A. 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。
B. 如何建立量化交易模型
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
C. 量化交易有哪些重要的模型
您好，
Alpha策略模型
Alpha策略包含不同類別：
按照研究內容來分，可分為基本面Alpha（或者叫財務Alpha）和量價Alpha。業內普遍不會將這兩種Alpha完全隔離開。但是不同團隊會按照其能力、擅長方向以及信仰，在做因子上有所偏向。有的團隊喜歡用數據挖掘的方式做量價因子，而有的團隊喜歡從基本面財務邏輯的角度出發，精細地篩選財務因子。
按照是否對沖可以分為兩類。全對沖的叫做Alpha策略，不對沖的在市面上常被稱作指數增強策略。二者所用模型一樣，但後者少了期貨的對沖。缺少對沖有壞處也有好處，壞處是這種策略的收益曲線是會有較大的回撤。但好處方面，在大漲的年份，這種策略的表現會特別好；從長期看, 公司可以賺取BETA分紅收益, 並且可以吸引看好指數的客戶。相比之下而對沖Alpha策略一般在大牛市中會遠遠跑輸指數；此外不對沖的好處是節約資金，對沖的Alpha策略至少要放20~30%的資金在期貨端用來做保證金。
2.CTA策略模型
關於CTA策略，
CTA策略的特點是收益風險比相對Alpha來說會較低。但是在行情較好的年份收益可能會很高，尤其是在早期。而且，無論是在編程還是策略上，CTA入門的難度相對來說都是最低的。
請採納
D. 量化交易模型的校正重要嗎
當然重要，簡單來講兩個方面。
第一，假設跟蹤同一個交易系統的人數足夠多，那麼對於其中的大部分人而言，要想成交在一個合理的價格區間就會變得十分困難，因為他們總會在要買入的時候發現價格已經被提前抬高了，並在要賣出的時候發現價格開始一瀉千里，他們此時的唯一方法就是不斷升級已有的配套設施，以爭取在第一時間交易。不過，上述假設如今是很難站得住腳的，因為在量化投資領域並不存在著一個普適的交易系統，即使是對於常用的多因子模型而言，選擇不同的因子，使用不同的預測方法，甚至是決定在不同的時間節點調倉，都會使最終的投資決策產生一定差異。同時考慮到策略同質性可能帶來的負面影響，很多開發者也會不斷努力去研發出更獨到、有效的投資模型，並對模型高度保密，也進一步保證了量化投資領域的多樣性。所以及時校正是保證模型有效性的重要條件。
第二，中國資本市場的特殊性，包括政策市等各種阿爾法因素特別多，理論模型需要在實際使用中再進行各種調整和校正以保證有效性。
E. 量化網上的量化交易有哪些主要的策略模型
國內的量化策略可以簡單分為三個類型，Alpha策略，CTA策略以及高頻交易策略。其中主要的是Alpha策略和CTA策略。
F. 量化交易都有哪些主要的策略模型
隨著量化交易的發展，單一技術指標的策略會面臨失效的問題。所以現在的策略都是復合型的。
經典量化交易策略(包括價值投資、技術指標、配對輪動、機器學習等)、研究型文章等
G. 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