股票定量投資模型

Ⅰ 計算股票價值的模型有哪些

計算股票價值的模型有：
1、DDM模型（Dividend discount model /股利折現模型)
2、DCF /Discount Cash Flow /折現現金流模型）
3、FCFE （ Free cash flow for the equity equity /股權自由現金流模型)模型
4、FCFF模型（ Free cash flow for the firm firm /公司自由現金流模型）。

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。
在這里引用數學模型的定義，也可以說，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。

Ⅱ 量化交易都有哪些主要的策略模型

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。

Ⅲ 如何開發量化投資模型

4.如何進行量化投資
一個量化投資的交易系統主要包括三個部分，阿爾法模型、風險模型和交易成本模型。
阿爾法模型旨在預測寬客所考慮金融產品的未來趨勢；
風險模型旨在幫助寬客投資不太能帶來收益但會造成損失的敞口規模；
交易成本模型用於幫助確定從目前的投資組合到新的投資組合的交易成本。
目前對於量化交易的研究重點大都集中在對阿爾法模型的研究上。
阿爾法模型
阿爾法模型是量化交易系統的第一個重要組成部分，主要是為了尋找盈利機會。
阿爾法是希臘字母α的音譯，常用於量化表述投資者的盈利能力或投資者得到的與市場波動無關的回報。
阿爾法模型分為：
趨勢形、回復型、技術情緒型、價值型/收益型、成長型和品質型
趨勢型和均值回復型交易策略都依賴價格數據；純技術情緒型的策略比較少見通常都只作為一個輔助因子；而價值型/收益型、成長型和品質型策略都基於基本面數據
趨勢跟隨策略
趨勢跟隨策略是基於以下基本的假定：在一定時間內市場通常朝著同一方向變化，據此對市場趨勢做出判斷就可以作為制定交易策略的依據。常見於期貨市場，最常用移動平均線交叉來定義趨勢。
均值回復策略
均值回復策略的基本理論認為，價格圍繞其價值中樞而上下波動，判斷出這個中樞以及波動的方向便足以捕捉到交易機會。統計套利是用的最多的均值回復策略，認為價格出現背離類似股票的價值終究會縮小到合理的區間范圍。
技術情緒型策略
這一類策略沒有明確的經濟理論支撐，主要通過追蹤投資者情緒相關指標來判斷預期回報，如交易價格、交易量以及波動性指標等。比如觀察期權市場的認沽認購量和隱含波動率做現貨的擇時，再者就是高頻交易通過限價指令簿的形態來判斷近期市場情緒。
價值型/收益型策略
價值型策略主要用於股票交易。這類策略認為市場傾向於高估高風險資產的風險，而低估低風險資產的風險。因此，在適當的時間買入高風險資產和賣出低風險資產，就可以獲得收益。常用的指標有PE（市盈率）、PB（市凈率）等，常應用於股票多空。
成長型策略
成長型策略試圖通過對所考慮資產以往的增長水平進而對未來的走勢進行預測。他認為價格上漲通常都是存在趨勢的，價格上漲最快的產品通常比同類產品更具有優勢，他要求投資者能盡早判斷公司的股價處於增長期，從而捕捉到公司的股價未來更大的上漲幅度。宏觀上常見於外匯市場，例如持有經濟迅速增長的國家的外匯，這些國家的利率比經濟增長緩慢或處於復甦期的經濟體要高；股票市場通常用EPS等指標度量。
品質型策略
這類策略的支持者認為，在其他條件相同的條件下最好買入或持有高品質的產品而做空或減少持有低品質的資產。這類策略比較看重資金的安全，受宏觀市場影響比較大，常用的指標有杠桿比率、收入波動比、管理團隊水平和欺詐風險。
不管是什麼類型的策略最終受益都體現在交易中關於買賣時機的把握和持有頭寸選擇的技巧。
https://uqer.io/community/list 這個社區裡面有很多關於量化的策略，也有很多牛人，可以和他們多討論討論的。

Ⅳ 股票市場中什麼 是量化投資!

微量網：量化投資在海外的發展已有30多年的歷史，其投資業績穩定，市場規模和份額不斷擴大、得到了越來越多投資者認可。
量化投資區別於定性投資的鮮明特徵就是模型，對於量化投資中模型與人的關系，大家也比較關心。我打個比方來說明這種關系，我們先看一看醫生治病，中醫與西醫的診療方法不同，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，定性程度上大一些；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。
醫生治療病人的疾病，投資者治療市場的疾病，市場的疾病是什麼？就是錯誤定價和估值，沒病或病得比較輕，市場是有效或弱有效的；病得越嚴重，市場越無效。投資者用資金投資於低估的證券，直到把它的價格抬升到合理的價格水平上。
但是，定性投資和定量投資的具體做法有些差異，這些差異如同中醫和西醫的差異，定性投資更像中醫，更多地依靠經驗和感覺判斷病在哪裡；定量投資更像是西醫，依靠模型判斷，模型對於定量投資基金經理的作用就像CT機對於醫生的作用。在每一天的投資運作之前，我會先用模型對整個市場進行一次全面的檢查和掃描，然後根據檢查和掃描結果做出投資決策。
量化投資技術幾乎覆蓋了投資的全過程，包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、演算法交易，資產配置，風險控制等。

Ⅳ 量化投資模型如何開發的

量化的模型開發大致分為以下幾個環節：
①數據處理，看你用什麼工具，R還是Matlab還是python，或者是c++，最好是工具本身的格式，這樣速度會快的多，比如Rdata，或matlab的mat格式，或者python的npy格式，或者c++的二進制格式，還有就是你要用什麼數據，分鍾數據，切片數據，還是tick數據，根據你的需求不同進行處理。

②指標建立，這個工作可以看成問題的關鍵，如何建立指標，你的思想是什麼，都來源於此，舉個簡單的均線指標，matlab，就是ma=movavg(data,length)
③模型回測，據我理解就是一個大循環:
if time>9. && time<15 && close(i)>ma(i) && p!=1
buy
else
sell
if p==1 && 止損條件
平倉
等等
④計算收益
然後根據收益，夏普比率等，改條件，重復上面的工作。

總結：
開發模型的步驟一般是：數據處理、尋找因子、回測驗證、實盤模擬、風險歸因。

備註：
數據處理：去極值、標准化、中性化；數據預處理。
尋找因子：尋找Alpha、尋找收益波動比因子、另外優礦上提供了近400個因子因子可以自己驗證。

Ⅵ 什麼是定量投資

提及定量投資，首先想到的就是模型，模型對於定量投資的輔助作用就像CT機等精密的醫療儀器對於醫生的作用。在投資運作之前，先用模型對整個市場進行一次全面的檢查和掃描，然後根據結果做出投資決策。定量投資起源於西蒙斯，詹姆斯·西蒙斯是世界級的數學家。作風低調的西蒙斯很少接受采訪，不過自從他放棄了在數學界如日中天的事業轉而開辦投資管理公司後，二十多年間，西蒙斯已經創造了很多難以企及的記錄，無論從總利潤還是凈利潤計算，他都是這個地球上最偉大的對沖基金經理之一。

Ⅶ 求問什麼是定量投資

定量投資又叫量化投資，它是一種主動投資方法，理論基礎在於市場是無效或弱勢有效的，不同於被動投資認為市場是完全有效的。而和定性投資最大的區別在於，其講究有理有據，人的情緒和弱點對投資影響不大，通過前期「精密研製」的投資模型，輔助計算機進行計算，就可以得出相應的投資策略，使得基金經理的思維與精力能得到一定程度的延伸與補充。

Ⅷ 股票量化是什麼意思

所謂量化交易，是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，同時利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選出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。
量化選股就是利用數量化的方法選擇股票組合，期望該股票組合能夠獲得超越基準收益率的投資行為，研究表明，板塊、行業輪動在機構投資者的交易中最為獲利的盈利模式是基於行業層面進行周期性和防禦性的輪動配置，這也是機構投資者最普遍採用的策略。此外，周期性股票在擴張性貨幣政策時期表現較好，而在緊縮環境下則支持非周期性行業。行業收益差在擴張性政策和緊縮性政策下具有顯著的差異。

拓展資料:
一、量化交易特點
1、紀律性。根據模型的運行結果進行決策，而不是憑感覺。紀律性既可以剋制人性中貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點，也可以克服認知偏差，且可跟蹤。
2、系統性。具體表現為「三多」。一是多層次，包括在大類資產配置、行業選擇、精選具體資產三個層次上都有模型；二是多角度，定量投資的核心思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度；三是多數據，即對海量數據的處理。
3、套利思想。定量投資通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會，從而發現估值窪地，並通過買入低估資產、賣出高估資產而獲利。
4、概率取勝。一是定量投資不斷從歷史數據中挖掘有望重復的規律並加以利用；二是依靠組合資產取勝，而不是單個資產取勝。
二、量化交易潛在風險
1、歷史數據的完整性。行情數據不完整可能導致模型與行情數據不匹配。行情數據自身風格轉換，也可能導致模型失敗，如交易流動性，價格波動幅度，價格波動頻率等，而這一點是量化交易難以克服的。
2、模型設計中沒有考慮倉位和資金配置，沒有安全的風險評估和預防措施，可能導致資金、倉位和模型的不匹配，而發生爆倉現象。
3、網路中斷，硬體故障也可能對量化交易產生影響。
4、同質模型產生競爭交易現象導致的風險。
5、單一投資品種導致的不可預測風險。

Ⅸ 什麼是量化投資

量化投資在海外的發展已有30多年的歷史，其投資業績穩定，市場規模和份額不斷擴大、得到了越來越多投資者認可。事實上，互聯網的發展，使得新概念在世界范圍的傳播速度非常快，作為一個概念，量化投資並不算新，國內投資者早有耳聞。但是，真正的量化基金在國內還比較罕見。其實，定量投資和傳統的定性投資本質上的相同的，二者都是基於市場非有效或是弱有效的理論基礎，而投資經理可以通過對個股估值，成長等基本面的分析研究，建立戰勝市場，產生超額收益的組合。不同的是，定性投資管理較依賴對上市公司的調研，以及基金經理個人的經驗及主觀的判斷，而定量投資管理則是「定性思想的量化應用」,更加強調數據。 第一，紀律性，所有的決策都是依據模型做出的。我們有三個模型：一是大類資產配置模型、二是行業模型、三是股票模型。根據大類資產配置決定股票和債券投資比例；按照行業配置模型確定超配或低配的行業；依靠股票模型挑選股票。紀律性首先表現在依靠模型和相信模型，每一天決策之前，首先要運行模型，根據模型的運行結果進行決策，而不是憑感覺。有人問，模型出錯怎麼辦？不可否認，模型可能出錯，就像CT機可能誤診病人一樣。但是，在大概率下，CT機是不會出錯的，所以，醫生沒有拋棄CT機，我的模型在大概率下是不出錯的，所以，我還是相信我的模型。 紀律性的好處很多，可以克服人性的弱點，如貪婪、恐懼、僥幸心理，也可以克服認知偏差，行為金融理論在這方面有許多論述。紀律化的另外一個好處是可跟蹤。定量投資作為一種定性思想的理性應用，客觀地在組合中去體現這樣的組合思想。一個好的投資方法應該是一個「透明的盒子」。我們的每一個決策都是有理有據的，特別是有數據支持的。如果有人質問我，某年某月某一天，你為什麼購買某支股票的化，我會打開系統，系統會顯示出當時被選擇的這只股票與其他的股票相比在成長面上、估值上、動量上、技術指標上的得分情況，這個評價是非常全面的,只有匯總得分比其他得分要高才有說服力。 第二，系統性。具體表現為「三多」。首先表現在多層次，包括在大類資產配置、行業選擇、精選個股三個層次上我們都有模型；其次是多角度,定量投資的核心投資思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度；再者就是多數據，就是海量數據的處理。人腦處理信息的能力是有限的，當一個資本市場只有100隻股票，這對定性投資基金經理是有優勢的，他可以深刻分析這100家公司。但在一個很大的資本市場，比如有成千上萬只股票的時候，強大的定量投資的信息處理能力能反映它的優勢，能捕捉更多的投資機會，拓展更大的投資機會。 第三，妥善運用套利的思想。定量投資正是在找估值窪地，通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會。定性投資經理大部分時間在琢磨哪一個企業是偉大的企業，那個股票是可以翻倍的股票；與定性投資經理不同，定量基金經理大部分精力花在分析哪裡是估值窪地，哪一個品種被低估了，買入低估的，賣出高估的。 第四，靠概率取勝。這表現為兩個方面，一是定量投資不斷的從歷史中挖掘有望在未來重復的歷史規律並且加以利用。二是依靠一組股票取勝，而不是一個或幾個股票取勝。在國內市場的發展潛力首先，相較於海外成熟市場，A股市場的發展歷史較短，投資者隊伍參差不齊，投資理念還不夠成熟，留給主動投資發掘市場非有效性，產生阿爾法的潛力和空間也更大。投資理念多元化，也創造出多元分散的alpha機會。 其次，量化投資的技術和方法在國內幾乎沒有競爭者。中醫治療中醫擅長的疾病、西醫治療西醫擅長的疾病；如果把證券市場看作一個病人的話，每個投資者就是醫生，定性投資者挖掘定性投資的機會，治療定性投資的疾病，定量投資者挖掘定量投資的機會，治療定量投資的疾病。現在證券市場上定性投資者太多了，機會太少，競爭太激烈；量化投資者太少了，機會很多，競爭很少。這給量化投資創造了良好的發展機遇——當其他人都擺西瓜攤的時候，我們擺了一個蘋果攤。 總的看來，量化投資和定性投資的差別真的有如中醫和西醫的差別，互有長短、各有千秋。 由此可見，隨著2010年4月股指期貨的出台，量化投資國內市場發展潛力逐漸顯現，目前已有國泰安金融學院，北京大學匯豐商學院，上海交通大學安泰管理學院投入數百萬開設了專業的量化投資金融實驗室，並開辦了量化投資高級研修班，為國內量化投資的市場發展提供了良好學術和實戰環境。相關基金： 光大量化基金（光大量化核心基金），嘉實量化阿爾法基金，長盛量化基金，中海量化基金。