，我觉得任何事情都不是单独的，学习了理论知识可以用它来指导实践，股市肯定不会是单靠运气来盲目支持的，经验老道的股民，是通过技巧来赚钱的。刚开始模拟交易时，技术分析一点不懂，虽然看了关于K线图的理论知识，但还是不懂的如何去运用，也不懂其中的一投资技巧，所以买回来的股票基本都是亏的，到心有戚戚焉，恶补专业理论知识，在逐步的学习中，我慢慢懂得通过阳线及阴线的形态去选择股票，再结合当天的成交量，相关指数，以及政策多方面的因素来该股是否有升的希望。话说：股市中，什么都可以骗人，唯独成交量是不会骗人的。由于时间的局限，所以我都是做短线炒股，下面是我的几点认识：

1.在形势不利的时候及时抽身而退，从而使损失最小化，千万不要犹豫不决。或者抱有侥幸心理。

2.卖出去的股，哪怕第2天又涨了也不要后悔,有的是机会。

3.买进趋势明朗的股票,不要买趋势不明的股票,最好是有5日均线支撑的，因为这样比较有保障，就算亏，也不会亏很多。

4.尽量要买好股，如市场热点的股票，不要买垃圾股，垃圾股涨的快，但跌起来会更快。买进最近换手率较高的股票，赚得多而快。

5.仔细观察k线图，不要心理过急，或者太贪，以防其到达最高价而会落。

6.一次不要把所有的资金用在1个股票上,因为鸡蛋在1个篮子里的风险永远大于分开放的风险，但也不要买太多只股，以免照应不过来。

在整个模拟炒股的过程中，我的心情都还是比较淡定的，虽然刚开始的时候都是亏的，但在我的不懈努力下，我的亏损渐渐减少了,这已经让我觉得很欣慰了，毕竟我有在努力，也有了收获：毕竟今年的行情不好呀。最深的体会是：不要怕跌！只要有跌就有机会，账面的损失并不可怕，最可怕的就输了心态，没了斗志！要懂得及时自我调整，才能在股市的竞争中存活，才能有下次战斗的机会。

总之，通过这几次实验，我学到了很多，也懂得了很多金融方面的知识，首先对钱龙模拟炒股软件有了一定得了解和认识，并学会了如何去分析，如何去炒股，如何去投资，并且了解了一些金融界的基本知识、概念和现象。例如：K线理论、委比、量比、换手率和移动平均线等概念以及RSI等指标。虽然这只是个模拟系统但也给我们带来了无比的好奇和激情，相信对我们将来在金融市场中活动会有一定的基础作用。再者，我对此软件的应用有了大概的了解，能够准备、快速的使用各种快捷键操作，对将来炒股上手有一定得帮助和作用。最后，通过这几次实验的学习我知道了就算理论知识再丰富也是不够的，那只将是纸上谈兵，只有经过实践地磨练才能充分地掌握你所得到的知识并发挥作用，我一直相信只有切身体会了才能够懂得你所从事工作和知识的真谛。而且，我也认识大如果想要在变化莫测的股市中占有一席之地，我需要学习的地方还有很多，我需要不断的积累，不断的学习。
http://ishare.iask.sina.com.cn/f/9657086.html?from=like

9. 如何建立一个股票量化交易模型并仿真

研究量化投资模型的目的是找出那些具体盈利确定性的时空价格形态，其最重要手段的概率取胜，最重要的技术是概率统计，最主要的研究方向是市场行为心理。那么我们在选择用于研究的参数时，也应该用我们的经验来确定是否把某技术参数放进去，因为一般来说定性投资比较好用的参数指标对量化投资同样适用。x0dx0a量化投资区别于传统定性投资的主要特征在于模型。我打个比方，我们看病，中医与西医的诊疗方法是不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，主观定性程度大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。中医对医生的经验要求非常高，他们的主观判断往往决定了治疗效果，而西医则要从容得多，按事先规定好的程序走就行了。量化投资就是股票投资中的西医，它可以比较有效地矫正理智与情绪的不兼容现象。x0dx0a量化投资的一般思路：选定某些技术指标（我们称之为参数，往往几个组成一组），并将每一个参数的数据范围进行分割，成几等份。然后，用计算机编程写出一段能对这些参数组对股票价格造成的影响进行数据统计的程序，连接至大型数据库进行统计计算，自动选择能够达到较高收益水平的参数组合。但是选出这些参数组后还不能马上应用，因为这里涉及到一个概率陷阱的问题，比如说，有1到100这一百个数字放在那里，现在让你选择，请问你选到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果较幸运你选到了100并不能说明你比别人聪明，而是概率的必然。所以，在进行统计时要特别关注统计的频率与选出的结果组数量之间的关系。在选出符合要求的参数组后我们还应留出至少三年的原始市场数据进行验证，只有验证合格后才能试用。x0dx0a量化投资原始数据策略：我们选用96年后的市场数据，因为96年股市有过一次交易政策改革（你可以自己查询了解一下），为了不影响研究结果我们不采纳96年以前的数据进数据库。x0dx0a量化投资研究的硬设备：高计算性能电脑，家用电脑也可以，不过运算时间会很长，我曾经用家用电脑计算了三个月时间才得到想要的数据。x0dx0a统计方法：可以选用遗传算法，但我在这里陪大家做的是比较简单的模型，所以采用普通统计方法就可以了。x0dx0a用于量化研究的软件：我采用的是免费的大型数据库MYSQL，ASP网络编程语言，以及可以设置成网络服务器的旗舰版WIN7操作系统。