一、常見(jiàn)的量化策略都有哪些

經(jīng)典量化策略——雙均線(xiàn)策略(期貨)經(jīng)典量化策略——跨品種套利(期貨)。

二、量化交易主要有哪些經(jīng)典的策略

(1)股票、基本面、新聞消息之間的關(guān)系不停變化記得2009年美股到達低點(diǎn)的時(shí)候，很多“低質(zhì)”公司的回報大大高于“優(yōu)質(zhì)”公司的回報。不過(guò)并不是所有人都能意識到，過(guò)去不代表未來(lái)。而在另一段時(shí)間跨度或者另一個(gè)市場(chǎng)里，可能又是另一番情景。(2)有些關(guān)鍵信息并不容易量化微博是市場(chǎng)突發(fā)消息和傳聞的最大出處，所有投資者都不會(huì )無(wú)視這里傳出的訊息。所以跨市場(chǎng)、長(cháng)期有效的量化交易系統極少甚至可以說(shuō)沒(méi)有。但是這里的消息格式往往不規范，語(yǔ)法也千奇百怪，你無(wú)法讓計算機程序挑選出有效信息并運用于自動(dòng)交易中。(3)過(guò)去并不代表未來(lái)多數時(shí)候，通過(guò)歷史數據測試可以證明的你的設計交易策略在過(guò)去的表現，這是量化交易世界中非常重要的一塊內容。很多3塊錢(qián)的“垃圾股”可以在很短時(shí)間內漲到10塊錢(qián)，而高價(jià)的優(yōu)質(zhì)公司的股票想要翻一倍都要花上很久很久。這意味著(zhù)一些交易策略在過(guò)去表現的很好，但是在未來(lái)可能會(huì )帶來(lái)巨大的虧損。

三、散戶(hù)怎么參入到量化投資中？

數量化投資的組合構建注重的是對宏觀(guān)數據、市場(chǎng)行為、企業(yè)財務(wù)數據、交易數據進(jìn)行分析，利用數據挖掘技術(shù)、統計技術(shù)、計算方法等處理數據，以得到最優(yōu)的投資組合和投資機會(huì )。簡(jiǎn)單的說(shuō)，量化投資是利用大量的歷史數據幫助投資者作判斷，用電腦幫助人腦處理信息，克服了人的情緒和弱點(diǎn)對投資的影響。散戶(hù)一般首先要有自己穩定的策略操作模型,可通過(guò)期貨公司或證券公司IT接口進(jìn)行試運行一段時(shí)間后,就可正式上線(xiàn)交易.一般通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)接口或專(zhuān)線(xiàn)交易,但由于出現光大證券烏龍指事件后,為控制風(fēng)險,現在證券公司多用專(zhuān)線(xiàn)接口,尤其是大的證券公司,如中信證券等.當然專(zhuān)線(xiàn)相對而言費用較高,除設備初裝費還每月收月租費.設備費要幾萬(wàn)元,參與交易至少100萬(wàn).。目前正式定義是投資者利用數學(xué)、統計學(xué)、信息技術(shù)的量化投資方法來(lái)管理投資組合。

四、量化交易主要有哪些經(jīng)典的策略

①技術(shù)分析型主要是結合各種技術(shù)指標來(lái)對動(dòng)量效應或反轉效應做研判交易。當然了，還有一大類(lèi)是多因子模型，但是多因子從廣義來(lái)說(shuō)其實(shí)概念很廣泛，任何的技術(shù)指標和財務(wù)因子都可以作為多因子模型的因子。查爾斯·布蘭德斯價(jià)值投資法、邁克爾?普萊斯低估價(jià)值選股策略、阿梅特·歐卡莫斯集中投資法則③機器學(xué)習與人工智能可以算作是區別于前兩類(lèi)一種新興的方式，主要利用一些統計機器學(xué)習算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )做出預測而量化?；贙Means的指數擇時(shí)策略、利用隨機森林進(jìn)行因子選擇、基于HMM的指數擇時(shí)策略供參考！。時(shí)變夏普率的擇時(shí)策略、情緒擇時(shí)-GSIS、RSRS指標擇時(shí)及大小盤(pán)輪動(dòng)②價(jià)值分析則偏重股票標的的基本面分析。其實(shí)要說(shuō)種類(lèi)其實(shí)很簡(jiǎn)單，完全可以按照炒股的類(lèi)型來(lái)對策略模型分類(lèi)，從這個(gè)角度來(lái)說(shuō)，認為可以分成技術(shù)分析型、價(jià)值分析型、機器學(xué)習與人工智能。