股票交易模型设计工具

⑴ 如何写股票自助交易的助手小工具软件

指南针股票自动交易软件助手免费的，直接用就是了。

⑵ 如何设计股票模型

股票模型就是对于现实中的个股，为了达到盈利目的，作出一些必要的简化和假设，运用适当的数学分析，得到一个数学结构。
股票建模是利用数学语言（符号、式子与图象）模拟现实的模型。把现实模型抽象、简化为某种数学结构是数学模型的基本特征。它或者能解释特定现象的现实状态，或者能预测到对象的未来状况，或者能提供处理对象的最优决策或控制。
建模过程
模型准备 ：了解个股的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。用数学语言来描述问题。
模型假设 ：根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。
模型建立 ：在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系，建立相应的数学结构。（尽量用简单的数学工具）
模型求解 ：利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算（估计）。
模型分析 ：对所得的结果进行数学上的分析。
模型检验 ：将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设，在次重复建模过程。
模型应用 ：应用方式因问题的性质和建模的目的而异。

⑶ 做量化交易一般用什么软件

需要懂一些数学模型，比如统计分析、人工智能算法之类的，他的本质是利用数学模型分析数据潜在的规律寻找交易机会，并利用计算机程序来搜寻交易时机以及完成自动化交易。并没有现成的软件可以做这个，因为它需要一个搭建一个专业的平台，这不是一个人可以完成的。

国内有一些软件，比如大智慧提供数量分析，还有一些软件提供股票、期货的程序化交易。但是实际上这并不是真正意义上的量化交易。事实上，做一款纯粹的适合个人投资者的量化投资软件，难度是非常大的，因为量化策略并不想传统的基本面、技术面那样存在已有既定的必然规律。他需要跨越多学科，多领域去挖掘数据的规律，然后利用得出的规律进行交易。但是不同时间、空间的数据的潜在规律并不一致，所以对量化过程进行标准化是一件很难完成的事情。

如果是计算机或者数学专业的人士，可以考虑使用C、C++、SQL等语言，其他的可以使用MATLAB/SAS 等软件。不管是哪一种软件，要实现量化交易，肯定是需要一定的建模基础和编程基础的，其中最重要的东西是数学能力。

⑷ 如何使用matlab建立股票交易模型

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⑸ 如何建立一个股票量化交易模型并仿真

研究量化投资模型的目的是找出那些具体盈利确定性的时空价格形态，其最重要手段的概率取胜，最重要的技术是概率统计，最主要的研究方向是市场行为心理。那么我们在选择用于研究的参数时，也应该用我们的经验来确定是否把某技术参数放进去，因为一般来说定性投资比较好用的参数指标对量化投资同样适用。
量化投资区别于传统定性投资的主要特征在于模型。我打个比方，我们看病，中医与西医的诊疗方法是不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，主观定性程度大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。中医对医生的经验要求非常高，他们的主观判断往往决定了治疗效果，而西医则要从容得多，按事先规定好的程序走就行了。量化投资就是股票投资中的西医，它可以比较有效地矫正理智与情绪的不兼容现象。
量化投资的一般思路：选定某些技术指标（我们称之为参数，往往几个组成一组），并将每一个参数的数据范围进行分割，成几等份。然后，用计算机编程写出一段能对这些参数组对股票价格造成的影响进行数据统计的程序，连接至大型数据库进行统计计算，自动选择能够达到较高收益水平的参数组合。但是选出这些参数组后还不能马上应用，因为这里涉及到一个概率陷阱的问题，比如说，有1到100这一百个数字放在那里，现在让你选择，请问你选到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果较幸运你选到了100并不能说明你比别人聪明，而是概率的必然。所以，在进行统计时要特别关注统计的频率与选出的结果组数量之间的关系。在选出符合要求的参数组后我们还应留出至少三年的原始市场数据进行验证，只有验证合格后才能试用。
量化投资原始数据策略：我们选用96年后的市场数据，因为96年股市有过一次交易政策改革（你可以自己查询了解一下），为了不影响研究结果我们不采纳96年以前的数据进数据库。
量化投资研究的硬设备：高计算性能电脑，家用电脑也可以，不过运算时间会很长，我曾经用家用电脑计算了三个月时间才得到想要的数据。
统计方法：可以选用遗传算法，但我在这里陪大家做的是比较简单的模型，所以采用普通统计方法就可以了。
用于量化研究的软件：我采用的是免费的大型数据库MYSQL，ASP网络编程语言，以及可以设置成网络服务器的旗舰版WIN7操作系统。

⑹ 怎么制作一款股票软件

自己如果会编写程序，同时自己有自己的选股模型其实也非常简单。我以前也用过证券公司的软件里面自带的公式，好些模型无法实现，而且还出现过数据缺失（同一个公式跑出来的数据完全不一样，当然也导致巨大损失）。去年开始自己开始弄了个小软件在不断完善，目前一个选股模型跑完沪深两市数据大概10-12分钟。软件还是存在缺陷，没有把机器学习算法融入，模，工地上的事情忙完了（本人非计算机专业，业余喜欢玩玩java，Python机器学习而已），把机器算法融入进去试试。上个自己的弄的股票软件的图片

⑺ 求一个股票历史模拟交易软件

是交易模型测试吧，如图。如果你想要的是这个，有免费的，到大庆期货知识普及网的免费下载里，下一个文华财经，它是一个期货软件，不但可以看国内外期货，还可以看国际股票指数与国内股票市场。它的交易模型功能相当不错。

⑻ 股票交易模型如何建立，怎么验证一个成功率高的交易

你好，交易模型即交易理论、交易方法，投资者构建一套完整的交易模型需要经过以下几个步骤：
1、认清自己的投资偏好，是对自己的一个定位，投资者可以根据自己的性格特点和交易风格先把自己的交易流派区分清楚：趋势交易者，短线交易者，日内交易者等。
2、在认清自己的投资偏好之后，选择有针对性的技术指标进行学习，比如，对于趋势交易者，可以学习均线理论，根据均线理论中多头排列的特点进行买卖。
3、纸上得来终觉浅，绝知此事需躬行，投资者可以先进行模拟操作，检验技术指标的正确性，对自己的交易方法进行总结，归纳出自己交易方法的框架和思路，如果发现自己以往的交易方法和自己的交易流派有冲突时最好重新总结归纳另一套方法。
4、模拟检验完成之后，进行实战，在实战中，投资者应严格按照交易模型执行。

⑼ 如何建立一个股票量化交易模型并仿真

用文化财经软件，编写程序化交易系统，具体参考官网教程

⑽ A股市场个人量化交易者，需要哪些工具

量化交易的前提是量化，而量化就是建立数学模型。数学模型是理解量化交易的前提。数学模型就是把具体事物数字化的过程，比如股票跌涨的统计图，如果没有统计图我们就必须通过研究具体的数字并且通过加减法去了解某只股票的近期走向，但当某一天有人发明了折线统计图，只要简单的把代表某个数字的点画出来然后连接起这些点，就可以一眼看出跌涨幅度。其实数学模型就是这样一种抽象现实事物的工具。
股票量化交易中的模型建立是非常复杂的，拥有非常多的参数，数据量也非常大，数据分析的过程也十分复杂。这样做的好处就是数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
量化交易技术盛行于现今多种金融交易机构当中，已经成为了机构交易当中占据重要地位的交易手法，然而散户如何能够跨过量化交易的门槛，成为一名量化交易者呢?答案就是使用策略炒股通软件平台进行交易。