量化交易模型及策略2023版

由bqw9z8tc创建，最终由small_q更新于2024-12-05 02:12 被浏览 238 用户

量化交易利用数学和统计学方法来分析市场并执行交易的过程，是现代金融的一个重要组成部分。量化模型的目的是通过算法自动识别并利用市场中的规律和机会，用以获取更多收益。

量化交易模型的一般由以下几个部分组成：

1 数据处理模型: 量化交易的基石是数据。这包括了从历史价格、成交量到公司财报、宏观经济指标等各类数据。对这些数据的收集、清洗和处理是构建有效模型的首要步骤。**BigQuant策略编写平台**已经集成了各类核心数据，方便大家开发自定义量化策略。

2 策略开发模型: 基于数据分析，开发交易策略。策略的种类多样，从简单的移动平均线交叉到复杂的机器学习模型都有可能。

3 风险管理模型: 任何交易策略都必须包括风险管理。这涉及确定交易规模、设置止损点和采取其他措施以控制潜在损失。

4 回测: 在实际应用之前，通过历史数据对策略进行测试，以评估其在过去的表现。

5 执行: 实现策略的自动化执行，这通常通过编写算法交易程序来完成。

常见的量化交易策略

海龟策略

当今天的收盘价大于过去20个交易日中的最高价时，以收盘价买入；
买入后，当收盘价小于过去10个交易日中的最低价时，以收盘价卖出；

多条件选股策略

买入条件：满足 1）今日开盘价大于昨日收盘价；2）5日收盘价均线大于10日收盘价均线的股票按PE升序排名取前十名,次日以开盘价买入；
买入后，如果5日收盘价均线小于10日收盘价均线，则次日以开盘价卖出。

股票事件驱动策略

由于财务公告通常在晚上发布，在财务报表公告的第二日开盘买入归属母公司股东的净利润同比增长率百分比大于30%的且降序排名靠前股票(总持仓量不超过50只);
买入并持有40个交易日后，以第二日开盘价卖出；

双均线策略

当收盘价5日均线大于10日均线时，以第二日开盘价买入；
买入后，当收盘价的5日均线小于10日均线时，以第二日开盘价卖出；

大盘风控功能

在开发策略时，经常需要根据大盘指数计算相关技术指标来进行仓位风险控制。
本策略以上证指数5日累计涨幅作为风险控制指标，如果5日累计涨幅小于-4%，则执行清仓止损。

GBDT多因子选股策略

本例使用GBDT算法进行模型训练和数据预测

新建可视化AI模板策略
在左侧模块导航栏“机器学习”中拖出“GBDT训练”和“GBDT预测”模块替换原有的 StockRanker 训练模块和 StockRanker 预测模块

\

TALIB指标选股策略

买入条件：满足 1）今日开盘价大于昨日收盘价；2）5日收盘价均线大于10日收盘价均线的股票按PE升序排名取前十名,次日以开盘价买入；
买入后，如果5日收盘价均线小于10日收盘价均线，则次日以开盘价卖出。

\

配对交易策略

对于股价有长期协整关系的两只股票X和Y, 可以通过历史数据回归计算两只股票的股价关系,即 Y = a*X + b, 得到相关系数a和残差项b；
如果两个股票所属同一行业，我们可以认为两者的股价未来应该保持上述关系，即序列 zscore=(b-mean(b,N))/std(b,N) 存在比较稳定的均值回归特性，保持在-1和1之间往复震荡;
当zscore小于-1时,Y股票低估，此时卖出X, 全仓买入Y；
当zscore大于 1时,X股票低估，此时卖出Y, 全仓买入X；

价值选股策略

每隔30个交易日，以开盘价买入当日0<PB<1.5且0<PE<15且有成交量的股票；
每隔30个交易日，将不符合上述标准的持仓股票在第二天以收盘价卖出。

期货日线MACD策略

相关指标定义如下： DIF=EMA(close,12)−EMA(close,26) DEM=EMA(DIF,9)
DIF从下而上穿过DEA，买入开仓；
DIF从上往下穿过DEA，卖出开仓；

期货AR分钟策略

当收盘价 ≥ 最近60日收盘价最高值时，平空开多；
当收盘价 ≤ 最近60日收盘价最低值时，平多开空；

\

期货日线布林带策略

相关定义如下：中轨 = N时间段的close价格简单移动平均线上轨 = 中轨 + K × N时间段的标准差下轨 = 中轨 − K × N时间段的标准差当前价格相对位置 percent_b = (close - lower)/(upper - lower) 本例中N取20，K取2
当percent_b ≥ 1时，以第二日开盘价平空开多；
当percent_b ≤ 0时，以第二日开盘价平多卖空；

各类量化交易策略总结

趋势跟踪类策略依赖于识别和跟随市场趋势。交易者通过分析历史价格数据来识别市场趋势，然后在趋势形成时进行买入，在趋势结束时卖出。常用的指标包括移动平均线、MACD等。
均值回归类策略基于价格会围绕其历史平均值波动的假设，当价格远离平均值时，预计它会回归到这个均值。这种策略通常会在价格低于均值时买入，在价格高于均值时卖出。
套利类策略利用不同市场或不同资产之间的价格差异来赚取利润。例如，跨市场套利（利用同一资产在不同市场的价格差异）和配对交易（同时买入和卖出两个相关资产，以利用它们之间的价格差异）。
市场中性类策略旨在从市场波动中获益，同时避免承担市场风险。通过构建一个对冲组合，例如长短策略（Long/Short），交易者可以从资产价格的相对变动中获益，而不受市场整体趋势的影响。
高频交易（HFT）类策略依赖于极快的交易执行速度和算法，以在极短的时间内进行大量交易。HFT策略通常寻找微小的价格差异或市场不效率，并在几毫秒内完成买卖。
统计类套利策略涉及到使用统计方法来识别价格行为的模式。交易者可能会利用协整、时间序列分析等方法来识别并利用市场价格差异。
AI人工智能机器学习类策略应用机器学习和人工智能技术，使用复杂的算法模型来分析大量数据，以识别交易机会。
事件驱动类策略依赖于特定事件（如收购、政策变化、财报发布等）所引发的市场波动。交易者会分析这些事件对市场的可能影响，并据此做出交易决策。