量化交易模型100例

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。

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
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。

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。

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。