❶ 作為一名經常在股票交易中的散戶，要怎樣建立一套自己的交易系統
交易系統，聽起來很高大上，其實，就是股票投資時需要考慮的幾個方面的重要因素。
交易系統，是在股票投資過程中使用的，那我從股票買賣全過程來說一下交易系統建立的方法。這個交易系統，分為「選股，買賣，紀律」三個部分。
一、 選股系統
股票投資的第一步，就是選股。選股要靠自己，不能道聽途說。 選股必須分析兩個方面：基本面和技術面。
基本面主要看行情軟體的f10部分，對pe，pb，roe，還有主要財務數據，選出業績優良的股票。如果散戶不具備這個能力，除了學習相關只是外，就是看看軟體裡面對該股票的估值，做個參考。散戶最好少碰創業板，到滬深300裡面去找個股。
技術面主要看大趨勢，看中長期120日和250日均線走向，只做這兩條均線向上的股票（最好在剛向上時就買入，否則，等到250日已經上移動很高時，股價已經到了階段頂部）。關於趨勢級別和階段的判斷方法，我有一篇文章專門說過。
那些120日250日均線向下的個股，散戶不要做！
二、買賣系統
這個買賣系統，其實就是買賣依據是什麼？ 這里的前提是藍籌股，而且是120和250均線向上的個股！不涉及垃圾股和120日和250日均線向下的個股。
不要羨慕超跌反彈，也不要垂涎V形反轉，那些不是我們散戶的菜！！ ！
如上圖，在ABC點買入，有耐心等待這些買點出現！DEF點要不要賣？？？看清楚了，現在是牛市，完全可以不用賣！即使你一次買在了DEF點，也沒事，這種虧損，會有解套的時機，這和熊市不一樣，牛市會一浪更比一浪高，而熊市一浪更比一浪低。如果自作聰明，做高賣低買，按照以往經驗賣高，那很可能賣在H點，那後面的主升浪就錯過了，一般人在H點賣了是沒信心追買回來的。
為什麼不說買在G點，因為那時候120日均線還沒向上，穩健投資者需要觀察。
有人說，我就買在目前最高點F區了，怎麼辦？要不要止損？！請看清楚了，這只股票是牛市！！！如果F點買入被套了幾天，就忍不住割肉了，那很有可能後面繼續拉升創新高！那有人又說，要是下跌怎麼辦？？？再說一遍，現在是牛市，如果下跌，那就不要理會，不用多久，又會創新高的！而且，如果跌到一定支撐位再向上是，還要加倉買入。
牛市賣出依據是啥？一是基本面估值，如果價格大於價值20%以上賣出。二是根據技術面賣出。因為牛市不言頂，所以很難具體說什麼位置賣出好。就如現在的茅台，現在看，以前在哪裡賣出都是錯誤。從一般規律看，當股價距離60日均線啟動位置時上漲70~100%以上，很可能（只能用概率）是階段性頭部，甚至是一輪行情結束的時候。這時候，可以減倉三分之一，同時對k線，成交量，上行速率，股價重心，市場信息等綜合判斷形成頭部的可能。
當然，如果在本圖例你買在F點被套（還在這個股票牛市的初期），下跌時，可以減倉三分之一，用來做差價，降低成本，也可以不動等待，或則在回調上漲幅度三分之一左右再次上漲時加倉！
三、紀律系統
包含止損止盈兩個方面。
止損，就是買入前，要設立一個止損價位！沒有止損就不要買入！ 一般根據有效跌破60日或則120日均線止損（每個個股均線可能不一樣，這和主力操盤風格有關）！後來如果再次上漲突破這兩條均線，買入就行。千萬不要跌破時不止損，防止有黑天鵝，股市安全第一。
止盈價位一般隨價格上漲而抬高。當達到目標價位，或則跌破上升趨勢線，或則上升均線（一般20日）時，賣出一半倉位。如果跌破60日，全部賣出。沒有跌破，又反轉向上時，把賣出的一半倉位再買回。
上漲時買，然後捂股，下跌時賣，這是牛市的操作方法，可能大部分人還沒悟透！
而熊市時，如果做反彈，是下跌時買，上漲時賣，輕倉參與，見好就收，不能貪心。
這個交易系統包含六個方面要素，每個方面要悟透。當然，六個方面可以，七個方面行不行？也行，只要自己按照股票「選股，買賣，紀律」三個要素過程來擴展，也是可以的。比如，買賣系統，這里講的是均線能不能選布林線？也可以，只要自己會用，有標准就行。
謝謝！
買低賣高，這是最起碼的。其他的，就是要有錢，不怕賠錢，就是買買買。其他的，什麼投一萬，三年過百萬。這肯定不是「天方夜譚」，是「木魚石的傳說」。我差點信了，不過我沒買。
散戶建立交易系統，問題就一句，答案可以寫一本書。這里就從大方面進行概括。
一、正三觀。這是建立交易系統的第一步，也是核心的一步。三觀決定了你如何看待事物。比如你認為「可以一夜暴富」，你就會天天盯著漲停板的股票，選股的目的就是抓漲停板；比如你是「人雲亦雲」的隨大流者，你就會天天聽股評看題材，網上說哪只會暴漲，你就跟著買哪只；比如你認為「天上不會掉餡餅」，你就會務實的尋找有成長性並被低估的實幹上市公司。你是怎樣的「三觀」，將決定了你交易系統建立的邏輯思維。
二、明確並量化股票高低邏輯。在第一條「正三觀」的前提下，你才能著手這一步。在此我以「正三觀」的角度來建立正確的能持續獲利的股市交易系統。我認為得尋找「中小盤實干績優成長股」，並不排除大盤股，但以「高成長」為優先選擇對象。量化從每年的業績遞增、現在的市盈率、市值大小、行業前景、合作夥伴、項目進展等多方面考量，股價在 歷史 階段低位（如半年線、年線）。
三、低吸。先看大盤在下跌後的底部震盪區，再看本行業板塊在下跌後的底部震盪區，最後是精選該行業中最有可能業績暴增的公司。在低位徘徊 歷史 地量後開始增量（放量）時分倉入手。逐步的試倉，在底部震盪時注意要不斷的高拋低吸，最終明確出一個底部震盪區域，在區域低位重倉，再次漲至震盪上沿時依然拋出部分倉位，不斷攤薄成本。突破箱體上沿不追，盡管拋出部分倉位，等待回踩。回踩後再次重倉。這之後是一路持股不動了。
四、高拋。在股價從底部上來50%左右時，見放量就拋出，跌破20日均線清倉出局。一個波段就此完成。有些股票此時回調之後還會上漲，有的甚至一倍二倍三倍的漲。這要說清楚就復雜些了。我的判斷是看成交量，以此才能看出主力資金是否出局，是否還會繼續向上做。這個方法有很多種類，可以出一本書。
五、具體細化交易系統。這要會編寫指標代碼，或者請程序員幫你寫。必須包羅「時空量價」這四個要素，通過這四個要素來定位股價運行的階段。股價運行必定是四個階段「底漲頂跌」。只有看清楚這四個階段，你才能獲取可靠利潤。「時空量價」這四要素，也是用來衡量「人心」的，股價的波動，就是「人心」的波動。
六、克服心魔。第一條「正三觀」決定你是否能正確的入門一個能持續獲利的交易系統，無疑是最關鍵的。而克服心魔同等重要。它決定你最終的成敗。以我為例，自認為是「正三觀」，自己也會編程，建立的交易系統能相當准確的把握頂底，從大波段來說幾乎是百分百勝率，日線級別頂底信號也相當准確，但有時誤差一兩天。但心魔影響我的操作。心魔是個問題也能說出長篇大論來，在此不展開了，總之到了那一步就必將遇見心魔這個最強的敵人。我花了兩年時間歷練自己，現在還不敢說完全戰勝了心魔。一句話，完全無腦的按交易系統指示操作，但你就是做不到。
用心的回答、經驗的回答。
讓我們來看看這三張圖的走勢可以得出，股票上漲時期的三個現象：第一，均線呈多頭排列；第二，MACD在0軸上方；第三，交易量相比變大了（圖一圖二符合。圖三前期交易量很大，後期交易量小，說明籌碼集中）。三個圖中粉紅色的線是20日均線，在上升期雖然有反復，但是始終在20日均線上方運行。我們可以用20日均線作為止損位置。
經過分析，我們可以做一個買股票的前提條件，就是我為什麼買這一隻股票，問自己三個問題：第一，此股的均線是否是多頭排列；第二，此股的MACD在0軸上方嗎？第三，在符合前兩個條件的基礎上，看交易量。
有人說你這是拿著 歷史 圖形在說事。不錯，這就是已經走完的圖形，但是它表明了一個特徵，就是處於上漲時期的股票基本滿足的特徵。我們總結這些特徵，然後滿足這些特徵就買，不滿足寧願空倉或者觀望。首先，我們絕大多數都是普通股民，既沒有大資金的支持，又沒有內幕消息的實力，只能靠自己辛苦工作攢點閑錢投資，夢想著賺點錢補貼生活。在零和 游戲 的股市，我們別無選擇，只能靠自己擁有的條件賺錢。但是賺錢是不容易的，尤其是在故事裡賺錢更不容易，機構要賺錢，國家社保要賺錢，能力出眾的人要賺錢，甚至公司要集資發展需要錢，都從股市裡賺錢，錢從哪裡來？就是廣大的普通股民。很多普通股民其實是虧錢的，即使有賺錢的時候，但是虧的比賺的多，總體上是虧的。所以，我們要總結一些經驗。
第二，我們希望買到上圖的圖三，一路上揚。但是現實中，我們買到了圖二的次數多。漲一點，跌一點，很多人被嚇跑了，很多人耐不住時間走了。因為一般的股民害怕損失，然後又幻想短期內賺更多的錢，結果反而賠的多。這就是現實和心理層面的因素。在這里有兩個方法：一是用20日均線做止損，在20日均線上方的，一直持有。跌破20日均線的，堅決賣方。（現實中很多人做不到，所以虧的比賺的多，總體上賠錢了）。二是選擇一個熟悉的股票，一年內只買這一隻股票。不看其他的股票，不跟風。這樣你就會培養出熟悉的股感，再附加一些其他分析指標，收益比大多數股民好。以上兩個方法很多人做不到，太難了。
關於交易系統的建立，個人建議：第一，分析大盤的狀態，決定買股票的倉位。牛市就用8-10成倉位。熊市就用2成倉位，或者空倉。震盪市就用2-5成倉位。第二，買股票的三個問題。第三，設置止盈止損。第四，堅決執行第三點。第五，止盈後把賺到的錢分成兩份，一份存下暫時不動。一份投入股市繼續。記住，股市裡賺到的錢在自己手上才是賺到的，還放在股市裡的錢，指不定是誰的呢。
什麼是交易系統？曾經我非常的疑惑，為什麼同樣的動作，同樣的形態，一個漲了，另一個就拚命跌？於是我不斷改進自己的交易系統。我是學計算機和數學出生，又在物理行業混跡，我想用各種理論方法來計算出一個確定性的方法，買進去，就得到確定的機會，然而最終我發現，成功率最高的系統，高達80%的成功率，其結果是，從1990年到現在，全市場，發出的信號，只有寥寥的七次，失敗一次。其它的不是信號太多，就是盈利太少。
這個市場真的沒有一個確定的交易系統嗎？當我花了幾周的時間，將所有的數據一條一條的看完，我忽然發現，是！也不是！是的原因是，你根本無法把控這個市場未來的走勢，因為你也是影響市場的那個人。不是，是因為在不確定中，你只要抓住那某些時刻的確定性，就可以了。
我們在書上學過很多的方法，每種方法都有其簇擁者，為什麼有些人用的好，有些人用不好？是交易系統在這兩種人之間有區別嗎？不是！是因為他們的差別在於對市場的認識。
比如說均線，有的均線死叉就一定要逃命，而有的均線死叉，卻極有可能就是買點，怎麼會發生這樣的事情？有的人說，股票站上60天均線就要買入，可有的人買入了就完蛋，是均線的問題嗎？不是，是人對均線理解的差異。
因此在這個問題的各類回答中，有說交易系統很難的，也有說很簡單的，都對，真的！每個人的理解都不同，時間上也有差異。最笨的辦法，是對著書上的例子一點點的看，看看為什麼這些例子能成功，而自己挑出來的那些就失敗，一點點的驗證出自己的交易系統。
這個過程，有人叫做一萬小時法則，沒有辦法，眼光的提升，是需要時間的，當有一天你能夠一眼看出好與壞，那麼，所謂的交易系統，就形成了，問你為什麼？你也許只會說，不知道，感覺。
當風險發生的時候，你從容的離場，機會來臨的時候，淡定的入場，當機會和你預想的不一樣，不會追問為什麼，靜靜的離開，等待下一次機會。你不會因為沒有機會而焦慮不安，不會因為擔心錯過機會而煩躁不已，甚至不會因為錯誤的判斷提前離開而懊惱悔恨。你的交易系統就已經形成了。
這時候，你的交易系統，是你自己獨有的，沒人能理解為什麼，哪怕你都講出來，還是會有無法明說的東西。不是你不想說，是你根本無法說，這是你自己的交易之道。
所謂道可道非常道，大概就是如此！
如何才能建立一套適合自己的交易系統呢?這句話包含兩層含義：一是適合自己的，每個人的投資理念、性格特徵、風險承受能力等等都各有不同，別人成功的交易系統，在自己身上未必就能發揮作用；二是完善交易系統的交易系統應該包含的內容有哪幾個？選股邏輯、交易策略、交易系統、資金管理、心態情緒管理等5大板塊。那麼幾個板塊的功能劃分是怎樣的呢？
一、選股邏輯。選股邏輯解決的是選股層面的問題，要做好股票投資，選股是第一關鍵，要有好的短線收益，必須要跟對熱點板塊。選股邏輯包含兩個方向，一個是政策消息面的驅動要素，二是技術面的價量時空。短線交易側重點是對短線題材邏輯的分析，股票K線只是表象，影響K線形態的是資金，而推動資金的則是背後的市場邏輯，而市場邏輯的核心是題材的驅動力以及生命周期。題材的邏輯屬性以及板塊的運動規律是分析短線熱點持續性、節奏和結構的重點。
同時，題材驅動與技術面的共振才能夠造就短線的爆發力，有題材如果沒有技術面資金的推動也很難有好的表現；有技術面形態的做多走勢，如果沒有題材的支撐，也很難持續。
二、交易策略。股票市場永遠是處於波動下滾動運行的，波峰波谷之間就會形成上漲趨勢、下跌趨勢、橫盤震盪趨勢。大盤每一個階段的運行結構都是不一樣的，所以採用的交易策略也是不盡相同的。左側交易策略和右側交易策略的交叉使用是我們實盤交易當中必須要靈活運動的。選對股票，但是入場的交易策略沒有匹配當下的整體市場環境，那麼你就很難踏准節奏，造成買點與賣點的不盡人意。
三、交易系統。交易系統主要解決的是買點、賣點、止損位、止盈位。交易系統的一致性與執行力是非常關鍵的，同時完善的交易系統是需要對買賣點進行量化，模稜兩可的交易信號往往導致臨盤時的決策打架，互相矛盾，以及猶豫不決。交易系統的簡單化是達到知行合一的基礎。
四、資金管理。倉位管理是決定盈虧的核心，也是決定心態的關鍵。一套好的交易信號必須匹配合適的資金管理模型，否則很難達到穩定性的獲利。交易系統解決的是成功率的問題，資金管理決定的是盈率的問題。很多時候，資金管理遠比交易系統重要。通過資金管理來規避系統性的風險以及看錯個股出現的個股風險。
五、心態情緒管理。心態好壞首先取決於交易系統是否完善與資金管理是否匹配。除開這兩個談心態無任何意義，除非你的資金是買彩票中的。同時，心態好與壞還跟自己的資金性質、風險承受能力、預期收益率、個人價值觀、性格屬性等等有比較大的關系。把交易系統和資金管理模塊完善好，再通過個人哲學體系的修煉，通過「道」的層面去解決交易當中所出現的各種混沌與疑惑，「會當凌絕頂，一覽眾山小」，當你到達足夠的高度，你才能看得清曲曲而上的山路！
所謂盈利系統，其實，就是自己總結，並且得到實踐驗證，並且適合自己的一套成熟的交易體系。
對於散戶而言，建立適合自己的交易系統或體系非常難以建立，需要長時間的沉浸和研究，找出一條適合自己的路，才能逐步實踐和去完善所掌握的一些指標，逐漸形成適合自己的體系，這條路任重而道遠，舉步維艱；但是，我相信，只要堅持就會成功
一、基礎知識
二、技術指標定義及用法
這一方面，我們就簡單舉幾個最常見的指標來進行給大家解析：我全部用白話文來給大家解析：
1） BOLL（布林帶）：由 三條移動平均線組成的，類似於兩條軌道，隨著時間變化而變化；分為三條線，一般稱之為：上軌道（壓力線、壓力帶、壓力位）、下軌道（支撐線、支撐位、支撐帶）、中軌道（多空轉化帶、突破口、突破地帶）
2） MACD（移動平均線）： 是由兩條不同價格周期均線交叉形成的走勢指標，以零軸及快慢線交叉點，分為金叉、死叉來判斷短期走勢；金叉買漲，死叉買跌！
3） KDJ及RSI： KDJ指標又叫隨機指標，是一種相當新穎、實用的技術分析指標，它起先用於期貨市場的分析，後被廣泛用於股市的中短期趨勢分析，是期貨和股票市場上最常用的技術分析工具
RSI紙幣哦啊又叫做相對強弱指標，是根據一定時期內上漲點數和漲跌點數之和的比率製作出的一種技術曲線。能夠反映出市場在一定時期內的景氣程度。一般分為：超買區（最佳賣出位置）和超賣區（最佳買入位置）
4） 價格通道： 價格通道的形成，屬於在一張周期圖中（15分鍾、1小時、4小時等）在一個確認的趨勢周期內，尋找前面的支撐點平均連線和上方壓力位的平均連線，形成一條平行通道，可以短暫判斷趨勢走勢和尋找支撐位、壓力位、突破位等，分為震盪上行價格通道和震盪下行上行通道、平行價格通道。
5） 分批建倉法： 一般來說，無論是股市還是黃金等產品，均是存在波浪理論技巧，一般來說，買入或賣出有多次機會，可以去尋找最佳買點和賣點；我們可以利用波浪理論技巧在最重要的第三浪和第五浪去分批建倉布局，因為，這個時候的行情算是企穩或方向明確，只有這樣，我們才算是成功減倉
6） 趨勢為王： 趨勢是做單之前必須考察的一個重要技巧；任何行情必定有一個整體走勢，例如，天圖、周圖，月圖，整體走勢基本上可以看出；短期行情，我們可以藉助小時圖來看是反彈還是下探，結合中長線、短線去布局，這樣反而更有保障，趨勢去保障！
7) K線組合及形態： K線形態及組合，是指K線行情隨著時間的不斷發展，周期行情組合成一種數字模型或我們經常遇見的形態，這就是我們所能看到的：例如：
1）看漲：W底部形態、V型反轉、圓弧底形態、頭肩底形態等等
2）看跌：與之相反，M頭部形態、圓弧頂形態、頭肩頂形態等等
三、實踐去運用
實踐這一塊，當然會存在交學費這一現象，其實，我們可以利用好股票模擬去學習，去實踐你所掌握、研究出來的一套體系，去驗證是否正確，又或者對了多少，只有這樣我們才能逐步完善，適合自己的體系。
1）各種交易類理財
2）依照性格投資產品去理財，去實踐！
3）依據風險大小去理財
4）學會控制好倉位
四、善於總結和歸納
作為一名合格的散戶投資者，不要以為不斷地投入錢進去，一直扛著就行了；實際上，這是一根筋的做法；有些票或投資，不是一味的扛著或不斷加資金就是王道，這種做法其實是很愚蠢的技巧，也可以說是自殺式的投資；所以，我們只有在不斷的嘗試之後，善於總監和歸納一些我們適合的投資產品、投資技巧、投資方式，才能高瞻遠矚、穩中獲利！
以上論點皆有筆者獵鷹技術中心首席策略師林楓原創分享，更多詳情請參考《股市實戰錦囊》《黃金實戰口訣》，歡迎交流、關注、收藏、點贊、分享，如有不足，歡迎補充！
系統的特點就是穩定。
與穩定相反，沒有良好的交易系統的特點就是：
就是今日發揮得好，抓漲停；
明日發揮得不好，就跌停，
顯得毫無章法。
這樣的表現就是，拿著好股，心裡不踏實，整天提心吊膽，自己嚇唬自己。
有了穩定的交易系統，簡單地說，就是靠譜。
一個穩定交易系統，應該是
1、操作性強，有實戰價值，不是花拳綉腿，而是能扎扎實實地帶來收益；
2、能夠復盤，總結得與失。這樣的系統可以橫向、縱向進行比較。
3、能不斷改進系統的不足，不斷優化系統。
散戶受資金、信息、技術、時間等因素的影響，建立自己的操作系統很難。
股票數據貓量化系統，把所有的數據按照強度、資金、預期、轉強、妖精度進行分級（分為11級），進行量化考核，這樣任何一個股票的數據都可以橫向和縱向比較和總結。
通過幾千萬的海量數據，可以提取各類交易模式。比如追漲法、追跌法、五星戰法、智能選股法等等。再配合技術指標開發了藍柱子，白柱子、小蘋果等等操作模式。
各類操作模式有數據做支持，可以不斷地完善和提高。
相對來說，股票數據貓理論比較容易上手。更重要的是股票數據貓公布全部的量化數據，有了全部的數據，散戶朋友就可以很方便的發現 歷史 數據和現實數據的各類規律。
總之，股票數據貓供大家在這個平台，通過這個平台，散戶朋友可以找出自己的模式並實戰。
股票交易遠在八十年代中期我國就開始發行股票，記得當時我在上海進服裝，在外灘大街上一種名為＂飛樂＂的紙質股票發售，工作人員極其熱情地介紹，銷售。現在我都還有二張原始的紙質股票，票面值二千元，我留存紀念。因為我從不參與股票交易，無興趣，無動力，所以無法多說什麼，對不起。
❷ 股票怎麼建立自己的交易系統
交易系統怎麼建立，其實網上就有。
說簡單點：交易系統就是什麼時候該買，買多少倉位，買什麼；什麼時候該賣，賣多少倉位；如果失手你該怎麼處理，其實就是止損。等等。交易系統不可能100%正確，勝率一般達到70%就了不起了。
你說的這個問題，正是我們面臨的問題，當交易系統建立了，有時候我們又懷著僥幸在炒股，該止損的時候沒有止損，有時候又漲上去了，但又時候又跌回去了。你想過沒有，如果繼續下跌？如果失手？
從長期來看，堅持自己的交易系統是必須的。正是因為交易系統的小概率事件，特別是在震盪市上，更容易動搖我們堅持交易系統的信念。
所以，又有人說：交易紀律是交易系統的核心。
❸ 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。
❹ 關於量化交易，這些入門知識你需要了解
這篇文章將向你介紹量化交易系統的一些基本概念。本文主要面向兩類讀者，第一類是正在努力尋找一份量化交易員工作的求職者，第二類是期望嘗試開啟自己量化交易事業的個人投資者。關於量化交易，這些入門知識你需要了解。
量化交易是數量金融學一個極其艱深復雜的領域。若要通過面試或構造你自己的交易策略，就需要你投入時間學習一些必備知識。
量化交易系統包括四個主要部分：
策略識別：搜索策略、挖掘優勢、確定交易頻率。
回溯測試：獲取數據、分析策略性能、剔除偏差。
交割系統：連接經紀商、使交易自動化、使交易成本最小化。
風險管理：最優資本配置、最優賭注或凱利准則、交易心理學。
我們首先來談談如何識別一個交易策略。
策略識別
所有量化交易流程都肇始於一個初期研究。這個研究流程包括搜索一個策略、檢驗它是否適合你可能正在運作的策略組合、獲取任何測試策略時所需數據、努力優化策略使其預期年化預期收益更高且(或)風險更低。如果你是一個「散戶」交易員，一定要清楚自己的資金是否充足，以及交易成本對策略的影響。
通過各種公開數據搜索可盈利的策略實際上十分簡單，並沒有大家想的那麼難。研究學者會定期發表理論交易結果(雖然大多為交易成本總額)。一些數量金融學主題博文也會詳細討論策略。交易期刊還會簡報一下基金管理公司使用的一些策略。
你可能會問，個人與公司怎麼可能願談他們的可盈利策略，特別是當他們知道，如果其他人「復制相同的策略」，長期而言它終將失效。
原因就在於，他們通常不會透露具體的參數以及他們所使用的調參方法，而這些優化技能才是把一個表現平庸的策略調成一個回報豐厚的策略所需的關鍵技術。實際上，若要創建你自己的、獨一無二的策略，一個最好的法子就是尋找相似的方法，爾後執行你自己的優化程序。
你所看到的很多策略都可歸入均值回歸交易策略、趨勢跟隨或動量交易策略兩類。
均值回歸策略試圖利用這么一個事實：「價格序列」(如兩個關聯資產的價差)存在一個長期均值，價格對均值的短期偏離終將回歸。
動量交易策略則試圖「搭上市場趨勢的順風車」，利用投資心理和大基金結構信息在一個方向積聚動量，跟隨趨勢直至回歸。
定量交易還有一個重要方面，即交易策略的頻率。低頻交易(Low Frequency Trading， LFT)通常指持有資產超過一個交易日的策略。相應地，高頻交易(High Frequency Trading， HFT)通常指持有資產一個交易日的策略。
超高頻交易(Ultra-High Frequency Trading， UHFT)指持有資產的時常達秒級與毫秒級的策略。雖然散戶可以進行HFT與UHFT交易，但也只是在你掌握了交易「技術棧」與訂單簿動力學的詳細知識後才有可能。本篇入門文章，我們不會對這些問題做任何深入探討。
策略或策略集合一旦確定，現在就需要在歷史數據上測試其盈利能力，這就進入了回溯測試的工作范圍。
回溯測試
回溯測試的目標是提供證據，佐以證明通過以上流程所確定的策略，無論是應用於歷史(訓練)數據還是測試數據均可盈利。它可以反映該策略未來在「真實世界」中的預期表現。
由於種種原因，回溯測試不能保證一定成功。這或許就是量化交易最為微妙之處，由於它包含了大量的偏差，我們必須盡盡力仔細審查並剔除它們。
我們將討論幾種常見類型的偏差，包括先窺偏差、倖存者偏差與優化偏差(亦稱「數據窺視偏差」)。回溯測試中其他幾個重要方面，包括歷史數據的可用性與清潔度、真實交易成本及可靠回測平台上的決定。我們會在後續「交割系統」一節深入討論交易成本。
策略一旦確定，我們就需要獲取歷史數據，並藉此展開測試，如有可能還可改進策略。現在賣數據的很多，所有資產類型的數據都有。通常，數據的質量、深度、時間間隔不同，其價格也不同。
剛入門的量化交易員(至少零售等級)最初使用雅虎金融板塊(Yahoo Finance)的免費數據就行。對於數據供應商，這里不再贅言。我想重點談一談處理歷史數據時，時常遇到的問題。
對於歷史數據，人們主要關心的問題，包括數據精度或清潔度、倖存者偏差、應對如分發紅利、拆分股票等公司行為的調整。
精度與數據整體質量有關，無論數據是否包含錯誤。有時錯誤容易識別，比如使用一個窄帶濾波器，就可以找出時間序列數據中的「窄帶」並更正它們。其他時候，錯誤又很難甄別，經常需要根據多個數據供應商提供的數據進行對比檢查。
倖存者偏差通常是免費數據集或廉價數據集的一個」特徵「。對於一個帶有倖存者偏差的數據集，它不包含已經不再交易的資產數據。不再交易的證券，則表示已經退市或破產公司的股票。如果數據集中含有此類偏差，策略在此數據集上的測試表現可能比在」真實世界「里表現的更好，畢竟歷史」贏家「已經被預先篩選出來，作為訓練數據使用。
公司行為即公司開展的常引發原始價格階梯形變化的」邏輯「活動，它不應該計入價格預期年化預期收益。公司分發紅利和拆分股票行為是引發調整的兩個常見行為，二者無論發生哪一種，都需要進行一個」回調「的流程。我們一定要留心，不要把股票拆分和真實預期年化預期收益調整混為一談。許多交易員在處理公司行為時都碰過壁！
為了開展回溯測試，我們必須使用一個軟體平台。你可以選擇一個專門的回測軟體如MultiCharts，一個數值平台如Excel或MATLAB，或者一個用Python或C++完全自主實現的平台。對於MultiCharts(或類似平台)，個人是比較介紹，對於編程的要求比較低。
在做系統回測時，一定要量化表示系統性能。定量策略的「業界標准」度量為最大資金回挫與夏普比率。最大資金回挫表示一段時間(通常一年)內賬戶資金曲線從波峰至波谷的最大跌幅，常使用百分比表示。
由於大量的統計因素，LFT策略比HFT策略的資金回挫更高。歷史回測會顯示過去的最大資金回挫，它能夠較為貼切地反映策略的未來資金回挫情況。第二個度量指標是夏普比率，它被啟發式地定義為「超額預期年化預期收益均值與超額預期年化預期收益標准差的比值」。
這里，超額預期年化預期收益表示策略預期年化預期收益超出某個預定基準，如標普500或三月期短期國債(預期年化預期收益)的額度。注意人們通常不使用歷史預期年化預期收益指標，因為它忽略了策略波動性的影響，而夏普比率卻考慮到了這一點。
如果經過回測，策略的夏普比率很高且其最大資金回挫已經最小化，則可以認為它趨於無偏，下一步就是要搭建一個交割系統。
交割系統
交割系統是一個方法集合，由它來控制交易策略生成的交易列表的發送和經紀商的交割行為。事實上，交易可以半自動、甚至全自動生成，而執行機制可以手動、半自動(即「點擊一次交割一項」)或者全自動。
盡管如此，對於LFT策略，手動和半自動技術卻比較常見；對於HFT策略，則必須創建一個全自動交割機制，由於策略和技術彼此依賴，還要經常與交易指令生成器緊密相接。
在搭建交割系統時，我們需要考慮幾個關鍵因素：連接經紀商的介面、交易成本(包括傭金、滑動價差與價差)最小化、實時系統與回測時系統性能的差異。
聯系經紀人的方法有很多，你可以直接電話聯系他，也可以通過一個全自動高性能的應用程序介面(API)實現。理想情況，就是希望交割交易的自動化程度盡可能高。這樣一來，你不僅可以脫開身集中精力進行深入研究，還能運行多個策略、甚至HFT策略(實際上，如果沒有自動化交割，HFT根本不可能)。
前面說過的幾種常用回溯測試軟體如MATLAB、Excel和MultiCharts，對於LFT策略或簡單策略都是不錯的選擇。但是，如果要做真正的HFT，你就必須要構造一個用高性能語言(如C++)編寫的內部交割系統。
說個我的親身經歷，以前受聘於一家基金管理公司，我們有一個十分鍾的「交易周期」，每隔十分鍾下載一次新的市場數據，然後根據這十分鍾的信息進行交割。這里用的是一個優化的Python腳本。對於任何處理分鍾級或秒級頻率數據的工作，我相信C/C++更理想。
在一家大型的基金管理公司，交割系統的優化通常不在量化交易員的工作范圍。但是，在小點的公司或高頻交易公司，交易員就是交割人，所以技術面越廣越好。你要想進一家基金管理公司，一定要記住這一點。你的編程能力不說比你的統計學和計量經濟學稟賦更重要，至少也同樣重要！
另外一個屬於交割系統的重要問題是交易成本最小化。一般地，交易成本由三部分構成：傭金(或稅收)、損耗與價差。傭金是向經紀商、交易所和證券交易委員會(或類似政府監管機構)支付的費用；滑動價差是你的預期交割價位與真實交割價位的差值；價差則是待交易證券的賣出價與買入價之差。注意價差不是常數，它依賴於市場當前流動性(即買單和賣單數量)。
交易成本是決定一個策略是高夏普比率且盈利豐厚，還是低夏普比率且極不盈利的關鍵。根據回溯測試正確預測未來的交易成本很具有挑戰性，你需要根據策略頻率，及時獲取帶有賣出價與買入價信息的歷史交易數據。
為此，大型基金管理公司量化交易的整個團隊都專注於交割優化。當基金管理公司需要拋售大量交易時(原因五花八門)，如果向市場「傾瀉」大批股票，會迅速壓低價格，可能都來不及以最優價格交割。
因此，縱使遭受損耗風險，基金管理公式也會選擇使用演算法交易，通過「打點滴」的方式向市場出單。此外，其他策略如若「捕到」這些必要性條件，也能利用市場失效(獲利)。這是基金結構性套利的內容。
交割系統最後一個主要問題關繫到策略的實時性能與回測性能的差異。這種差異由多種因素造成，比如我們在「回溯測試」一節已經深入討論過的前窺偏差與最優化偏差。
然而，對於有些策略，在部署之前不易測得這些偏差。這種情況對於HFT最為常見。交割系統和交易策略本身均可能存在程序錯誤，回溯測試時沒有顯現卻在實時交易時出來搗亂。市場可能受到繼交易策略部署後的一場政變的影響，而新的監管環境、投資者情緒與宏觀經濟形勢的變化也均可能導致現實市場表現與回溯測試表現的差異，從而造成策略盈利性上的分歧。
風險管理
量化交易迷宮的最後一塊是風險管理程序。風險包含我們之前談論的所有偏差。它包括技術風險，比如所有在交易所的伺服器突然發生硬碟故障。它還包括經紀風險，如經紀商破產(此說並非危言聳聽，引發恐慌的明富環球就是一個例子)。
總而言之，它覆蓋了幾乎所有可能幹擾到交易實現的因素，而其來源各不相同。已經有成套的書籍介紹量化交易策略的風險管理，本人也就不再對所有可能的風險來源做詳細說明。
風險管理還包括投資組合理論的一個分支，即所謂的「最優資本配置」，涉及到如何將資本分配給一組策略、如何將資本分配給策略內不同交易的方法。這是一個復雜的領域，依賴於一些高級數學知識。
最優資本配置與投資策略杠桿通過一個名為凱利准則的業界標准建立聯系。本文是一篇入門文章，我在此不詳談其計算。凱利准則對策略預期年化預期收益的統計性質做過一些假設，但是它們在金融市場中並不一定成立，交易員因此在實現時通常會有所保留。
風險管理的另外一個關鍵成分涉及到交易員自身心理因素的處理。盡管大家都承認，演算法交易若無人為干涉，不太容易出現問題。交易員在交易時，稍不留神仍然可能會摻入許多認知偏差。
一個常見的偏差是厭惡規避，當人發現損失已成定局，其所帶來的痛苦，可能會麻痹人的行為，不能做到及時拋盤止損。類似地，由於太過憂心已經到手的預期年化預期收益可能賠掉，人們可能也會過早拋盤收利。
另外一個常見的偏差是所謂的偏好偏差：交易員太看重事件而非長遠地看問題。此外，當然不能落下「恐懼與貪婪」這對經典的情緒偏差。這兩種偏差常導致杠桿不足或杠桿過度，造成爆倉(賬戶資產凈值近乎為零或更糟)或盈利縮水的局面。
總結
由此觀之，量化交易是數量金融學中一個雖趣味十足但極其復雜的領域。我對這個話題的討論淺嘗輒止，文章就已經這么長了！我在文中三言兩句帶過的問題，已經有大量的相關書籍和論文出版。
因此，在你申請量化基金交易職位前，務必要進行大量的基礎調研，至少應當具有統計學和計量經濟學的廣泛背景，以及使用MultiCharts、MATLAB、Python或者R程序語言實現的豐富經驗。如果應對的是更加復雜的高頻端策略，你的技能組合可能還要包含Linux內核修改、C/C++、匯編編程和網路延遲優化。
❺ 散戶如何建立交易系統，包含那些方面
作為散戶，交易系統首先需要解決兩個問題1、買入條件；2、賣出條件。
這些條件分為可量化的條件和非量化的條件。
一般散戶的執行力差，交易紀律很難保證，所以如果你的買賣條件全是可量化的，那最好是將其編寫成程序化交易系統，交給電腦去執行。
如果你的交易系統含有非量化條件，例如有些大事驅動的買賣條件，基本面等條件都是非量化條件。
另外，好的交易系統是能夠提高交易水平的，例如有的人情緒化嚴重，買賣股票看心情，那你就要設置一些相應的應對條件，依靠你設計的交易系統來控制自己的情緒，或者在情緒失控的時候依然可以通過你的交易系統來順利完成交易。
歡迎關注我，有問題再聯系，下面再附一張專業的圖。
❻ 如何構建完整的交易系統
想構建自己完整的交易（體系）系統，這需要自身的擁有能夠一眼看穿主力動向的盤感，因為經年累月積累的操做經驗，很多東西都在自己腦子里，可以說靈光一閃這種情景。
世面上很多交易法則，我是沒心情去看，這是人家的交易思路，操作方法，最多也就是給你個借鑒做用，咱們要做的是綜合運用總結，把學到看到的知識相結合，組成自己的思路，不過我是沒看書的習慣，路多走走，自然會駕輕就熟對吧！
我自已確實也有幾個簡單的交易方式，也就是大家說的交易系統，其實沒必要講得這么好聽，無非就是一種做法罷了。不過說回來，每種交易方式，都是他個人對於盤面的一個總結，就象近來我一直用的畫整理圖形一般，這是我個人的總結，簡單粗暴，幾條線一畫，買點就出來了。
像這些個圖形，在尋找上有很大的局限，應該行情的波動，只有在合適的時期才能找得到，這點通病，沒辦法，只能這樣，當然也有其他一些圖形，不過一時沒找到，就沒案例可以舉例。
所以，想好構建一個相對完美的交易系統，就需要有自身的盤感意識，一眼望穿的能力，否則，很難有能力去完成構建一個完美的交易體系。
凡事預則立，不預則廢。 沒有事先的計劃和准備，沒有一套完整的交易系統，就不可能獲得交易的成功。
構建一套完整的交易系統需要基於對 量價時空 的深刻理解，並完成四要素的量化和計算機編程工作。對於股票操作來說相對簡單，而對於期貨日內交易來說，交易系統的完善是進階高手的必經之路，最厲害最完整的交易系統架構是 網格交易系統 。
相對 交易邏輯 來講，交易系統的構建可以經高人指導由編程人員完成，而 交易邏輯的困難在於無法由圖表呈現 。交易系統構建結束後，需要在交易邏輯的支撐下進行測試，並經實戰檢驗。同樣一套完善的交易系統，不同的交易邏輯操作結果差異很大。
另外，我們還要明白以下兩點：
第一，交易系統的制定必須具備全局的認知框架，然後才能建立正確的交易理念，最後才能指導實際行動。
第二，認識框架必須窮舉交易策略的點，包括構建交易邏輯的思路，試錯成本、時間框架和空間框架以及其它特徵。
—END—
一個完整的交易系統只需要兩點：開倉和平倉。
開倉分為：進場和加倉；
平倉分為：止盈或止損。
交易系統可以給你提供的：開倉信號，平倉信號。只要有這兩個就夠了。剩下的倉位大小，資金分配，回撤控制等，都是資金管理系統的問題。
所謂構建交易系統，就是把平時主觀隨意的交易計劃，變成固定的，流程化的交易系統，讓他可以在未來的交易中，不斷的重復，同時篩選除去不符合系統的交易機會。
比如，你總是在某種突破時開倉，那就把這種方式固化下來，形成交易系統的開倉信號。當沒有突破時，就堅持不開倉。
交易系統可以是量化的，也可以是非量化的。一般量化的交易系統都是通過技術指標來構建，非量化的交易系統通過形態識別來構建。量化的交易系統開平倉信號比較明確，可以由計算機程序來生成，用的較多一點。
構建交易系統時，一定要注意開倉信號和平倉信號的完備性。如果可能出現一段行情，在開倉信號出現後，無法觸發平倉信號，這個系統就是不完備的。比如設計一個平倉信號，持有多單，需要在下跌的行情中出現一定程度的反彈才平倉。那這個平倉信號可能永遠不會出現。這就是一個不完備的交易系統。
交易系統並不神秘，也不復雜，就像我們吃飯時使用的筷子一樣。建議從經典的交易系統開始學起，然後慢慢的改良，再到設計，最後選擇適合自己的交易系統。
完整的交易系統必須是一個閉環的交易系統。
一個閉環的交易系統包括兩個部分，一個分析系統，一個具體的交易（操作）系統。
分析系統是你對行情的研判、對具體交易品種的研判，這里包括級別的研判和交易信號的研判，也就是所謂的復盤，去發現即將要出現交易機會的品種，包括時機、哪裡開倉、什麼時機開倉、止損、止盈、倉位多少等待。這么一系列的程序完成後，才到具體的執行交易系統。
分析系統你必須從行情級別研判開始，做好開倉、止損、加倉、止盈這個完整的閉環的思考，不能隨著行情的波動隨意決定開倉，要有自己的配套計劃和實施方案。
我們來看如何分析行情：
行情的運行無非就3種情況，沖刺——盤整——沖刺，以圖為例：
關鍵在於你根據自己所掌握的知識和經驗去判別它們的臨界點，找到這個臨界點就OK了。
具體的執行上，當你找到臨界點後，做好了交易計劃，做好開倉、止損、止盈加倉的預案後，就是等行情走出來，進場就行了。
這裡面還包括很多心理層面、技術層面、資金管理層面的東西，當你形成一個閉環的交易系統，經過檢驗預期為正收益的系統，那麼就堅定的執行。
這其實是很多形態的中一種。
祝你交易順利。
❼ 如何建立一個股票量化交易模型並模擬
研究量化投資模型的目的是找出那些具體盈利確定性的時空價格形態，其最重要手段的概率取勝，最重要的技術是概率統計，最主要的研究方向是市場行為心理。那麼我們在選擇用於研究的參數時，也應該用我們的經驗來確定是否把某技術參數放進去，因為一般來說定性投資比較好用的參數指標對量化投資同樣適用。
量化投資區別於傳統定性投資的主要特徵在於模型。我打個比方，我們看病，中醫與西醫的診療方法是不同，中醫是望、聞、問、切，最後判斷出的結果，很大程度上基於中醫的經驗，主觀定性程度大一些；西醫就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依託於醫學儀器，最後得出結論，對症下葯。中醫對醫生的經驗要求非常高，他們的主觀判斷往往決定了治療效果，而西醫則要從容得多，按事先規定好的程序走就行了。量化投資就是股票投資中的西醫，它可以比較有效地矯正理智與情緒的不兼容現象。
量化投資的一般思路：選定某些技術指標（我們稱之為參數，往往幾個組成一組），並將每一個參數的數據范圍進行分割，成幾等份。然後，用計算機編程寫出一段能對這些參數組對股票價格造成的影響進行數據統計的程序，連接至大型資料庫進行統計計算，自動選擇能夠達到較高收益水平的參數組合。但是選出這些參數組後還不能馬上應用，因為這里涉及到一個概率陷阱的問題，比如說，有1到100這一百個數字放在那裡，現在讓你選擇，請問你選到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果較幸運你選到了100並不能說明你比別人聰明，而是概率的必然。所以，在進行統計時要特別關注統計的頻率與選出的結果組數量之間的關系。在選出符合要求的參數組後我們還應留出至少三年的原始市場數據進行驗證，只有驗證合格後才能試用。
量化投資原始數據策略：我們選用96年後的市場數據，因為96年股市有過一次交易政策改革（你可以自己查詢了解一下），為了不影響研究結果我們不採納96年以前的數據進資料庫。
量化投資研究的硬設備：高計算性能電腦，家用電腦也可以，不過運算時間會很長，我曾經用家用電腦計算了三個月時間才得到想要的數據。
統計方法：可以選用遺傳演算法，但我在這里陪大家做的是比較簡單的模型，所以採用普通統計方法就可以了。
用於量化研究的軟體：我採用的是免費的大型資料庫MYSQL，ASP網路編程語言，以及可以設置成網路伺服器的旗艦版WIN7操作系統。