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股票市場情緒量化研究

發布時間: 2022-05-03 20:55:43

1. 什麼是股票的量化交易的原理

量化交易是指以先進的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。

量化交易具有以下幾個方面的特點:
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。

量化交易風險具體包括:
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。

2. 什麼是量化投資

量化投資指的是一種投資方法,它是指通過數量化方式或計算機程序化發出買賣指令,以得到穩定收益為目標的交易方式。量化投資是一種定性思想的量化應用,它對大量的指標數據進行分析,得出一些有說服力的數據結論,然後通過計算機技術進行數學建模,並進行量化分析,從而得出一個比較契合實際的投資策略。
量化投資是指通過數量化方式及計算機程序化發出買賣指令,以獲取穩定收益為目的的交易方式。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。從全球市場的參與主體來看,按照管理資產的規模,全球排名前四以及前六位中的五家資管機構,都是依靠計算機技術來開展投資決策,由量化及程序化交易所管理的資金規模在不斷擴大。

3. 股民們常說的股市情緒指的是什麼如何才能觀察到這種情緒

股民們常說的股市情緒指的是市場的賺錢效應,要觀察到這種情緒,需要做這些努力:

1.市場情緒就是市場的賺錢效應,你必須對整個股市有一個大概的了解,知道它們屬於什麼板塊;

2.每天研究市場熱點,找出市場領漲股,觀察它們對板塊和大盤的影響,從板塊中發現市場賺錢效應;

3.每天交易都要寫計劃,操作之後都要反思對與錯,市場熱點是否符合你的預判,如果不適合錯誤在哪裡?經過不斷地思考和總結,盤感就會增加,觀察市場情緒的能力也會提高。

投資高手都善於用市場情緒進行交易,市場情緒就是市場的賺錢效應,當市場賺錢效應比較好的時候,很多人就會滿倉買賣股票,當市場情緒比較差的時候,他們就會控制倉位,耐心等待機會。觀察市場情緒是每個投資者的基本功,只有深刻理解市場情緒,我們才可能在股市取得成功。

三、投資股市需要不斷地反思

任何行業要想取得成功,反思都必不可少,股市投資也一樣,我們一定要做交易計劃,我們的預判跟市場為什麼不同?出現虧損的原因是什麼?這些都需要不斷反思,不斷總結,這樣才能夠提高我們的交易能力和情緒觀察能力。

4. 量化分析方法有幾種

量化分析法是對通過定性風險分析排出優先順序的風險進行量化分析。盡管有經驗的風險經理有時在風險識別之後直接進行定量分析,但定量風險分析一般在定性風險分析之後進行。定量風險分析一般應當在確定風險應對計劃時再次進行,以確定項目總風險是否已經減少到滿意。重復進行定量風險分析反映出來的趨勢可以指出需要增加還是減少風險管理措施,它是風險應對計劃的一項依據,並作為風險監測和控制的組成部分。
(一)技術分析法

技術分析法的主要目標是通過對市場的歷史數據的研究,特別是對價格和交易量的研究,來預測價格的變動方向。技術分析法通常分析市場價格圖標,因此技術分析師被稱為「圖表分析專家」。目的在於識別價格模式和市場趨勢,從而試圖預測未來的變化趨勢。技術分析法的原理包括市場行為包容一切信息(技術分析法旨在弄明白投資者對於此類信息的反應),價格以趨勢方式演變,歷史價格趨於重演,並且投資者具有重蹈先前投資者覆轍的特徵。

(二)基本面分析法

基本面分析法重點分析經濟狀態、利率、通貨膨脹、公司收益、公司資產負債表、以及中央銀行和政府的相關政策。

當基本面分析法應用於選股時,通常會結合對經濟整體方向自上而下的分析(宏觀),從而形成對於市場、行業、利率水平以及匯率水平的觀點,並加之運用自下而上的方法對於某隻股票進行分析(微觀)。自下而上的分析往往會忽略在國別以及產業方面的整體配置而關注於單只股票的選擇。根據投資理念和投資過程,自上而下的分析決定了國別和行業的配置;同時,自下而上的分析則決定了某一國家和行業內部的投資配置。

(三)量化分析法

量化(定量)分析法,正如其名,包括運用量化方法、統計模型、數學公式以及演算法來預測市場走向。在戰術型資產配置中一個常見的方法便是使用多因子模型,通過分析估值、動量指標、風險水平、市場情緒、利率、收益率曲線等因素,從而推導出涵蓋股票、債券和外匯市場等不同市場的買入和賣出信號。雖然有一部分戰術型資產配置策略完全是量化模型驅動的,但將量化分析和基本面分析相結合將更具活力,因為這種結合可以將量化信號融合入基本面分析的過程中。

量化分析的不足在於該分析很大程度上是以觀測到的市場價格的歷史關聯性和走勢為基礎。如果上述關聯性和走勢由於市場反轉或市場承壓而引起歷史關聯性發生變化而失效,那麼量化模型可能會在預測拐點過程中失效。量化模型往往也會在出現政權更替或市場結構化改變時失效。

5. 股票量化交易是什麼

量化交易個以前的股票交易本質沒有區別,只是提高了工作效率,
量化交易分為量化分析和程序化自動交易
量化分析,如果你是普通散戶我現在問幾個問題,第一MACD指標默認參數下,在三千多隻股票日k上近兩年那隻收益最好,那隻虧損最大。這要人工多大的工作量,如果會寫程序代碼,幾行代碼就解決了。在繼續如果調換MACD參數能否增加收益用那幾個參數是最優組合,這要是人工基本無法完成,計算量太大了,但計算機就很快完成了參數優化。
而且量化分析不是技術分析,例如你問一個價值投資者,三千多家上市公司,你知道有多少家連續10年都沒虧損過嗎,同樣幾行代碼就知道。
假如你聽了一個老師的講課,說他的牛x戰法,普散戶聽了你只能價單試試,但量化分析我可以在不同市場不同時間周期,不同品種,進行回測嚴重,優化。這些就是量化分析。
程序化自動交易。
就是利用計算機技術自動交易,這對於散戶比較難實現,簡單的用第三方然間寫幾個交易策略可以實現自動交易。
但當你交易上你就會發現,滑點問題,你的速度不夠快,需要專線網路,需要底層語言的交易系統,高速的硬體設備。
但散戶還是必須要進行量化學習因為這樣才能更好的幫助你分析。
下圖就是最簡單的趨勢指標

6. 股票量化交易是什麼意思

股票量化交易,就是將股票市場所有的股票信息,比如股票的漲跌歷史數據,成交量歷史數據,股票的基本面歷史數據,指數漲跌歷史數據等等全部輸入計算機,進行大數據分析,之後根據大數據選擇出炒股成功率最高的方案,並設計成計算機自動操盤模式,稱為量化交易。

量化交易
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。

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。

7. 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。

8. 行為金融理論與投資者情緒有什麼區別

行為金融理論與投資者情緒的區別:
首先,行為金融理論是在對現代金融理論(尤其是在對EMH和CAPM)的挑戰和質疑的背景下形成的。行為金融理論在博弈論和實驗經濟學被主流經濟學接納之際,對人類個體和群體行為研究的日益重視,促成了傳統的力學研究方式向以生命為中心的非線性復雜範式的轉換,使得我們看到了金融理論與實際的溝壑有了彌合的可能。行為金融理論將人類心理與行為納入金融的研究框架,但是由於涉及人類心理與行為研究的難度,加上行為金融剛剛起步,因而其本身也存在很多缺陷。
然後,投資者情緒是指投資者對未來預期的系統性偏差稱作投資者情緒(stein,1996)。投資者情緒是個難以度量的概念,它反映了市場參與者的投資意願或者預期。投資者能感覺到它的客觀存在,但是要問它到底有多高、近期發生了何種變化,每個個體的投資者有因為有持倉、風格、財富、地位等因素的不同,給出不同的答案。不過所有人都難以否認的是,投資者情緒有是個非常重要的概念,在經濟活動中,情緒是個不確定因素,它影響到投資者對未來收益的主觀判斷,進而影響到其投資行為,形成合力後,對市場會形成很大的影響。投資者情緒對未來市場波動的影響邏輯在於對正面消息、負面消息的逐級正反饋放大。

9. 關於國內投資者情緒和股票收益之間相關性的如何量化"投資者情緒" (investor sentiment)的方法

個人認為活躍賬戶數、新開戶數、休眠賬戶和僵屍賬戶數目的變化可以作為一個很好的投資者情緒的量化指標。因為這些數字的變化可以很好的反映當時的市場氛圍,人們的期望和失望,並且一定和市場是否有賺錢效應息息相關。另外,券商從業人員的編制狀況也是另外一個可研究的標的。
以上數據是能查到的,至於是否英文就不確定了,不過能寫碩士論文,你的英文水平應該足夠翻譯的了。呵呵
祝論文順利完成!

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