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用量化投资做股票价格分析

发布时间: 2021-05-10 10:27:51

A. 用量化理论去分析一个股票

量化就是指通过一些数学模型,例如概率模型,风险模型等,去预测接下来的事情发生的概率。用量化的理论去分析股票就是用这些量化数学模型去预测一个股票接下来的走势、涨跌概率等,数学的东西比较复杂,推荐你用胜算在握量化炒股APP,他们就是做量化投资炒股的,可以跟着学习一下..

B. 量化投资者是如何获取实时行情数据的呢

是通过付费的股票接口,利用对现有股市实时变动的大数据进行量化分析,产生宏观的整体市场分析的情况下,对个股做细致的波段分析,以期找到准确的趋势化交易行情,从而实现量化交易的趋势化行情,趋势化行情有跌有涨,跌的情况下,长期看空,涨的时候,准确寻找金股投资。

量化交易道理很低,就是我们大学里学的微积分,只是研究对象不同,没啥神奇的,就是博一个概率

C. 量化分析是什么意思

量化分析就是将一些不具体,模糊的因素用具体的数据来表示,从而达到分析比较的目的。

量化分析可以帮助我们更加方便和直观地衡量风险和收益,但需要强调指出的是,美国华尔街顶级量化金融大师、哥伦比亚大学著名教授伊曼纽尔·德曼,在《数学建模如何诱骗了华尔街》一文中,毫无忌讳地承认:我们根本不可能(通过数理分析方法)发明出一个能够预测股票价格将会如何变化的模型;如果我们相信人类行为可完全遵守数学法则,从而把有着诸多限制的模型与理论相混淆的话,其结果肯定会是一场灾难。

(3)用量化投资做股票价格分析扩展阅读:

量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程,包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易,资产配置,风险控制等。

量化分析法将对通过定性风险分析排出优先顺序的风险进行量化分析。尽管有经验的风险经理有时在风险识别之后直接进行定量分析,但定量风险分析一般在定性风险分析之后进行。定量风险分析一般应当在确定风险应对计划时再次进行,以确定项目总风险是否已经减少到满意。

D. 什么是量化投资交易策略

一文看懂量化投资策略

闲话基

量化投资在近些年受到越来越多的关注,包括规模、策略、业绩。量化投资,是指通过借助统计学、数学方法,运用计算机从海量历史数据中,寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略,按照策略构建的数量模型严格执行投资,力求获得长期稳定可持续高于平均的超额回报。

跨市场策略涉及外汇兑换、国际期货交易对冲,交易实现难度大,国内用得少。

由于期货具有杠杆属性,这类策略持仓的市值往往很大,有时候甚至超过产品资产总值,导致收益率的波动率是所有量化策略中最大的。在市场出现连续震荡行情时,这样策略由于杠杆属性会出现较大的回撤。另外一个对这类策略的一个限制是,目前市场上活跃交易的期货品种不多,高频交易很大程度倚重于品种成交量,开平仓时间间隔较短,使得策略容量不大。

E. 什么是量化投资

量化投资指的是一种投资方法,它是指通过数量化方式或计算机程序化发出买卖指令,以得到稳定收益为目标的交易方式。量化投资是一种定性思想的量化应用,它对大量的指标数据进行分析,得出一些有说服力的数据结论,然后通过计算机技术进行数学建模,并进行量化分析,从而得出一个比较契合实际的投资策略。
量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令,以获取稳定收益为目的的交易方式。在海外的发展已有30多年的历史,其投资业绩稳定,市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。从全球市场的参与主体来看,按照管理资产的规模,全球排名前四以及前六位中的五家资管机构,都是依靠计算机技术来开展投资决策,由量化及程序化交易所管理的资金规模在不断扩大。

F. 哪位推荐一个能够做量化投资的软件

量化炒股的话关注(名Z)是用数据分析实际数据展现市场情况的,数据选股、风控,计算机来的比较真实,还有7年日内交易的研发经验,对于做差价特别实用

G. 做量化交易一般用什么软件

需要懂一些数学模型,比如统计分析、人工智能算法之类的,他的本质是利用数学模型分析数据潜在的规律寻找交易机会,并利用计算机程序来搜寻交易时机以及完成自动化交易。并没有现成的软件可以做这个,因为它需要一个搭建一个专业的平台,这不是一个人可以完成的。

国内有一些软件,比如大智慧提供数量分析,还有一些软件提供股票、期货的程序化交易。但是实际上这并不是真正意义上的量化交易。事实上,做一款纯粹的适合个人投资者的量化投资软件,难度是非常大的,因为量化策略并不想传统的基本面、技术面那样存在已有既定的必然规律。他需要跨越多学科,多领域去挖掘数据的规律,然后利用得出的规律进行交易。但是不同时间、空间的数据的潜在规律并不一致,所以对量化过程进行标准化是一件很难完成的事情。

如果是计算机或者数学专业的人士,可以考虑使用C、C++、SQL等语言,其他的可以使用MATLAB/SAS 等软件。不管是哪一种软件,要实现量化交易,肯定是需要一定的建模基础和编程基础的,其中最重要的东西是数学能力。

H. 量化分析的量化投资策略

量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程,包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易,资产配置,风险控制等。
1·量化选股
量化选股就是采用数量的方法判断某个公司是否值得买入的行为。根据某个方法,如果该公司满足了该方法的条件,则放入股票池,如果不满足,则从股票池中剔除。量化选股的方法有很多种,总的来说,可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类
2·量化择时
股市的可预测性问题与有效市场假说密切相关。如果有效市场理论或有效市场假说成立,股票价格充分反映了所有相关的信息,价格变化服从随机游走,股票价格的预测则毫无意义。众多的研究发现我国股市的指数收益中,存在经典线性相关之外的非线性相关,从而拒绝了随机游走的假设,指出股价的波动不是完全随机的,它貌似随机、杂乱,但在其复杂表面的背后,却隐藏着确定性的机制,因此存在可预测成分。
3·股指期货套利
股指期货套利是指利用股指期货市场存在的不合理价格,同时参与股指期货与股票现货市场交易,或者同时进行不同期限,不同(但相近)类别股票指数合约交易,以赚取差价的行为,股指期货套利主要分为期现套利和跨期套利两种。股指期货套利的研究主要包括现货构建、套利定价、保证金管理、冲击成本、成分股调整等内容。
4·商品期货套利
商品期货套利盈利的逻辑原理是基于以下几个方面 :(1)相关商品在不同地点、不同时间对应都有一个合理的价格差价。(2)由于价格的波动性,价格差价经常出现不合理。(3)不合理必然要回到合理。(4)不合理回到合理的这部分价格区间就是盈利区间。
5·统计套利
有别于无风险套利,统计套利是利用证券价格的历史统计规律进行套利,是一种风险套利,其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。统计套利在方法上可以分为两类,一类是利用股票的收益率序列建模,目标是在组合的β值等于零的前提下实现alpha 收益,我们称之为β中性策略;另一类是利用股票的价格序列的协整关系建模,我们称之为协整策略。
6·期权套利
期权套利交易是指同时买进卖出同一相关期货但不同敲定价格或不同到期月份的看涨或看跌期权合约,希望在日后对冲交易部位或履约时获利的交易。期权套利的交易策略和方式多种多样,是多种相关期权交易的组合,具体包括:水平套利、垂直套利、转换套利、反向转换套利、跨式套利、蝶式套利、飞鹰式套利等。
7·算法交易
算法交易又被称为自动交易、黑盒交易或者机器交易,它指的是通过使用计算机程序来发出交易指令。在交易中,程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格、甚至可以包括最后需要成交的证券数量。根据各个算法交易中算法的主动程度不同,可以把不同算法交易分为被动型算法交易、主动型算法交易、综合型算法交易三大类。
8·资产配置
资产配置是指资产类别选择,投资组合中各类资产的适当配置以及对这些混合资产进行实时管理。量化投资管理将传统投资组合理论与量化分析技术的结合,极大地丰富了资产配置的内涵,形成了现代资产配置理论的基本框架。它突破了传统积极型投资和指数型投资的局限,将投资方法建立在对各种资产类股票公开数据的统计分析上,通过比较不同资产类的统计特征,建立数学模型,进而确定组合资产的配置目标和分配比例。