① 量化交易都有哪些主要的策略模型
1、Alpha策略
全對沖的叫做Alpha策略，不對沖的在市面上常被稱作指數增強策略。二者所用模型一樣，但後者少了期貨的對沖。缺少對沖有壞處也有好處，壞處是這種策略的收益曲線是會有較大的回撤。但好處方面，在大漲的年份，這種策略的表現會特別好。
2、CTA策略
CTA策略的特點是收益風險比相對Alpha來說會較低。但是在行情較好的年份收益可能會很高，尤其是在早期。而且，無論是在編程還是策略上，CTA入門的難度相對來說都是最低的。
3、高頻交易策略
國內使用高頻交易策略主要應用在，期貨趨勢、期貨套利、期貨做市、股票T+0以及全做市交易，國外機構自營交易，比如美股以及股指等。國內做高頻交易的基本上都是私募，但高頻交易的產品基本上不會對外募集或者極少對外募集。
國內發展趨勢
國內量化投資規模大概是3500到4000億人民幣，其中公募基金1200億，其餘為私募量化基金，數量達300多家，佔比3%(私募管理人共9000多家)，金額在2000億左右。
中國證券基金的整體規模超過16萬億，其中公募14萬億，私募2.4萬億，樂觀估計，量化基金管理規模在國內證券基金的佔比在1%~2%，在公募證券基金佔比不到1%，在私募證券基金佔比5%左右，相比國外超過30%的資金來自於量化或者程序化投資，國內未來的增長空間巨大。
② 在股市中，量化交易是怎樣的
在股市中，對於量化交易一般主要是，通過相應的計算機去計算相關的交易買賣點，然後當股票達到相應的幅度，就會自動的買入或者賣出，是不受心理以及情緒影響的，相當於a的操作買賣，但要人為的設定一些參數。
③ 什麼是股票的量化交易的原理
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。
量化交易風險具體包括：
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。
④ 量華網上的量化交易有哪些主要的策略模型
國內的量化策略可以簡單分為三個類型，Alpha策略，CTA策略以及高頻交易策略。其中主要的是Alpha策略和CTA策略。
⑤ 股票量化交易是什麼意思
股票量化交易，就是將股票市場所有的股票信息，比如股票的漲跌歷史數據，成交量歷史數據，股票的基本面歷史數據，指數漲跌歷史數據等等全部輸入計算機，進行大數據分析，之後根據大數據選擇出炒股成功率最高的方案，並設計成計算機自動操盤模式，稱為量化交易。
量化交易
所謂量化交易，是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，同時利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選出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。
量化交易潛在風險
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。
⑥ 什麼是股票量化交易
什麼是量化投資？
簡單來講，量化投資就是利用計算機科技並採用一定的數學模型去踐行投資理念、實現投資策略的過程。
傳統的投資方法主要有基本面分析法和技術分析法兩種，與它們不同的是，量化投資主要依靠數據和模型來尋找投資標的和投資策略。
主要有哪些量化投資策略呢？
第一，也是最重要的一類策略：量化選股
量化選股就是採用數量的方法判斷某家公司是否值得買入的行為。根據某種方法，如果該公司滿足了該方法的條件，則放入股票池；如果不滿足，則從股票池中剔除。量化選股的方法有很多種，總的來說，可以分為公司估值法、趨勢法和資金法三大類。
公司估值法通過比較公司估值法得出的公司理論股票價格與市場價格的差異，判斷股票的市場價格是否被高估或者低估，從而尋找出價值被低估或被高估的股票。這種就是基本面量化。
趨勢法就是根據市場表現，如強勢、弱勢、盤整等不同的形態，做出對應的投資行為的方法。可以追隨趨勢，也可以進行反轉操作等。這種就是技術面量化。
資金法的本質思想是追隨市場主力資金的方向，如果資金流入，則應該伴隨著價格上漲；如果資金流出，則應該伴隨著價格下跌。資金法本質上是一種跟風策略，追隨主流熱點，從而期望在短時間內獲得超額收益。這種是交易行為量化。
通過量化方法選出來的股票，通過不斷的輪換，就可以獲得超額收益。
第二類策略是：量化擇時
傳統的有效市場假認為金融市場是不可預測的，價格充分反映了所有相關的信息，價格變化服從隨機遊走，對金融產品價格的預測將毫無意義。
但是隨著計算機技術、混沌、分形理論的發展，眾多研究發現，股價的波動不是完全隨機的，它貌似隨機、雜亂，但在其復雜表面的背後，卻隱藏著確定性的機制，因而存在可預測成分。例如利用一種叫 Hurst 指數的工具，可以在較大的時間刻度上判斷出大盤的高點和低點。
根據量化擇時的策略判斷，可以進行大盤的高拋低吸，例如熊市底部抄底，牛市頂部拋頂。
第三類策略是：對沖套利
對沖套利就是利用兩個相關性比較高的品種，同時進行做多和做空的操作的一種交易策略，當兩個品種的價差偏差超過了合理區間，存在較大的概率回歸，這是對沖套利策略的理論邏輯。
舉個例子，工商銀行和建設銀行的股價往往同漲通跌，因此如果當工商銀行漲的時候，可以賣出工商銀行，買入建設銀行。當兩者價差回復正常的時候，賣出建設銀行，再買入工商銀行。這樣來回的操作，可以獲得一個超越牛熊的收益。
目前國內資本市場可以進行的對沖套利策略包括：期現套利、跨期套利、跨品種套利、跨市場套利、ETF 套利、分級基金套利等。
例如 2018 年 10 月，因為在 2015 年在股災中，大量進行 ETF 交易的幾個私募基金，給證監會重罰，其中東海恆信給罰款 2 億多，他們就是利用 EFT 套利的策略，在 2013 到 2015 年期間，盈利超過 10 億。
有了對沖套利策略，無論是熊市還是牛市，都可以獲得比較穩健的收益。
第四類策略是：期權套利
期權套利交易是指同時買進賣出同一相關期貨，但不同敲定價格或不同到期月份的看漲或看跌期權合約，希望在日後對沖交易部位或履約時獲利的交易。
期權套利的交易策略和方式多種多樣，有多種相關期權交易的組合。特別是期權的高杠桿特徵，使得在 2018 年的熊市中，有不少優秀的交易員依然可以獲得超過 50% 的收益率。
第五類策略是：資產配置
學術界有一個公認的結論，投資中真正賺錢的關鍵是資產配置，而不是具體的交易。通過對主要的大基金的績效歸因可以得出結論，90% 的收益來自於正確的資產配置，也就說，選擇市場比交易更加重要。
量化投資管理將傳統投資組合理論與量化分析技術結合，極大地豐富了資產配置的內涵，形成了現代資產配置理論的基本框架。
⑦ 如何建立一個股票量化交易模型並模擬
新手建立一個股票量化交易系統，底層邏輯是能夠長期穩定盈利。最起碼需要具備以下幾點：
一、了解自己的交易資金、風險偏好、真正用於交易的時間因為不同的資金、不同的風險偏好、不同的時間投入，選擇的策略是不一樣的，如果資金小，很多組合的策略用不了，如果風險偏好低，那麼勝率就會比價低，如果沒有時間來投入，那麼只能選擇100W以上大資金進行程序化交易，天字一號量化系統各個策略都能設置。
二、根據風險偏好。選擇一個適合自己的建倉、平倉、止損、止盈的模型，這個模型歷史數據回測，中石油、獐子島、銀之傑等所有股票，他是能夠穩定盈利的。並且能夠出具詳細的回測報告，
三、設置倉位控制，一般單次的風險度控制在5%以內，最好是2%-3%以內
四、設置嚴格的資金管理規則並嚴格執行系統，出現新的BUG繼續改進。
⑧ 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。
⑨ 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。