量化交易模型100例
量化交易(一文了解量化交易策略)
量化交易策略可以根据交易产品和盈利模式进行分类
按照交易产品分类：量化投资策略主要包括股票策略、CTA策略、期权策略、FOF策略等。
按照盈利模式分类：量化投资策略可以分为单边多空策略、套利策略、对冲策略等。
NO.1 交易产品分类
股票策略：可以进一步细分为Alpha策略和Beta策略。
Beta策略致力于获得绝对收益。
它又可以细分为主观策略和量化策略，包括基于财务和行业研究的主观投资和使用技术指标选股的量化策略。
另一方面，Alpha策略旨在获取超额收益，即跑赢指数，通常采用多因子策略，数据一般来源于基本面数据（如财务）和量价数据。
CTA策略：是交易股指期货、国债期货、大宗商品期货的量化策略，也是当前应用最广泛的策略之一。
FOF策略：则是将资金分散投资于不同的基金，在基金分散投资的基础上进一步分散风险的策略。
NO.2 盈利模式分类
单边多空策略：是指投资者在结合经济周期、宏观趋势、政治事件以及历史数据的基础上，对单个金融工具进行单边买入或单边卖出实现盈利的策略。
套利策略：是基于不同市场之间的价格差异，通过同时在两个或多个市场进行买卖操作以获得利润；而统计套利策略则是基于股票价格的历史波动情况和统计学原理，通过计算股票价格与其历史波动范围之间的差异来判断股票价格是否处于低估或高估状态，从而进行买卖操作。
对冲策略：是一种投资策略，旨在通过同时在股指期货市场和股票市场上进行数量相当、方向相反的交易，以实现盈亏相抵，从而降低甚至消除商业风险的影响。
这种策略可以帮助投资者锁定既得利润或成本，规避股票市场的系统性风险。
RAROC模型
操作风险
操作风险是指由于操作流程不完善、 人为的错误、系统故障以及外部事件 带来的经济损失。对操作风险的量度 方法有内部度量法和损失分布法等。 由于判断何种损失数据应归因于操作 风险本身比较困难，因此对于操作风 险的预期损失和CAR的计算目前还没 有统一的标准。
若计算得到RAROC值越大，则表明风险调整 后的收益率越大，经营运营状态越好，这 说明现行的内部控制制度起到了控制降低 风险，保证盈利的作用，是有效的。 如果RAROC值为负的，意味着银行没有有效 地弥补其所承担的风险，是收入与风险不 匹配的预警。 同时，经营管理者可以参考RAROC计算出收 入度量标准，设定最低经济资本收益率。
经济资本的确定
非预期损失又称意外损失,是指由于波动性导致的 不可预测的潜在损失,并不直接反映在贷款价格中 ,但需要一定的银行资本来缓解,以防止银行倒闭 。非预期损失（UL）是指操作风险所造成的损失 为弥补意外损失而为每一笔贷款配置的资本,即为 经济资本。经济资本是指在一个给定的容忍度下 ，用来吸收所有风险带来的非预期损失的资本， 它是测量商业银行真正所需资本的一个风险尺度
raroc利差收入中间业务收入经营成本eadnpilgd经济资本ec下面分别阐述raroc模型中各因素的确定资金成本是根据贷款的期限和流动特性在金融市场上融入同种性质的资金所须付出的成本一般可以通过成本法加以确定即以资金加权平均边际成本率或单项资金来源边际成本率确定内部资金转移价格
RAROC模型
模型的基本含义 模型的基本要素
• 在2007年的内控评价中，乙银行的总资产净回报率（ROA ）、模拟经济资本回报率均居三行之首，使其内控效果评 价指标得分优于甲、丙两行，因此，乙分行的内控评价等 级 高 于 甲 、 丙 分 行 。 引 入 RAROC 模 型 分 析 后 ， 丙 行 的 RAROC却领先甲、乙两行。乙分行的RAROC不如丙分行更 好的根本原因，主要是其RAROC受有关风险项目指标（如 成本收入比、不良资产率、违约损失率等）调整影响。表 明总资产净回报率（ROA）、模拟经济资本回报率提高并 不能代表内控绩效的优劣，也许短时间会出现赢利的局面 ，但其经营中可能存在的潜在风险较大。 • 实例分析说明，RAROC模型将预期损失调整收益与经济资 本联系在一起进行分析，可以反映在风险因素调整后的盈 利水平，这样能够更合理的对各业务经营单位及资产项目 进行绩效考核，分析和评估商业银行内控管理的整体水平 和成效。另外，RAROC的结果也为低于全行平均水平的分 行发出警示，表明该行内部控制制度以及实施过程中，已 存在潜在的风险，应该依此进行检查，及早改进，防止风
通达信指标量化交易策略1
通达信指标交易策略本策略没有炫酷的名字，以实用为主。
本策略包含交易全流程：买入、持仓、卖出各个阶段的亏盈情况，可以自行改编为选股指标、股票池预警指标、交易系统测评指标。
效果如下图举例：代码编辑界面部分截图：全部代码如下：TYP:=(H+L+C)/3;EMA5:=INTPART(EMA(TYP,5)*100)/100;EMA10:=INTPART(EMA(TYP,10)*100)/100;EMA20:=INTPART(EMA(TYP,20)*100)/100;EMA40:=INTPART(EMA(TYP,40)*100)/100;EMA80:=INTPART(EMA(TYP,80)*100)/100;EMA160:=INTPART(EMA(TYP,160)*100)/100;EMA320:=INTPART(EMA(TYP,320)*100)/100;DIFA:= INTPART((EMA(TYP,5)-EMA(TYP,10))*1000);DEAA:= INTPART(EMA(DIFA,3));DIFB:= INTPART((EMA(TYP,10)-EMA(TYP,20))*1000);DEAB:= INTPART(EMA(DIFB,6));DIFC:= INTPART((EMA(TYP,20)-EMA(TYP,40))*1000);DEAC:= INTPART(EMA(DIFC,12));DIFD:= INTPART((EMA(TYP,40)-EMA(TYP,80))*1000);DEAD:= INTPART(EMA(DIFD,24));DIFE:= INTPART((EMA(TYP,80)-EMA(TYP,160))*1000);DEAE:= INTPART(EMA(DIFE,48));FZA1:= CROSS(DEAA,DIFA);FZA2:= CROSS(DEAB,DIFB);RSV:=(CLOSE-LLV(LOW,9))/(HHV(HIGH,9)-LLV(LOW,9))*100;K:= SMA(RSV,3,1);D:= SMA(K,3,1);KS:= BARSCOUNT(C);QJA:= COUNT(EMA40<EMA80,BARSLAST(CROSS(EMA40,EMA80))+1)=0 AND COUNT(EMA80<EMA160,BARSLAST(CROSS(EMA80,EMA160))+1)=0;MRQJ:= COUNT(EMA5>EMA80,BARSLAST(CROSS(EMA80,EMA5))+1)=0 AND QJA=1 AND COUNT(DIFA<DEAA,BARSLAST(CROSS(DIFA,DEAA))+1)=0AND COUNT(DEAA>0,BARSLAST(CROSS(DIFA,DEAA))+1)=0;MRXH:= IF(REF(MRQJ,1)=0 AND MRQJ=1,1,0); {-普通版1}MRCCFZ:= IF(COUNT(FZA1=1,SUMBARS(MRXH,1))=1 AND FZA1=1,1,0);{买入信号后第一次出现DIFA死叉}MRCCA:= IF(MRCCFZ=1,IF(COUNT(DIFA<0,BARSLAST(CROSS(DIFA,0))+1)=0,IF(COUNT(DIFB<DEAB,BARSLAST(CROSS(DIFB,DEAB))+1)=0 AND COUNT(DIFB<0,BARSLAST(CROSS(DIFB,0))+1)=0,1,4),4),0);MRCCB:= IF(COUNT(MRCCA=1,SUMBARS(MRXH,1))=1,IF(COUNT(FZA2=1,SUMBARS(MRCCA,1))=1 AND FZA2=1,IF(COUNT(DIFC<DEAC,BARSLAST(CROSS(DIFC,DEAC))+1)=0 AND COUNT(DIFC<0,BARSLAST(CROSS(DIFC,0))+1)=0,2,4),0),0);MCXH:= MAX(MRCCB,MRCCA);MRXHA:= IF(MRXH=1,IF(COUNT(MRCCA=4,SUMBARS(MRXH,2))>=1 ORCOUNT(MRCCB=4,SUMBARS(MRXH,2))>=1 OR COUNT(MRCCB=2,SUMBARS(MRXH,2))>=1,1,0),0); MCXHA:= COUNT(MCXH>1,SUMBARS(MRXHA,1))=1 AND MCXH>1;RIQI:= DATE;MRRQ:= IF((COUNT(MCXH>1,SUMBARS(MRXHA,1))=0) OR MCXHA=1,REF(RIQI,SUMBARS(MRXHA,1)-1),0);买入价格: IF((COUNT(MCXH>1,SUMBARS(MRXHA,1))=0) OR MCXHA=1,REF(C,SUMBARS(MRXHA,1)-1),0);买入数量: IF((COUNT(MCXH>1,SUMBARS(MRXHA,1))=0) OR MCXHA=1,INTPART(50000/REF(C,SUMBARS(MRXHA,1)-1)/100)*100,0);买入金额: IF((COUNT(MCXH>1,SUMBARS(MRXHA,1))=0) OR MCXHA=1,INTPART(50000/REF(C,SUMBARS(MRXHA,1)-1)/100)*100*REF(C,SUMBARS(MRXHA,1)-1),0);卖出数量: IF((COUNT(MCXH>1,SUMBARS(MRXHA,1))=0) OR MCXHA=1,C,0);浮动盈亏: IF((COUNT(MCXH>1,SUMBARS(MRXHA,1))=0) OR MCXHA=1,(C-REF(C,SUMBARS(MRXHA,1)-1))*INTPART(50000/REF(C,SUMBARS(MRXHA,1)-1)/100 )*100,0);MCRQ:= IF((COUNT(MCXH>1,SUMBARS(MRXHA,1))=0) OR MCXHA=1,RIQI,0);。
量化交易
量化交易
一、量化建仓原则
（一）建仓确定原则准备
1、量化评测时段（周期选择）选择数量（样本）100个
2、评测结束：强制评测并且计入收益。
3、目标收益、盈利次数、亏损次数、年收益率、选用指标
4、计算相对收益率，选择参照品种。
增加时间维度方式，显示测算品种。
（二）建仓规则
评测公式：设置条件
单品种初始分配投资：1000万元
开仓时：1.使用资金，全部，部分，固定.
2.投资标的：股票股；期货（期指）手
（三）连续信号处理
出现连续信号时，就不再买卖。
三、平仓规则
（一）平仓条件
1 23
（三）其他设置。
100种炒股方法
100种炒股方法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：在股市投资中，炒股是一种常见的交易方式，通过买卖股票来获取收益。
炒股方法有很多种，每种方法都有其特点和适用场景。
以下是100种常见的炒股方法，希望可以为投资者们提供一些参考：1. 均线突破法：通过股价突破均线信号来判断买入卖出时机。
2. MACD指标炒股法：通过MACD指标的交叉来判断股价的走势。
3. K线形态炒股法：通过K线的形态来分析股价走势。
4. 趋势线炒股法：通过趋势线的走势来判断股价的涨跌。
5. 龙虎榜炒股法：通过分析龙虎榜数据来选股。
6. 资金量能炒股法：通过资金量能指标来判断股价走势。
7. 止盈止损炒股法：设立合理的止盈止损位来规避风险。
8. 价值投资法：选取低估值的优质股票进行长期持有。
9. 牛市抄底法：在牛市中寻找跌幅较大的股票进行抄底操作。
10. 短线炒股法：通过短期波动获取利润。
11. 形态突破法：通过股票形态的突破来判断买卖时机。
12. 成交量炒股法：关注成交量的变化来预测股价走势。
13. 财报分析法：通过财务报表分析选股。
14. 价量分析法：通过价格与成交量的关系来选股。
15. 交易系统法：建立个人的交易系统来进行炒股。
16. 长线投资法：选取长期潜力股进行投资。
17. 波段炒股法：通过股价波段走势获取利润。
18. 股价震荡炒股法：通过股价震荡的机会进行炒股。
19. 均线交叉法：通过均线的交叉来判断买入卖出时机。
20. 放量突破法：通过放量突破来判断买入时机。
21. 盈利增长法：选取盈利增长较快的公司进行投资。
22. 流通市值炒股法：通过流通市值来选股。
23. 分红炒股法：选取分红较高的股票进行投资。
24. 黄金交叉法：通过MA指标的黄金交叉来判断买入时机。
25. 市盈率法：选取市盈率合理的股票进行投资。
26. 业绩预增法：选取业绩预增的公司进行投资。
27. 大单资金法：通过大单资金的进出来判断股价走势。
28. 热点追踪法：关注市场热点来选股。
多因子量化模型简介
量化 vs 非量化 (有非量化吗?)
修正持久期是衡量价格对收益率变化的敏感度的指标。在市场利率水平发生一
定幅度波动时，修正久期越大的金融资产，价格波动越大。
金融资产的现行价格为所有各期未来现金流的现值的加总。
=
修正久期
,
×
− ∙
o 市场中的小市值、价值股表现明显超过市场，
而这一效应不能用CAPM模型解释
o 1981年，大卫·布斯和雷克斯·桑奎菲尔德成立
了维度投资顾问公司（Dimensional Fund
Advisors），买入小市值、估值低的股票，获
得了高额回报
o 1992年，尤金·法玛、肯尼斯·弗伦奇建立了三
因子模型，将资产回报分解为资产在市场风
27
翼丰股票组合与沪深300指数的Beta
在市场“正常状态”下，翼丰股票组合与沪深300指数的Beta为1.03。
1.6
1.4
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
700
600
500
400
300
200
100
0
-3
-2
-1
-0.5
0
频数
0.5
1
2
3
Beta
选取市场指数日收益率数据进行标准化，标准化后的日收益率描述了市场指数收益率偏离均值的程度。
模型
19
波动率投资：六因子模型
o 低波动率（或低beta）的股票实际回报高于高波动率（高beta）的股票，
这一现象不能用五因子模型解释
实例：杠杆收购交易、货币利差交易、“风险平价”投资
文华程序化交易(资金管理)
其他：
注释或者舍去 想要在编写后，加入自己的语言注释，在结尾处用“//”
表示；或者想舍去某段，在某段在最前端加入“//”；
练习1：为函数做注释 IFELSE(C,A,B) //如果条件C成立则返回A值,否则返回B值
练习2：
SETTLE REF(X,N)
引用结算价 引用X在N个周期前的值
MA(X,N)
求X在N周期内的简单移动平均。
定义变量： 结算价： 15周期收盘价均线（显示定义)；
S:=SETTLE; MA15:MA(C,15);
衍生： 当前K线的前一个周期最高价； 当前K线的前一个周期15均线；
REF(H,1); REF(MA15,1);
练习3：
5日均线上穿10日均线的同时收盘价大于20日均线，或者5 日均线上穿10日均线的5个点；
D:SMA(K,M2,1);
J:3*K-2*D;
指标
用指标监测行情： K线上穿D线
模型
RSV:=(CLOSE-LLV(LOW,N))/(HHV(HIGH,N)LLV(LOW,N))*100; K:SMA(RSV,M1,1); D:SMA(K,M2,1); J:3*K-2*D; //以下是加入的交易指令 CROSS(K,D),BK;//K向上穿越D，发出买开交易指令 CROSS(J,100),SP;//J向上穿越100，发出卖平交易指令 CROSS(D,K),SK;//K向下穿越D，发出卖开交易指令 CROSS(0,J),BP;//J向下穿越0，发出买平交易指令 AUTOFILTER;
1仅限秒周期使用2定义下面红色字体函数的大单算法87l2bkvol返回当前秒周期买开的成交量l2skvol返回当前秒周期卖开的成交量l2bpvol返回当前秒周期买平的成交量l2spvol返回当前秒周期卖平的成交量l2bkbigcount返回当前秒周期买开的大单成交次数l2skbigcount返回当前秒周期卖开的大单成交次数l2bpbigcount返回当前秒周期买平的大单成交次数l2spbigcount返回当前秒周期卖平的大单成交次数l2bkbigtotvol返回当前秒周期买开的大单成交量l2skbigtotvol返回当前秒周期卖开的大单成交量l2bpbigtotvol返回当前秒周期买平的大单成交量l2spbigtotvol返回当前秒周期卖平的大单成交量注
量化麦语言程序化模型的编写精
关键词：多个交易条件 1：以均线结合KD交叉指标为例： 2：练习编写：MACD、KDJ指标模型。
MA5:=MA(C,5);
MA10:=MA(C,10);
均线模型
MA5>MA10,BK;//5日均线大于10日均线买入 。
课程内容
一、模型的基本结构和跨指标模型的编写 二、跨周期模型的编写 三、模型中资金管理的编写
MY 语言的编写基于文华财经wh3平台中。通过本节课 的学习，了解文华公式编写平台的基本函数与语法，设计 自己的指标和程序化交易策略模型，实现全自动的委托发 单交易。
公式：
泛指指标、模型。没有具体指向性。
跨周期跨合约模型的编写规则
1.只能引用 .FML/.XFML文件 2.只能引用如下周期：MIN1 MIN3 MIN5 MIN15 MIN30 HOUR1 DAY WEEK MONTH 3.只能短周期引用长周期 4.被引用的指标中不能存在引用 5.如果不写文华码，默认引用当前合约,也可以直接写合约代 码如:rb1201 6.FORMULA 引用指标名，只能引用除数字、或者数字开头 的名称之外的名称。
MY language 编写语法 MY language 操作符
1、命名部分： 支持汉字、字母、数字、划线格式命名，长度控制在31字符内。 命名不能和已存在的公式名称重复；
2、定义变量名称 变量名称不能相互重复； 不能与参数名重复； 不能与函数名重复；
3、半角输入法的大写状态；
4、每个语句应该以分号结束；
MA5<MA10,SP;/模型中加入KD指标思路：
DIFF := EMA(CLOSE,SHORT) - EMA(CLOSE,LONG); DEA := EMA(DIFF,N); MACD:=2*(DIFF-DEA); RSV:=(CLOSE-LLV(LOW,N))/(HHV(HIGH,N)-LLV(LOW,N))*100; K:=SMA(RSV,M1,1); D:=SMA(K,M1,1); J:=3*K-2*D; (CROSS(K,D)&&J<30)||(CROSS(DIFF,DEA)&&MACD>1),BK; (CROSS(D,K)&&REF(J,1)>70)||(CROSS(DEA,DIFF)&&MACD<-1),SP; (CROSS(D,K)&&J>70)||(CROSS(DEA,DIFF)&&MACD<-1),SK; (CROSS(K,D)&&REF(J,1)<30)||(CROSS(DIFF,DEA)&&MACD>1),BP; AUTOFILTER;
交易性金融资产实例
contents
目录
• 交易性金融资产概述 • 交易性金融资产初始计量 • 交易性金融资产的后续计量 • 交易性金融资产处置与核算 • 交易性金融资产风险管理 • 交易性金融资产信息披露与监管要求
01 交易性金融资产概述
定义与特点
01
02
03
04
定义
交易性金融资产是指企业为了 近期内出售而持有的金融资利息确认
对于持有至到期投资等交易性金融资产，应按照票面利率计算并 确认应收利息。
现金股利确认
对于股票等交易性金融资产，在宣告发放现金股利时，应确认应收 股利。
利息或现金股利的计量
应收利息或应收股利的金额应根据交易性金融资产的票面金额、票 面利率或宣告发放的现金股利计算确定。
交易费用处理
交易性金融资产的交易费用应当直接计入当期损益，不计入交易性金融资产的初 始计量金额。
初始计量实例分析
实例一
A公司于2023年1月1日以100万元的价格购入B公司股票10万股，另支付交易费用2万元。A公司将该股票划分为 交易性金融资产。则A公司应当按照公允价值100万元进行初始计量，交易费用2万元直接计入当期损益。
应急计划
制定应急计划，明确在极端市场环境下的应对措施，保障交易性 金融资产的流动性安全。
06 交易性金融资产信息披露 与监管要求
信息披露内容及格式要求
披露内容
包括交易性金融资产的种类、金额、公允价值变动情况、相 关风险等信息。
格式要求
一般采用表格形式，按照规定的格式进行填报，如资产负债 表、利润表等。
其他交易性金融资产
如权证、期货合约等。
相关法规及会计准则
法规
交易性金融资产的交易和管理需遵守 《证券法》、《公司法》等相关法律 法规。
凯利公式-用胜率和赔率量化你的投资
凯利公式用胜率和赔率量化你的投资前言职业做投机交易的人，应该都听说过凯利公式，这是一个通过计算胜率和赔率，来选择最佳投注比例的公式，目的是长期获得最高的盈利。
只要找到长期看必胜的局，接下来就是让时间帮我们赚钱了。
目录故事开始凯利公式赌局的最优解让时间帮我们赚钱故事开始赌局描述：•赢：概率80%，净收益率100%•输：概率20%，亏损率100%•赌局可以进行无限次，每局赌注随意，初始资金100元怎么样下注，才能使得长期收益最大？初试牛刀90%仓位，下注10次，按80%胜率，8次胜，2次负R语言实现赌局结果：赢8次，输2次，100元本金，上升到了169元，收益率为69%。
最高的时候，资金为685元，收益率为685%，赚了6倍多。
最低则是只剩下24元。
曲线表现为：仓位优化怎么样才能让资金曲线好看一些呢？如果每次下注用少一点资金，是不是会更好呢？那么我继续试一下。
分别计算每次下注资金为60%，40%，20%，10%的4个维度的仓位的情况。
资金曲线对于高胜率的情况，大的仓位是可以有高回报的，但是风险也大；小仓位是相对平稳的增长。
目录故事开始凯利公式赌局的最优解让时间帮我们赚钱凯利公式定义在概率论中，凯利公式（The Kelly Criterion）是一个用以使特定赌局中，拥有正期望值之重复行为长期增长率最大化的公式，由约翰·拉里·凯利于1956年在《贝尔系统技术期刊》中发表，可用以计算出每次游戏中应投注的资金比例。
一句话总结：用胜率和赔率计算出仓位，使用长期增长率最大。
凯利公式数学表达式f* 投注的比例b 赔率，盈亏比，即平均一次盈利与一次亏损两者的比例p 胜率q 败率，即1 –p 假设条件：•在任何赌局中，不会有失去全部现有资金的可能。
•假设货币与赌局可无限分割，只要资金足够多，长期一定是会赚到钱的。
优化的变型如果每次下注失败后，不是全部亏损，只是亏损部分，我们对上面公式可以做一个优化，增加亏损比例参数c。
基于聚宽量化交易平台实现量化交易策略
基于聚宽量化交易平台实现量化交易策略⼀、⼊门量化策略1、获取要操作的股票或指数成分股# 导⼊函数库import jqdata# 初始化函数，设定基准def initialize(context):# 定义⼀个全局变量, 保存要操作的股票# ⽅式⼀:操作⼀只股票# g.security = '601318.XSHG' # 中国平安股票# ⽅式⼆:操作多只股票# g.security = ['601101.XSHG', '601106.XSHG']# ⽅式三:操作指数成分股g.security = get_index_stocks('000300.XSHG') # 沪深300print(g.security) 执⾏显⽰沪深300指数成分股：2、开启动态复权模式(真实价格) 开启真实价格回测功能很简单，只需⼀步即可搞定：在initialize中使⽤set_option。
（1）开启动态复权测试# 导⼊函数库import jqdata# 初始化函数，设定基准def initialize(context):# 定义⼀个全局变量, 保存要操作的股票# ⽅式⼀:操作⼀只股票# g.security = '601318.XSHG' # 中国平安股票# ⽅式⼆:操作多只股票# g.security = ['601101.XSHG', '601106.XSHG']# ⽅式三:操作指数成分股g.security = get_index_stocks('000300.XSHG') # 沪深300set_option('use_real_price', True) 由于沪深300不存在分红和股票拆合，显⽰效果和上图⼀致。
（2）开启动态复权(真实价格)模式对模拟交易的影响 在模拟交易中，在未开启动态复权(真实价格)模式时，我们是使⽤基于模拟交易创建⽇期的后复权价格。
案例3-3：基于决策树的量化交易择时策略研究
最大值/元 最小值/元
均值/元
5139.52
1625.86
3505.59
5139.52
1637.24
3524.47
5139.52
1615.80
3487.30
5139.52
1624.40
3505.44
标准差 797.46 791.03 803.41 797.39
偏度 -0.40 -0.43 -0.37 -0.40
参数组合
组合1
组合2
组合3
组合4
组合5
··· 组合18 组合19 组合20 组合21 组合22 组合23 组合24
表3-3-4 CLBIB-VSD-CART择时系统在不同参数下的投资绩效
k
滚动训练集大小 重 训 周 期
累积收益率
夏普比率
2
200
5
97.58%
0.9183
2
200
10
81.73%
0.7672
3.值特征选择
TDDPL方法将技术指标离散化为“+1”或“-1”，所以本案例将TDDPL方法命名为二 元特征离散化（Binary Discretization，BD）。当技术指标为“+1”时，表示发出“买入 ”的交易信号；当技术指标为“-1”时，表示发出“卖出”的交易信号。
但是，在实际交易过程中，有“买入”“卖出”“观望”三种状态。因此，本案例在二 元特征离散化方法的基础上引入三元特征离散化（Ternary Discretization，TD）。仍然以 RSI相对强弱指标为例：当RSI指标大于或等于70时，将数值离散化为“-1”，表示发出“卖 出”信号；当RSI指标小于30时，将数值离散化为“+1”，表示发出“买入”信号；当RSI 指标在30～70之间时，将数值离散化为“0”，表示发出“观望”信号。图3-3-3所示为三 元特征离散化方法流程图。
程序化交易概述
如果机械化地算账 -97元
问题： Why are we here?
资本市场的 混沌与秩序
数量化投资 的世界观
程序化交易 来袭？
还在学习巴菲特？不知道西蒙斯？你OUT了！
资本市场的混沌和秩序
关于资本市场的乱象
现代资本市场理论的“三驾马车”
资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model, CAPM）
多数属于判断型交 易 根据基本分析，技 术图形，消息进行 判断 交易速度较慢 交易周期较长
用量化模型取代经 验判断 主要采用技术分析 大“数”底下好乘 凉 倾向于采用程序化 交易手段
人 vs 计算机
人
♠ 根据信息和经验来决定 交易 ♠ 同样的信息进入大脑， 可能出来的是不同的指 令 ♠ 可以处理非标准化的信 息 ♠ 有发现特殊机会和风险 的能力 ♠ 交易周期较长
是否具有 足够的流 动性 是否有足 够多的市 场参与者
• 当一个市场能够有 效排除非市场因素 干扰时，才可以作 为一个合格的投资 对象。
是否具有 足够长的 交易历史 是否有充 足的信息 源
• 信息源充足与否的 要求，不以系统交 易遵循基本分析原 来还是技术分析原 理而改变。
交易系统的公式化
定义交易规则： 交易策略的定性化 定义交易规则变量及参数： 交易策略的定量化
• 西蒙斯，1938年出生于波士顿郊区的一个犹太家 庭，从小就有数学天赋。 • 本科：麻省理工学院数学系（3年毕业） • 博士：加州大学伯克利分校（3年毕业,23岁） • 越战期间：美国国防分析研究院破译密码。
• 与陈省身一起提出有关“多维弯曲空间的几何问 题”的：陈－西蒙斯理论 • 1978年：成立“林姆若依”基金（年增长38%） • 1988年：成立“大奖章”基金（年增长38.5%）
Garch模型
Garch模型Garch⼩声逼逼⼀句，学长有毒吧~~让我进⾦融的东东，我懂个锤⼦⾦融时间序列⾦融资产的波动是⼀个⾮常重要的概念，它与资产的风险直接相关，因此对资产的波动模式进⾏建模是量化投资中的⼀个重要课题。
⼀般来讲，波动建模有以下量化投资⽅向的应⽤：期权定价：波动率是影响期权价值的重要因素；风险度量和管理：在VaR的计算中波动率是主要影响因素，根据波动率决定交易策略的杠杆；资产价格预测和模拟：通过Garch簇模型对资产价格的时间序列进⾏预测和模拟；调仓：盯住波动率的调仓策略，如⼀个tracing指数的策略；作为交易标的：在VIX、ETF以及远期中波动率作为标的可以直接交易。
上⾯的⼏⾏确实没明⽩，正确性有待考证许良：股票收益率中的⽅差⼀般就是表⽰风险嗯，这个check了⼀下，债券/股票等的收益率的波动性（volatility）就是风险，就是滚动风险。
⾦融时间序列分析的核⼼是找到资产收益率序列的⾃相关性，并利⽤它。
同⽅差&&异⽅差在讲Garch模型之前，我们必须对同⽅差和异⽅差的概念进⾏回顾。
在时间序列的弱平稳条件中⼆阶矩是⼀个不变的、与时间⽆关的常数。
在理想条件下，如果这个假设是成⽴的，那么⾦融时间序列的预测将会变得⾮常简单，采⽤ARIMA等线性模型就能做不错的预测。
然⽽采⽤Ariam等模型对⾦融事件序列建模效果是⾮常差的，原因就在于⾦融事件序列的异⽅差性。
这种⾮平稳性⽆法⽤简单的差分去消除，其根本原因在于其⼆阶矩随时间t变化⽽变化。
这⾥说的⽅差是回报率(收益率)简单的理解就是说对于普通的时间序列，⼀般采⽤取n差分或者取对数或者滞后，就可以使时间序列平稳，这个的前提是⽅差不随时间变化也就是同⽅差（此时⽅差是个常数，因为是不随时间变化的），这个时候可以使⽤ARIMA进⾏预测了。
但是⾦融时间序列的⽅差是随着时间变化⽽变化的,⽅差不在是⼀个常数了。
异⽅差描述的是⾦融时间序列⼤的趋势，时间跨度相对较长。
深入浅出python量化交易实战 pdf
深入浅出python量化交易实战Python是一种高效、易于学习和优美的语言，由于其强大的数据分析和可视化功能，在量化交易中，Python也日益发挥着重要的作用。
Python语言有许多优秀的第三方库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，可以帮助您快速开发高效、精确的量化交易算法。
1.数据获取在量化交易中，首先需要获取数据。
Python提供了许多简单而又强大的数据获取方式。
您可以使用数据供应商的API接口、Web数据爬虫和本地CSV等数据文件等方式获取数据。
其中，使用API接口获取数据是最常见的一种方式。
例如，使用聚宽平台提供的数据API可以获取中国股票、期货等数据。
代码示例：```import jqdatasdk('ID','Password')#登录聚宽平台df=jqdatasdk.get_price('000001.XSHE',start_date='2005-01-01',end_date='2020-12-31',frequency='daily')print(df)```此代码使用聚宽平台的API接口获取中国股票市场上的上证指数的日行情数据。
其中，ID和Password需要您自己注册聚宽平台后获取。
另外，df是一个Pandas DataFrame对象，存储了从2005年1月1日到2020年12月31日的上证指数日行情数据。
2.数据处理获取到数据之后，您需要进行数据清洗和处理。
在Python中，Pandas是一种强大的数据处理库，可以帮助您完成这项任务。
您可以使用Pandas处理原始数据，将其转换为易于处理的格式，包括DataFrame、Series、Panel等数据结构，进而进行对数据的筛选、切片、排序、合并、汇总等常见数据处理任务。
代码示例：```import pandas as pddf=pd.read_csv('')#从本地CSV文件读取数据df.dropna(inplace=True)#删除含有NaN(缺失值)的数据行df.set_index('Date',inplace=True)#将日期列作为索引df=df[['Open','High','Low','Close','Volume']]#提取关键列df['Return']=df['Close'].pct_change()#计算收益率并添加至数据中print(df)```此代码使用Pandas库从本地CSV文件读取数据，并对其进行了清洗和处理。
信用风险量化的4种模型
信贷风险管理的信用评级方法信贷风险管理的新方法信贷风险管理是当今金融领域的一个重要课题。
银行在贷款或贷款组合的风险度量中特别注意运用信贷风险管理的工具。
除了专家系统、评分系统和信用打分系统等传统方法外，新的信贷风险管理方法主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型。
1、KMV——以股价为基础的信用风险模型历史上，银行在贷款决策时，曾经长时间忽视股票的市价。
KMV模型基于这样一个假设——公司股票价格的变化为企业信用度的评估提供了可靠的依据。
从而，贷款银行就可以用这个重要的风险管理工具去处理金融市场上遇到的问题了。
尽管很少有银行在贷款定价中将KMV模型作为唯一的信用风险指示器，但非常多的银行将其用为信贷风险等级的早期报警工具。
KMV实际上是一个度量违约风险的期权模型，是由买入期权推演而来的。
KMV扭转了看待银行贷款问题的视角，从借款企业的普通股持有者的视角来看贷款偿还(回报)的激励问题。
信用中国 我们共同打造换句话说，它将持有普通股视为与持有一家公司资产的买入期权相同。
基本原理如图所示：（1）KMV是如何工作的？假设普通股持有者拥有公开交易公孙的股票，公司债务是一张一年期的单一贴现票据（single discount note）,票面价值是B.上图显示的是从普通股持有者方面来看的贷款偿还问题。
在图中，若公司资产的价值跌到OB以下（以左，如OA1）,股的持有者就不会偿还那个等于OB的债务。
当然，如果选择违约，他就必须将对公司资产的控制权转让给贷款银行，公司所有者的普通股就一文不值了。
然而，若公司资产的价值是OA2，公司就会偿还债务OB，而保留其余的价值BA2.在KMV模型中，公司债务的票面价值B就是买入期权中的约定价格。
可以看到公司的风险底线（downside risk）被限制在OL，因为“有限责任”保护了普通股的持有人。
从而，对一个好公司的股票持有者的回报有一个有限的底线和一个无限延长的上限。
Python量化交易进阶学习之基于欧奈尔RPS指标选股策略
Python量化交易进阶学习之基于欧奈尔RPS指标选股策略前⾔在国内⼤家可能对彼得·林奇（Peter Lynch）、沃伦·巴菲特（Warren E. Buffett）这些华尔街（wall street）的⾦融⼤鳄⽐较熟悉，其实威廉·欧奈尔（William J. O’Neil）的投资成就同样和他们相媲美。
威廉·欧奈尔把投资理念集中于他⾃创的CANSLIM选股系统，凭借着这个系统驰骋股票市场数⼗年，⽆论在⽜市还是熊市，这个系统都是最稳定、表现最好的系统之⼀。
概括地说，CANSLIM体系是典型的价值投资法，它专注于挑选基本⾯优秀、技术⾯突出、⼜有⾜够机构投资者⽀持的领涨股。
CANSLIM选股系统中有⼀个RPS指标（Relative Price Strength Rating），即股价相对强度指标，根据⼀段时间内个股涨幅在全部股票涨幅排名中的位次值，选取出市场中的强势股。
本节我们就来介绍下如何计算欧奈尔RPS指标，以及如何基于欧奈尔RPS指标制定选股策略。
涨跌幅指标的计算RPS指标怎么计算呢？RPS的值介于0-100之间，⽐如A股共有1000只股票，若某只股票的250⽇的涨幅在所有股票中排名第100位，则该股票的RPS值为：(1-100/1000)*100=90。
RPS的值代表该股的250⽇涨幅超过其他90%的股票的涨幅。
通过该指标可以反映出个股的⾛势在同期市场中的相对强弱表现。
因此在过去250个交易⽇，所有股票的涨幅排⾏中，前1%的股票的RPS值为99⾄100，前2%的股票的RPS值为98⾄99……以此类推。
RPS时间周期可以⾃⼰根据需要进⾏调整，默认定义为250⽇（⼀年），当然常⽤的还有60⽇（3个⽉）、120⽇（半年）等等。
接下来我们⼀步步⽤代码来实现RPS指标的计算。
这⾥我们使⽤tushare的数据，查看下股票伟星新材的收盘价序列，数据获取可参照《差异化分析常⽤股票交易数据接⼝》⼩节。
市场上一般量化模型的各系数
市场上一般量化模型的各系数量化模型在金融市场中发挥着重要的作用，通过对市场数据的分析和模式识别，寻找出投资机会并制定交易策略。
量化模型中的各个系数起着至关重要的作用，它们直接影响着模型的有效性和可靠性。
下面将介绍一些常见的量化模型系数及其作用。
1. 市场趋势系数：市场趋势系数用于衡量市场的整体趋势，它反映了市场的涨跌动力。
通过分析市场趋势，可以判断市场的走势，并制定相应的交易策略。
2. 波动率系数：波动率系数用于衡量市场的波动程度，它反映了市场的风险水平。
波动率系数越高，市场波动越大，投资者需要采取更谨慎的策略来管理风险。
3. 相关性系数：相关性系数用于衡量不同资产之间的相关性，它反映了资产之间的关联程度。
通过分析相关性系数，可以构建多元投资组合，并有效地分散投资风险。
4. 均值回归系数：均值回归系数用于衡量资产价格是否偏离其均值，它反映了资产价格的回归特性。
通过分析均值回归系数，可以判断资产价格是否处于过高或过低水平，并制定相应的投资策略。
5. 成交量系数：成交量系数用于衡量市场的交易活跃程度，它反映了市场的参与度。
通过分析成交量系数，可以判断市场的流动性，并预测市场的趋势和走势。
6. 市场情绪系数：市场情绪系数用于衡量市场参与者的情绪状态，它反映了市场的情绪波动。
市场情绪系数越高，市场情绪越激动，投资者需要更加警惕市场的风险和波动。
量化模型的各个系数相互作用，共同构成了一个完整的投资策略。
投资者可以根据自己的需求和风险偏好，选择适合自己的量化模型，并根据模型的各个系数进行相应的调整和优化。
通过科学的量化模型和合理的系数设置，投资者可以提高投资效益，降低风险，实现稳定的投资回报。
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量化交易模型100例
量化交易是一种利用数理或统计方法，根据历史数据和市场行情，
通过制定一套严谨的规则和策略，进行金融交易的方法。
在金融领域，量化交易已经成为一种主流的交易方式，因为它能够提供高效、快速
和系统化的交易决策。
在本文中，将介绍一百个不同类型的量化交易
模型，分析其原理和应用。
1. 均值回归模型
均值回归模型是量化交易中常用的一种策略。
它通过分析价格的历
史走势，利用统计学原理和显著性检验，判断当前价格与历史均值的
偏离程度，从而进行交易决策。
这种模型适用于市场波动较小的情况，如股票市场中的股价。
2. 动量策略模型
动量策略模型是一种根据价格走势的momentum效应进行交易决策
的方法。
它利用市场中的惯性效应，即价格趋势在相对短期内继续延
续的趋势。
在价格上升时买入，在价格下降时卖出。
这种模型适用于
市场中存在明显趋势的情况。
3. 套利模型
套利模型是一种通过同时买入和卖出相关性较高的金融工具，从而
利用市场价格的不对称性获利的交易策略。
这种模型利用了市场中的
套利机会，通过买入低价资产和卖出高价资产的方式进行交易。
套利
模型适用于市场中存在价格差异的情况。
4. 趋势跟踪模型
趋势跟踪模型是一种根据市场趋势进行交易决策的方法。
它通过分
析价格的趋势和趋势的持续性，判断市场的上升或下降趋势，并根据
趋势的判断进行交易。
这种模型适用于市场中存在明显趋势的情况。
5. 风险平衡模型
风险平衡模型是一种根据投资组合的风险和收益的平衡进行交易决
策的方法。
它通过分析投资组合中不同资产的风险和收益，选择合适
的资产分配比例，从而实现风险和收益的平衡。
这种模型适用于投资
组合管理的情况。
6. 统计套利模型
统计套利模型是一种利用统计学原理和方法进行交易决策的模型。
它通过分析历史数据和市场走势，利用统计学的套利机会进行交易。
这种模型适用于市场中存在统计学套利机会的情况。
7. 事件驱动模型
事件驱动模型是一种根据市场中的事件和消息进行交易决策的方法。
它通过分析市场中的事件和消息对资产价格的影响，判断市场的反应
和调整，并根据事件和消息的判断进行交易。
这种模型适用于市场中
存在重大事件和消息的情况。
8. 波动率策略模型
波动率策略模型是一种以市场波动率作为交易信号的模型。
它通过
分析市场波动率的变化，判断市场的风险和不确定性，并根据波动率
的判断进行交易。
这种模型适用于市场中存在明显的波动率变化的情况。
9. 奇异值分解模型
奇异值分解模型是一种利用奇异值分解方法进行交易决策的模型。
它通过分析历史数据和市场走势，利用奇异值分解的方法进行交易。
这种模型适用于市场中存在相关性变化和趋势变化的情况。
10. 时间序列模型
时间序列模型是一种利用时间序列分析方法进行交易决策的模型。
它通过分析历史数据的时间序列特征，预测未来的市场走势，并根据
预测结果进行交易。
这种模型适用于市场中存在明显的时间序列特征
的情况。
......
99. 经典技术指标模型
经典技术指标模型是一种根据经典的技术指标进行交易决策的方法。
它通过分析市场中的技术指标，如移动平均线、相对强弱指标等，判
断市场的走势和趋势，并根据指标的判断进行交易。
这种模型适用于
市场中存在明显的技术指标信号的情况。
100. 机器学习模型
机器学习模型是一种利用机器学习算法进行交易决策的方法。
它通
过分析市场中的大量数据和特征，利用机器学习算法进行数据挖掘和
模式识别，从而进行交易决策。
这种模型适用于市场中存在大量数据
和复杂模式的情况。
总结：
本文介绍了一百个不同类型的量化交易模型，涵盖了均值回归模型、动量策略模型、套利模型、趋势跟踪模型、风险平衡模型、统计套利
模型、事件驱动模型、波动率策略模型、奇异值分解模型、时间序列
模型、经典技术指标模型和机器学习模型等。
这些模型在量化交易中
起着重要的作用，帮助交易者做出科学和准确的交易决策。