第三讲量化交易策略的构建实战
量化交易的模型构建方法
量化交易的模型构建方法
量化交易是指使用计算机程序和数学模型来执行交易的一种方法。
为了构建有效的量化交易模型，以下是一些方法和步骤：
1. 确定交易策略
首先，需要明确交易策略，包括交易目标、交易标的、交易时间、风险偏好等。
然后，根据策略确定交易信号的生成方法。
2. 数据获取和预处理
其次，需要获取和预处理交易所需的数据。
这些数据可以包括股价、经济数据、资讯等。
数据预处理包括清洗、填充缺失值、去除异常值等。
3. 特征工程
特征工程是将原始数据转换为更有用的数据形式的过程。
可能需要进行一些技术分析或价值分析来确定适当的特征。
4. 模型选择和构建
选择一个适当的模型，例如线性回归、决策树、神经网络等。
然后，使用历史数据进行模型训练和验证。
最终，确定模型参数和阈值。
5. 回测和优化
回测是使用历史数据来测试模型的性能。
优化包括利用回测结果来优化模型参数和阈值，以及制定交易规则等。
总结
以上是量化交易的模型构建方法的一些步骤。
构建有效的量化交易模型需要实际操作和不断调整。
因此，需要具有持续的研究和学习的精神，以保持与市场的同步。
三大经典量化交易策略的开发思路和回测方法
三大经典量化交易策略的开发思路和回测方法下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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量化策略设计及实战应用
Fama-French 因子模型
三个因子的具体介绍
（1）市场风险
������������= ������������- ������������
市场风险是指大盘走势变化所引起的不确定性。 简单来说，就是大盘波动导致个股也跟着波动的风 险。比如表现比较好的公司，其股票价格却伴随着 大盘下降了，或者表现不怎么好的公司，股价却跟 着牛市上涨了
认为市场上涨；市场下跌时，将出现 套牢或是亏损的情况；
12
量化投资的优点
量化投资的挑战
硬件故障
策略调整灵活度
• 电脑的硬件故障会导 致自动化系统出现无 法完成预期的投资活 动的情况，这也属于 量化投资不可控风险。
• 基于历史测试的数量化投 资策略，在情势变迁时， 有时无法像人那样做出灵 活的调整。
Fama-French 因子模型
三个因子的具体介绍
（3）账面市值比风险 ������ ������������������ = ������ ������������ − ������(������������)
账面市值比就是账面的所有者权益除以市值（下简称 B/M）。账面市值比风险描述了公司的额外财务困境风险， 说明市场上对公司的估值比公司自己的估值要低。
多因子模型基本理论
资本资产定价模型（CAPM） 套利定价模型（APT） Fama-French三因素模型
什么是因子？
➢ 因子就是指标或者特征, 如PE、PB、5日均线等。因子选股模型就是通过分析各 个因子与股票表现（收益率）之间的关系而建立的一套量化选股的体系。
更直观的理解多因子选股体系：以赛马运动为例
➢ 量化投资在国内刚起步，国内的量化私募以股票量化、股票多空、股票市场中性、 套利等策略为主。截至2016年底，纳入统计的量化私募基金产品规模约在2816亿 元左右，占总规模的10.18%。
手把手教你如何用通达信完整地开发一个量化交易策略（1）
我们来看这个专家系统公式一共就两行：
ENTERLONG:CROSS(MA(CLOSE,SHORT),MA(CLOSE,LONG)); EXITLONG:CROSS(MA(CLOSE,LONG),MA(CLOSE,SHORT)); 可以看到的是两个CROSS函数，分别就是两个条件：短期收盘价均线下穿长期收盘价均线 CROSS(MA(CLOSE,SHORT),MA(CLOSE,LONG))以及 短期收盘价均线下穿长期收盘价均线 CROSS(MA(CLOSE,LONG),MA(CLOSE,SHORT))。 而且在这两个条件前面有ENTERLONG:以及EXITLONG:就是多头的意思，那么ENTERLONG就是建立多头即 买入，EXITLONG就是退出多头仓位，就是卖出的意思。 于是我们就能很容易地理解这个均线系统公式：
比如均线策略，一般我们运用两根均线的金叉（短期均线上穿长期均线）作为买入信号，死叉 （短期均线下穿长期均线）作为卖出信号。这里我们先不论这个策略的有效性，单从策略来 讲，如果我们用于单个股票或者ETF之上，同时满仓进行操作，那么这是一个简单但却完整的 策略。
如果你看过以前的视频或者文章，可以很快地反应到：这么说来，一个策略不就是两个条件组 成的嘛，那么在通达信中最简单的策略不就是两个条件选股公式来实现嘛。对的，但是通达信 中有一个更简单的方式，就是运用专家系统公式来写，也就是通达信四种类型公式中的一种。
我们可以看到通达信系统内置的公式主要是一些技术指标的策略，毕竟通达信比较擅长的是交 易数据，而且量化普遍还是以交易数据为主，所以如果我们做交易数据方面的策略，那么通达 信还是够用的。
那么接下来，我们就通过一个简单的交易系统公式，给大家分享一下如何运用通达信打造一个 属于自己的交易系统。
量化交易的模型构建方法
量化交易的模型构建方法量化交易是一种基于数学和统计分析的交易模式，通过建立模型来预测市场趋势和价格波动，并根据模型的指导进行交易。
在构建量化交易模型时，以下是一些常用的方法和步骤：1. 数据收集：收集市场和交易数据，包括股票、期货或其他金融工具的历史价格、交易量和其他相关数据。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗和处理，去除异常值、填补缺失值，并进行数据平滑和标准化等操作，以确保数据的质量。
3. 策略设计：根据投资者的目标和需求，设计量化交易策略，确定交易的规则和条件。
这可能涉及技术指标的选择、交易信号的生成和风险管理规则的制定等。
4. 模型建立：选择适当的数学模型和算法，根据历史数据进行参数估计和模型训练，以构建预测市场走势和价格波动的模型。
常见的模型包括时间序列模型、回归模型和机器研究模型等。
5. 回测和优化：使用历史数据对构建的模型进行回测和优化，评估模型的性能和稳定性，并通过参数调整和策略改进来提高模型的表现。
6. 实时应用：将优化后的模型应用于实时市场数据，并根据模型的信号进行交易决策。
在实际交易中，还需考虑交易成本、流动性风险和市场变化等因素。
7. 风险管理：制定有效的风险管理策略，包括止盈止损机制、仓位控制和风险分散等，以降低风险并保护投资组合的价值。
8. 监控与修正：监控模型的运行和交易表现，及时调整和修正模型，以适应市场的变化和模型的衰退。
以上是构建量化交易模型的基本方法和步骤。
需要注意的是，量化交易模型的构建是一个复杂的过程，需要充分的数据分析能力和市场理解，同时也需要不断研究和改进，以应对不断变化的市场环境。
参考文献：- Chan, E. P. (2013). Quantitative trading: how to build your own algorithmic trading business. John Wiley & Sons.。
如何打造自己的量化交易系统
如何打造自己的量化交易系统随着金融市场的不断发展和变化，量化交易逐渐成为许多投资者关注的焦点。
量化交易是一种利用数学和统计学方法制定交易策略、进行投资交易的方法。
通过永不疲倦的计算机策略，量化交易成为了许多投资者追求利益的方式之一。
本文将详细介绍如何打造自己的量化交易系统，并提供一些实用的建议。
1. 组建一个专业的团队量化交易系统的搭建是一项高度技术化的工作，需要一定的金融知识和技术支持。
因此，组建一个专业的量化交易团队将是个好的选择。
您的团队中应包括金融分析师、程序员和数据科学家等人才。
这些人才既有投资决策的专业知识，也了解计算机编程的基础知识。
在选择这些人才时，要考虑到他们的教育背景、工作经验、技能水平和专业能力等因素。
2. 建立适合自己的数据收集平台量化交易的核心在于数据分析和处理。
由于金融数据庞杂、复杂，因此需要构建一个能够充分利用金融数据的收集平台。
这些平台可以帮助投资者收集、处理、存储和分析数据。
在选择数据收集平台时，应根据自己的需求和实际情况来选择。
3. 设计雄心勃勃的策略成功的量化交易系统需要一个创新和有效的策略。
投资者应该在研究市场和数据之后，根据自己的需要和信仰，设计一个适合自己的交易策略。
要注意策略的灵活性和适应性，以应对不断变化的市场环境。
4. 测试和优化你的交易策略一个成功的交易策略需要进行充分的测试和优化，以确认它能够在真实交易中实现预期的结果。
在进行测试和优化时，要注意考虑不同的市场环境和交易条件，以确保策略的稳定性和有效性。
5. 记录和分析交易结果监测和记录交易结果至关重要。
记录包括每次交易的明细和结果。
监测可以发现交易系统的需求变化。
记录和监测也是交易系统分析的来源，记录和分析之后的结果将为下一步优化交易系统提供数据。
此外，监测和记录可以避免交易者因某次交易出现失误而不知所措。
交易系统的优化往往是一个长期的过程，通过反复的实验和分析不断优化系统。
6. 学习其他投资者的成功经验量化交易系统的建立需要花费大量的时间和精力，为了减少无用的尝试，我们可以学习一些成功的交易经验，以此不断完善自己的量化交易系统。
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。
量化交易策略设计与实现技巧解析
量化交易策略设计与实现技巧解析随着科技的发展和金融市场的变化，越来越多的投资者开始关注量化交易策略的设计和实现。
量化交易是通过利用计算机程序和统计学方法来制定交易策略，并自动执行交易的过程。
在这篇文章中，我们将分析量化交易策略设计与实现的关键技巧，帮助投资者更好地理解和应用量化交易策略。
第一步：制定交易规则量化交易的第一步是制定交易规则。
交易规则决定了何时买入和卖出，以及买卖的量和价格。
制定交易规则时需要考虑市场的流动性、交易成本和风险偏好等因素。
此外，还应该考虑技术指标、基本面因素以及其他市场因素，以构建一个全面的交易规则框架。
第二步：数据收集和分析在量化交易中，数据的质量和多样性对于决策的准确性至关重要。
数据收集可以包括市场行情数据、财务报表数据、基本面数据等。
此外，还可以利用数据挖掘技术和机器学习算法来分析和提取有效的交易信号。
第三步：模型建立和优化建立一个准确且有效的交易模型对于量化交易策略的成功至关重要。
模型可以基于统计学方法或机器学习算法，根据历史数据和市场因素来预测未来的价格走势。
通过不断地优化模型，可以提高交易策略的稳定性和盈利能力。
第四步：风险管理风险管理是量化交易策略中最重要的一环。
投资者应该建立合理的风险管理策略，包括设置止损位、控制仓位和分散投资等。
通过严格的风险管理，可以减少投资风险，保护投资本金。
第五步：实盘交易与回测验证在完成交易策略的设计和调优后，投资者需要进行实盘交易和回测验证。
实盘交易是指将策略应用于真实的交易环境中，从而评估其实际盈利能力。
回测验证是通过对历史市场数据进行模拟交易，以检验交易策略的有效性和稳定性。
第六步：策略监控和调整一旦交易策略开始实施，投资者应该密切监控市场的变化和策略的表现。
如果策略出现了较大的亏损或失效，投资者需要及时进行调整和优化。
策略的监控和调整是量化交易中的重要环节，可以帮助投资者及时应对市场的风险和机遇。
总结：量化交易策略设计与实现的过程是一个复杂且系统性的任务。
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乔尔.格林布拉Joel Greenblatt
➢神奇公式 选股模型 未对冲风险的收益
严格保密
乔尔.格林布拉Joel Greenblatt
神奇公式 选股模型
The Litter Book That beats the market 公式围绕两个指标： EBIT/EV 1、投资回报率 EBIT/（净流动资本＋净固定资产）投资回报率是指税前经营收益与 占用的有形资本的比值。 2、收益率 EBIT/EV 收益率通过计算EBIT（税前经营收益）与EV（企业价值，股本市 值＋净有息债务）作者反对使用通常的P/E(价格/收益比值）或者EPS（收益/每股价 格的比值） 量化方法 将目标公司的上述投资回报率和收益率全部计算出来，然后，将数据库中的所有公司 按照投资回报率来排序，如果是1000家公司，最好的是1000分，最后一名就是1分； 按照收益率来排序，最好的是1000分，最差的是1分，每个公司的最终分值就是两个 数字相加。然后按照最后的分数来排序，挑选前十佳公司来投资。 投资步骤： 1、按照投资回报率和收益率合并后排序的公司10个公司，买入他们的股票。在第一 年投入投资金额的20%到33%。 2、每隔两三个月按照步骤一去投资买入； 3、持有一种股票满一年后就将其卖出，不管是否盈利。用卖股票的钱和新增投资买 入同等数量的神奇公司股票，替换已卖出的公司。
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系统的构建步骤
➢ 制定交易策略 ➢ 编写交易模型 ➢ 历史数据回测 ➢ 模拟交易 ➢ 修正模型 ➢ 实战应用
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国外量化模型介绍
➢ 第一个量化期货系统：唐奇安通道 ➢ 第一个大规模使用量化系统：海龟系统 ➢ 选股系统1：CANLISM 威廉 欧奈尔 ➢ 选股系统2：神奇公式 ➢ 配对交易
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乔尔.格林布拉Joel Greenblatt
神奇公式 选股模型
作为哥谭资本公司（Gotham Capital）的创始人 和合伙经理人，哥谭资本在1985年成立至2005年 的二十年间，资产规模从700万美元增到8.3亿美 元，年均回报率高达40%，堪称华尔街的一项投资 奇迹。即便是经历了2008年的金融危机，哥谭资 本的资产管理规模依然维持在9亿美元的水平，年 化收益率仍高达30%。在1988年至2004年的17年间， 投资者的投资组合回报率将达到30.8%，而同期标 准普尔500指数的年复合回报率仅为12.4%。
一、股指期货程序化概述
股票数据处理：复权问题，指数样本股变更，停牌，涨跌 停…… 期货数据处理：主力合约，涨跌停；
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第二步：追寻阿尔法
阿尔法 模型 一、股指期货程序化概述
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寻找阿尔法：飞机制造
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阿尔法产生两个来源
自上而下
主管的经 验逻辑判
断
交易策 略
自下而上
数据挖掘 用统计学 方法寻找
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航空系统VS量化交易系统
都是是一个大型负责系统； 安全是第一要素：飞机安全降落是第一位，活着是第一位； 都是由很多子系统构成； 都需要一个中央系统负责调度和指挥子系统； 任何一个子系统环节出错都会酿成巨大事故；
严格保密
量化投资的模块构建图示
一、股指期货程序化概述
严格保密
量化投资第一步：数据来源和数据处理
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统计套利之：配对交易
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严格保密Biblioteka 回测优化优化应避免参数孤岛
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测试方法 Walk forward Backtesting
传统方法 Walk forward Backtesting
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第三步：风险控制模型
风险控制 模型
一、股指期货程序化概述
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风险控制模型
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不可能三角形
➢有3/4的个股在大涨之前的季报中，每股收益比上年同期增加了至少30%； ➢在1970年~1982年期间，表现最杰出的股票在其股价起动前4、5年间，年均业绩增长 率为24%； ➢对1953年至1993年期涨幅不俗的个股研究中，发现95%的公司是因为在该行业中取得 了重大的突破......一个共同点就是给社会带来令人振奋的新产品和新理念； ➢其中95%的公司在其业绩和股价出现突飞猛进之前，其流通股一般不多于2500万股； 每年涨幅居前的，在他们股价真正大幅度攀升之前，其平均的相对强弱指标为87％； ➢在1953年~1985年的30多年间，表现出色的股票，其上扬之前的平均市盈率为20，而 同期，道琼斯工业指数的成分股，其平均市盈率为15；
严格保密
唐奇安通道和海龟系统
➢海龟交易系统是公开的可以承担大量交易的系统，直 到目前还能盈利，海龟系统具备一套量化交易完整所有 因素；
1. 市场----买卖什么品种 2. 头寸规模----买卖多少量，仓位管理 3. 入市----何时买卖进场 4. 止损----何时退出亏损的头寸 5. 离市----何时退出赢利的头寸 6. 策略----如何买卖，如何交易
量化交易策略设计实战
阿尔法(Alpha)之路 Seeking Alpha
凯纳量化 总经理 陈曦
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Seeking Alpha
1. 量化交易系统模型构建 2. 数据处理 3. 阿尔法模型 4. 风险控制模型 5. 成本模型 6. 投资组合模型 7. 执行模型 8. 量化模型生命周期 9. 凯纳量化1号展示
1970年夏天，以400美元作为投机的资本，开始其投机生涯。小小资金变成巨大财富， 1987年10月之前的全盛期，他的财产在减去庞大的慈善和政治捐款后，仍然有接近 二亿美元之多。
严格保密
CANLISM 威廉欧奈尔
➢CANLISM是一个结合基本面和技术面的选股模型，是现代多因子模型的基 础； ➢欧奈尔研究了从1953年至1993年,40年来500家年度涨幅最大的股票：
收
益
三者同
时满足
风
频
险
率
第三步：风险控制模型
交易成本 模型
规律
严格保密
一个阿尔法交易系统的组成部分
严格保密
一个阿尔法交易系统的组成部分
➢交易系统一般都包括： 1. 进场规则（买什么，什么时候买，买多少） 2. 出场规则（什么时候出场，出多少，怎么出） 3. 风险控制规则（单次能承担最大亏损，连续亏损 多少，用多少倍杠杆交易，承受最长不赚钱的周 期） 4. 资金管理规则（单策略资金管理）