⑴ 股票里什么叫全量资金全量资金分等级吗
在此之前对金融资产进行分类,我们先来谈谈资产的波动市场和流动市场。全量资产的一般吸点。金融流动性资产市场允许参与者在不影响交易价格的情况下,根据需要进行大额抵押品或抵押品交易。事实上,在一个流动的市场中,金融资产的可流动价值与其不同价值之间并没有太大的区别,通过出售或抵押贷款,甚至消除出现意外现金紧缩的可能性。
产品、金融资产或一项资产替代另一项资产的能力的恢复。资产流动性的决定性因素。金融资产具有替代品的资产提供了选择,并能引发更大的活动。但它也可能破坏流动性结构。或者说市场活动的导向方式,金融资产是另一个因素。在行情驱动的交易市场中。证券公司向买卖证券的经纪人或交易商报价。金融资产是在一个由订单驱动的市场中出售的,订单被分组为委托或代理注册,然后按照一定的规则进行匹配。可以合理地假定,由报价驱动的市场报价执行得更快。因此,在某些情况下,金融资产可以产生秩序驱动市场所需的流动性。金融资产报价更有效。它有助于发现价格并保持其透明度,因此金融资产作为一种选择可以更好地提供流动性。
⑵ 股票里面的量化是什么意思
股票里面的量化指的是用先进的数学模型代替主观判断,然后从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的情况以制定策略,随后用数量模型验证及固化这些规律和策略。此外,量化交易是指利用统计学,数学,计算机技术和现代的金融理论,来辅助投资者更好地盈利。
拓展资料
一、常见的十大量化投资策略
01、海龟交易策略
海龟交易策略是一套非常完整的趋势跟随型的自动化交易策略。这个复杂的策略在入场条件、仓位控制、资金管理、止损止盈等各个环节,都进行了详细的设计,这基本上可以作为复杂交易策略设计和开发的模板。
02、阿尔法策略
阿尔法的概念来自于二十世纪中叶,经过学者的统计,当时约75%的股票型基金经理构建的投资组合无法跑赢根据市值大小构建的简单组合或是指数,属于传统的基本面分析策略。
在期指市场上做空,在股票市场上构建拟合300指数的成份股,赚取其中的价差,这种被动型的套利就是贝塔套利。
03、多因子选股
多因子模型是量化选股中最重要的一类模型,基本思想是找到某些和收益率最相关的指标,并根据该指标,构建一个股票组合,期望该组合在未来的一段时间跑赢或跑输指数。如果跑赢,则可以做多该组合,同时做空期指,赚取正向阿尔法收益;如果是跑输,则可以组多期指,融券做空该组合,赚取反向阿尔法收益。多因子模型的关键是找到因子与收益率之间的关联性。
04、双均线策略
双均线策略,通过建立m天移动平均线,n天移动平均线,则两条均线必有交点。若m>n,n天平均线“上穿越”m天均线则为买入点,反之为卖出点。该策略基于不同天数均线的交叉点,抓住股票的强势和弱势时刻,进行交易。
双均线策略中,如果两根均线的周期接近,比如5日线,10日线,这种非常容易缠绕,不停的产生买点卖点,会有大量的无效交易,交易费用很高。如果两根均线的周期差距较大,比如5日线,60日线,这种交易周期很长,趋势性已经不明显了,趋势转变以后很长时间才会出现买卖点。也就是说可能会造成很大的亏损。所以两个参数选择的很重要,趋势性越强的品种,均线策略越有效。
05、行业轮动
行业轮动是利用市场趋势获利的一种主动交易策略其本质是利用不同投资品种强势时间的错位对行业品种进行切换以达到投资收益最大化的目的。
06、跨品种套利
跨品种套利指的是利用两种不同的、但相关联的指数期货产品之间的价差进行交易。这两种指数之间具有相互替代性或受同一供求因素制约。跨品种套利的交易形式是同时买进和卖出相同交割月份但不同种类的股指期货合约。主要有相关商品间套利和原料与成品之间套利。
跨品种套利的主要作用一是帮助扭曲的市场价格回复到正常水平;二是增强市场的流动性。
07、指数增强
增强型指数投资由于不同基金管理人描述其指数增强型产品的投资目的不尽相同,增强型指数投资并无统一模式,唯一共同点在于他们都希望能够提供高于标的指数回报水平的投资业绩。为使指数化投资名副其实,基金经理试图尽可能保持标的指数的各种特征。
08、网格交易
网格交易是利用市场震荡行情获利的一种主动交易策略,其本质是利用投资标的在一段震荡行情中价格在网格区间内的反复运动以进行加仓减仓的操作以达到投资收益最大化的目的。通俗点讲就是根据建立不同数量,不同大小的网格,在突破网格的时候建仓,回归网格的时候减仓,力求能够捕捉到价格的震荡变化趋势,达到盈利的目的。
09、跨期套利
跨期套利是套利交易中最普遍的一种,是股指期货的跨期套利(Calendar Spread Arbitrage)即为在同一交易所进行同一指数、但不同交割月份的套利活动。
10、高频交易策略
高频交易是指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易,比如,某种证券买入价和卖出价差价的微小变化,或者某只股票在不同交易所之间的微小价差。这种交易的速度如此之快,以至于有些交易机构将自己的“服务器群组”安置到了离交易所的计算机很近的地方,以缩短交易指令通过光缆以光速旅行的距离。(该策略源码模板暂无)
⑶ 股票量化是什么意思
所谓量化交易,是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,同时利用计算机技术从庞大的历史数据中海选出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。
量化选股就是利用数量化的方法选择股票组合,期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为,研究表明,板块、行业轮动在机构投资者的交易中最为获利的盈利模式是基于行业层面进行周期性和防御性的轮动配置,这也是机构投资者最普遍采用的策略。此外,周期性股票在扩张性货币政策时期表现较好,而在紧缩环境下则支持非周期性行业。行业收益差在扩张性政策和紧缩性政策下具有显着的差异。
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一、量化交易特点
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。
二、量化交易潜在风险
1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。行情数据自身风格转换,也可能导致模型失败,如交易流动性,价格波动幅度,价格波动频率等,而这一点是量化交易难以克服的。
2、模型设计中没有考虑仓位和资金配置,没有安全的风险评估和预防措施,可能导致资金、仓位和模型的不匹配,而发生爆仓现象。
3、网络中断,硬件故障也可能对量化交易产生影响。
4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。
5、单一投资品种导致的不可预测风险。
⑷ 如何理解量化选股和量化择时之间的关系
所谓量化投资,就是通过定量或统计的方法,不断地从历史数据中挖掘有效的规律并在投资行为中加以利用,甚至通过计算机程序自动执行下单的动作。也就是说,量化投资方法是靠“概率”取胜,其最鲜明的特征就是可定量化描述的模型、规律或策略。
对于股票市场,量化投资主要包括量化选股、量化择时、算法交易、股票组合配置、资金或仓位管理、风险控制等。我们这里重点聊一聊量化选股和择时策略,其中前者解决哪些股票值得关注或持有,后者解决何时买入或卖出这些股票,以期在可承受的风险程度下,获得尽可能多的收益。
第一阶段:选股
选股的目标是从市场上所有可交易的股票中,筛选出适合自己投资风格的、具有一定安全边际的股票候选集合,通常称为“股票池”,并可根据自己的操作周期或市场行情变化,不定时地调整该股票池,作为下一阶段择时或调仓的基础。
量化选股的依据可以是基本面,也可以是技术面,或二者的结合。常用的量化选股模型举例如下:
1多因子模型
多因子模型:采用一系列的“因子”作为选股标准,满足这些因子的股票将作为候选放入股票池,否则将被移出股票池。这些因子可以是一些基本面指标,如 PB、PE、EPS 增长率等,也可以是一些技术面指标,如动量、换手率、波动率等,或者是其它指标,如预期收益增长、分析师一致预期变化、宏观经济变量等。多因子模型相对来说比较稳定,因为在不同市场条件下,总有一些因子会发生作用。
2板块轮动模型
板块轮动模型:一种被称作风格轮动,它是根据市场风格特征进行投资,比如有时市场偏好中小盘股,有时偏好大盘股,如果在风格转换的初期介入,则可以获得较大的超额收益;另一种被称作行业轮动,即由于经济周期的原因,总有一些行业先启动行情,另有一些(比如处于产业链上下游的)行业会跟随。在经济周期过程中,依次对这些轮动的行业进行配置,比单纯的买入持有策略有更好的效果。
3一致性预期模型
一致性预期模型:指市场上的投资者可能会对某些信息产生一致的看法,比如大多数分析师看好某一只股票,可能这个股票在未来一段时间会上涨;如果大多数分析师看空某一只股票,可能这个股票在未来一段时间会下跌。一致性预期策略就是利用大多数分析师的看法来进行股票的买入卖出操作。
与此类似的思路还有基于股吧、论坛、新闻媒体等对特定股票提及的舆情热度或偏正面/负面的消息等作为依据。还有一种思路是反向操作,回避羊群效应(物极必反),避免在市场狂热时落入主力资金出货的陷阱。
4资金流模型
资金流模型:其基本思想是根据主力资金的流向来判断股票的涨跌,如果资金持续流入,则股票应该会上涨,如果资金持续流出,则股票应该下跌。所以可将资金流入流出情况编制成指标,利用该指标来预测未来一段时间内股票的涨跌情况,作为选股依据。
第二阶段:择时
择时的目标是确定股票的具体买卖时机,其依据主要是技术面。取决于投资周期或风格(例如中长线、短线,或超短线),择时策略可以从比较粗略的对股票价位相对高低位置的判断,到依据更精确的技术指标或事件消息等作为信号来触发交易动作。
一般来说,择时动作的产生可以基于日K线(或周K线),也可以基于日内的小时或分钟级别K线,甚至tick级的分时图等。具体的量化择时策略可以分为如下几种:
1趋势跟踪型
趋势跟踪型策略适用于单边上升或单边下降(如果可做空的话)的行情——当大盘或个股出现一定程度的上涨和一定程度的下跌,则认为价格走势会进一步上涨或下跌而做出相应操作(买入->持有->加仓->继续持有->卖出)。
2高抛低吸型
高抛低吸型:高抛低吸型策略适用于震荡行情——当价格走势在一定范围的交易区间(箱形整理)或价格通道(平行上升或下降通道)的上下轨之间波动时,反复地在下轨附近买入,在上轨附近卖出,赚取波段差价利润(下轨买入->上轨卖出->下轨买入->上轨卖出->…)。
3横盘突破型
横盘突破型:价格走势可能在一定区间范围内长时间震荡,总有一天或某一时刻走出该区间,或者向上突破价格上轨(如吸筹阶段结束开始拉升),或者向下突破价格下轨(如主力出货完毕,或向下一目标价位跌落以寻找有效支撑),此时行情走势变得明朗。
横盘突破型策略就是要抓住这一突破时机果断开多或开空,以期用最有利价位和最小风险入场,获得后续利润(空仓或持仓等待机会->突破上轨则买入或平空/突破下轨则卖出或做空)。
常见的趋势跟踪型策略有:短时和长时移动均线交叉策略,均线多头排列和空头排列入场出场策略,MACD的DIFF和DEA线交叉策略等。如下图所示:
常见的高抛低吸型策略一般通过震荡类技术指标,如KDJ、RSI、CCI等,来判断价格走势的超卖或超卖状态,或通过MACD红绿柱或量能指标与价格走势间的背离现象,来预测波动区间拐点的出现。如下图所示:
常见的横盘突破策略包括布林带上下轨突破、高低价通道突破、Hans-123、四周法则等。如下图所示:
必须要强调的是,趋势跟踪型策略和高抛低吸型策略适用于完全不同的市场行情阶段——如果在单边趋势中做高抛低吸,或是在震荡行情中做趋势跟踪,则可能会造成很大亏损。因此,对这二者的使用,最关键的是,第一要尽量准确地判断当前行情类型,第二是要时刻做好止损保护(和及时止盈)。
总结一下:
在疯牛秘籍和疯牛形态系列产品中,提供了大量对股市规律的揭示、以及基于这些规律制定的量化策略,例如基于各类公告事件、资金动向、技术指标等制定的策略和规律,以及次日机会、底部形态反转等对应的交易时机。
这些实时动态的策略可为投资者的选股和择时操作提供高效的、有价值的参考。