股票交易模型設計工具
⑴ 如何寫股票自助交易的助手小工具軟體
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⑵ 如何設計股票模型
股票模型就是對於現實中的個股,為了達到盈利目的,作出一些必要的簡化和假設,運用適當的數學分析,得到一個數學結構。
股票建模是利用數學語言(符號、式子與圖象)模擬現實的模型。把現實模型抽象、簡化為某種數學結構是數學模型的基本特徵。它或者能解釋特定現象的現實狀態,或者能預測到對象的未來狀況,或者能提供處理對象的最優決策或控制。
建模過程
模型准備 :了解個股的實際背景,明確其實際意義,掌握對象的各種信息。用數學語言來描述問題。
模型假設 :根據實際對象的特徵和建模的目的,對問題進行必要的簡化,並用精確的語言提出一些恰當的假設。
模型建立 :在假設的基礎上,利用適當的數學工具來刻劃各變數之間的數學關系,建立相應的數學結構。(盡量用簡單的數學工具)
模型求解 :利用獲取的數據資料,對模型的所有參數做出計算(估計)。
模型分析 :對所得的結果進行數學上的分析。
模型檢驗 :將模型分析結果與實際情形進行比較,以此來驗證模型的准確性、合理性和適用性。如果模型與實際較吻合,則要對計算結果給出其實際含義,並進行解釋。如果模型與實際吻合較差,則應該修改假設,在次重復建模過程。
模型應用 :應用方式因問題的性質和建模的目的而異。
⑶ 做量化交易一般用什麼軟體
需要懂一些數學模型,比如統計分析、人工智慧演算法之類的,他的本質是利用數學模型分析數據潛在的規律尋找交易機會,並利用計算機程序來搜尋交易時機以及完成自動化交易。並沒有現成的軟體可以做這個,因為它需要一個搭建一個專業的平台,這不是一個人可以完成的。
國內有一些軟體,比如大智慧提供數量分析,還有一些軟體提供股票、期貨的程序化交易。但是實際上這並不是真正意義上的量化交易。事實上,做一款純粹的適合個人投資者的量化投資軟體,難度是非常大的,因為量化策略並不想傳統的基本面、技術面那樣存在已有既定的必然規律。他需要跨越多學科,多領域去挖掘數據的規律,然後利用得出的規律進行交易。但是不同時間、空間的數據的潛在規律並不一致,所以對量化過程進行標准化是一件很難完成的事情。
如果是計算機或者數學專業的人士,可以考慮使用C、C++、SQL等語言,其他的可以使用MATLAB/SAS 等軟體。不管是哪一種軟體,要實現量化交易,肯定是需要一定的建模基礎和編程基礎的,其中最重要的東西是數學能力。
⑷ 如何使用matlab建立股票交易模型
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⑸ 如何建立一個股票量化交易模型並模擬
研究量化投資模型的目的是找出那些具體盈利確定性的時空價格形態,其最重要手段的概率取勝,最重要的技術是概率統計,最主要的研究方向是市場行為心理。那麼我們在選擇用於研究的參數時,也應該用我們的經驗來確定是否把某技術參數放進去,因為一般來說定性投資比較好用的參數指標對量化投資同樣適用。
量化投資區別於傳統定性投資的主要特徵在於模型。我打個比方,我們看病,中醫與西醫的診療方法是不同,中醫是望、聞、問、切,最後判斷出的結果,很大程度上基於中醫的經驗,主觀定性程度大一些;西醫就不同了,先要病人去拍片子、化驗等,這些都要依託於醫學儀器,最後得出結論,對症下葯。中醫對醫生的經驗要求非常高,他們的主觀判斷往往決定了治療效果,而西醫則要從容得多,按事先規定好的程序走就行了。量化投資就是股票投資中的西醫,它可以比較有效地矯正理智與情緒的不兼容現象。
量化投資的一般思路:選定某些技術指標(我們稱之為參數,往往幾個組成一組),並將每一個參數的數據范圍進行分割,成幾等份。然後,用計算機編程寫出一段能對這些參數組對股票價格造成的影響進行數據統計的程序,連接至大型資料庫進行統計計算,自動選擇能夠達到較高收益水平的參數組合。但是選出這些參數組後還不能馬上應用,因為這里涉及到一個概率陷阱的問題,比如說,有1到100這一百個數字放在那裡,現在讓你選擇,請問你選到100的可能性是多大?是的,就是1/100,如果較幸運你選到了100並不能說明你比別人聰明,而是概率的必然。所以,在進行統計時要特別關注統計的頻率與選出的結果組數量之間的關系。在選出符合要求的參數組後我們還應留出至少三年的原始市場數據進行驗證,只有驗證合格後才能試用。
量化投資原始數據策略:我們選用96年後的市場數據,因為96年股市有過一次交易政策改革(你可以自己查詢了解一下),為了不影響研究結果我們不採納96年以前的數據進資料庫。
量化投資研究的硬設備:高計算性能電腦,家用電腦也可以,不過運算時間會很長,我曾經用家用電腦計算了三個月時間才得到想要的數據。
統計方法:可以選用遺傳演算法,但我在這里陪大家做的是比較簡單的模型,所以採用普通統計方法就可以了。
用於量化研究的軟體:我採用的是免費的大型資料庫MYSQL,ASP網路編程語言,以及可以設置成網路伺服器的旗艦版WIN7操作系統。
⑹ 怎麼製作一款股票軟體
自己如果會編寫程序,同時自己有自己的選股模型其實也非常簡單。我以前也用過證券公司的軟體裡面自帶的公式,好些模型無法實現,而且還出現過數據缺失(同一個公式跑出來的數據完全不一樣,當然也導致巨大損失)。去年開始自己開始弄了個小軟體在不斷完善,目前一個選股模型跑完滬深兩市數據大概10-12分鍾。軟體還是存在缺陷,沒有把機器學習演算法融入,模,工地上的事情忙完了(本人非計算機專業,業余喜歡玩玩java,Python機器學習而已),把機器演算法融入進去試試。上個自己的弄的股票軟體的圖片
⑺ 求一個股票歷史模擬交易軟體
是交易模型測試吧,如圖。如果你想要的是這個,有免費的,到大慶期貨知識普及網的免費下載里,下一個文華財經,它是一個期貨軟體,不但可以看國內外期貨,還可以看國際股票指數與國內股票市場。它的交易模型功能相當不錯。
⑻ 股票交易模型如何建立,怎麼驗證一個成功率高的交易
你好,交易模型即交易理論、交易方法,投資者構建一套完整的交易模型需要經過以下幾個步驟:
1、認清自己的投資偏好,是對自己的一個定位,投資者可以根據自己的性格特點和交易風格先把自己的交易流派區分清楚:趨勢交易者,短線交易者,日內交易者等。
2、在認清自己的投資偏好之後,選擇有針對性的技術指標進行學習,比如,對於趨勢交易者,可以學習均線理論,根據均線理論中多頭排列的特點進行買賣。
3、紙上得來終覺淺,絕知此事需躬行,投資者可以先進行模擬操作,檢驗技術指標的正確性,對自己的交易方法進行總結,歸納出自己交易方法的框架和思路,如果發現自己以往的交易方法和自己的交易流派有沖突時最好重新總結歸納另一套方法。
4、模擬檢驗完成之後,進行實戰,在實戰中,投資者應嚴格按照交易模型執行。
⑼ 如何建立一個股票量化交易模型並模擬
用文化財經軟體,編寫程序化交易系統,具體參考官網教程
⑽ A股市場個人量化交易者,需要哪些工具
量化交易的前提是量化,而量化就是建立數學模型。數學模型是理解量化交易的前提。數學模型就是把具體事物數字化的過程,比如股票跌漲的統計圖,如果沒有統計圖我們就必須通過研究具體的數字並且通過加減法去了解某隻股票的近期走向,但當某一天有人發明了折線統計圖,只要簡單的把代表某個數字的點畫出來然後連接起這些點,就可以一眼看出跌漲幅度。其實數學模型就是這樣一種抽象現實事物的工具。
股票量化交易中的模型建立是非常復雜的,擁有非常多的參數,數據量也非常大,數據分析的過程也十分復雜。這樣做的好處就是數學模型替代人為的主觀判斷,利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略,極大地減少了投資者情緒波動的影響,避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
量化交易技術盛行於現今多種金融交易機構當中,已經成為了機構交易當中占據重要地位的交易手法,然而散戶如何能夠跨過量化交易的門檻,成為一名量化交易者呢?答案就是使用策略炒股通軟體平台進行交易。