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（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）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。