量化选股策略—风格轮动模型 (1)
金融工程简介
信用增级机构
Origination
资 金
发行 债券
信用评级机构
支付本息 承销商
资 金 支付本息
销售 债券
Placement& Trading
投资人
抵押贷款证 券化流程图
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例2：CDS-信用违约互换
CDS
信用风险
票息
公司A (CDS买方)
不违约，支付为0 违约发生后的索赔
保险公司 B (CDS卖方)
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案例1 美国大通银行的指数存单
1987 年 3 月 18 日，美国大通银行发行了世界上 首个保本指数存单。该存单与标普500指数未来一 年的表现挂钩，存款者可以在三档结构中选择： 0%-75% 、2%-60% 和 4%-40% ，即存款利 息为 第一档：max(75%R, 0) ； 第二档：max(60%R, 2%)=max(60%R−2%, 0) + 2%； 第三档： max(40%R, 4%) ， 其中R是指数收益率。
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算法交易
又被称为自动交易、黑盒交易或者机器交易，它指 的是通过使用计算机程序来发出交易指令。 在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选 择、交易的价格，甚至可以包括最后需要成交的证 券数量。 根据各个算法交易中算法的主动程度不同，可以把 不同算法交易分为被动型算法交易、主动型算法交 易、综合型算法交易三大类。 金融界需要技术变革
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例1：资产证券化
资产证券化是指将缺乏流动性的资产，转换为在金 融市场上可以自由买卖的证券的行为，使其具有流 动性。 它是通过在资本市场和货币市场发行证券筹资的一 种直接融资方式。 其目的在于将缺乏流动性的资产提前变现，解决资 产的流动性风险。
常见量化投资数据源
企业债公司债主要财务 指标
标准券折算比例
债券派息信息
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1.7 期货数据
期货的投资策略可分为： 股指期货数据 商品期货数据
商品期货品种 基本信息
国债期货
国债期货品种 基本信息
1）单一品种策略
2）混合品种策略
◇单一品种策略：趋势跟踪、
动态反转和跨期套利等 ◇跨市场策略：商品期货与 现货之间的基差套利等 ◇跨品种策略：似品种特征 的商品期货合约配对。
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行业概 况
行业进 出口
行业数 据
行业经 济指标
风格轮动效应，不同市场发展阶段往往 呈现个别行业发展的相对优势。
行业产
品产量
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1.3 公司数据
上市公司策略研究大多集中于从公司的财务指标或因子进行研究分析。 如：多因子选股策略需要财务数据源。 公司行情数据一般可分为基本面因子、技术因子、事件因子及分析师
文本形式
金融信息
• 政府机构
按来源分类
公司公告 机构和媒体信息
金融信息
• 宏观经济信息 • 技术面信息 • 金融衍生信息
按内容分类
行业信息 行为偏差信息 公司信息 高频数据信息
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常见量化投资数据源
在金融量化投资领域，数据是人们研究金融现象的纽带和通道。策略 开发人员往往先应用历史数据对策略进行历史回验，策略调整至有效后 进行实盘交易。
股票数据源
个股交易停复牌数据 个股回报率 日大宗交易数据
异常波动信息
复权信息
市场行情
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1.5 基金数据
基金有广义和狭义之分，人们平常所说的基金主要是指证券投资基金。 基金一般可反映金融市场环境情况，如市场从业人员口中的“基金88 魔咒”是指公募基金整体仓位达到百分之88的高位时,往往大盘就会见顶回 落。
最新 基于多因子模型的量化选股分析-精品
基于多因子模型的量化选股分析随着中国资本市场复杂程度日渐加深和规模日益庞大，投资品种和数量与日俱增，无论是个人或是机构投资者所拥有的投资渠道与投资方法也在逐渐增多。
量化投资作为一种来自海外资本市场的先进技术，在海外资本市场中受到了广泛追捧，著名的西蒙斯与大奖章基金便是利用了量化投资技术，于1989~2007年间获得了高达38.5%的平均年收益率。
中国的量化投资发展虽仍在起步阶段，、金融学、科学相结合的优势来寻求超额收益。
据统计显示，截至2016年10月，中国公募基金中共有48支基金以“量化”命名，其中长信量化先锋基金（519983），申万菱信量化小盘股票基金（163110）与大摩多因子策略混合基金（233009）等均表现出色，具有较高的年化收益率。
而无论是在个体投资或是基金投资中，多因子选股模型均是较为广泛的量化模型之一。
本文基于多因子模型策略，利用2011~2015年的数据对投资过程中的常用因子进行有效性检验，并使用有效因子构建基本多因子模型，根据假设创造性地使用简单打分法构建投资组合，基于2014~2016年的历史数据进行实证分析，为广大一般投资者提供了一种简单可行且收益率超过市场表现的投资策略。
最后结合行业轮动效应与面板数据的多元回归分析对基本模型进行了深化与修正，创新性地提出了基于多因子模型的更多投资策略，也为较深层次的理论研究者提供了思路与数据参考。
一、文献综述关于量化投资选股策略的研究涉及许多方面，常见的包括多因子模型、风格轮动模型、动量反转模型、趋势追踪模型等。
对于多因子模型，最重要的环节便是有效因子的选取。
大多数论文对于有效因子的选取通常采用因子评分法，此方法最早由Piotroski（2000）提出，常见操作为：将股票池中的股票按N个候选因子的大小依次排序，按照每个排序选取排名靠前的股票等权重构建N个极端的股票组合持有到期末，计算N个组合的平均收益率并与基准的指数收益率进行比较，用此方法能成功获取alpha收益组合所使用的排序因子即为有效因子[1]。
8848财富终端考试题
8848财富终端考试题库一：单项选择题1. 以下谁不是8848财富终端里的投顾老师？（C）A 辉B 焦刚 C吴海涛 D 川2. 以下哪个不是投资必备的子栏目？（B）A 交易必读 B财富会馆 C 第一时间 D 第一参3. 8848财富终端首页模拟盘显示前几名？(C)A 5B 6C 7D 104. 8848财富终端首页模拟盘没有的功能是？(A)A日排名 B周排名 C月排名 D 年排名5. 投顾老师模拟盘实时操作动态多久更新一次？（B）A一分钟 B 30秒钟 C 5分钟 D 实时更新6. 同信1号漂亮50股票池有多少只股票？（B）A50只 B不多于50只 C不少于50只 D可以多于50只也可以少于50只7. 以下不是独家报告子栏目的是？（C）A晨会纪要精粹 B分析师报告快讯 C晨会纪要 D同信策略报告8. 以下不是研报中心子栏目的是？（D）A宏观研究 B公司研究 C行业研究 D 分析师报告快讯9. 不是资源产业的是？（B）A 农林牧渔 B电力 C 煤炭石油 D有色金属10. 不是年报主题子栏目是？（C）A 分红配送B 业绩披露C 业绩预增D 股东变动11. 以下不是客服中心的子栏目是？（A）A 给我留言B 我的投顾C 个股诊断D 在线咨询12．漂亮50与HS300的对比图中，曲线收益采用的是什么计算方法？（B）A 单利 B复利 C 加权平均 D 普通平均13．同信策略日报可以在哪个栏目中找到？（C）A 财富会馆B 交易必读C 第一时间D 第一参14．哪个版本不享有个股诊断功能？(A)A 同信掌股B 永缘助理C 如意顾问D 吉祥管家15．哪种类型的用户有权限使用“给我留言”功能？（D）A 所有用户B 如意顾问C 吉祥管家D 签约用户16．以下哪个栏目包括了整个8848终端的亮点展示？（B）A 客服中心B 财富会馆C 操盘策略D 第一参17．从哪个页面可以看到用户签约了哪个团队？（B）A 首页B 投顾专区C 组合优选D 高速行情18．哪个团队长的投资风格属于平衡型？（D）A 焦刚B 辉C 川D 水龙19．模拟实盘操作动态显示了最新的多少个操作纪录？（C）A 10个B 12个C 15个D 20个20．哪种类型的用户可以看到团队长的模拟盘？(B)A 所有用户B 签约用户C 吉祥管家用户D 如意顾问用户21．所有用户都可以看到多到位老师的模拟盘？（C）A 15B 20C 22D 2622．以下哪一项非签约用户就可以查看？(A)A 漂亮50股票池B 漂亮06股票池C 我的策略D 实时解盘23．点击产品介绍可以下载8848产品说明书，请问产品介绍在哪里可以找到？（C）A 页面底部B 客服中心C 页面左上角D 高速行情24．16800元/年的版本属于哪个产品版本？（C）A 同信掌股B 如意顾问C 永缘助理D 吉祥管家25．Level2数据交易股票池的股票数一般为多少只？（B）A 6B 15C 20D 5026．以下哪个股票池的股票每个交易日都会更新？（A）A 同信1号漂亮50B 同信2号漂亮50C 同信漂亮20D Level2数据交易股票池27．研报中心中哪个栏目的报告来源于外部机构的报告？(C)A 晨会纪要精粹B 分析师报告快讯C 策略研究D 第一时间28．客户要了解某个板块的产品基本信息，从以下哪个页面中可以找到？(D)A 投顾专区B 组合优选C 研报中心D 板块中心29．从哪里可以最方便找到最新的事件主题影响个股？(A)A 主题投资B 研报中心C 板块中心D 高速行情30．用户要查看团队长的微博，请问从哪个页面可以进入团队长的微博？(C)A 首页B 投顾专区C 投顾专属页面D 高速行情31．龙虎榜是和哪个指数进行对比？（B）A 上证综指B HS300C 深证成指D 上证5032．以下哪一项不属于恒富报表选股？(D)A 恒富资金B 恒富连红C 恒富占盘D 恒富主力33．以下哪一项不属于盘中选股？（A）A 牛熊大波段B 黄金动能C 财富按钮D 军令如山二：多项选择题1）客户可以签约哪四大投顾团队？（ABCD）A：辉团队B：焦刚团队C：水龙团队D：川团队E：明奇团队2）“客服中心”下设哪三大功能模块？（ABC）A：我的投顾B：个股诊断C：在线咨询D：模拟盘3）“个股诊断”功能可以查询哪些数据？（ABCD）A：相对回报率B：资金流向C：相对估值D：研究报告4）“财富会馆”主要包括哪些容？（ACD）A：投顾投资建议B：行业研究报告C：终端亮点追踪D：重要通知提示5）“投资必备”包括哪几个资讯栏目？（ABCD）A：交易必读B：操盘策略C：第一时间D：第一参6）“投资必备”中哪二个栏目容全部由同信证券投顾提供？（CD）A：交易必读B：操盘策略C：第一时间D：第一参7）“第一时间”栏目主要包括以下哪方面的容？（ABC）A：同信证券晨会精粹B：同信证券策略日报C：收评D：漂亮50量化研究报告8）“第一参”栏目主要包括以下哪方面的容？（BCD）A：同信证券策略日报B：同信1号漂亮50量化研究报告C：同信证券分析师报告快讯D：聚焦9）什么类型的客户享有“给我留言”的服务？（A）A：签约了该团队的用户B：同信掌股用户C：永缘助理用户D：如意顾问用户E：吉祥管家用户10）以下哪几项属于投顾业务介绍围？（ABCD）A：模拟盘演绎B：个性化股票池C：全天候一对一沟通D：资产配置指导11）在哪个页面可以看到所有投顾老师（除团队长外）的模拟盘实时操作记录？（B）A：8848首页B：投顾专区页面C：组合优选页面D：研报中心页面12）“模拟实盘排行”以下出了哪些收益排行？（ABCD）A：总收益排名B：最近20日收益排名C：最近5日收益排名D：当日收益排名13）点击团队长（如辉）后进入投顾老师专属页面，在该页面中有哪些模块？（ABCD）A：投顾老师的模拟盘操作明细与收益情况B：同信1号漂亮06C：我的策略D：实时解盘14）未签约的吉祥管家用户可以访问哪些容？（BC）A：团队长的模拟盘操作记录B：团队成员的模拟盘操作记录C：同信1号漂亮06股票池D：我的策略和实时解盘15）“组合优选”页面中包含了哪几个股票池？（ABCD）A：同信1号漂亮50B：同信2号漂亮50C：同信1号漂亮20D：Level2数据交易股票池E：同信1号漂亮0616）以下哪些股票池是以周为单位进行每周选股的？(BCDE)A：同信1号漂亮50B：同信2号漂亮50C：同信1号漂亮20D：Level2数据交易股票池E：同信1号漂亮0617)“研报中心”页面共有8个子栏目的研报，哪几个栏目的研报为同信投顾原创？（BCD）A：宏观研究B：晨会纪要精粹C：分析师报告快讯D：同信策略报告18）“研报中心”中哪几个栏目的报告来源于外部机构的研究报告？（ABCDE）A：晨会纪要B：公司研究C：行业研究D：宏观研究E：策略研究19）哪些栏目中可以很方便地找个某个板块的所有研究报告？（ABC）A）研报中心的行业研究B）研报中心的搜索功能C）板块中心的行业分析D）主题投资的事件主题20）通过板块中心下的行业大势，可以了解到以下哪些容？（ABC）A：行业简介B：行业结构图C：行业上市公司D：行业研究报告21）主题投资中研报主题包括以下哪位容？（ABCD）A：首次关注B：买入评级C：预测调高D：上涨空间22）主题投资中年报主题包括以下哪些容？（ACD）A：分红配送B：破增发价C：业绩披露D：股东变动23）主题投资中公告主题包括以下哪些容？（ABCD）A：并购重组B：股东增持C：股权激励D：定向增发24）主题投资中价值主题包括以下哪些容？（CD）A：并购重组B：股东增持C：破净破发D：低估值25）沪深Level2行情数据主题包括哪些？（ABCD）A：十档行情B：买卖队列C：逐笔成交D：总买总卖与买卖力道26）主力资金分析包括哪几大块？（ABCD）A：即时资金流向数据B：每日资金流向数据指标C：资金流向趋势情况D：恒富数据区间统计27）盘中选股模型包括哪些？（ABC）A：黄金动能盘中选股B：军令如山盘中选股C：财富按钮盘中选股D：恒富T+0资金报表28）恒富报表包括哪些报表？（ABCDE）A：恒富资金报表B：恒富连红报表C：恒富占盘报表D：逆势增仓报表E：厚积薄发报表29）同信掌股用户无权限查看哪些股票池？（CDE）A：同信1号漂亮50B：同信2号漂亮50C：同信1号漂亮20D：Level2数据交易股票池E：同信1号漂亮0630）永缘助理用户无权限查看哪些股票池？(E) A：同信1号漂亮50B：同信2号漂亮50C：同信1号漂亮20D：Level2数据交易股票池E：同信1号漂亮0631）以下哪几项只有签约的用户才能查看？（ABCD）A：团队长的模拟盘B：我的策略C：实时解盘D：VIP一对一服务32）8848财富管理终端的产品定位是什么？（ABCD）A：专业B：通俗C：实战D：有效33）8848财富管理终端共有几个版本？（ABCD）A：同信掌股B：永缘助理C：如意顾问D：吉祥管家E：锦绣前程三：判断题1、同信1 号漂亮50 股票池是“同信证券金融工程团队”基于高频交易数据，通过验证各种影响股价的因子（Level2）量化出来的适合“交易型”风格的投资组合模型。
量化交易模型100例
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。
量化选股的方法和步骤
量化选股的方法和步骤【实用版6篇】篇1 目录一、量化选股的定义和意义二、量化选股的方法1.多因子选股2.风格轮动选股3.营业利润同比增长率选股4.市盈率选股三、量化选股的步骤1.数据来源2.数据处理3.选择选股模型4.执行选股策略5.风险控制与优化四、总结篇1正文量化选股是指通过数量化的方法选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为。
在股市中，投资者通常会根据个人的投资经验和对公司的分析来选择股票，然而这种方法容易出现主观偏见和信息不全的情况。
因此，量化选股作为一种科学、客观的投资方法，越来越受到投资者的青睐。
量化选股的方法有很多，以下是几种常用的方法：1.多因子选股：这种方法采用一系列的因子（比如市盈率 pe）作为选股标准，满足这些因子的股票被买入，不满足的被卖出。
比如巴菲特这样的价值投资者就会买入低 pe 的股票，在 pe 回归时卖出股票。
2.风格轮动选股：这种方法是利用市场风格特征进行投资，市场在某个时刻偏向于某一类股票，如大盘股或小盘股，通过分析历史数据，可以找到这种市场风格的规律，从而进行投资。
3.营业利润同比增长率选股：对于不同的股票，如果营业利润率上涨了相同的比例，而股价上涨幅度不同，那么就买入上涨幅度较小的。
具体选股策略是对沪深 300 所有股票计算当前价格 p 与一年前的价格 p0 的比例，并用这个比例除以（1 营业利润同比增长率）。
4.市盈率选股：市盈率是股票价格与每股收益的比例，通常用来评估股票的估值。
低市盈率的股票可能被认为被低估，因此投资者可以挑选低市盈率的股票进行投资。
量化选股的步骤如下：1.数据来源：量化选股的数据最初来源是交易所，通过收集和处理场内交易数据，得到可以用于量化选股的数据集。
2.数据处理：获取到数据后，需要对数据进行清洗、整理和计算，以便于后续的模型建立和策略执行。
3.选择选股模型：根据投资目标和风险偏好，选择合适的选股模型，如多因子选股、风格轮动选股等。
国内量化产品分类及现状
财经研究43国内量化产品分类及现状董素娟摘 要：量化投资起源于美国50年代，2000年随着计算机科学的进步得到了飞速发展，国内的量化投资也于2009年伴随着股指期货的推出预期，开始起步并迅速得到了蓬勃增长，截止2015年12月，有业绩可查询的量化产品共有1950只，预估规模近2000亿。
虽统计为量化产品，但是产品特性及目前国内的现状各不相同。
本文从国内目前主流的量化产品特征及现状进行分类阐述。
关键词：量化产品分类 现状 策略收益一、引言 分析量化产品策略收益，需要正确的对量化产品策略进行分类，量化产品从国内起步较晚，目前国内主流评级机构私募排排网、对冲基金网、好买基金网等，对量化产品的分类较国外相对简单，由于国内的二级市场交易品种函待丰富，国内的量化产品所采用的策略也较为单一。
基于目前国内发行的量化产品绝大多数为私募产品，私募排排网作为国内目前较为权威的私募产品展示机构，本文研究的数据来源也均为私募排排网的融智评级数据中心所提供，故本文所采取的量化产品策略分类为私募排排网所采取的分类模式。
二、国内量化产品种类、特征 私募排排网的融智评级数据中心对量化产品的分类根据策略不同分为了：相对价值类（中性策略）、量化选股类、套利类、量化复合策略四大类。
本文所研究的对象也为这四类产品数据。
数据包含了迄今为止发行并进行了业绩展示的所有量化产品。
1、市场中性策略产品 又称阿尔法策略，根据马克威茨的资本资产定价模型，投资者在市场交易的过程中面临着系统性风险（即或Beta 风险）和非系统性风险（即Alpha 风险），阿尔法策略的核心是将系统性风险通过对冲工具进行分离，从而获取超额绝对收益（即阿尔法收益）。
其操作原理是利用选股、择时等方面优势，构建具有稳定超额收益的现货组合，同时通过沪深300股指期货等衍生工具来对冲市场风险分离贝塔，实现将组合的贝塔值降为0，从而规避掉因系统因素带来的系统性风险，从而获得与市场相关度较低的阿尔法收益。
量化投资的模型与策略
量化投资的模型与策略量化投资是指通过利用数据和数学模型来制定投资决策的一种投资方式。
本文将探讨量化投资的模型和策略，并分析其优势和应用领域。
一、量化投资模型量化投资模型是量化投资的基石，它通过对大量的历史数据进行分析和建模，以发现规律和趋势，从而预测未来市场的走势。
常见的量化投资模型包括趋势跟踪模型、均值回归模型、因子模型等。
1. 趋势跟踪模型趋势跟踪模型是一种通过观察市场价格的趋势来进行投资决策的模型。
它基于市场价格的上涨或下跌趋势，选择相应的投资策略。
例如，当市场呈现上涨趋势时，可以选择买入股票或其他投资品种，而当市场呈现下跌趋势时，则可以选择卖出或做空。
2. 均值回归模型均值回归模型是一种基于市场价格回归到其长期均值的趋势来进行投资决策的模型。
它认为市场价格的偏离程度会逐渐回归到其长期均值，因此在价格偏离较大时选择买入，而在价格偏离较小时选择卖出。
3. 因子模型因子模型是一种通过分析市场中的各种因素来进行投资决策的模型。
它认为市场价格的变化可以由一系列因素解释，例如利率、经济指标等。
通过选择适当的因子，并进行相应的加权组合，可以预测市场未来的走势。
二、量化投资策略量化投资策略是基于量化投资模型的具体操作方法。
它根据不同的市场环境和投资目标，选择合适的模型，制定相应的投资策略。
1. 多因子策略多因子策略是一种基于因子模型的投资策略。
它通过选取多个具有独立解释市场变化能力的因子，并进行适当的加权组合，来实现超额收益。
例如选择股票市盈率、市净率等因子进行分析，以确定投资组合的配置比例。
2. 配对交易策略配对交易策略是一种基于均值回归模型的投资策略。
它通过选择两个相关性较高的股票或其他投资品种，当它们的价格偏离较大时，选择买入其中一个，同时卖出另一个。
当价格回归到其均值时，即可实现盈利。
3. 动量策略动量策略是一种基于趋势跟踪模型的投资策略。
它认为市场价格的趋势会延续一段时间，因此选择市场上表现较好的股票或其他投资品种进行投资。
量化选股模型—资金流模型
量化选股模型—资金流模型在市场中，经常存在交易性机会，其中一个就是资金流模型，该模型使用资金流流向来判断股票在未来一段时间的涨跌情况，如果是资金流入的股票，则股价在未来一段时间将可能会上涨；如果是资金流出的股票，则股价在未来一段时间会可能下跌，那么，根据资金流向就可以构建相应的投资策略。
基本概念资金流是一种反映股票供求关系的指标。
传统的量价无法区分市场微观结构中的流动性和私有信息对股价的影响，而根据委托测算的资金流，能够有效地观察微观市场交易者的真实意图及对股价造成的影响。
资金流定义如下：证券价格在约定的时间段中处于上升状态时产生的成交额是推动指数上涨的力量，这部分成交额被定义为资金流入；证券价格在约定的时间段中下跌时的成交额是推动指数下跌的力量，这部分成交额被定义为资金流出；若证券价格在约定的时间段前后没有发生变化，则这段时间中的成交额不计入资金流量。
策略模型1．逆向选择理论在非强势有效的A股市场，普遍存在信息不对称的问题。
机构投资者与散户投资者在对同一信息的评估能力上存在差异。
在大部分情况下，散户投资者缺乏专业的投资能力和精力，那么根据“搭便车”理论，希望借助机构投资者对股价的判断进行投资，一旦机构投资者率先对潜在市场信息做出反应，羊群效应的散户投资者则追涨杀跌，往往导致在很多情况下市场对潜在信息反应过度。
这样根据逆向选择理论，能够准确评估信息价值的投资者便会对反应过度的股价做出交易，买入低估的、卖出高估的股票，从而纠正这种信息反应过度行为。
根据市场对潜在信息反应过度的结论及市场投资者的行为特征，可以采取逆向选择模型理论来构建选股模型，即卖出前期资金流入、价格上涨的股票，买入前期资金流出、价格下跌的股票。
按照这个思路，对一些指标参数进行回测分析，可以得到稳定的选股模型。
2．策略模型根据资金流各种指标的特点，在选股模型中采用比较简单的方法，即以指标排序打分的方式来筛选股票。
首先通过对各个资金流指标进行排序打分，然后将股票对各个指标的得分进行求和，最后以总得分值大小来筛选股票，具体步骤如下：（1）确定待选股票池。
股票量化交易模型
热闹行业龙头 熟悉股范围
热闹题材概念
脑袋
券商
左脚（资源） 有色
范围 右脚（基建） 地产
左手（行业） 电子信息
右手（概念） 军工航天
二、筛股模型
筛股条件
筛股方法 建仓模型
1、筹码、短期内下方筹码很
安全性
2、股价处于智能辅助线附近 3、股价处于相对底部区域或
附：业绩为正、净资产为正
持续性
1、散户连接几个季度减仓 2、主力最近一两个季度必须
（一）坚持操作熟悉（核心点），做到不频繁换股，持股不
（二）买入之前设保护位（止损位），破位一定止损，急拉
五、纪律
（三）努力做到分析、总结、修正、完善模型。 （四）坚定不移的波段操作。
（五）按照模型，严格执行程序化交易。做到专注自己的这
附：（十二字真言：资金选股、趋势买卖、波段操作）
附：盯盘 盘中看股指期货与已购个股或计划买入个股，盘后筛股和总
遇风险或压力用水手突破和前期高点确定压
1楼
你买的价格
2楼
前期高点线
日线止盈（死
3楼
水手突破线
叉或顶背离开
始减仓）
1楼
你买的价格
2楼
水手突破线
3楼
前期高点线
四、卖出模型
1、强势个股（前一波段最高乖离率20以上的
前提是水手突破已经紫色，智能交易划线上
1、急速拉升M头（顶背离）
分时止盈（降 低仓位或盘中 做T，进而降
1、一浪涨幅达（30%-50%）的
收益率 2、当日、5日、10日主力净买
3、一浪涨停数量较多的票
Байду номын сангаас
注：利好消息是催化剂，刚
（一）资金：主力10天内加仓1亿以上
基金投资组合的风格轮动策略有哪些
基金投资组合的风格轮动策略有哪些在基金投资的领域中，风格轮动策略是一种旨在通过把握不同市场风格的变化，从而优化投资组合表现的策略。
对于投资者来说，了解并运用这些策略，能够在多变的市场环境中提高投资的效益。
首先，我们需要明确什么是基金投资组合的风格。
一般来说，基金的风格可以大致分为价值型、成长型和平衡型。
价值型基金侧重于投资那些价格相对低于内在价值的股票，通常是一些成熟、稳定且具有较高股息率的公司；成长型基金则更倾向于投资那些具有高增长潜力的公司，哪怕其当前股价可能较高；平衡型基金则是在价值和成长之间寻求平衡，以实现相对稳定的收益。
那么，风格轮动策略的核心思想就是根据市场环境和经济周期的变化，适时调整投资组合中不同风格基金的比例。
接下来，让我们详细探讨一些常见的风格轮动策略。
一、基于宏观经济周期的风格轮动宏观经济的运行具有明显的周期性，不同的经济周期阶段适合不同的投资风格。
在经济复苏期，企业盈利逐渐改善，市场信心增强，此时成长型股票往往表现出色。
因为成长型企业通常能够更快地适应经济环境的变化，实现业绩的快速增长。
投资者可以适当增加成长型基金在投资组合中的比例。
当经济进入繁荣期，通货膨胀可能上升，利率也可能随之提高。
此时，价值型股票的优势逐渐显现。
这类股票通常具有稳定的现金流和较低的估值，能够在经济过热时提供一定的抗风险能力。
因此，在这个阶段，可以逐步增加价值型基金的配置。
而在经济衰退期，市场需求下降，企业盈利面临压力。
此时，平衡型基金可能是更好的选择，因为它们可以通过灵活调整资产配置，降低投资组合的风险。
二、基于行业板块轮动的风格轮动不同的行业在不同的时期会有不同的表现。
例如，在经济扩张期，周期性行业如钢铁、煤炭、化工等往往会受益于需求的增加，业绩表现较好；而在经济收缩期，消费、医药等非周期性行业则相对更具稳定性。
通过对不同行业的研究和分析，投资者可以根据行业的发展趋势调整投资组合中相关风格基金的比重。
常见的量化策略都有哪些？
常见的量化策略都有哪些？常见的量化策略都有哪些？永远的量化发表在策略研究 2018-04-17一、海龟交易策略海龟交易策略是一套非常完整的趋势跟随型的自动化交易策略。
这个复杂的策略在入场条件、仓位控制、资金管理、止损止盈等各个环节，都进行了详细的设计，这基本上可以作为复杂交易策略设计和开发的模板。
二、阿尔法策略阿尔法的概念来自于二十世纪中叶，经过学者的统计，当时约75%的股票型基金经理构建的投资组合无法跑赢根据市值大小构建的简单组合或是指数，属于传统的基本面分析策略。
在期指市场上做空，在股票市场上构建拟合300指数的成份股，赚取其中的价差，这种被动型的套利就是贝塔套利。
那么在如今贝塔套利空间越来越小的状况下，我们还有什么好方法吗？这就是更主动的、也更考验操作者判断能力的阿尔法套利三、多因子选股多因子模型是量化选股中最重要的一类模型，基本思想是找到某些和收益率最相关的指标，并根据该指标，构建一个股票组合，期望该组合在未来的一段时间跑赢或跑输指数。
如果跑赢，则可以做多该组合，同事做空期指，赚取正向阿尔法收益；如果是跑输，则可以组多期指，融券做空该组合，赚取反向阿尔法收益。
多因子模型的关键是找到因子与收益率之间的关联性。
四、双均线策略双均线策略，通过建立m天移动平均线，n天移动平均线，则两条均线必有交点。
若m>n，n天平均线“上穿越”m天均线则为买入点，反之为卖出点。
该策略基于不同天数均线的交叉点，抓住股票的强势和弱势时刻，进行交易。
双均线策略中，如果两根均线的周期接近，比如5日线，10日线，这种非常容易缠绕，不停的产生买点卖点，会有大量的无效交易，交易费用很高。
如果两根均线的周期差距较大，比如5日线，60日线，这种交易周期很长，趋势性已经不明显了，趋势转变以后很长时间才会出现买卖点。
也就是说可能会造成很大的亏损。
所以两个参数选择的很重要，趋势性越强的品种，均线策略越有效。
五、行业轮动行业轮动是利用市场趋势获利的一种主动交易策略其本质是利用不同投资品种强势时间的错位对行业品种进行切换以达到投资收益最大化的目的。
【干货】七种量化选股模型（含案例）
【干货】七种量化选股模型（含案例）1.多因子模型多因子模型是应用最广泛的一种选股模型，基本原理是采用一系列的因子作为选股标准，满足这些因子的股票则被买入，不满足的则卖出。
基本概念举一个简单的例子：如果有一批人参加马拉松，想要知道哪些人会跑到平均成绩之上，那只需在跑前做一个身体测试即可。
那些健康指标靠前的运动员，获得超越平均成绩的可能性较大。
多因子模型的原理与此类似，我们只要找到那些对企业的收益率最相关的因子即可。
各种多因子模型核心的区别第一是在因子的选取上，第二是在如何用多因子综合得到一个最终的判断。
一般而言，多因子选股模型有两种判断方法，一是打分法，二是回归法打分法就是根据各个因子的大小对股票进行打分，然后按照一定的权重加权得到一个总分，根据总分再对股票进行筛选。
回归法就是用过去的股票的收益率对多因子进行回归，得到一个回归方程，然后再把最新的因子值代入回归方程得到一个对未来股票收益的预判，然后再以此为依据进行选股。
多因子选股模型的建立过程主要分为候选因子的选取、选股因子有效性的检验、有效但冗余因子的剔除、综合评分模型的建立和模型的评价及持续改进等5个步骤。
候选因子的选取候选因子的选择主要依赖于经济逻辑和市场经验，但选择更多和更有效的因子无疑是增强模型信息捕获能力，提高收益的关键因素之一。
例如：在2011年1月1日，选取流通市值最大的50支股票，构建投资组合，持有到2011年底，则该组合可以获得10%的超额收益率。
这就说明了在2011年这段时间，流通市值与最终的收益率之间存在正相关关系。
从这个例子可以看出这个最简单的多因子模型说明了某个因子与未来一段时间收益率之间的关系。
同样的，可以选择其他的因子，例如可能是一些基本面指标，如 PB、PE、EPS 增长率等，也可能是一些技术面指标，如动量、换手率、波动等，或者是其它指标，如预期收益增长、分析师一致预期变化、宏观经济变量等。
同样的持有时间段，也是一个重要的参数指标，到底是持有一个月，还是两个月，或者一年，对最终的收益率影响很大。
10种经典的日内交易量化策略模型思路
区间突破量化区间突破策略是一种广泛应用于外汇市场、股票市场、期货市场等金融市场的交易策略。
这种策略的核心思想是，当价格突破了前期的波动区间，即改变了原有的供需格局时，会形成交易信号。
具体来说，这种策略通常用于捕捉市场从区间震荡转化为上升趋势或下降趋势的时机。
在实践中，量化区间突破策略的操作原则可以概括为以下几点：首先，确定昨日的振幅，即最高价与最低价的差；然后，根据一定的百分比N（通常在0.5-0.8之间），计算出今日行情的波动区间上轨和下轨；最后，当价格突破这些界限时，即形成了买入或卖出的信号。
菲阿里四价昨天高点、昨天低点、昨日收盘价、今天开盘价，可并称为菲阿里四价。
它由日本期货冠军菲阿里实盘采用的主要突破交易参照系。
此外，因菲阿里主观心智交易的模式，决定了其在实际交易中还大量结合并运用了“阻溢线”的方式，即阻力线、支撑线。
主要特点：日内交易策略，收盘平仓；菲阿里四价指昨日高点、昨日低点、昨日收盘、今日开盘；上轨＝昨日高点；下轨＝昨日低点；当价格突破上轨，买入开仓；当价格跌穿下轨，卖出开仓。
空中花园空中花园是一种基于期货日内突破的策略，被视作一个相对“粗暴”的策略。
这一策略的核心思想在于，当市场开盘时，若价格出现大幅度的高开或低开，表明存在重大利好或利空信息，使得市场价格大幅远离前一交易日的收盘价。
在这种情况下，形成的价格窗口（即高开或低开的幅度）以及后续的价格突破行为，往往能够为投资者提供交易机会。
具体来说，当开盘价格超过一定幅度时，空中花园策略会认为市场形成了一个有效的突破，此时投资者可以根据这一信号进行交易。
然而，需要注意的是，由于这种策略在开盘时即进行交易决策，因此其出错率可能会相对较高。
为了降低错误率和提高策略的成功率，投资者在使用空中花园策略时，需要结合市场的具体情况和自身的风险承受能力，进行详细的分析和判断。
横盘突破较易于实现量化的形态突破，有分形、窄幅横盘突破、各种K线组合、双底双顶、缠论三买三卖；较难于实现量化的形态突破，有趋势线、圆弧顶底、旗形、菱形、三角形等各种经典技术分析形态，趋势之后是盘整，盘整之后是趋势。
股票量化交易模型(最新)
股票量化交易模型(最新)股票量化交易模型股票量化交易模型是指通过量化方法对股票价格走势进行分析，并根据分析结果做出交易决策的模型。
这种模型通常基于统计学和数学方法，通过对历史数据进行分析，得出一些可以预测未来价格的规律，然后根据这些规律来制定交易策略。
常见的股票量化交易模型包括：1.均线模型：基于均线理论，通过计算不同周期的均线来判断股票的趋势，并制定买入和卖出策略。
2.MACD模型：基于指数移动平均线，通过计算MACD指标来判断股票的趋势，并制定买入和卖出策略。
3.RSI模型：基于相对强弱指标，通过计算RSI指标来判断股票的趋势，并制定买入和卖出策略。
4.BOLL模型：基于布林带指标，通过计算布林带指标来判断股票的趋势，并制定买入和卖出策略。
5.ARIMA模型：基于时间序列分析，通过ARIMA模型来预测股票价格未来的走势，并制定买入和卖出策略。
这些模型都有其优点和局限性，需要根据具体情况选择适合的模型。
同时，在使用这些模型时，也需要进行风险控制和回测验证，以确保交易结果的稳定性和可靠性。
股票量化交易模型分析股票量化交易模型是一种利用数学、计算机技术和金融分析方法，根据股票市场的历史数据、价格走势和随机因素，构建出可以自动执行的交易策略，以实现高效、稳健和低风险的投资回报。
一个有效的股票量化交易模型通常包含以下部分：1.风险控制模块：用于监测市场动态和预警潜在风险，包括价格波动率、成交量、持仓量等指标。
2.算法交易模块：基于历史数据和统计模型，自动执行投资决策和交易指令，例如订单流优化、股票买卖策略等。
3.回测模块：通过模拟历史市场环境和交易条件，评估量化交易模型的绩效和误差率，以优化策略和算法。
4.数据库模块：存储和检索交易数据、市场信息和用户参数，以便后续分析和优化。
5.用户接口模块：提供可视化界面和交互式操作，方便用户上传数据、调整参数和查看结果。
构建股票量化交易模型需要掌握多种技术和方法，包括：1.统计学和概率论：用于处理随机性和不确定性，计算统计指标和风险评估。
量化交易的模型介绍
量化交易的模型介绍量化交易是指通过数学模型和统计方法来预测股市、期货市场等金融市场未来走势，进行交易从而获得收益的一种交易方式。
量化交易模型是量化交易的核心，是基于数据和算法的一种分析工具。
1. 基本原理量化交易模型基于市场数据，利用数学和统计方法进行计算和分析，得出交易信号，并通过程序化交易体系在交易所通过计算机程序自动交易。
2. 量化交易模型分类量化交易模型可分为趋势跟踪模型、套利模型和高频交易模型三类。
趋势跟踪模型是通过回归分析或者滚动平均法对趋势进行预测，对市场中的趋势进行把握，根据市场变化及时进行买卖。
套利模型是基于市场不完善性和临时性影响的短期错配定价，通过对期货价格、现货价格、远月合约价格等因素的同时监控，既能够进入低廉的空头或多头头寸，又能够保证风险敞口相对较低。
高频交易模型是指高频交易结合了分钟级时间尺度的市场流量数据以及市场微观特征提取手段，对短期价格波动及趋势预测，快速地进行交易。
3. 典型的量化交易策略（1）均值回归策略：基于假设股票价格围绕着均值波动，当价格远离均值时就会回归，可以通过统计方法和机器学习等方法确定回归模型，实现盈利。
（2）交叉市场策略：通过对多个市场之间关联性的探究，识别出不同市场之间价格变化与市场变化相关性较高的货币对，以此为基础构建跨市场套利交易系统。
（3）机器学习策略：可以使用神经网络、决策树、回归模型等常用算法进行模型训练，实现预测并进行交易。
4. 建立量化交易模型的步骤（1）设定目标：明确投资目的和风险承受能力。
（2）数据预处理：清洗、标注、归一化、处理异常值等预处理。
（3）特征提取：从海量的市场数据中选用有价值的特征。
（4）建立模型：根据选定的交易策略，选择合适的模型进行模型建立。
（5）验证模型：对所建立的模型进行验证，用历史数据进行回测，验证模型的能力。
（6）实时交易：将验证得到的模型应用到实盘交易环境中。
5. 量化交易的优势（1）可以获得更可靠的投资决策：量化交易可以提供更加全面、准确的市场分析，避免人为因素的干扰，从而做出更可靠的交易决策。
《量化选股模型》课件
实战应用
介绍该模型在实战中的表现， 包括回测效果、风险控制、交 易策略等方面。
案例总结
总结该案例的优点和不足，提 出改进和优化建议。
某成功投资者的量化选股经验分享
投资者简介
介绍该投资者的背景和投资经历，说明其在 量化选股方面的成功经验。
选股策略
分享该投资者的量化选股策略，包括数据来 源、处理方法、模型构建等方面。
交易执行与监控
执行力与监控
交易执行与监控是量化选股模型实战应用的重要环节。投资者应确保交易指令的准确性和及时性，以降低交易成本和减少滑 点。同时，实时监控市场动态和投资组合表现，以便及时调整策略和应对市场变化。通过持续的交易执行与监控，提高投资 组合的效率和适应性。
REPORT
CATALOG
DATE
采用统计方法对因子进行深入分析，如相关性分析、主成分分析等，以揭示各因子之间的内在联系。
模型构建与优化
模型设计
根据因子分析结果和市场经验，设计 合适的量化选股模型，如基于机器学 习的预测模型或基于统计方法的回归 模型。
模型优化
通过调整模型参数、改进模型结构等 方法，提高模型的预测精度和稳定性 ，降低过拟合和欠拟合的风险。
REPORT
《量化选股模型》 ppt课件
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMARY
目录
CONTENTS
• 量化选股模型概述 • 量化选股模型的构建 • 量化选股模型的实战应用 • 量化选股模型的挑战与未来发展 • 案例分析
REPORT
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMAR Y
回测与评估
回测方法
利用历史数据对模型进行回测，比较模型的预测结果与实际股票价格的差异，评估模型的选股效果。
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量化选股策略-风格轮动模型
财魔弟论坛整理（ID学问猫）
市场上的投资者是有偏好的，有时候会偏好价值股，有时候偏好成长股，有时候偏好大盘股，有时候偏好小盘股。
由于投资者的这种不同的交易行为，形成了市场风格，因此在投资中，利用市场风格的变化，进行轮动投资会比一直持有的效果好很多。
基本概念
投资风格是针对股票市场而言的，是指投资于某类具有共同收益特征或共同价格行为的股票，即某类投资风格很受欢迎，并且在某一个时间段内具有持续性和连续性(譬如，价值投资和成长型投资两种风格，或者大盘股和小盘股这两种风格总是轮流受到市场追捧).
由于投资风格的存在，从而产生一种叫做风格动量的效应，即在过去较短时期内收益率较高的股票，未来的中短期收益也较高；相反，在过去较短时期内收益率较低的股票，在未来的中短期也将会持续其不好的表现。
比如：在2009年是小盘股风格，小盘股持续跑赢沪深300指数；而在2011年，则是大盘股风格，大盘股跌幅远远小于沪深300指数。
如果能事先通过一种模型判断未来的风格，进行风格轮动操作，则可以获得超额收益。
晨星风格箱判别法
晨星风格箱法是一个3×3矩阵，从大盘和小盘、价值型和成长型来对基金风格进行划分，介于大盘和小盘之间的为中盘，介于价值型和成长型之间的为混合型，共有9类风格，如表所示。
(1)规模指标：市值。
通过比较基金持有股票的市值中值来划分，市值中值小于10 亿美元为小盘；大于50亿美元为大盘；10亿~50亿美元为中盘。
(2)估值指标：平均市盈率、平均市净率。
基金所持有股票的市盈率、市净率用基金投资于该股票的比例加权求平均，然后把两个加权平均指标和标普500成份股的市盈率、市净率的相对比值相加，对于标普500来说，这个比值和是2。
如果最后所得比值和小于1.75，则为价值型；大于2.25为成长型；介于1.75~2.25之间为混合型。
这也就是我们经常看到的基金的分类，比如：华夏大盘、海富小盘等名称的由来。
风格轮动的经济解释
宏观经济表现强劲时，小市值公司有一个较好的发展环境，易于成长壮大，甚至还会有高于经济增速的表现，因此，小盘股表现突出的概率高于大盘股。
而当经济走弱时，由于信心的匮乏和未来市场的不确定性，投资者可能会倾向于选择大盘股，起到防御作用，即使低通货膨胀、货币走强，也不足以冒险去选择小盘股。
研究发现，经济名义增长率是用来解释规模效应市场周期的有力变量。
当名义增长率提高时，小市值组合表现更优，因为小公司对宏观经济变动更为敏感，当工业生产率提高、通货膨胀率上升时，小公司成长更快。
案例大小盘风格轮动策略
大小盘轮动最为投资者所熟知，本案例就A股市场的大小盘风格轮动进行实证研究，通过建立普通的多元回归模型来探寻A股的大/小盘轮动规律。
1。
大小盘风格轮动因子如下：
(1)M2同比增速：M2同比增速为货币因素，表征市场流动性的强弱。
当流动性趋于宽松时，小盘股相对而言更容易受到资金的追捧。
(2)PPI同比增速：PPI反映生产环节价格水平，是衡量通胀水平的重要指标；且PPI 往往被看成CPI的先行指标。
(3)大/小盘年化波动率之比的移动均值：波动率表征股票的波动程度，同时也在一定程度上反映投资者情绪；可以认为大/小盘年化波动率之比能够反映出一段时间内大/小盘风格市场情绪的孰强孰弱，而经过移动平滑处理后的数值则更加稳定。
2。
预测模型
基于上面所讲的风格因子建立如下回归模型：
D(Rt)=α+β1·MGt-1+β2·PGt-3+β3·σt-3+εt
其中，D(Rt)为当月小/大盘收益率差(对数收益率)；MGt-1为上月M2同比增速；PGt-3为3个月前PPI同比增速；σt-3为3个月前小/大盘年化波动率之比的移动平滑值；εt为误差项。
本案例采用滚动78个月的历史数据对模型进行回归，得到回归系数后对后一期的D(Rt)进行预测，由修正预测值的正负来进行大/小盘股的投资决策。
数据预测期为2004年6月至2010年11月。
3。
实证结果
在78个月的预测期中，准确预测的月数为42个月，准确率约为53.85%，并不十分理想。
但值得一提的是，2009年10月至2010年12月，模型的预测效果非常好，
若从2004年6月开始按照轮动策略进行投资，则截至2010年11月底轮动策略的累计收益率为307.16%，同期上证综指的收益率为81.26%，小盘组合的累计收益率为316.97%；
轮动策略稍逊于小盘组合，但仍较大幅度地跑赢了市场指数。
轮动策略在2007年的大牛市中能够很好地跟随大盘股的节奏，而在2009年以来的结构性行情中又能较好地捕捉小盘股的投资机会。
若从2007年初开始采用轮动策略进行投资，则截至2010年11月底累计收益率可达458.65%，大幅超越同期上证综指及大、小盘组合的收益率。