量化投资分析与策略基于中国股票市场
『壹』 什么是α，β收益，量化投资的策略创建与分析
α收益：一揽子可以自定义低估、同质化并且有波动的股票，不断买入更便宜的，卖出更贵的，从而获得的收益。
例如：几个跟着沪深300的ETF，你发现手中持有的沪深300ETF溢价2%了，而市场上同时存在一个折价1%的ETF，那么就卖出溢价高的沪深300ETF，去买折价的，这样虽然始终持有沪深300ETF，但获得了超越沪深300指数本身的收益，就是α收益。
解释一下同质化：明显所有的沪深300ETF是同质化的，也可以认为最小市值20个股票是同质化的，所有银行股是同质化的，分级A是同质化的。下文中有解释自定义低估。
β收益：基本面本身上涨是β收益。
例如，自定义最小市值的10个股票为一个指数，这些最小市值从5亿涨到20亿，这就是β收益。自定义最低股价10个为一个指数，从牛市的5元跌到2元，那么β收益就是负的
量化策略创建三个步骤：
策略的理论基础
历史回测
找到策略黑天鹅。
（一）策略的理论基础：（大致分为三类）：
基本面理论
按基本面又可以分为：1.价值型；2.成长型；3.品质型；按中国特色A股基本面又可以添加；4.小市值型；5.股价型
技术面理论
按技术面又可以分为：1.趋势型，2.趋势反转型，3.缩量反弹，4.指数轮动，5.择时
风险套利
风险套利（或者称轮动）：不断买入更便宜的，卖出更贵的。
注意：
有些理论基础并不牢固，并且不能很好解释（这也导致了各种投资流派互相不服）
有些量化跳过了理论基础，直接根据历史统计进行量化（本文不讨论），例如，统计两会前后涨跌，一季度历史表现最好板块
对策略理论的解释：
基本面策略可以定义什么是低估，比如低PE是低估，低市值是低估，低股价是低估，高ROE是低估，高成长是低估；也可以自定义低估，PB*PE是低估，总市值*流通市值小是低估
基本面理论提供了一揽子同质化并且有波动的股票。有些基本面策略的股票间波动较小，例如最低PE股，一段时期内总是那么几个银行股；有些波动较大，比如小市值型
技术面理论有些很难定义什么是低估，比如趋势型；有些则看似可以定义低估，例如，BIAS最小，20日跌幅最大，其实也不是
能自定义低估的策略是风险套利，不能自定义低估的策略是统计
基本面本身能上涨，就获得了β收益
我得出的结论是：风险套利策略的核心是对自定义低估的轮动，即不断获得α收益！！
如何获得α收益：大部分基本面策略的收益是因为风险套利获得的；也就是不断买入更低估的，卖出更贵的；也就是因为调仓周期内因不同股票的波动而产生收益，因此适当缩短周期有利于提高收益；所以在一年内交易次数越多，alpha收益越大（投资大师说的减少交易次数，并不适用于套利）
理论本身获得的β收益并不多，甚至为负（价值型由于近几年市场估值不断降低，不调仓的话，收益是负的）
我们应当寻找的是：基本面理论本身能上涨，且能提供同质化，波动较大的策略（即获得α，又获得β）
统计策略其内在逻辑说服力小，是过去的概率来预测未来
（二）历史回测：回测中最重要一点是：不要欺骗自己
历史回测中要用到一个哲学思想，叫做奥卡姆剃刀:较简单的理论比复杂的理论更好，因为它们更加可检验
改变测试起始时间。调仓周期超过2天的策略，应该试遍每个起始时间，取平均收益，这才最接近策略真实历史回测，因为理论上起始时间变化一两天对策略收益影响是不大的，如果变化很大就说明过度优化。
不要创建静态股票池。历史上每个阶段都有大牛股，完全可以收集大牛股作为股票池，算好调仓周期，每个阶段买最牛的，收益可以美到不敢想象
不要用PE.PB等指标精确逃顶抄底，最多用来确定一个大致范围。每次大顶点位都是不同的，这样的择时毫无意义。
先用25个以上股票测试，确定策略有效性，再减少数量做策略，如果25个测试无效，那么一两个即使收益很好，也该放弃。
改变条件权重。如果稍微改变权重，收益变化很大，那么就降低策略未来预期收益，别指望策略以后会表现这么好。
尽量从07年开始测试。除非你能确定每个时间市场的风格，显然这是不可能的。
同一套择时系统，如果用在策略1上回撤是30%，用在策略2上回撤是15%，你肯定会选择策略2，如果策略1和2本质上是差不多的策略，别太高兴，在未来，策略1和2表现谁好谁坏也是难说的
（三）找到黑天鹅：每个策略都有黑天鹅
价值型，成长型，品质型策略，黑天鹅是过一个季度，可能财务数据完全变了，因此持仓个数不能太少，行业要分开
小市值，低价，低交易额策略，黑天鹅是出现仙股
统计类，技术类策略，黑天鹅是理论本身就不完美
『贰』 量化投资策略的优势有哪些
量化投资策略的优势有哪些?
量化投资策略有如下五大方面的优势，主要包括纪律性、系统性、及时性、准确性、分散化等。
(1)纪律性：严格执行量化投资模型所给出的投资建议，而不是随着投资者情绪的变化而随意更改。纪律性的好处很多，可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差，行为金融理论在这方面有许多论述。
(2)系统性：量化投资的系统性特征主要包括多层次的量化模型、多角度的观察及海量数据的观察等等。多层次模型主要包括大类资产配置模型、行业选择模型、精选个股模型等等。多角度观察主要包括对宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度的分析。
(3)及时性：及时快速地跟踪市场变化，不断发现能够提供超额收益的新的统计模型，寻找新的交易机会。
(4)准确性：准确客观评价交易机会，克服主观情绪偏差，妥善运用套利的思想。量化投资正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。与定性投资经理不同，量化投资经理大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。
(5)分散化：在控制风险的条件下，充当准确实现分散化投资目标的工具。分散化也可以说量化投资是靠概率取胜。这表现为两个方面，一是量化投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用，这些历史规律都是有较大概率获胜的策略。二是依靠筛选出股票组合来取胜，而不是一个或几个股票取胜，从投资组合理念来看也是捕获大概率获胜的股票，而不是押宝到单个股票上。
『叁』 国内股票的量化投资策略有哪些，特别是基本面量化
柠檬给你问题解决的畅快感觉！主要的量化对冲策略有：1、市场中性策略 主要追求的是通过各类对冲手段消除投资组合的大部分或全部系统风险，寻找市场中的相近资产的定价偏差，利用价值回归理性的时间差，在市场中赚取细小的差价来获得持续的收益。2、事件驱动套利策略 利用特殊事件造成的对资产价格的错误定价，从错误定价中谋利。3、相对价值策略 主要是利用证券资产间相对的价值偏差进行获利。感觉畅快？别忘了点击采纳哦！
『肆』 量化投资策略到底什么是量化投资
量化投资策略就是利用量化的方法，进行金融市场的分析、判断和交易的策略、算法的总称。
量化投资策略类型包括：
（1） 趋势判断型量化投资策略，判断趋势型是一种高风险的投资方式，通过对大盘或者个股的趋势判断，进行相应的投资操作。如果判断是趋势向上则做多，如果判断趋势向下则做空，如果判断趋势盘整，则进行高抛低吸。这种方式的优点是收益率高，缺点是风险大。一旦判断错误则可能遭受重大损失。所以趋势型投资方法适合于风险承受度比较高的投资者，在承担大风险的情况下，也会有机会获得高额收益。
（2） 波动率判断型量化投资策略，判断波动率型投资方法，本质上是试图消除系统性风险，赚取稳健的收益。这种方法的主要投资方式是套利，即对一个或者N个品种，进行买入同时并卖出另外一个或N个品种的操作，这也叫做对冲交易。这种方法无论在大盘哪个方向波动，向上也好，向下也好，都可以获得一个比较稳定的收益。在牛市中，这种方法收益率不会超越基准，但是在熊市中，它可以避免大的损失，还能有一些不错的收益。
『伍』 股票量化交易策略是什么意思
股市是一门经济学，哲学，概率学，心理学的综合体，想要成功，需要不断去感悟去总结每一次的失败，这样才能走的更好更远。
第一个理念：
顺势而为
股市的大趋势决定个股的走势，当指数大涨时个股更容易爆发，这个时候适合重仓介入，当然要注意获利就出;当市场处于弱势时，就要考虑轻仓介入，不盲目追涨。
第二个理念：
选定有价值的公司
在投资中，选定有价值的公司很重要，因为这些公司有很强的上涨潜力，一旦市场有好的信号，或者公司有大利好时，股价就会飞速上涨，所以这样的公司更容易让普通股民赚到钱。
第三个理念：
分批建仓 坚持到底
在投资中，投资者要住的是要做好投资策略，一般的策略就是分批建仓，在市场下跌时以倒金字塔形态建仓，在市场上涨时，以金字塔形态减仓。如果股票短期被套，市场情况还可以的话，则要选择坚持持仓。
天字一号量化交易系统通过设定不同的各种指标条件，一旦市场交易情况满足这些条件时就自动弹出一些操作指示；设定值达到开仓条件，系统会弹出买入信号、设定值达到减仓条件卖出一半或者全部卖出等。
『陆』 量化分析的量化投资策略
量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。
1·量化选股
量化选股就是采用数量的方法判断某个公司是否值得买入的行为。根据某个方法，如果该公司满足了该方法的条件，则放入股票池，如果不满足，则从股票池中剔除。量化选股的方法有很多种，总的来说，可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类
2·量化择时
股市的可预测性问题与有效市场假说密切相关。如果有效市场理论或有效市场假说成立，股票价格充分反映了所有相关的信息，价格变化服从随机游走，股票价格的预测则毫无意义。众多的研究发现我国股市的指数收益中，存在经典线性相关之外的非线性相关，从而拒绝了随机游走的假设，指出股价的波动不是完全随机的，它貌似随机、杂乱，但在其复杂表面的背后，却隐藏着确定性的机制，因此存在可预测成分。
3·股指期货套利
股指期货套利是指利用股指期货市场存在的不合理价格，同时参与股指期货与股票现货市场交易，或者同时进行不同期限，不同(但相近)类别股票指数合约交易，以赚取差价的行为，股指期货套利主要分为期现套利和跨期套利两种。股指期货套利的研究主要包括现货构建、套利定价、保证金管理、冲击成本、成分股调整等内容。
4·商品期货套利
商品期货套利盈利的逻辑原理是基于以下几个方面 ：(1)相关商品在不同地点、不同时间对应都有一个合理的价格差价。(2)由于价格的波动性，价格差价经常出现不合理。(3)不合理必然要回到合理。(4)不合理回到合理的这部分价格区间就是盈利区间。
5·统计套利
有别于无风险套利，统计套利是利用证券价格的历史统计规律进行套利，是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。统计套利在方法上可以分为两类，一类是利用股票的收益率序列建模，目标是在组合的β值等于零的前提下实现alpha 收益，我们称之为β中性策略；另一类是利用股票的价格序列的协整关系建模，我们称之为协整策略。
6·期权套利
期权套利交易是指同时买进卖出同一相关期货但不同敲定价格或不同到期月份的看涨或看跌期权合约，希望在日后对冲交易部位或履约时获利的交易。期权套利的交易策略和方式多种多样，是多种相关期权交易的组合，具体包括：水平套利、垂直套利、转换套利、反向转换套利、跨式套利、蝶式套利、飞鹰式套利等。
7·算法交易
算法交易又被称为自动交易、黑盒交易或者机器交易，它指的是通过使用计算机程序来发出交易指令。在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格、甚至可以包括最后需要成交的证券数量。根据各个算法交易中算法的主动程度不同，可以把不同算法交易分为被动型算法交易、主动型算法交易、综合型算法交易三大类。
8·资产配置
资产配置是指资产类别选择，投资组合中各类资产的适当配置以及对这些混合资产进行实时管理。量化投资管理将传统投资组合理论与量化分析技术的结合，极大地丰富了资产配置的内涵，形成了现代资产配置理论的基本框架。它突破了传统积极型投资和指数型投资的局限，将投资方法建立在对各种资产类股票公开数据的统计分析上，通过比较不同资产类的统计特征，建立数学模型，进而确定组合资产的配置目标和分配比例。
『柒』 什么是量化投资交易策略
一文看懂量化投资策略
闲话基
量化投资在近些年受到越来越多的关注，包括规模、策略、业绩。量化投资，是指通过借助统计学、数学方法，运用计算机从海量历史数据中，寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，按照策略构建的数量模型严格执行投资，力求获得长期稳定可持续高于平均的超额回报。
跨市场策略涉及外汇兑换、国际期货交易对冲，交易实现难度大，国内用得少。
由于期货具有杠杆属性，这类策略持仓的市值往往很大，有时候甚至超过产品资产总值，导致收益率的波动率是所有量化策略中最大的。在市场出现连续震荡行情时，这样策略由于杠杆属性会出现较大的回撤。另外一个对这类策略的一个限制是，目前市场上活跃交易的期货品种不多，高频交易很大程度倚重于品种成交量，开平仓时间间隔较短，使得策略容量不大。
『捌』 量化投资和股票策略，期货策略是什么关系
那就是更加客观，更加理性，而且量化直选一种方向，就是多头，选在资金分配
『玖』 什么是量化投资
量化投资指的是一种投资方法，它是指通过数量化方式或计算机程序化发出买卖指令，以得到稳定收益为目标的交易方式。量化投资是一种定性思想的量化应用，它对大量的指标数据进行分析，得出一些有说服力的数据结论，然后通过计算机技术进行数学建模，并进行量化分析，从而得出一个比较契合实际的投资策略。
量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。从全球市场的参与主体来看，按照管理资产的规模，全球排名前四以及前六位中的五家资管机构，都是依靠计算机技术来开展投资决策，由量化及程序化交易所管理的资金规模在不断扩大。
『拾』 量化投资—策略与技术的本书特色
第一，实战性。书中的案例绝大多数来自于实际的市场数据，只有很少一部分是纯理论的分析。尤其是策略篇中的内容大部分来自于专业投资机构的研究报告，具有极强的实战价值。
第二，基于中国市场。与量化投资最接近的书籍当属“金融工程”，但金融工程中绝大多数的案例都来自于国外市场，很多策略在国内市场还不具备投资条件。本书中的案例基本上都是对国内市场（股票、期货等）中的实际交易数据的分析，特别适合国内的投资者。
第三，理论性。量化投资离不开最新的数学和计算机理论的支持，本书用了将近一半的篇幅来阐述与量化投资有关的基础理论，并用了很多案例来说明这些理论的应用方法。避免了一般投资策略书籍重技术而忽视理论的缺点，从而使量化投资更加科学化。
本书主要内容
本书的内容分为：策略篇和理论篇。策略篇中阐述了各种量化投资的策略与方法，理论篇则详细介绍了支持量化投资的各种数学工具。
策略篇一共介绍了8个方面的投资策略，分别是量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易及其他策略。
投资策略 概述
量化选股 量化投资最重要的策略，主要是研究如何利用各种方法选出最佳的股票组合，使得该股票组合的收益率尽可能高的同时，保持尽可能的稳定性。量化选股一章阐述了8种不同角度的策略，分别为多因子模型、风格轮动模型、行业轮动模型、资金流模型、动量反转模型、一致预期模型、趋势追踪模型和筹码选股模型
量化择时 量化投资中最难的，也是收益率最高的一种策略，主要研究大盘及个股走势，并进行相应的高抛低吸操作。如果能够正确判断大盘，则收益率会比单纯的买入-持有策略收益要高很多。这一章主要阐述了8种择时模型，分别是趋势择时、市场情绪择时、有效资金模型、牛熊线模型、Hurst指数模型、SVM模型、SWARCH模型和异常指标择时