期货投资量化交易及逻辑架构
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我平时喜欢把一些想法、灵感、感悟记录下来，日积月累，居然有几百页了，近期把它整理，并进行逻辑梳理、归纳、总结、提炼、升华，力求全面而系统，这里选取其中的几个精华章节，希望与有缘人分享，也希望对有缘人有所帮助!
期货交易要解决三个基本问题：
1、如何发现符合逻辑的投资机会
2、如何制定全面合理的交易计划
3、如何执行并跟踪调整交易计划
只有解决以上三点并由此进行全面细致的延伸，才能站在优胜的一方；
未来的投资模式，必然是从粗放型交易向精细化交易转变；
把交易的每一个环节都精细化处理，有利于高效执行从而让交易稳定可控；
期货投资逻辑架构：
投资市场主要靠逻辑和概率取胜，经过以下步骤过滤，大大提升成功的概率。1：大周期规律：CRB商品指数周期，宏观经济周期、产业周期确定中长期投资方向
大周期向上，驱动向上，只做多，不做空，
大周期向下，驱动向下，只做空，不做多。
CRB商品指数周期为30年一轮回，上行周期，商品整体价格易涨难跌，下行周期，易跌难涨。
经济周期上行，需求增加，商品供不应求，价格容易上涨，经济下行，需求减少，价格下行。
增产周期，供应增加，库存增多，价格易跌难涨，减产周期，供应减少，价格易涨难跌。如橡胶6年周期，白糖3年周期，棉花跌6涨9周期，美元跌10涨5周期。
大周期规律确定的是几年甚至更长的趋势运行方向，由于时间太长对交易而言不具备可操作性，需要从季节性规律来缩小交易范围。而且一个驱动还不够需要更多的驱动力。
2：季节性规律：供需淡季旺季确定短期投资方向和投资时间
大周期向下，供应旺季或需求淡季做空，需求旺季供应淡季退出观望。
大周期向上，供应淡季或需求旺季做多，需求淡季供应旺季退出观望。
季节性规律跟商品的个性特征有关，如白糖、鸡蛋、豆油等吃的东西跟节日消费有关，春节、中秋国庆是两大消费旺季，2-6月是白糖的消费淡季、供应旺季，9-11月是白糖的供应淡季。
比如橡胶的季节性规律跟气温有关，气温太低不产胶，所以每年12月到来年的3月气温很低，是停割期，供应减少，驱动向上，价格易涨难跌；4-11月为割胶期，其中5-9月产胶旺季，供应大幅增加，向下的驱动很强，价格易跌难涨。
季节性规律确定的是一年之中的某个季节的趋势运行方向，如果大周期趋势向上，又到了上涨概率比较高的消费旺季供应淡季，在两个因素同向合力作用下，上涨的驱动力大大增强。已经具备发的行情的条件了，但是季节性规律也有好几个月的时间，具体在什么时间什么位置交易还是有很多不确定性，需要从技术分形上把交易范围缩得更小才具有可操作性。
3：交易原则：顺大势，逆小势，确立头寸的位置和安全边际
大周期向上，季节性向多，等待下跌时间空间结构走完分批开多
多头驱动减弱或兑现，季节性向空，时间空间结构走完分批平多
大周期向下，季节性向空，等待上涨时间空间结构走完分批开空
空头驱动减弱或兑现，季节性向多，时间空间结构走完分批平空
顺大势就是顺着大周期大趋势的方向，顺着季节性方向做交易，成功概率高，逆小势就是和大势方向相反的小趋势，由于被大趋势压住，小趋势驱动力有限，注定走不远，注定要回到主流趋势中来，所以，在逆向驱动衰竭的时候做与大势方向一致的交易，胜算概率很高，低风险高收益。
如果大周期趋势向上，又到了消费旺季供应淡季，上涨的驱动已经得到增强，上涨的概率得到同步提高，此时小趋势下跌就等于给你一个非常优惠的折扣价，等到下跌小趋势的时间空间结构走完，此时期货低于现货或成本非常多，做多具有非常高的安全边际，转多的概率极大。这个时候已近把交易范围缩小到很窄（时间一周以内，空间5%以内）的区间里了，具备可操作性了，由于有大、中、小
三个驱动的同向合力，足以启动一轮新的行情，大资金可以分批建仓，小资金可以使用分时周期把握更细致的点位。开仓后等到时间空间结构走完，驱动减弱的时候分批平空。
4：突发信息：不可预估的重大信息，属于不可控风险。
评估信息的影响力和持续性。做好风险控制预案。
黑天鹅事件（地震、台风、恐怖袭击、政治动荡、战争等等）永远存在，永远无法准确的知道黑天鹅何时会出现，我们只能判别概率的高低，做好资金管理和风控，资金管理的意义在于当我们遭遇到连续失误时还有足够的本金可用，站在高概率的一边，持续的交易，就能成功。防范突发信息的影响只能是组合和对冲，投入到相关性不强的品种之中分散风险，而相关性比较强的品种之间要进行对冲。
5：资金管理：防止本金损失过大，保证有足够的本金能持续进行高胜算交易
单品种仓位小于20%，多品种组合对冲总仓位小于60%，组合对冲防范系统风险。分批开仓，分批平仓，有利减仓，不利加仓，以损定量，动态调整头寸。
根据波动性管理头寸，波动大的头寸小，波动小的头寸大。分批开仓是为了平摊成本，以获得一个适中的价格，降低止损的概率。分批平仓是为了防范趋势的不断延伸。盈利猛增、偏差过大的时候减仓，主流趋势没变的情况下，可在反向边界处多空大量交换后加仓。
以损定量是指按照自己规定的最大承受损失的金额，来计算头寸的数量，比如100万的资金，每次最多允许亏损2.5万，白糖现价5000，止损1.5%即75点，一手就是750元，25000/750=33手。头寸控制在33手以内，总仓位控制在20%以内。
6：风险控制：资本风险、交易环境风险、情绪风险
资本风险：单笔交易2个波动幅度强制止损，多笔平均一个波幅止损，市值回撤6%强制止损，价格回撤7%强制止盈。交易环境风险包括软硬件设施故障、交易所规则更改。
情绪风险是很多交易员最棘手的问题之一，比如随意性交易，报复性交易，交易过度，不能完全执行计划，还有工作生活中各种矛盾影响导致情绪化交易，控制情绪,需要耐心、自律、坚持、果断，需要一个好的环境。没有这类特质的需要持续的训练和改变，或借助团队协作和程序执行，规避情绪风险。短线交易拼的
就是状态，需要非常投入的去交易，最怕各种干扰影响心态导致情绪化交易。而中长线受情绪影响要小的多，主要靠逻辑和耐心致胜。
期货交易的三要素：方向、时间和价格，只有确定了交易的方向、交易的时间和交易的价格，才能完成一笔交易。本逻辑架构层次分明，逻辑清晰，先从大周期规律确定几年以上的长期趋势方向，由于以年为单位的时间周期太长，没有可操作性，需要从季节性规律缩小范围，将时间单位从年缩小到季，但交易范围还是太大，无法实现风控，需要使用分形技术将交易范围由年、季缩小到日，将交易空间缩小到5%以内，这样就具备可操作性了。再从驱动来看，有大、中、小三个周期的驱动形成同向合力，胜算概率大大提高。据此制定符合逻辑、有驱动、有安全边际的交易计划，然后执行并持续跟踪调整交易计划。
要做好交易计划不容易，需要许多基础性的知识和常识，需要熟悉品种的个性，需要知道商品的共性，需要耗费很多时间，需要静下心来很专注的去思考、去领悟。需要刻苦的钻研，持久的付出。
交易计划（范例）
时间：2015年5月30日开始，持续跟踪交易。
品种名称代码：橡胶指数分析，交易映射到合约ru1509交易。
1、确定大周期方向：处于6年下行周期的第五年，驱动向下，宏观经济萎靡不振，驱动向下。库存庞大，驱动向下。
2、确定季节性方向：5-8月割胶旺季，供应增加，容易下跌，季节性驱动向下。
3、确定安全边际和买卖位置：橡胶种植成本12500，弃割成本10000，目前涨到15000以上，远离成本，割胶有利可图，割胶意愿较强，现货套保压力加大，价格下跌概率很高，现在到了割胶旺季，产量增加，价格易跌难涨，此时价格又弹的比较高，这个时候去空安全边际很高。
时间空间结构分析：自去年9月以来，一直是一个区间震荡的行情，日线正a9越界顶背离，中线转空，第9波60分钟正a9顶背离，短线转空。
期现价差分析：价差扩大，期货高于现货14%，基差超过10%就属于非常态了，回归的概率大，下行周期，驱动向下，期货偏离现货太高，必然回归现货，做空有安全边际。
库存分析：库存依旧很多，消费低迷，驱动向下。7-9月是供应旺季，容易下跌，做空首选9月合约。
4、计划建仓：
建仓日期：2015年6月1日。
建仓理由：日线正a9越界顶背离，多空大量交换，中期下跌概率大，第9波60分钟正a9顶背离放大量，短期下跌概率大。期货远高于现货，基差很大，做空有安全边际。
建仓价格：1509合约，日上沿附近，15200挂单，60分钟指标死叉背离后绿柱拉长预示下跌动能增强，14900开仓，14800开仓。各开三分之一。
资金配置：20%，由于处于下行周期中的供应旺季，下跌的概率比较高，资金配置适当提高。
止损价格：橡胶日均波动幅度为2-3%，取其中间值2.5%作为止损参照。止损位15650，止损设400点。
预期目标：前面有8个月的反弹，这次下跌周期预期比较长，至少3个月以上，因为橡胶3个月左右的周期比较明显，预期到弃割成本10000附近，盈亏比：12：1 。
持仓动态监控：10日线和中轨是重要的趋势线，向上突破强制止盈，加速下跌形成极端位要主动止盈，观察时间空间结构是否走完，macd是否背离，是否跌破割胶成本，30分钟或60分钟背离的时候适当加减仓进行滚动交易。交易时点参考15分钟周期的极端位。
平仓理由和价格：2015年7月9日，偏差过大，9月合约创了新低，到了弃割成本附近，期现价差消失，短期下跌动能释放，集合竞价平仓11500。
总结：
本次交易非常符合期货投资逻辑架构的6条规范，开仓的安全边际足够，行情也如行云流水一样，7波非常流畅的走完，平仓干净利落，不拖泥带水，获利也很丰厚。一年能做两次这样的交易足矣。
另外：每次60分钟上沿附近柱值缩短或30分钟上沿附近死叉都是加仓的好时机，加仓后总仓位控制在20%以内，加仓后设一个波动幅度止损，急跌放量后短期底背离平掉加仓部分。
如果错过了日线级别的开仓机会，可以在分时周期等待次级进场机会，如果因判断有误提前平仓了，也可以在小级别逆向走势中等待时间空间结构走完重新进场。
行情运行特征，成本驱动向上，库存驱动向下，丰产周期遇到经济熊市，围绕成本区域进行弱势平台整理，预计持续很长时间，直到有新的驱动打破平衡。操作策略：区间宽幅震荡，正负a边界背离高空低平，轻仓操作。
第二次开空：
由于前面反弹了8个月，所以这次下跌时间应该比较长，至少3个月以上，而目前由于股市利空传导，价格快速下跌，时间只有1个月，明显时间不够，预计反弹后将再度缓跌。
7月22日，1509合约60分钟正a9越界的时候12580附近再度入场分批做空。8月27日跌破弃割成本10000，60分钟负a5金叉平仓。
第三次开空：
2015年10月15日，库存持续增加并创近期新高，库存驱动向下，日线正a5越界，60分钟顶背离，短期和中期向下概率很大，指数越界的时候，在1605合约日线上边线附近12060左右分批开空。预估到金融危机的低点9000附近。
期投圈圈友——吴飚
DUFE 实证金融与量化投资 学号：2015100406 专业：数量经济学 姓名：金博
一．阅读伯南克的“金融危机如何演变为经济危机？”，谈谈对金融体系、危机时央行的应对措施的认识，分析其对中国的借鉴意义。 2007—2009年那场金融危机，全球所有国家无一幸免都受到极大冲击影响，影响力之广，持续期之长，是前所未有的。当危机发生时，全球的金融体系已经是更加复杂化和一体化了，而监管体系并没有跟上这些变化，这就导致美国金融界很难从历史中找到可以类比的案例，而且很难从历史中找到可以直接拿来借鉴的应对举措。但如果将这场危机放到历史视角下去理解，却是很有意义的。 在当前这场危机的直接诱发因素之间，最显著的两个因素就是次贷泛滥和房价泡沫，但这场危机之所以导致美国付出如此惨重的经济和金融代价，主要原因可能在于恐慌本身，可以说，恐慌造成的代价不会小于次贷泛滥和房价泡沫造成的代价。对于金融危机的形成，是不同金融机构，不同金融市场，不同金融行业间风险的溢出，在人们，机构，市场的恐慌中一点点传染，慢慢扩大造成的。金融体系间联系越紧密，传播的越快，最终造成的结果越严重，影响越广越深。 在此次危机中，美联储也是花了一定的时间之后才意识到了这场危机的存在，并逐渐了解了这场危机的严重性。在应对这场危机的过程中，随着对形势的了解越来越清楚，美国金融界便借鉴过去应对金融恐慌的经验，去指导他们对这场新危机的判断，并指导他们采取的对策。美联储的应对举措主要有4个元素：（1）降低利率，支持经济；（2）提供紧急贷款，增强金融体系的流动性，推动金融体系恢复稳定；（3）采取救助举措（必要时，与财政部和联邦存款保险公司进行协调），防止金融机构无序倒闭；（4）对具有系统重要性的大银行开展压力测试，评估其财务状况（和财政部及其他银行监管机构联合实施）。 美国金融机构和金融市场在这次危机的表现，确实让我们见识到了美国金融体系的灵活性。中国在构建自己的金融安全体系时，最核心的是如何提高金融机构的稳健性和金融体系的灵活性。对风险和危机的防范，使金融体系具备对风险和危机的抵抗力。中国在这方面还有很大的距离。我们需要加快金融的对内自由化，以提高金融体系的效率。 谈到应对措施对我国的借鉴意义，我认为我国需要做的，一是尽可能减少现有损失，避免进一步的损失。在减少损失方面，中国要积极把握市场机会，加强与美国各界的沟通，特别是政府沟通，做好各种应对准备。同时，我国应认真研究美国的金融机构和金融形势，避免错误的投资。二是应充分评估金融机构的损失对我国经济、金融的影响，尤其要结合国际、国内的形势，防止损失在国内的传递和对金融体系和实体经济的不利影响。 其次，金融本身具有不稳定性，加强有效监管是很重要的。监管部门需要与市场主体保持一
中信证券数量化分析系统简介 1. 开发本系统的目的 ☆为金融工程的数量化研究提供一个有效的数据和工具平台。 ☆为研究报告提供统一的管理平台。 ☆把证券市场主要的投资分析活动进行整合,使分析更全面、深入、有效。 ☆摆脱原有一个客户一套数据库的旧模式,让所有用户共用同一底层数据库,使数据更准确、更新更及时。 2. 系统主要模块 2.1 股票分析 主要针对数量化分析所用到的所有结构化数据进行各种分类统计分析。 2.2 基金分析 在现有的基金信息披露程度上,能够准确分析出基金的投资、持股风格和风险收益状况,为投资者提供了一个深入分析基金业绩的工具。 2.3 债券分析 为债券组合的投资提供一个深入、全面、有效的分析工具。目前主要包括:债券基本信息和行情信息查询;债券指数行情查询分析;利率期限结构分析;情景分析;投资组合分析;新券定价分析。 2.4 组合分析
2.4.1 指数 是投资分析最基础、最常用的工具,用户可以自定义任意组合为一个指数,用于组合的历史模拟及实证分析研究。主要包括:用户自定义指数、指数叠加分析、指数点位、指数样本股及权重、指数的财务及风险指标分析等。 2.4.2 指数增强/Alpha预测 对标的指数样本股在未来一定时期的超额收益率进行预测(预测方法:多因子模型/横截面回归)。通过预测结果对指数中超额收益率高的样本股加大权重,低的减少权重,以此来达到指数增强的目的。 2.4.3 优化资产配置 针对用户对各资产类的期望收益率和风险、投资比例等约束条件,给出资金在各资产类上的最优投资比例。用户权衡每一个资产配置以后,从中选择满足自己要求的最优资产配置。2.4.4 构建最优组合 根据用户对自定义组合中各股超额收益率的预测结果,使用风险模型和标准的二次规划方法对用户组合中各股的权重进行优化。 2.4.5 优化指数策略 使用风险模型并考虑到交易费用及市值规模对指数的投资策略进行优化。 2.4.6 组合风险分析 该模块可以揭示任意组合相对于任意基准在任何时点的各项风险指标,以便用户对组合的风险进行及时的控制。 2.4.7 自建风险模型
量化投资基础入门（一） 讲起量化投资，就不得不提华尔街的传奇人物——詹姆斯·西蒙斯(James Simons)。 这位慧眼独具的投资巨擘，有着一份足以支撑其赫赫名声的光鲜履历：20岁时获得学士学位;23岁时在加州大学伯克利分校博士毕业;24岁时成为哈佛大学数学系最年轻的教授;37岁时与 中国数学家陈省身联合发表了著名论文《典型群和几何不变式》，并开创了著名的陈—西蒙斯理论;40岁时运用基本面分析法设立了自己的私人投资基金;43岁时与普林斯顿大学数学家勒费尔(Henry Laufer)重新开发了交易策略并由此从基本面分析转向数量分析;45岁时正式成立了文艺复兴科技公司，最终笑傲江湖，成为勇执牛耳的投资霸主。 这段看似青云直上的成名之路，再次为世人印证了一个道理——当代的技术创新，其实大多源自跨越学科的资源整合，而非从无到有的发明创造。具体说来，即使睿智如西蒙斯，在最初之时，他也没有直接想到运用量化方法投资，而是和众多投资者一样着眼于外汇市场，但野心勃勃的西蒙斯并不甘于只是简单因循传统的投资策略。随着经验的不断累积，他开始思考，为何不运用他最为熟悉的数学方法来搭建投资模型，从而能够科学精准地预测货币市场的走势变动?这一大胆的跨学科尝试，最终彻底改变了他的人生走向。
通过将数学理论巧妙融合到投资的实战之中，西蒙斯从一个天资卓越的数学家摇身一变，成为了投资界中首屈一指的“模型先生”。由其运作的大奖章基金(Medallion)在1989-2009的二十年间，平均年收益率为35%，若算上44%的收益提成，则该基金实际的年化收益率可高达60%，比同期标普500指数年均回报率高出20多个百分点，即使相较金融大鳄索罗斯和股神巴菲特的操盘表现，也要遥遥领先十几个百分点。最为难能可贵的是，纵然是在次贷危机全面爆发的2008年，该基金的投资回报率仍可稳稳保持在80%左右的惊人水准。西蒙斯通过将数学模型和投资策略相结合，逐步走上神坛，开创了由他扛旗的量化时代，他的骤富神话更让世人对于量化投资有了最为直观而浅显的认识：这能赚钱，而且能赚很多钱。 “文艺复兴”的能否真的“复兴”? 但金融行业瞬息万变，老天也没有一味垂青这位叱咤风云的“模型先生”。自2012年以来，由西蒙斯掌印的文艺复兴科技公司可谓祸事不断，厄运缠身。其麾下的“文艺复兴机构期货基金”(RIFF)在2011年仅实现盈利率增长1.84%，到2012年，更是破天荒的亏损了3.17%，这一亏损幅度甚至超过了同年巴克莱CTA指数的平均降幅(1.59%)。RIFF主要通过全球范围的期货和远期交易来实现绝对收益，虽属于文艺复兴公司旗下规模较小的基金产品，但作为公司的明星”印钞机“，其回报率竟会一下暴跌至行业平均水平，难免让众人始料不及。到2012年底，RIFF 的
量化投资策略与技术期末报告精编W O R D版 IBM system office room 【A0816H-A0912AAAHH-GX8Q8-GNTHHJ8】
《量化投资策略与技术》结课报告 学科专业： 研究方向： 姓名： 学号： 2015年7月9日 目录 1 目标股票的选取 (3) 1.1 备选对象 (3) 1.2 择股标准 (4) 2 投资组合的构建 (4) 2.1 目标股票的收益率 (4) 2.2 最优投资组合 (6) 3 预期收益和风险 (7) 4 风险对冲策略 (8) 附录A：原始数据 (10) 表A1: 财务指标 (10)
表A2：投资组合股票收益率（节选） (11) 表A3：投资组合日收益率（节选） (11) 表A4：资产组合预期收益率（节选） (12) 表A5：沪深300股指期货日收盘价和收益率（节选） (12) 附录B：代码 (13) B1：择股 (13) B2：投资组合风险-收益的计算 (13) B3：最优投资组合求解 (14) 1 目标股票的选取 1.1 备选对象 从上海主板、深圳主板、中小板和创业板分别随机选择10只股票，列示于表1.1中： 表1.1 投资组合备选对象 所属板块股票名称股票代码 武钢股份600005 上海主板 中国国贸600007
首创股份600008包钢股份600010华能国际600011日照港600017上港集团600018上海电力600021中国石化600028三一重工600031 深圳主板 万科A000002.SZ 世纪星源000005.SZ 深振业A000006.SZ 零七股份000007.SZ 中国宝安000009.SZ 南玻A000012.SZ 沙河股份000014.SZ 深康佳A000016.SZ
量化投资策略特征 量化投资注重数理分析与逻辑推导，不依赖主观判定形成交易决策，当模型思想来源于投资者市场体会，基于历史数据所作的几率统计，也可以是技术指标，甚至基本面分析，只要能形成一定数理逻辑并得到市场验证即可作为量化投资策略。 量化投资是指将投资理念或市场洞见转化为数学模型，并依据历史数据对模型进行测实验证，总结收益-风险特性以及相关参数，最后通过运算机技术实现自主化交易的投资方法。量化投资主要运用在具有高流动性与历史数据丰盛的金融投资市场，就期货市场而言，既可以在商品类品种也可以在股指等金融类品种上进行。 总的来说，一个完整的量化投资策略具备四个方面的特征： 一是具有特定的定量分析策略。量化投资是基于一定的市场逻辑或依据历史数据作出的几率统计，形成特定的数学模型用以分析和评判市场表现，进而形成交易策略，这与当前大多数分析师所采用的定性分析方法有很大区别。量化投资注重数理分析与逻辑推导，不依赖体会主义和主观判定形成交易决策，当然其模型思想仍旧是来源于投资者的市场体会，这种来源可以是基于历史数据所作的几率统计，也可以是一些技术指标，甚至可以是来源于基本面分析，只要能形成一定数理逻辑并得到市场验证即可作为量化投资策略。 二是绩效具有可追溯性。量化投资是基于特定的交易模型，可以用历史数据输入模型进行绩效检测，从而运算出交易策略的胜算率、期望收益与风险度等，并且可以根据这些检测值来预判模型未来的收益表现。相反基于体会主义的主观交易方法无法通过历史数据进行合理的检测，不具有可追溯性，也无法对以后的交易行为进行合理的预估。 三是具有极高的纪律性，量化投资是依据经过历史验证的模型进行分析和交易，从而规避了主观判定带来的局限，而在具体操作上大多采用运算机程序实现自动化交易，不会呈现主观交易中经常会呈现的人性弱点。 四是在信息处置上具有主观交易不可比拟的优势。当前金融投资品种非常丰盛，以国内商品期货市场为例，品种已经超过二十个，加上每个品种有数份合约同时交易，可供选择的标的组合可以达到成百上千个，倘若再考虑海外商品市场以及金融类市场，信息将更是几何倍递增，处置如此海量的数据，显然依赖数学模型与运算机程序处置的量化投资比传统交易方法效率更高。 从特性上看，量化投资相较主观交易方法具有许多优势，所以自上世纪七十年代诞生以来受到很多投资者尤其是机构投资者的追捧。经过三十多年的发展，已经成为国际金融市场主流的交易方法之一，包含对冲基金和共同基金等在内的
博尔量化交易系统 《博尔量化交易系统》是国内首款专门服务于个人投资者的量化交易系统，博尔量化交易系统采集了宏观层面、行业层面、财务层面、交易层面、市场调研层面等各个方面的数据进行量化处理，博尔量化交易系统通过金融模型计算价格变动的大概率区间，并且同时判定当前主导股价的交易行为，以独有的量化投资视角为投资者提供一整套科学的判断依据。博尔量化交易系统由于采用国际先进的量化交易模型，博尔量化交易系统能够扩展计算一周内的股价变动的大概 率区间，该项成果在国内投资软件领域内没有竞争对手。 博尔量化交易系统是一套海量信息人工智能（AI）分析处理系统，博尔量化交易系统的诞生源自博尔基金自身投资需要，投入大量人力物力通过对业内操盘手的深度访问，用4年时间积累了1200种操盘手法并编译成金融模型，破天 荒的做到了对未来一周行情进行预测。 博尔量化交易系统“主导动能“是博尔系统核心功能之一。该功能对股票交易中的全部资金进出数据进行量化处理，而通过这些处理后的数据，博尔量化交易系统可看到资金流入流出背后的四种真实目的，即：
资金做多：显示红色柱状，表示做多资金主导价格趋势，价格通常呈现明显强势； 资金做空：显示绿色柱状，表示做空资金主导价格趋势，价格通常呈现明显弱势； 获利回吐：显示黄色柱状，表示资金获利回吐（获利盘出现），价格通常呈现震荡； 空头回补：显示蓝色柱状，表示前期做空资金试探性进入，价格通常止跌震荡； 注意：上述资金的四种目的，需综合分析后做投资参考，不可单独使用其中某一组数据。 开发博尔量化交易系统，就是为了避免非专业人士因能力不足而导致投资失败，因此博尔量化交易系统采集了宏观层面、行业层面、财务层面、交易层面、市场调研层面等各个方面的数据进行量化处理。博尔量化交易系统完全贴近实战，买入机会提前预示，卖出机会提前预警，合理分配了人的脑力资源，让思考用在转折的关键时刻，采用了博尔量化
完整量化投资策略的四个特征 量化投资注重数理分析与逻辑推导，不依赖主观判定形成交易决策，当模型思想来源于投资者市场体会，基于历史数据所作的几率统计，也可以是技术指标，甚至基本面分析，只要能形成一定数理逻辑并得到市场验证即可作为量化投资策略。 量化投资是指将投资理念或市场洞见转化为数学模型，并依据历史数据对模型进行测实验证，总结收益-风险特性以及相关参数，最后通过运算机技术实现自主化交易的投资方法。量化投资主要运用在具有高流动性与历史数据丰盛的金融投资市场，就期货市场而言，既可以在商品类品种也可以在股指等金融类品种上进行。 总的来说，一个完整的量化投资策略具备四个方面的特征： 一是具有特定的定量分析策略。量化投资是基于一定的市场逻辑或依据历史数据作出的几率统计，形成特定的数学模型用以分析和评判市场表现，进而形成交易策略，这与当前大多数分析师所采用的定性分析方法有很大区别。量化投资注重数理分析与逻辑推导，不依赖体会主义和主观判定形成交易决策，当然其模型思想仍旧是来源于投资者的市场体会，这种来源可以是基于历史数据所作的几率统计，也可以是一些技术指标，甚至可以是来源于基本面分析，只要能形成一定数理逻辑并得到市场验证即可作为量化投资策略。 二是绩效具有可追溯性。量化投资是基于特定的交易模型，可以用历史数据输入模型进行绩效检测，从而运算出交易策略的胜算率、期望收益与风险度等，并且可以根据这些检测值来预判模型未来的收益表现。相反基于体会主义的主观交易方法无法通过历史数据进行合理的检测，不具有可追溯性，也无法对以后的交易行为进行合理的预估。 三是具有极高的纪律性，量化投资是依据经过历史验证的模型进行分析和交易，从而规避了主观判定带来的局限，而在具体操作上大多采用运算机程序实现自动化交易，不会呈现主观交易中经常会呈现的人性弱点。 四是在信息处置上具有主观交易不可比拟的优势。当前金融投资品种非常丰盛，以国内商品期货市场为例，品种已经超过二十个，加上每个品种有数份合约同时交易，可供选择的标的组合可以达到成百上千个，倘若再考虑海外商品市场以及金融类市场，信息将更是几何倍递增，处置如此海量的数据，显然依赖数学模型与运算机程序处置的量化投资比传统交易方法效率更高。 从特性上看，量化投资相较主观交易方法具有许多优势，所以自上世纪七十年代诞生以来受到很多投资者尤其是机构投资者的追捧。经过三十多年的发
缠中说禅量化交易系统 函数使用说明 1.Chdlm 缠论动力调用函数， CHDLM(CLOSE,1)：返回的动力数值， CHDLM(CLOSE,2)：返回值1表示动力底，返回值-1表示动力顶, CHDLM(CLOSE,3)：返回值1表示底背离买点，返回值-1表示顶背离卖点。 可以结合其他函数，进行画线，画标识，选股，预警等。 使用例子：CHDL 2.Macdnum 返回MACD的参数 MACDNUM(1)：返回周期数值1，供MACD函数调用 MACDNUM(2)：返回周期数值2，供MACD函数调用 MACDNUM(3)：返回周期数值3，供MACD函数调用 使用例子：三级别MACD 3.Kxian K线的初始化 KXIAN（HIGH,LOW）; 所有与笔有关的调用，必须先进行此函数的调用 使用例子：CHFB 4.Chbi 返回缠论笔顶底，返回值1笔的顶，返回值-1笔的底 CHBI(P)：P参数可以选择11,12,21,22,31,32；51（高级版选用） CHBI(11) 严格新笔 CHBI(12) 严格老笔 CHBI(21) 不考虑第一元素和第三元素对顶底的包含的新笔 CHBI(22) 不考虑第一元素和第三元素对顶底的包含的老笔 CHBI(31) 考虑第一元素不考虑第三元素对顶底的包含的新笔 CHBI(32) 考虑第一元素不考虑第三元素对顶底的包含的老笔 CHBI(51) 将分型直接相连，不考虑包含及共用K线 使用例子：CHFB 5.Chbinum 返回缠论一笔中K线的根数 CHBINUM(P)：P参数可以选择11,12,21,22,31,32；51（高级版选用） P的取值参考CHBI 使用例子见：CHFB 6.Chibs 返回缠论笔的状态（向上，向下，顶分型，底分型） CHBIS(P)：P参数可以选择11,12,21,22,31,32；51（高级版选用） P的取值参考CHBI 返回值1，代表顶分型， 返回值-1，代表底分型
2019年第07期20世纪80年代，一些投资者开始利用计算机研究金融数据，并初显 成效。20世纪末，投资者把计算机技术进一步应用在金融数据分析上，进行模型设计，构建股票投资组合。这时，金融数据趋于规范化，在日渐复杂的数据分析过程中，产生了更多类型的因子和更多样化的投资策略。量化投资是借助量化金融分析方法进行资产管理，量化金融分析方法是结合金融数据、个人经验、数学模型和计算机技术的一种复杂金融建模的分析方法[1]。实现量化投资的方法多达数十种，Python 、Matlab 、SPSS 、Eviews 、Excel 、SAS 、R 在量化界都是非常好用的工具，尤其是在数据分析方面。除Python 外，其余几个工具的优势都体现在数据分析方面，而量化投资是一个系统性工程，数据分析只是其中的一部分，不是全部。根据GitHub 官网统计，量化交易开源项目共145个，其中使用Python 以外的技术进行开发的项目共70个，应用Python 语言进行开发的多达75个。Python 的开源性促使开发者开发了大量的库和模块，而这些库和模块又使很多外行人能够轻松入手，反过来又促进了Python 在该领域的发展。应用Python 语言爬取数据，进行数据挖掘和深度案例分析，能够使量化投资基本实现从技术分析到金融设计，实现系统性掌控。因此，采用Python 驱动量化股票投资，对优化股票投资策略和规避投资风险具有十分重要的意义。 1基于Python 的股票量化投资交易程序1.1基于Python 的股票量化投资步骤 将Python 要应用到量化投资交易中，其步骤如图1-1所示。 图1-1股票量化交易应用模块库流程图 第一阶段是数据收集。数据收集是很多券商机构在做的业务，有影响力的模块库有Tushare 和Windpy ，其中Windpy 是Wind 公司开发的一个开源接口。国内的金融终端一般是Wind 、iFind 和Choice 终端，这些终端软件就是把企业和行业的数据收集到数据库，进行深度分析，并稍加整理成表格，然后上传到服务器中，方便客户进行相关的数据分析，一般情况下客户都需要付费来获得数据。 第二阶段是数据分析。NumPy 用来存储和处理多维数组和大型矩阵，搭配SciPy 进行计算；Pandas 解决时间序列；用Matplotlib 进行2D 绘图从而实现数据可视化。Wind 终端和Choice 终端也有相关的业务在平台上销售，而该服务的购买者通常是一些尚未具备分析能力和资格的小型机构或行外人。 第三阶段是策略研究。IPython 是一个Python 的交互式shell ，能进行变量的自动补全和缩进，支持bash shell 命令，内置了一系列有用的功能和函数；Jupyter 可以对数据进行清理和转换，进行数值模拟和统计建模等，是比较方便的策略研究工具；Zipline （国内公司开发的是RQalpha 回测引擎）对真实交易系统的运转进行模拟，利用历史数据对投资策略进行回测检验；具体的策略便可以理解为Python 代码的执行。 第四阶段是实盘交易。vn.py 是基于Python 的开源交易平台开发框架；easytrader 也是开源模块库，比较适合个人投资者。通俗来说，狭义的量化投资的应用意义到第三阶段为止，关于第四步的实盘交易还是需要经过投资者参考过量化投资的模型后作出的决定。因为工具只是投资者进行决策的辅助，人才是真实交易的决定者。 需要说明的是，数据收集及案例中的模型，直接采用第三方平台供应的API 数据源；数据分析因避免代码繁冗多杂，直接采用第三方平台的库和框架进行Python 编程，其中BOLL 指标案例的策略使用到了Sig 原nal 框架。利用第三方平台的意义及其最终达到的回测效果与纯自建量化交易策略项目无异，也非常适合个人投资者入手。本文选取A 股市场进行研究，选取样本的原因是A 股市场的数据有利于简化代码量。比如，在A 股市场上进行交易，1手即为100股，而在港股市场上，不同的股票1手的股数不尽相同，有的1手是交易50股，有的1手是交易200股，这样的数据可以简化很多代码量。 1.2基于Python 的股票量化投资流程 虽然Python 实现股票量化 交易分为4个阶段，但具体操作起来，为了更贴合实际，通常可以解析为8个流程，即：获取数据、数据分析挖掘、构建信号、构建策略、回测、策略分析、模拟交易和实盘交易。如图1-2所示。一是获取数据。包括获取公司新闻数据、关联数据，产业上下游、主营业务、所属行业主题等数据，基本行情数据，高频数据，股票Level-1数据，股票Level-2数据、期货Level-1数据等。 二是数据分析。数据分析挖 掘采用传统分析方法、新兴大数 据、机器学习和数据挖掘方法[2]； 三是构建信号。在构建信号前进行数据处理、标准化、去极值、中性化，基础信号的研究、分组回测、衰减、行业分布，将基础信号合成复杂信号。 四是构建策略。构建策略模板要兼容不同标的指标函数和参数的策略，适用于股票、基金、期货等金融资产，兼容日线、分钟线的策略，方便好用的策略函数，获取历史行情、历史持仓信息、调仓记录等，支持各种订单类型:止盈止损单、限价单、市价单。 五是回测测试。回测要符合历史的真实行情，并相应的进行股票分红送转、除权除息处理，股票涨跌停处理，股票停复牌处理，市场冲击，交易滑点、手续费、期货保证金交易，大单分笔成交处理等； 六是策略分析。包括策略归因、风险归因、实时监控，订单分析、成交分析、持仓分析、交易行为分析，多策略分析。 七是模拟交易。模拟交易需要接入实时行情、实时获取成交回报，篮子交易、算法交易，支持撤单处理，实时监控、实时归因分析。 八是实盘交易，实盘交易就是接入真实券商账户，紧紧跟随市场行情，实时进行下单，同时实时获取订单收益回报。2构建基于Python 的量化股票投资策略2.1BOLL 指标策略 利用BOLL 指标进行模拟回测，构造一个BOLL 指标买卖策略，根据个人投资者的账户情况，设置账户初始资金为10万元，策略背景与规则如下： （1）如果收盘价上穿BOLL 上轨，买入；如果收盘价下穿BOLL 下轨，则开盘卖掉；（2）回测策略时间区间设定为2018年全年，股票池为“沪深300”，参考指标为“沪深300”；（3）资金账户初始资金10万，类型为股票账户；（4）每次每只股票买20000元左右，出现重复信号时不重复买入；（5）当买入信号的股票数量比资金多时，随机挑选买入，每个交易日全仓操作。（6）策略需导入第三方库Pandas ，框架为Signal 。 利用Python 语言编辑策略代码并运行回测，得到BOLL 指标买卖策略收益回测结果，如图2-1所示。 注：粗线———沪深300指数2018年基准年化收益率线细线———基于沪深300指数的BOLL 指标策略的年化收益率线 图2-1BOLL 指标策略回测 策略回测结果显示，2018年全年，沪深300指数涨幅为-25.9%，依据沪深300制定的BOLL 策略收益率仅为-6.9%，BOLL 指标买卖策略的模拟收益曲线较平缓，波动幅度明显小于沪深300的收益率波动幅度，收 基金项目：2017年广东省本科高校教学质量与教学改革工程建设项目“省级特色专业建设项目：经济学特色专业建设”的部分研究成果，项目编 号：294。作者简介：孙丽颖（1980-），女，辽宁营口人，哈尔滨工业大学会计学硕士研究生，中山大学南方学院讲师，研究方向：公司理财。收稿日期：2019年3月19日。 基于Python 工具的股票量化投资策略研究 孙丽颖 （中山大学南方学院，广东广州510970） 摘要：在大数据快速发展的背景下，将程序算法与股票投资相结合是创新股票投资方式并实现投资收益率提升的关键。文章在量化投资理念的基础上，运用Python 语言对A 股市场的一些历史指数和个股数据进行梳理分析，针对Python 量化工具对投资项目进行初始性设计，制定量化股票投资策略，并对策略进行收益回测，进而提出量化股票投资的保障措施。 关键词：Python 量化工具；投资策略；BOLL 指标；格雷厄姆成长 股 图1-2股票量化交易流程 图市场·贸易 49
股指期货日内量化投资策略 刘冬烨 1121209170 摘要 量化投资具有传统投资无可比拟的优点，在国内正处于萌芽阶段，发展潜力巨大。本文先详细研究国外经典的日内量化投资策略R-Breaker，并将其应用于国内的股指期货市场，但其最近的表现不尽如人意。接着将策略拆分成趋势和反转两个子策略分别进行改进，趋势策略仍然基于技术分析，而反转子策略则应用地球物理学中的对数周期性幂律模型，最终在趋势子策略方面得出了一个收益可观且稳定的R-Breaker-Plus策略，而在反转子策略方面的研究，虽然受到理论难点和程序运行的限制，没有得出具体的交易规则，但仍然收获了一些有意义的结论，且可以用来深入研究。 关键词：量化投资，股指期货，日内交易，泡沫破裂，LPPL模型 II
QUANTITATIVE DAY TRADING STRATEGIES FOR INDEX FUTURES ABSTRACT Quantitative trading has incomparable advantages over conventional trading strategies. It is in the embryonic stage but has high potential for development in China. R-Breaker trading system, a famous foreign quantitative trading strategy, is studied in this paper and applied to domestic stock index futures market. Unfortunately, it doesn't behave as well as the first 2 years recently. So I split it into two sub-strategies and optimize them respectively. The trend sub-strategy is still based on technical analysis, while in the reversal sub-strategy I tried to use the LPPL Model from geophysics. At length I have developed a winning and steady trend sub-strategy but failed to devise a concrete reversal sub-strategy due to the limit of computer facility. While I have gained some researching achievements on LPPL Model more or less. KEY WORDS：Quantitative trading, Index futures, Day trading, Bubble burst, LPPL Model III
多商品期货组合的量化投资策略 现代投资组合理论的诞生和发展，大大地改变了过去 主要依赖于基本面分析的传统投资管理行为，使现代投资管理不断朝着组合化、系统化和科学化的方向发展。特别地，对于我国商品市场来说，随着近年来市场结构和商品体系的快速成长，目前我国商品市场已经涵盖了基本金属、贵金属、能源、化工和农产品等大部分大宗商品品种。因此，产品 线的丰富和完善，给我们利用量化手段实行多商品组合投资策略创造了非常有利的条件和广阔的空间。 投资组合理论告诉我们，不要把所有的鸡蛋都放在一个篮子里面，同时，组合中的品种数量越多，则风险分散的程度越高。因而，持有多样化的商品投资组合，可以以较小的风险成本博取投资收益，有效分散投资风险。尤其在近年来，面对日渐复杂多变的市场环境，更需要我们通过科学的方法和模式来选取合适的投资标的，构造有效的多品种投资组合。 设计原理 多商品组合投资策略的基本设计思想是制定分散化投 资组合的标准交易模式，在这个模式中，所有流程都有标准化的设计，可以通过自动化（或量化）的方式解决交易标的（“做什么”）、交易数量（“做多少”）和交易规则（“怎么做”）这三个期货交易中的基本问题。
首先，交易标的指的是品种的选择和配比。随着我国期货市场的发展和成熟，可供选择的投资标的也越来越多，这一方面便于我们实现组合投资的收益多元化和风险分散化，但同时又使我们面临一个品种选择的问题。当众多的交易品种同时出现交易机会的时候，交易品种的选择和配比，就显得尤为重要。 交易数量实际上是一个资金管理的问题。期货市场是一个杠杆化的市场，而高杠杆率在通常的观念下就意味着高风险。因而，如果不做好资金管理，投资者将会面临巨大的风险。最基本的资金管理方法是固定比例资金交易法，即交易员在每次交易时均按照现有资金的固定比例部分进行开仓。 交易规则指的是实际交易中进出场的具体时机和点位。在这里，我们可以采用程序化交易的运作模式，通过计算机程序把历史数据模型化，然后进行数据的优化处理，最终形成一套可以实际交易的模型，让计算机判断具体的买点和卖点并对相关品种自动进行交易。同时，在计算机程序中还可以嵌入资金管理的要素，并融合风险控制模型，最终形成一整套完备的多商品组合交易方法。通过计算机辅助投资决策，可以尽可能地避免由于投资者主观判断或交易心态所造成 的决策失误。 策略举例 依照多商品组合投资策略的设计原理，我们根据指标构
主流量化交易策略 专访北京泰铼投资管理有限公司合伙人兼总经理王文伟。主持人：贵公司的情况介绍?投研团队有多少人?团队的特色和优势在哪里? 王文伟：本公司是由四位投资经理组成为创始团队组建的有限责任公司，创始团队持股比例占公司总股本的94%。创始团队是公司的核心投研力量，公司另有两名资深的量化交易员和系统工程师，负责交易和系统的搭建维护。公司的创始团队成员具有专业的投资背景，兼具海外对冲基金和国内市场的长期投资管理经验。在成立泰铼投资之前，团队所管理的资金超过30亿元。团队成熟、稳定，成员包括投资经理、量化交易员、系统工程师，成员之间彼此共事多年，配合默契。团队分工明确，在量化投资、高频交易、衍生品、股票多空等诸多领域，均具备丰富的经验。团队成员包含多个投资经理，均有经实盘检验的良好业绩。团队采用自主开发的算法交易系统，经过国内外市场多年的实盘运作和改进，兼具稳定性和高效性，能有效的降低交易对市场的冲击，提高量化交易模型的运行效率和稳定性，增强收益。通过频繁细小的价差收益累积获取长期稳定回报主持人：贵公司的投资理念和投资策略是怎么样的? 王文伟：公司采用量化投资，旨在市场的波动中获取不依赖于市况的稳定的超额回报(alpha收益)。资本资产定价模型
将投资组合的期望收益由两部分组成：alpha收益为投资组合超越市场基准的收益，beta收益为投资组合承担市场系统风险而获得的收益。通过对冲交易剥离或降低投资组合的系统风险(beta收益)，获取纯粹的alpha收益，可以使得投资组合无论在市场上涨或下跌时均能获取稳定的绝对收益。在股票市场的波动中，alpha收益源于资产的相对定价偏差：通过寻找市场中相对定价发生偏差的资产，并识别偏差的程度，在偏差足够大的时候进行交易，可以获取资产相对定价回归的alpha收益。因此，投资组合通过频繁的、细小的价差收益的累积，获取长期稳定的回报。候选模型的设想和构思、有效性检验和综合模型的建立主持人：具体的投研流程是怎么样的? 王文伟：①研究流程——量化模型的建立量化模型的建立是量化投资的核心，模型的有效程度直接决定量化投资的业绩表现。模型的建立主要分为候选模型的设想和构思、有效性检验和综合模型的建立三个步骤。候选模型的设想和构思依赖两方面的能力，一方面对大数据的处理分析能力，通过对历史数据的学习，依靠计算机和统计知识寻找有效策略;另一方面依赖于对经济逻辑的理解和市场经验。两方面能力的结合产生更多、更有效的策略是增强模型有效性和提高收益率的关键。候选模型的有效性检验基于历史数据回溯检验，考察策略的收益率、波动率、夏普比、收益回撤比，与市场或其他策略的相关性等，当策略的各类指标
程序化交易策略构建思路 1.基于商品价差的通道突破系统 1)公式名称：CL_SpreadChannelBreakout 2)策略构建思路: 本策略是以通道突破为基础的“四周规则”交易系统的价差交易版，策略本身和经典的“四周规则”并无区别，不同之处是将交易标的从单个商品合约变为两个商品的价差。 3)建立系统的步骤 首先，策略会按照设定的两个商品的交易手数计算出商品的价差，并根据价差的开盘价、最高价、最低价、收盘价画出价差K线图。由于价差的计算是基于两个商品的K线数据而不是详细的Tick数据，所以只有价差的开盘价和收盘价能够准确计算，最高价和最低价则取开盘价差和收盘价差的最高和最低。 4)进场策略 计算价差的一定周期的最高价和最低价，形成上下两条通道，当价差突破上通道时做多，价差突破下通道时做空，突破时反向仓位先平仓再反手。
5)出场策略 止损方面，引入价差的更小周期的最高价和最低价作为止损点。 至此，本策略的构建描述完毕，本策略是基于对外盘行情的观察和理解进行的K线组合交易策略，由于策略特性和国内行情的特性，该策略会出现丢失行情的情况发生，但不失为一种交易思路供使用者思考，请使用者仔细理解口进行选择、修改和使用。 2.基于均线交叉与通道突破相结合的交易系统 1)公式名称：CL_MovingAverageCrossOver【MACO】 2)策略构建思路: 传统的移动平均线交叉系统寻找快速均线和慢速均线的交叉来捕捉趋势，在快速均线上传慢速均线时买入，期待市场趋势上涨，反之卖出，期待趋势下跌。 这种技术在有趋势的市场很有效果，但当市场横向整理或者起伏不定时，均线反复交叉从而产生许多导致亏损的假信号。 【MACO】系统充分利用趋势的同时尽量避免或者减少假信号的产生，方法是识别趋势后并不立即进场，而是确定这是一波行情的开始之后再作为。 系统使用快速均线和慢速均线的交叉来识别一波潜在趋势，直到上升趋势或者下降趋势确定后才发出买入或者卖出的信号。
《量化投资策略与技术》结课报告 学科专业： 研究方向： 姓名： 学号： 2015年7月9日
目录 1 目标股票的选取 (3) 1.1 备选对象 (3) 1.2 择股标准 (4) 2 投资组合的构建 (4) 2.1 目标股票的收益率 (4) 2.2 最优投资组合 (6) 3 预期收益和风险 (7) 4 风险对冲策略 (9) 附录A：原始数据 (11) 表A1: 财务指标 (11) 表A2：投资组合股票收益率（节选） (12) 表A3：投资组合日收益率（节选） (12) 表A4：资产组合预期收益率（节选） (13) 表A5：沪深300股指期货日收盘价和收益率（节选） (13) 附录B：代码 (14) B1：择股 (14) B2：投资组合风险-收益的计算 (14) B3：最优投资组合求解 (15)
1 目标股票的选取 1.1 备选对象 从上海主板、深圳主板、中小板和创业板分别随机选择10只股票，列示于表1.1中： 表1.1 投资组合备选对象 所属板块股票名称股票代码 上海主板武钢股份600005 中国国贸600007 首创股份600008 包钢股份600010 华能国际600011 日照港600017 上港集团600018 上海电力600021 中国石化600028 三一重工600031 深圳主板 万科A 000002.SZ 世纪星源000005.SZ 深振业A 000006.SZ 零七股份000007.SZ 中国宝安000009.SZ 南玻A 000012.SZ 沙河股份000014.SZ 深康佳A 000016.SZ 深华发A 000020.SZ 深赤湾A 000022.SZ 中小板 新和成002001.SZ 鸿达兴业002002.SZ 伟星股份002003.SZ 华邦颖泰002004.SZ 德豪润达002005.SZ 精功科技002006.SZ 大族激光002008.SZ 天奇股份002009.SZ 传化股份002010.SZ 盾安环境002011.SZ 创业板 特锐德300001 南风股份300004 莱美药业300006 汉威电子300007 立思辰300010 鼎汉技术300011
提出对策的“万能八条”： 1。领导重视、提高认识；2。加强宣传、营造气氛；3。教育培训、提高素质；4。健全政策法规、完善制度；5。组织协调、形成机制；6。增加投入、依靠科技；7。加强监管、全面落实；8。总结反思、借鉴经验。 申论具体措施和万能十句式： 一、健全政策法规，完善制度 1、建立健全各项制度（法律），做到有法可依，对。。。进行严厉的 2、制裁和出发，严重者追究刑事责任 3、激励制度 4、利益相关制度 5、分工制度 6、规则制度 7、惩罚制度 8、决策制度：包括社情民意反应制度，社会公示制度，社会听证制度，专家咨询制度，决策的论证制和责任制 二、领导重视，提高认识 1、实行一把手负责制 2、建立和完善引咎辞职制度 3、建立健全领导问责制度 4、把。。。。。纳入议事日程 5、加强对问题的调查研究，从源头上理清。。。。问题的来龙去脉。 6、增强。。。。的意识 7、倡导。。。。的理念 三、组织协调，形成机制 1、形成深入了解民情，充分反应民意，广泛集中民智，切实珍惜民力的科学决策机制 2、预防应急机制和保障机制（编制应急预案，增加人力，物力，财力储备） 3、组织机制，协调机制：包括派工作组，成立专门机构，增加人员等建立完善各种监督机制 4、形成信息反馈机制 5、组织专家制定。。。领域的实施细则。 四、加强宣传，营造氛围 1、电视，报纸，网络等媒体要通过各种形式宣传。。。。提高广大人民群众对。。。的认识。 2、舆论关注 3、实行典型示范 4、社会示范 5、在全社会营造关于。。。。良好的文化氛围 五、教育培训，提高素质: 通过。。。。教育培训，提高广大领导干部，工作人员，人民群众的。。。素质 六、增加投入，依靠科技 1、在。。方面，大力增加财政投入 2、增加对。。。的财政和贷款支持 3、依靠。。技术，解决。。问题 七、加强监督，全面落实 1、加强社会监督（群众监督）设立举报热线（举报信箱） 2、媒体监督，或舆论监督 3、领导或上级监督 4、建立完善系统严格的评价，考核的指标体系 5、加大整顿力度 6、违法必究，执法必严；严厉查处和惩处责任人 7、发现问题立即纠正，对顶风违纪的行为从严查处，绝不姑息 8、有权必有责，用权受监督，违法要追究（强调制权） 9、对于一切忽视。。。违反。。。的行为，要大胆揭露，公开曝光， 10、把。。。工作置于人民群众和社会舆论的监督之下 11、十六大提出：要加强对权力的制约和监督，建立结构合理，配置科学，程序严密，制约有效的权力运行机制，从决策到执行等环节加强对权力的监督，保证把人民赋予的权力真正用来为人民谋利益 八、采取经济、价格杠杆 九、当事主体加强行业自律和行风道德建设 十、总结反思，借鉴经验 1、总结。。。。的经验教训 2、借鉴国内外的各种先进经验。 注意：必须注意矛盾的特殊性，具体问题具体分析，有的放矢，万能十条不是万能的，但没有万能十条是万万不能的。能用则用，如果不合适，也没有必要面面俱到。 写作套路 [正文]文章第一部分 开头方法：开篇点题，陈述现象、阐明危害和解决好的意义 写作套路[题目] 1、简明扼要，抓住材料的主旨 2、从小切入，切忌假、大、空 3、长短合适，最好不要加副标题 比较好的题目[例]“处处留意皆民生”、“圆城市低收入家庭安居梦”、治理网吧既要治“吧”也要治“网”、“献礼工程”当休矣、网上扫黄要建立长效机制。 比较差的题目[例]“加快县域经济创新步伐”、“加快推进以改善民生为重点的社会建设” 随着我国经济持续快速发展，。。。问题日渐凸现出来，在社会经济和国家安全中的位置越来越突出。问题主要表现在..;….;….。（说问题时最好用分号间隔） 目前产生的。。。问题逐渐进入人们的视野，已引起人们的高度关注，成为社会的热点问题，引起强烈反响，如果该问题不能得到及时和妥善地解决，直接影响到人民群众的根本利益，必影响到经济的发展，社会的稳定，影响到党和政府在人民群众中的光辉形象，进而影响到建设小康社会和构建社会主义和谐社会。（这些套话要因情况而定）文章第二部分 ★第二段主要叙述问题产生的原因。一般从材料给出的现象从中分析就能得出结论，下面就近期热点问题为例加以说明，不外乎根据材料从以下角度进行展开分析 “冰冻三尺非一日之寒”，造成以上问题的原因是多方面的、深层次的，我认为主要有以下几点： 首先，政策体制不完善，。。（结合材料） 其次，国家财政投入力度不够，。。（结合材料）