华泰-金融工程之数量化策略：投资要耐得住寂寞
华泰量化基金操作手法
华泰量化基金操作手法
华泰量化基金（WTF）是一家中国上市公司，专门从事量化投资策略及基金管理服务，其业务覆盖市场趋势、高收益、逆势趋势、套利策略等多个领域。
其量化投资策略操作侧重于以市场行为和数据为基础，基于科学方法和有效管理，从而提高投资回报的投资策略。
华泰量化基金的操作手法集中于：一是技术分析策略，包括基于趋势分析的高风险高回报的逆势投资策略，以及基于市场趋势的低风险低回报市场趋势投资策略等。
二是投资战略，包括投资组合结构的量化投资策略，它依靠投资组合管理能力，不断研究市场变化，从而有效降低投资风险，提高投资质量。
三是行为量化策略，根据投资者的行为和反应，采用相应的量化策略，追踪大盘行情，平衡投资者收益和投资风险，最大限度发挥投资策略潜力。
华泰量化基金的操作手法非常科学，既可以实现高风险高收益，又能够有效控制投资风险，力求实现稳健盈利。
此外，华泰量化基金还有一支专业研究团队，对最新技术及市场变化情况进行深入分析，根据客观情况，及时调整投资策略，确保投资策略与市场发展趋势一直保持一定的和谐关系。
专一投机——大局观(二)(非常有启发意义)
专一投机——大局观（二）（非常有启发意义）本来什么也不想说了，但太多的朋友加我好友询问，盛情难却，我无力一一回答。
本来什么都说了，只是你们不理解，我再说具体点，也不过是对原来的内容的重复。
就具体的操作，我再重复下。
一家之言，仅供参考。
利物莫的终极感悟就是一句话：钱是坐着等来的。
我把它对应的转换为操作术语：坚定的以中长期均线为依据来做单。
这句话就是金融市场至高无上至尊无极的容纳一切优秀战术的究极的兵法，除此以外，其它大都是糟粕与忽悠。
理解这句话，需要非凡的智慧与海量的实战，99%的失败者，终其一生，都无法理解这句话。
无论你做任何K线周期，跟中长期均线对抗都是死路。
我可以肯定，这个论坛99%的人一样无法理解这句话。
你们所有的恐惧与浮躁，都在与不理解这句话。
失败与成功都是源于对这句话的理解与不理解。
“钱是坐着等来的”这一句话，就是金融交易学的基石，一句话奠定一切金融交易学，一句话概括包容一切金融赚钱术法。
“钱是坐着等来的”这句金科玉语，注定陪伴所有成功交易者的一生。
对交易迷茫的人，都在于不理解这句话。
交易就是守侯，守侯你选择的中长期均线。
交易就是坚持，不以一时失利而灰心，始终如一的坚持你所选择的原则。
交易就是鳄鱼捕食，静静的等待，静静的守侯，获取属于你该得的利润。
三心二意者，在别的行业有可能成功，在残酷的金融市场，那太难，哪怕你才高九斗。
K线学的普及只会加速K线学本身这个孢子的变异，可以预见，今后，主力品种上，15分K至日K级别的K态概率会较快的变异，K线骗线大大增加，特别是最主流的日K 线。
市场是有自己的智慧的。
终究大多数人要输钱。
可以预见，今后越来越成熟的市场，将是小K线大均线的天下，K 线学本身将被变异的市场无情践踏。
均线作为第一趋势指标，在金融市场永远拥有至尊无极的地位！无论你多么强大的资金，你可以改变K线概率，玩弄K线概率，乃至玩弄小均线，但是中长期均线的地位再强大的主力都无法挑战，有意也好无意也罢，都必须无条件的接受其制约。
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。
量化交易策略的基本原理
量化交易策略的基本原理量化交易是指利用计算机程序和数学模型来进行交易决策，并将其实现自动化的交易模式。
其本质是将交易变得更加科学化和数据化。
通过建立一套完善的交易策略和风险管理体系，通过分析海量数据，找出相应的交易信号，从而实现长期稳健的投资回报。
量化交易策略的分类量化交易策略大体可以分为三类：趋势跟踪类、套利类和统计套利类。
趋势跟踪类策略趋势跟踪类策略是指根据市场趋势的长短期变化来进行交易的策略。
这类交易策略通常是基于技术分析的研究，利用图表和指标等分析工具对股票等证券的价格趋势进行研究和预测，找出当前趋势并跟进，把握市场机会。
套利类策略套利类策略是指通过跨市套利，跨品种套利等方式来获得市场收益的交易策略。
该类策略的核心在于在市场出现价差时进行买卖，通过牢牢掌握套利机会赚取交易收益，对于量化策略交易者而言，该类策略在风险的掌控和监控上是相对较简单的。
统计套利类策略统计套利类策略是指通过分析历史和现有数据，寻找股票等金融产品价格之间的关系，以及数据指标与价格变化的相关性等，从而获得交易收益的策略。
这类策略涉及的数理统计学、经济学和金融工程的知识很多，并且需要精确判断相关性和偏差的识别。
量化交易策略应用的基本原理量化交易策略应用的基本原理是寻找市场上的异常波动，即利用算法和数学模型研究历史交易数据和市场条件，找出相应的交易信号，然后执行给定的交易策略。
其中，交易策略的设计涉及到经验和技术，通过学习历史数据和制定交易规则，不断迭代，更新、优化交易策略，以达到盈利最大化和风险最小化的目的。
量化交易策略的优点量化交易策略具有如下优点：1. 避免情绪交易，避免人为因素对决策的影响；2. 以严谨的数学计算为基础，确保交易决策的准确性和稳定性；3. 交易决策可以自动执行，通过AI技术，减少手动干预的可能性；4. 风险控制能力强，可以对交易策略进行回溯测试和模拟，找出策略中的风险点以及隐患。
结语量化交易策略是当今金融市场的发展趋势和未来之路，量化交易可以让投资者从数据出发，降低交易风险，稳健实现长期投资价值。
量化交易的三个基本策略
量化交易的三个基本策略在金融市场中，量化交易是一个越来越受关注的话题。
随着科技的进步和数据的爆炸式增长，越来越多的投资者开始利用算法和数学模型来制定交易策略。
在这篇文章中，我们将讨论量化交易的三个基本策略。
1. 趋势跟随策略趋势跟随是一种常见的量化交易策略。
它基于一个简单的假设：市场走势在一段时间内倾向于延续。
根据这个假设，量化交易者会去追踪市场价格的趋势，并根据趋势的方向进行买入或卖出。
他们利用技术指标和统计数据来确认和验证趋势，并设定适当的入场和出场点位。
例如，如果某只股票的价格在过去几个月内一直上涨，趋势跟随交易者可能会认为这只股票将继续上涨，并决定买入。
他们会设定一个止损位，以限制潜在亏损，并设定一个目标位，以获取预期的利润。
2. 均值回归策略均值回归策略是另一种常见的量化交易策略。
它基于一个假设：价格在短期内的波动会回归到其长期均值。
根据这个假设，量化交易者会寻找价格与其长期均值之间的差距，并在差距较大时进行买入或卖出。
例如，如果某只商品的价格在短期内突然下跌，均值回归交易者可能会认为价格会回升至其长期均值附近，并决定买入。
他们会设定一个止损位，以限制潜在亏损，并设定一个目标位，以获取预期的利润。
3. 市场制造策略市场制造策略是一种利用市场的微小变动来获取利润的策略。
量化交易者通过提供流动性和买卖价差来挣钱。
他们利用高速交易系统和复杂的算法来识别价格的微小波动，并在此基础上进行快速买卖。
例如，当某只股票的买卖价差较大时，市场制造交易者可能会同时买入低价股票并卖出高价股票，以获取价差利润。
他们通常以毫秒为单位进行交易，并在极短的时间内完成交易。
总结以上是量化交易的三个基本策略：趋势跟随、均值回归和市场制造。
这些策略在实际应用中可以根据不同的金融产品和市场情况进行调整和组合。
对于想要涉足量化交易的投资者来说，了解这些策略的基本原理和运作方式是非常重要的。
然而，量化交易并非简单易懂，需要对金融市场和技术分析有一定的了解和经验。
量化交易的基本原理和策略
量化交易的基本原理和策略近年来，随着计算机技术的不断发展和人工智能技术的普及，量化交易也成为了被广泛应用于全球金融市场的一种交易策略。
而什么是量化交易？它的基本原理和策略是什么呢？本文将针对这些问题进行探讨。
一、什么是量化交易？量化交易（Quantitative Trading）是指通过使用数学模型和计算机算法进行投资决策和风险控制的一种投资方式。
它的核心在于使用算法去对金融市场和特定证券进行分析和预测，通过识别市场的走势、买入点和卖出点来实现资产管理和投资收益最大化。
使用算法进行交易，可以减少人为干预的风险，并使投资决策更加精准和快速。
在过去的一段时间内，量化交易在互联网行业中的运用日益普及，至今已经成为了非常流行的交易策略之一，例如高频交易、程序化交易、统计套利等等。
量化交易的普及还得益于金融市场的数据的多元化、数据处理和计算机技术的快速发展。
二、量化交易的基本原理1、数据分析量化交易所关注的数据一般都是市场关键指标，比如股票价格、行情波动、利率言论等等。
其目的是通过算法建立数学模型，预测市场趋势、反转点和买卖时机。
2、投资模型的构建在拥有丰富的数据后，我们可以依照我们策略的需求构建投资模型。
基于市场分析结果，设计出适合的投资模型，并在后续运用中根据实际数据不断优化模型，来优化投资策略和减小风险。
3、自动化交易所谓量化交易，就是依照一系列指定算法和模型对数据进行分析和审核，并自动发出交易指令。
交易指令和交易单元通过程序和算法自动转化为交易并在金融市场上进行实时交易，比传统的人工交易大幅提高了交易的效率。
在交易指令和交易单元自动完成交易的过程中，策略执行过程中发生的实时状态和结构会自动影响后续决策的执行。
三、量化交易的策略1、均值回归策略均值回归策略是使用短期价格波动情况，来预测股票价格将向中心回归。
如果股票价格突然波动，那么价格越过了平均水平，投资者就会购买该股票，相信价格会回归到平均水平以上，从而获得收益。
金融业中量化交易策略的实施指南
金融业中量化交易策略的实施指南量化交易是指使用数学和统计模型来指导投资决策的交易策略。
它通过大数据和算法分析，帮助投资者识别出市场中的价格和趋势模式，并根据这些模式制定投资交易策略。
随着金融技术的不断发展，量化交易策略在金融业中变得越来越重要。
本文将为您提供金融业中量化交易策略的实施指南。
首先，在实施量化交易策略之前，投资者应该建立一个清晰的投资目标。
这意味着明确确定投资的期望回报率和风险承受能力。
量化交易策略通常会根据这些目标来确定投资组合的权重和配置。
其次，在量化交易中，数据的质量和准确性是至关重要的。
投资者应该确保所使用的历史数据完整、真实可靠，并且覆盖的时间段足够长。
只有具备高质量的数据，才能够更好地分析和评估市场情况。
第三，在量化交易策略的实施中，模型的选择和开发是关键步骤。
投资者可以选择自己开发模型，也可以使用市场上已经存在的模型。
无论选择哪种方式，都需要确保模型具备一定的稳定性和鲁棒性。
模型应该能够适应不同的市场环境和情况变化，并具备一定的预测能力。
第四，风险管理是量化交易中不可忽视的一环。
投资者在实施策略时应该考虑到不同的风险因素，并制定相应的风险管理措施。
例如，投资者可以设置止损点，以避免损失过大；同时，也应该注意分散投资，避免过度集中在某一个资产或行业。
第五，实施量化交易策略需要建立一个有效的执行系统。
这包括选择合适的交易平台和软件，并进行充分的测试和回测。
投资者应该保持对市场的实时监控，并及时调整交易策略和投资组合。
最后，投资者在实施量化交易策略时应该保持理性和冷静的心态。
市场变化是不可预测的，策略也可能会出现失灵的情况。
投资者应该具备耐心和长远的眼光，不盲目追逐短期利润，而是注重长期持续的稳定收益。
总的来说，金融业中量化交易策略的实施需要投资者具备一定的数学和统计知识，并且深入理解金融市场的运行规律。
只有在充分准备的基础上，才能够制定和实施有效的量化交易策略，从而获得稳定的投资收益。
理财投资要耐得住寂寞
理财投资要耐得住寂寞作者：暂无来源：《理财·市场版》 2015年第9期新近两个月，对于国内很多投资者来说，其收益的确是乏善可陈，股市不景气，基金也跟着受牵连，国际金价创出5 年新低，贵金属领域依然不尽如人意。
焦躁和不安成为整个投资理财市场最具代表性的情绪。
在这种焦躁情绪的驱使下，很多投资者频繁地买进卖出，可到头来依然收效甚微。
老话说，心急吃不了热豆腐。
这话在投资理财领域同样适用。
巴菲特有一句名言：“我最喜欢持有一只股票的时间是，永远。
”他还曾开玩笑地对别人说，他用屁股赚的钱比用脑袋赚的多。
理财投资向来都不是单行道，收益与亏损就像是两名实力相当的马拉松选手，不到最后的终点，谁也无法给出定论。
而作为投资者，我们所能做的，也只能是选择其中一名被看好的选手下注，并支持他到最后。
这就是被“股神”们奉为“投资圣经”的“慎重选择，长期持有”。
作为指导理财投资行为的一项基础原则，“慎重选择，长期持有”这句话可谓无人不知，执行起来也并无什么难度，可问题是很少有人能真正做到这一点。
大多数投资者一边无比羡慕地感叹所谓的“股神”们的高明，费尽心思去探寻他们的秘笈，一边在投资市场的风云变幻中任性地追涨杀跌，买进卖出频繁操作。
是他们水平高超、过于自信吗？非也。
他们中的大多数人只是因为急功近利的赌徒心态和耐不住寂寞的从众心态在作怪而已。
笔者的一个朋友，近几年来在股票、基金、房产等投资领域辗转腾挪，投资类的书籍也没少看，各种投资理财讲座、投资者沙龙都尽量出席，真真的是大忙人一个。
可结果如何呢？用他自己的话说就是“整体上虽无亏损，但也没赚什么钱”。
笔者问他，如果当初把他的这些资金投资到他看好的几只股票或者基金，不进行任何操作并持有到今天，结果又会如何？他粗略地估计了一下，说：“哎呀，那至少要翻几倍了。
”很多投资者的失败，并不是因为判断和技术上的失误，而是因为过于急功近利，总想找到一条“暴富”的捷径，缺乏理性投资所必须的耐心和毅力。
金融市场中的量化投资策略
金融市场中的量化投资策略随着科技的不断进步和数据处理技术的不断发展，量化投资成为了金融市场中不可忽视的投资策略。
在这篇文章中，我们将会从以下三个方面来探讨量化投资策略：第一，什么是量化投资？量化投资是指利用数学模型和计算机技术对金融市场进行分析和预测的一种投资方式。
这种投资方式广泛应用于股票、债券、期货、外汇等金融领域，并且已经成为了大型机构投资者的标配。
量化投资的核心在于数据分析和算法建模。
通过大数据的分析和挖掘，量化投资者可以找到市场中隐藏的规律和趋势，并通过算法模型对这些规律进行有效利用，实现风险控制和收益最大化。
第二，量化投资的优势是什么？量化投资的最大优势在于可以实现自动化交易。
通过设定合适的投资策略和止损点，量化交易系统可以自动进行交易，并在交易过程中及时监控市场情况，避免情绪化的决策和错误的判断。
此外，量化投资还可以通过精准的数据分析和模型策略，降低交易成本和风险。
相比于传统的判断和决策方式，量化投资更加客观、科学和有效。
第三，如何进行量化投资？进行量化投资需要掌握数据分析和编程技术。
投资者需要通过多方面的数据采集和处理，构建多元线性回归模型、神经网络模型等各种模型，并通过相关的编程语言和交易软件，实现投资策略的自动化执行和实时的交易监控。
此外，量化投资还需要投资者通过不断的学习和实践掌握交易心理学和风险控制方面的知识。
这些知识可以帮助投资者更加理性和科学地处理市场情况，规避风险，提高交易成功率。
综上所述，量化投资是金融市场中不可忽视的一种投资策略。
通过数据分析和算法建模，量化投资可以实现自动化交易、降低成本和风险，并且在长期投资中实现收益最大化。
如果您对量化投资感兴趣，不妨开始学习和实践，通过不断的努力和探索，成为一名合格的量化投资者。
十大经典量化交易策略
十大经典量化交易策略一、均值回归:均值回归是量化交易领域中最为经典的交易策略之一，它的基本思路是，当一只股票的价格超出了它的历史收益率或价格的中间值时，就知道这只股票的价格已经有投资价值，之后将其买入，当它的价格低于其历史收益率或中间值时，就抛出。
均值回归是一种诱发式策略，它简单易行，易于根据实际需要变通和调整，所以它是最被广泛使用的一种量化交易策略。
二、动量策略：动量策略，即动量投资策略，是指根据价格的历史表现，判断采取买入或者卖出的投资策略。
投资者会进行买入操作，凡是市场上前期股价上涨的股票就被投资者买入。
当期的股价的表现也受到前期的股价影响，投资者只有在股价的表现较稳定，而且有价格上涨趋势就能把握住机会，进行买卖操作，进而实现赚钱。
三、债券交割期权换取策略：债券交割期权换取策略是投资者利用卖出一种证券，并用同等价值的替代证券获得制定的期权权利，以换取收益的策略。
在这种情况下，投资者买入的证券价格越高，其获得的期权价值就越高。
换取期权之前，投资者可以对目前市场中存在的期权收益以及全球金融资产绩效进行全面规划，以此有利于市场投资者从中获取较大收益。
四、平衡轮动策略：平衡轮动策略是一种定投策略，能够将投资资金定期分配到投资者手中的不同投资工具中，以达到对投资组合中的股票、债券等资产的优化分配。
投资者可以根据自身的风险习惯和目的，经过成功的定投调整，建立一个长期、稳健的投资组合，并使得投资者可以在一定比例的更新中获得良好的投资收益。
五、ETF策略：ETF策略是指投资者利用ETF(Exchange Traded Fund,交易所交易基金)来实现投资绩效的目标，其优势在于可以通过简单的操作流程，大量的投资分散风险，实现跨市场、跨行业的投资，较低的交易成本及相对稳定的回报，能够给投资者带来更多的收益。
六、主流趋势策略：主流趋势策略是跟随行业行情变化而采用的策略，它总体上受到市场主流趋势而变化，通过在行业趋势发展初期进行买入投资，以抓住最大收益机会。
量化交易策略分享
量化交易策略分享一、前言量化交易策略（Quantitative Trading Strategies）近年来受到许多投资者的热议，其以数据分析和算法建模为基础，以最大化回报为目标，通过系统化交易的方式，对股票、期货、外汇等市场进行分析和交易。
本文旨在分享一些量化交易策略方面的经验和知识。
二、量化交易策略的基本框架量化交易策略的基本思路是运用数学统计的方法来构建交易模型，在这个模型的支持下，制定交易规则，从而进行专业化、系统化、自动化交易。
其基本框架可以划分为三个基本步骤：数据处理、模型设计和交易策略的执行。
数据处理：数据在量化交易策略中扮演着重要的角色，需要从多方面获取线上和线下的数据信息后，对其进行筛选、清洗、加工和分析，制定出合适的量化分析模型。
模型设计：通过对数据分析的基础上，进行模型建立和参数优化，包括特征工程、机器学习、深度学习、Bayesian Network等方法。
交易策略的执行：模拟交易、风险控制、止损止盈和资金管理等一系列步骤，保证交易策略的系统稳定性和高效执行。
三、量化交易策略的主要类型量化交易策略根据实际交易情况，可以分为多种不同类型，如趋势跟踪，统计套利，均值回归，高频交易等。
1、趋势跟踪：趋势跟踪策略是一种基于趋势进行交易的方法。
该策略的基本思路是利用价格的趋势，通过技术分析和基本面分析，确定当前的趋势，建立相应的交易策略。
趋势跟踪策略可以包括一定程度的风险管理和资金管理，通过严格的止损和止盈机制来控制风险，以获得较高的收益。
2、统计套利：统计套利策略是一种利用金融市场中存在的统计上的不平衡性获利，从而获取收益的交易策略。
目前主要应用于股票期货市场。
该策略基于统计学原理，通过对交易数据进行分析，找出价格与价差之间的相关性，然后根据这种相关性来制定交易策略，从而获得回报。
统计套利策略通常采用的是高频交易的方式，需要对交易速度、技术分析等方面进行深入的研究和分析。
3、均值回归：均值回归策略是基于股票波动性的变化，以及股票价格呈现固定波动范围的特点来建立的一种交易策略。
股市中的量化交易策略
股市中的量化交易策略股市中的量化交易策略是指通过使用程序化交易算法和数学模型，基于大量历史和实时市场数据来进行股票交易的策略。
在这种策略中，投资者依靠计算机程序来执行交易，以取代传统的人工决策。
量化交易策略的核心原理是利用统计学和数学模型来分析和预测市场走势。
通过对历史数据的回测和优化，投资者可以找到有效的交易信号和规律，从而制定出适用于不同市场环境的交易策略。
在量化交易策略中，常见的方法包括均值回归、动量策略和股票配对交易等。
均值回归策略基于股价的波动会围绕其均值进行调整的概念，当股价偏离均值时，投资者可以根据相关统计指标进行买入或卖出。
动量策略则是利用股价的趋势性，若股价呈现上涨趋势，则投资者可以选择买入，若呈现下跌趋势，则可以选择卖出。
股票配对交易则是通过寻找相关度较高的股票，当出现配对关系的股票出现价差过大时进行交易操作。
为了构建量化交易策略，投资者需要依靠大量的数据和技术工具。
数据包括历史价格、交易量、财务数据等，而技术工具则包括编程语言、统计软件和交易系统等。
使用这些工具，投资者可以对市场进行全面分析，并根据自己的交易信号执行交易。
尽管量化交易策略在理论上看起来很有吸引力，但在实践中，并非所有的策略都能够获得良好的表现。
市场的复杂性和多变性使得寻找可行的策略变得困难，而过度依赖历史数据和模型也可能导致过度拟合和误导性的结果。
此外，量化交易策略还面临着风险控制的挑战。
由于交易的快速和自动化特性，一旦策略出现问题，可能导致巨大的损失。
因此，投资者在使用量化交易策略时必须谨慎选择合适的策略，并合理设置风险控制措施。
总之，股市中的量化交易策略在近年来逐渐得到了广泛的应用。
通过利用数据和数学模型的力量，投资者可以在市场中寻找到更多的机会，并且能够更快速、更有效率地进行交易决策。
然而，量化交易策略并非银弹，投资者在使用时需要充分了解其原理和局限性，并在实践中不断进行优化和调整。
只有在深入理解和科学运用的基础上，量化交易策略才能为投资者带来长期稳定的收益。
量化交易策略
量化交易策略量化交易是利用计算机和数学模型进行投资交易的方法，它依靠大量的历史数据和复杂的算法来制定交易策略。
随着科技的不断进步，量化交易在金融市场中的应用日益广泛，越来越多的投资者开始关注和使用这一策略。
量化交易策略的核心在于找到市场中存在的一些规律和模式，然后利用这些规律和模式来进行交易。
通过分析历史数据和应用数学模型，量化交易可以准确地判断市场走势和价格波动，从而帮助投资者制定买卖决策。
量化交易策略的优势在于它可以进行快速的交易决策和执行。
通过使用计算机和算法，量化交易可以在瞬间处理海量的数据，并根据设定的交易信号进行自动交易。
这种自动交易方式不仅可以提高交易效率，还可以消除人为因素对交易的影响，避免情绪和主观判断对交易的干扰。
量化交易策略的另一个优势在于它可以提供严格的风险控制。
通过设定交易规则和风险控制参数，量化交易可以在交易过程中实时监测风险水平，并在达到风险限制时主动停止交易。
这种风险控制机制可以有效地防止投资者的损失扩大，保护投资者的资金安全。
在实际应用中，量化交易策略可以基于不同的交易品种和市场条件来设计。
常见的量化交易策略包括趋势跟踪策略、均值回归策略和套利策略等。
趋势跟踪策略通过追踪市场的趋势来进行交易，当市场上涨时做多，当市场下跌时做空。
均值回归策略则是利用价格的回归性质进行交易，当价格偏离均值时进行买卖操作。
套利策略则是通过对不同市场价格之间的关系进行分析和交易，从中获取利润。
量化交易策略虽然有很多优势，但也存在一些风险和挑战。
首先，量化策略的成功与否很大程度上取决于数据的准确性和模型的有效性。
如果数据质量不好或者模型设计存在问题，策略的执行可能会出现错误，导致损失。
其次，市场的变化和波动也会对量化交易策略的表现产生影响。
如果市场发生剧烈变化或者出现无序波动，策略可能无法适应新的情况，导致交易失败。
总而言之，量化交易策略是一种利用计算机和数学模型进行投资交易的方法。
它能够有效地提高交易效率、降低风险，并根据市场规律和模式进行交易决策。
如何构建一个有效的量化交易策略
如何构建一个有效的量化交易策略构建一个有效的量化交易策略在当今金融市场中，随着科技的不断发展，量化交易策略在投资领域中已经成为了一个热门话题。
量化交易，简单来说，就是通过制定一套严谨的规则和算法来进行买卖交易，以期获得超越市场平均水平的回报。
那么，如何构建一个有效的量化交易策略呢？本文将从准备工作、策略构建和回测优化三个方面进行阐述。
一、准备工作1.研究和了解金融市场：在构建量化交易策略之前，首先需要对金融市场进行全面的研究和了解。
包括了解不同市场的特点、参与者、市场走势等。
只有深入了解市场，才能在制定策略时做出更加准确的决策。
2.获取和整理数据：量化交易的核心依赖于数据，因此，获取和整理可靠的数据是非常重要的。
可以从金融数据供应商或者通过API接口获取市场数据，包括股票、期货、外汇等。
在获取数据后，还需要进行数据清洗和整理，确保数据的准确性和一致性。
3.选择合适的交易平台和开发语言：对于量化交易来说，一个稳定可靠的交易平台和适合的开发语言是至关重要的。
选择一个功能齐全、稳定可靠的交易平台，可以帮助我们更好地进行交易决策和执行。
同时，选择一个熟悉和适合的开发语言，可以提高开发效率和策略的可维护性。
二、策略构建1.确定交易目标：在构建量化交易策略之前，需要明确自己的交易目标。
是追求稳定的超额收益，还是追求高回报率但风险也相应增加？只有明确交易目标，才能有针对性地进行策略构建。
2.选择适合的交易频率：量化交易策略可以根据交易频率的不同分为高频交易、中频交易和低频交易等。
选择适合自己的交易频率，需要根据自己的资金情况、时间安排和风险承受能力等因素综合考虑。
3.确定交易信号和策略规则：交易信号是量化交易的核心，也是构建策略的基础。
可以通过技术指标、基本面数据、市场情绪等多种因素来产生交易信号。
在确定交易信号的基础上，还需要制定相应的策略规则，包括开仓条件、平仓条件、止损设置等。
三、回测优化1.回测：回测是评估和验证量化交易策略有效性的重要环节。
华泰期货量化策略专题报告20180531：商品期货投资组合优化
华泰期货研究所 量化组 罗 剑 量化组组长luojian @htfc .com 从业资格号：F3029622投资咨询号：Z0012563华泰期货|量化策略专题 2018-05-31商品期货投资组合优化报告摘要：马科维茨提出的现代资产组合理论（MPT ），提出以投资组合的预期收益与组合方差两个数学定量的概念，明确定义投资者偏好和解释投资分散化原理，并构建有效边界模型，在实际资产组合应用中作为基础模型广泛流传。
现代资产组合理论（MPT ）的基本假设——收益率的正态分布，在商品期货组合中并不能有效满足，所以无论使用方差、标准差或风险价值（VaR ）进行组合优化仍然存在尾部风险，本文尝试利用条件涉险价值（CVaR ）考虑收益率分布厚尾的风险测度，进行商品期货投资组合优化，对比现代资产组合理论（MPT ）的均值-方差模型对传统商品投资组合效果，同时探讨现代资产组合理论的实际应用方法。
一、现代资产组合理论（MPT）概念1952年哈里.马科维茨发表论文《投资组合的选择》提出如何权衡收益与风险的关联问题，通过收益率的波动来量化衡量风险，即可用数学的方法计算资产收益时间序列的方差或标准差。
投资组合期望收益：E(x p)=∑ωi E(x i)i投资组合方差：σp2=∑ωi2σi2i +∑∑ωiωjσiσjρijj≠ii同时，马科维茨希望解决在多资产投资组合的时候如何配置不同类别资产的资金比例。
因为组合资产间存在相关性，并非投入资产预期收益最大的品种就是最佳投资组合，往往利用投资组合的资产分散性，投资相关性不强的资产组合，可以达到增加组合的收益水平，且有效地降低风险，在以组合方差或标准差衡量的风险指标最小化为目标函数，确定不同资产投资比例，以此为基础延伸构建有效组合，即以最小的组合风险获得最大可能预期收益形成组合有效前沿。
图1：资产投资组合有效组合前沿图2：分散化对组合风险的作用数据来源：wikipedia，华泰期货研究院数据来源：Active Portfolio Management华泰期货研究院图2显示两个不同风险度的资产组合，对比实线相关系数为1时的组合风险率与虚线相关系数为62.9%时的组合风险差异，即图2实线与虚线的风险度差异表示非完全相关的资产组合有利于降低组合风险。
金融市场中的量化交易策略
金融市场中的量化交易策略在金融市场中，随着科技的不断进步和市场的不断发展，量化交易策略也越来越受到广泛关注和应用。
那么，什么是量化交易策略呢？简单来说，量化交易策略就是利用数学模型和计算机技术，通过对历史数据进行分析和建模，以期预测接下来的市场趋势和交易机会，从而制定出具有可实施性的投资策略。
而这种策略的优点在于，相比于传统的人工交易策略，它更加系统化和规范化，能够消除情绪、减少偏差和失误，提高投资成功率和效率。
那么，在金融市场中，量化交易策略又有哪些形式和具体实践呢？1. 基于技术分析的量化交易策略基于技术分析的量化交易策略是一种常见的量化交易策略。
它通过对市场价量数据进行技术分析和图表分析，以期发现市场趋势和交易机会。
这种策略的核心思想是市场存在着某种可预测的规律和趋势，通过技术指标的分析和建立相应的交易信号系统，既可以降低风险，又可以获利。
比较有代表性的技术指标包括：移动平均线、相对强弱指数、随机摆动指数、布林带等等。
具体实践中，还需要根据具体情况和不同市场品种的不同性质，结合各种技术指标，制定出更加灵活和可操作的交易策略。
2. 基于基本面分析的量化交易策略基于基本面分析的量化交易策略是一种相对较新的量化交易策略，它通过对公司财务数据和宏观经济数据的分析，以期精细刻画公司业绩和行业趋势，从而推断出未来股票和债券的表现。
这种策略适用于对长期收益的投资，而且需要投资者拥有较强的数据分析能力和金融分析背景，以及良好的市场洞察力和投资感觉。
具体实践中，基本面分析需要根据市场的变化情况，结合政治经济学和财经学理论，对公司经营业绩和财务数据进行深入分析，包括财务报表、市场结构、经济政策等等。
这种分析需要借助大数据、人工智能等先进技术手段，以更加精准、有效地捕捉市场信息和趋势，从而提高投资利润和成功率。
3. 基于套利的量化交易策略基于套利的量化交易策略是一种高频交易策略，它通过利用不同市场或者不同交易工具之间的价格差异，获得利润。
量化交易的理念与策略分析
量化交易的理念与策略分析随着科技的不断进步和市场的不断发展，量化交易逐渐成为了投资领域的一种新趋势。
量化交易是指利用算法模型和统计分析等手段来实现投资决策的过程，在风险控制、效率提升、交易策略更精准等方面都有着很大的优势。
本文将介绍量化交易的理念和策略分析。
一、量化交易的理念量化交易的理念主要是基于科学的数据分析，将投资决策交由计算机来执行。
相比于人的主观判断和情绪干扰，计算机可以更加客观地分析数据，更加精准地进行投资决策。
在量化交易中，主要通过数学模型、数据挖掘和机器学习等手段，对市场行情和交易策略进行分析和优化。
量化交易的理念具有以下优势：1.科学性高：量化交易依靠数据分析和科学模型，减少人的主观判断和情绪干扰，可以更加客观地识别市场机会和风险。
2.效率更高：量化交易运用计算机自动化交易，降低人工操作的时间和成本，提高交易效率。
同时，计算机能够实时监控市场行情变化，更加及时地进行交易操作。
3.风险控制更加严格：量化交易运用科学分析和风险控制模型，能够更加精准地控制风险，实现盈利的同时最大限度地降低风险。
4.交易策略更加精准：量化交易可以更加快速地发掘交易策略的优势和不足，通过回测和优化，不断提高交易回报率和成功率。
二、量化交易的策略分析量化交易的策略主要分为趋势跟随策略、均值回归策略、抗跌策略、统计套利策略等。
这些策略都是通过数据分析和模型优化来实现盈利的。
1.趋势跟随策略趋势跟随策略是一种通过追踪市场价格趋势来进行交易的策略。
这种策略适用于市场有明显趋势的情况下，可以实现较高的盈利率。
趋势跟随策略主要基于均线和动量指标来判断趋势，进行买入和卖出操作。
2.均值回归策略均值回归策略是一种通过识别价格波动的边界来进行交易的策略。
这种策略适用于市场波动较大的情况下，可以实现较高的盈利率。
均值回归策略主要基于统计学原理，通过计算价格偏差值来判断买卖点。
3.抗跌策略抗跌策略是一种通过建仓和止损控制来实现风险控制的策略。
金融市场中的量化交易策略和模型
金融市场中的量化交易策略和模型在当前金融市场中，量化交易策略和模型的应用越来越受到关注。
本文将探讨量化交易策略和模型在金融市场中的应用，并分析其优势和挑战。
一、量化交易策略简介量化交易是一种基于模型和算法的交易策略，通过利用大量历史数据和数学模型，寻找市场中存在的规律和趋势，从而进行交易决策。
量化交易策略的核心是将交易决策规则化，并基于规则执行交易。
二、量化交易策略的优势1. 提高交易效率：量化交易可以通过自动化执行交易，减少人为因素对交易的干扰，提高交易的执行效率和速度。
2. 降低交易成本：量化交易可以通过减少交易员的交易操作，降低交易成本，并且可以更好地控制交易的风险。
3. 增加交易收益：量化交易基于大量历史数据和数学模型进行分析，可以更精确地判断市场趋势和价格走势，从而提高交易收益。
三、量化交易模型的种类1. 统计套利模型：通过统计学的方法，寻找不同市场之间的定价差异，利用套利机会进行交易。
2. 趋势跟随模型：通过分析市场中的趋势和价格走势，在趋势产生时进行交易，利用趋势获利。
3. 均值回归模型：基于市场价格具有回归到均值的特性，当价格偏离均值时进行交易，以实现获利。
4. 事件驱动模型：通过分析市场中的特定事件对股票价格的影响，从而进行交易决策。
四、量化交易策略的挑战1. 数据获取与处理：量化交易策略需要大量的历史数据和实时数据进行分析，因此数据的获取和处理是一个重要的挑战。
2. 模型选择与建立：选择合适的量化交易模型并建立有效的模型是关键，需要深入理解金融市场和交易规则。
3. 风险控制与回测：量化交易策略需要进行风险控制和回测验证，以评估策略的可行性和稳定性。
4. 技术支持与维护：量化交易需要运用先进的技术工具和软件平台，并进行定期的维护和更新。
五、未来发展趋势随着金融市场的不断发展和技术的进步，量化交易策略和模型在金融市场中的应用将会越来越广泛。
未来，量化交易策略可能会更加注重机器学习和人工智能的应用，以进一步提高交易效率和准确性。
市场头部正在形成中
买到好股票就要抱牢，有耐心地榨干每一分钱才行。
———理查·考克[英国]19·飞刀看盘·TREND ·TECHNIQUE 责任编辑:蔡晓铭E-mail:**************荫小黎飞刀第02期2009年，我国汽车和家电市场迎来了火爆的销售热潮。
业内普遍认为，2009年以来国家出台的多项刺激汽车和家电的消费政策，极大地激发了市场的有效需求，这为汽车和家电的消费高速增长起了关键的作用。
眼下，人们更加关心的是2010年这两个行业是否还能保持如此热度和高增长呢？而市场因为担心2009年的汽车与家电下乡刺激政策导致农村市场将会逐渐出现饱满，进而担心与质疑2010年汽车与家电板块的业绩增长性。
同时，因为汽车股和家电股在整个09年的资本市场里价格涨幅都非常巨大，这相当于透支了上市公司未来的业绩与成长性。
因此，近期的汽车股和家电股都遭受到了机构的“无情”抛售，而机构们也乐此不疲地对此进行调仓换股！而笔者在上一周的《股市动态分析》文章里，也郑重地给大家做了风险提示，当时笔者说“上海汽车的机构正在出货”！如今一切都已应验了。
市场的节前技术反弹，节后继续下跌，这些行为都显示了目前市场的“软弱无力”。
在本周四，市场更是由于担忧央行货币政策的改变而导致市场流动性的紧缩，从而迫使大盘出现了跳水式的下跌。
同时，期货各个品种的“惊天动地”震荡，更是加剧了市场的担忧！一旦市场的操作行为都认可了目前的市场头部，进而机构出现进一步的减仓和卖空行为，那么市场将会促使下跌趋势的形成，从而也就会完美地构造了“市场的中期头部”！新年第一周，央行净回笼资金超过1300亿元，是中国人民银行连续13周实现资金净回笼，力度较上周有所加大。
央行加大资金回笼力度，以及3个月期央行票据收益率突然走高4个基点，是5个多月以来首次调高（09年8月13日来，3月期央票利率一直维持在1.3280%。
），导致市场预期央行的举动暗示货币政策将可能出现改变，也导致昨日市场的大跌，未来央行会有怎么样的动作，仍值得关注。
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目 录市场：谨慎乐观 (4)仍保持弱势状态 (4)交易量偏差下滑 (4)估值具有安全性 (5)机构仓位大幅下滑 (5)风格：大盘股表现好！ (5)行业：周期股表现好！ (6)个股：投资要耐得住寂寞！ (8)双动力组合：持有期表现优！ (8)明星精选组合：持有期表现优！！ (9)风险提示 (10)图表目录图1：中期仍处于震荡态势 (4)图2：交易量偏差指标下滑 (4)图3：估值有安全边际 (5)图4：大盘股有相对优势(1月5日至4月22日) (6)图5：周期股有相对优势(1月5日至4月22日) (7)图6：双动力组合表现优异（1月18日-4月18日） (8)图7：双动力组合个股涨幅表现（1月18日-4月18日） (8)图8：明星精选组合跟踪表现优异（1月25日-4月25日） (10)市场：谨慎乐观从量上来看，目前的成交量处于稳定状态，但与前期相较（交易量偏差）处于下滑水平，量能上比较谨慎。
从估值角度看，目前市场的市盈率水平处于历史的低位（均值1倍标准差以下）属于具有安全边际的状态。
因此我们认为市场中长期需保持谨慎乐观。
仍保持弱势状态根据华泰联合市场强弱度模型1，我们认为目前市场仍处于震荡的状态，趋势市的到来尚需继续等待和观察。
图 1： 中期仍处于震荡态势资料来源：华泰联合证券研究所交易量偏差下滑从市场的资金面状况来看，近期交易量偏差指标持续下滑至零附近，表明市场的量能处于谨慎的状态。
图 2： 交易量偏差指标下滑资料来源：华泰联合证券研究所1模型参见研究报告《金融工程-数量化择时100608：震荡市还是趋势市？-市场状态的量化划分方法及应用》估值具有安全性我们从wind提取上证A股成分股的市盈率水平，当前估值水平大约在16.63倍市盈率，属于低位水平（过去半年的历史平均市盈率约为18.27倍）。
上一次估值在16倍左右的低位是08年11月份！图 3： 估值有安全边际资料来源：华泰联合证券研究所，wind数据机构仓位大幅下滑基金仓位在上周向下微调之后，本周下降幅度放大，2011年4月21日的仓位测算结果显示，样本内开放式基金平均仓位由上周的82.80%下降372BP至79.09%。
其中股票型基金仓位下降441BP至80.36%。
根据投资类型进行测算的结果显示，开放式股票型、开放式混合型基金平均仓位分别由84.77%、74.59%下降441BP、469BP 至80.36%、69.89%。
指数型基金仓位变化不大。
根据量能和估值两方面，我们可以判断市场处于谨慎乐观的状态，建议仓位保持适中的水平。
风格：大盘股表现好！我们回顾一下自《量化通》策略双周刊创刊以来对大小盘风格看法的历史：我们在1月5日的《量化通》策略双周刊(1期）2就已经提出看好大盘股，当时我们认为“小盘股优势指标已经处于回落的趋势中，短期内宜继续看空小盘股，做多大盘蓝筹股。
”我们在1月19日的《量化通》策略双周刊( 2期）3继续看好大盘股，当时我们认为“风格方面，从相对强弱指标看，小盘股成重灾区，大盘股有相对优势。
”我们在2月22日的《量化通》策略双周刊(4期）4认为风格比较复杂，当时我们认为“大小盘的轮动格局也在变得复杂，进入了大小盘优势拉锯的震荡期。
”2参见《金融工程-数量化策略110105：蓝筹股的反攻-《量化通》策略双周刊(1期）》3参见《金融工程-数量化策略110119：震荡时代已来临-《量化通》策略双周刊(2期)》我们在3月8日的《量化通》策略双周刊(5期）5继续看好大盘股，当时我们认为“从风格方面看，大盘股是有相对优势的。
”我们在3月24日的《量化通》策略双周刊(6期）6继续看好大盘股，当时我们认为“从目前来看，小盘均线接近上轨且开始收敛，而长期均线又没有有效发散，故可判断小盘优势不再持续。
”我们在4月8日的《量化通》策略双周刊(7期）7更加旗帜坚定的看好大盘股，双周刊的标题就是“回归价值，收藏大盘股”！当时我们认为“…过去两年多的小盘强势格局或将落幕，而大盘股具有更好的中长线投资价值。
”自此，我们在过去4个月的时间里持续看多大盘股的投资价值，从这4个月的表现来看大盘股确实相对小盘股有较大的优势。
以中证100为代表的大盘股在过去4个月涨幅为5.73%，而以中证500为代表的小盘股在过去4个月涨幅仅为2.71%，大盘股相对小盘股有3个百分点的超额收益，大盘股相对市场基准指数沪深300指数（同期涨幅为3.91%）也有接近2个百分点的超额收益！图 4： 大盘股有相对优势(1月5日至4月22日)资料来源：华泰联合证券研究所行业：周期股表现好！我们回顾一下自《量化通》策略双周刊创刊以来对周期股和非周期股看法的历史：我们在1月5日的《量化通》策略双周刊(1期）就已经提出看好周期股，当时我们认为“周期相对非周期的优势指标已经有超过1 年的下跌，处于历史最低水平附近，两个月来在底部震荡，最近周期显示出优势。
周期类股票的估值水平接近历史最低水平，显示出长期投资价值。
我们看好周期类股票的复兴。
”我们在1月19日的《量化通》策略双周刊( 2期）继续看好周期股！4参见《金融工程-数量化策略110222：任凭风浪起，稳坐钓鱼船-量化通策略双周刊(4期）》5参见《金融工程-数量化策略110308：精选个股始终是王道-《量化通》策略双周刊(5期)》6参见《金融工程-数量化策略110324：周期乐观，非周期谨慎-《量化通》策略双周刊(6期)》7参见《金融工程-数量化策略110408：回归价值，收藏大盘股-《量化通》策略双周刊(7期)》我们在2月1日的《量化通》策略双周刊(3期）8旗帜鲜明的看好周期股，我们双周刊的标题就是“让周期性行业再飞会儿”！当时我们认为“关于周期与非周期的切换，我们的周期与非周期轮动指标仍然显示周期强势，另外从所有行业估值泡沫来看，大部分周期性行业仍然相对安全，还可以安全地飞会儿。
”我们在2月22日的《量化通》策略双周刊(4期）9认为周期股与非周期股的特性比较震荡，当时我们认为“目前周期性行业和非周期性行业的区分度并不高，建议平衡配置周期和非周期”行业。
我们在3月24日的《量化通》策略双周刊(6期）10继续坚定看好周期股，当时我们认为“周期性行业的最佳驱动要素是6 个月市场动量，也即强者恒强的投资思路，这是较为乐观的投资心态，而从弱周期性行业来看，最佳的驱动要素是PEG，表明投资者期望行业的成长性足以支撑估值，显然这是一种较为保守的投资逻辑，弱周期的避险情绪更为浓重。
”自此，我们在过去4个月的时间里持续看好周期股的投资价值，从这4个月的表现来看周期股确实相对非周期股有较大的优势。
以沪深300周期股指数为代表的周期股在过去4个月涨幅为6.09%，而以沪深300非周期股指数为代表的非周期股在过去4个月涨幅仅为0.85%，周期股相对非周期股有超过5个百分点的超额收益，周期股相对市场基准指数沪深300指数（同期涨幅为3.91%）也有超过2个百分点的超额收益！图 5： 周期股有相对优势(1月5日至4月22日)资料来源：华泰联合证券研究所8参见《金融工程-数量化策略110201：让周期性行业再飞会儿-《量化通》策略双周刊(3期）》9参见《金融工程-数量化策略110222：任凭风浪起，稳坐钓鱼船-量化通策略双周刊(4期）》10参见《金融工程-数量化策略110324：周期乐观，非周期谨慎-《量化通》策略双周刊(6期)》个股：投资要耐得住寂寞！双动力组合：持有期表现优！我们回顾一下在1月19日的《量化通》策略双周刊( 2期）11推荐的双动力组合持有一个季度后（即1月18日至4月18日）的跟踪业绩表现效果。
双动力组合持有期（1月18日至4月18日）涨幅为19.9%，同期沪深300涨幅为12.8%，获得超额收益7.1%！图 6： 双动力组合表现优异（1月18日-4月18日）资料来源：华泰联合证券研究所在持有期（1月18日至4月18日），双动力组合的个股表现差异比较大。
表现最好的股票是三一重工，持有期涨幅高达47.6%！表现最差的股票是东方电气，持有期跌幅达到-8.8%！金风科技表现次之，持有期涨幅仅为0.1%！图 7： 双动力组合个股涨幅表现（1月18日-4月18日）资料来源：华泰联合证券研究所11参见《金融工程-数量化策略110119：震荡时代已来临-《量化通》策略双周刊(2期)》双动力组合仅有东方电气和金风科技在持有期跑输市场（沪深300指数）的表现，其他8只股票均跑赢市场指数！简单的说，80%的股票符合双动力的真正特征而战胜市场！个股风险点分析之东方电气：3月11日日本福岛发生大地震及海啸，接下来又由于日本福岛的核电站机组出现重大事故，因此日本市场核电相关企业的股票受到极大影响而大幅下跌，这对投资者心理上都形成心理上的巨大压力，一方面是对核泄漏的恐惧，另一方面也是对长期发展的担心，因此东方电气作为国内核电的龙头企业也遭到投资者的抛弃而大幅下跌。
核电站突发事故引起的恐慌造成东方电气股价的急剧下跌，在组合管理上需作出相应的减持操作。
因此，我们在组合管理上需要考虑突发事故引起的市场或个股风险并作出相应的操作。
个股风险点分析之金风科技：以下内容摘自媒体报道，仅供参考：z理财周报记者熊婷婷在2011年04月25日撰文：“风电龙头金风科技也陷入了内外交困。
相比2010年年底，2011年一季度十大基金投资者消失了六位，从三月下旬开始，股价大幅下挫，而4月20日一纸业绩预告，更将市场继续推向低谷，而其自身几乎永远为负的经营现金流，不断上升的生产成本和不断下降的机组售价，更为其“钱途”填上一层阴霾，使得不少机构敬而远之。
”z理财周报记者熊婷婷在2011年04月25日的文章又称：“据披露，金风科技2010 年营业收入和净利润均保持增长，但增速下降。
而其增长矛盾集中体现在毛利率方面。
2010年综合毛利率23.46%，较2009 年26.29%的水平下降了近3%，导致公司净利润增速明显滞后于营业收入增速。
”z理财周报记者熊婷婷在2011年04月25日的文章又称：“金风科技4月20日的业绩预告更坐实了这种担忧。
业绩预告称，预计2011年上半年业绩下降幅度为0至50.00%, 业绩变动原因为：机组销售保持稳定增长，但机组售价降幅较大。
”我们看到金风科技成本压力、售价下降、毛利率下降，因此盈利下降遭到机构的抛售实为情理之中。
由于上市公司年报将在4月30日以前公布完毕，故新一期双动力组合将在年报公布完毕后才推荐，我们将另刊发布。
敬请关注！明星精选组合：持有期表现优！！我们看到明星基金经理重仓精选策略第一期十个股票在1月25日推出后，样本外跟踪一个季度到4月25日，相对沪深300指数超额收益为5.6%，绝对收益为15.9%。
其中，3月中旬曾达到最高超额收益17.5%，最高绝对收益27%。