交易模型开发平台

㈠ 文华财经怎样组合交易模型

如果是自编指标的话请选择指标叠加，其次就是把文华策略开发平台打开，把符合各自的交易模型的条件用IF(条件A and 条件B）执行指令

㈡ 新人学炒股，用哪个模拟炒股软件好

股票软件更准确的称谓应该是证券分析软件或证券决策系统，它的基股票软件本功能是信息的实时揭示（包括行情信息和资讯信息），所以早期的股票软件有时候会被叫做行情软件。股票软件的实质是通过对市场信息数据的统计，按照一定的分析模型来给出数（报表）、形（指标图形）、文（资讯链接），用户则依照一定的技术分析理论，来对这些结论进行解释，也有一些易用软件会用专业视角剖析整个股市的走势，直接给出买卖的建议。
市面上的炒股软件比较多，建议通过正规渠道进行交易，您也可以直接通过开户的证券公司交易平台进行操作，如有疑问，请咨询您的证券公司。
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①以上解释仅供参考，不作任何建议。相关产品由对应平台或公司发行与管理，我行不承担产品的投资、兑付和风险管理等责任；
②入市有风险，投资需谨慎。您在做任何投资之前，应确保自己完全明白该产品的投资性质和所涉及的风险，详细了解和谨慎评估产品后，再自身判断是否参与交易。
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㈢ 期货开户 程序化交易 量化投资 交易策略 量化模型 开拓者 金字塔 CTP 交易策略 量化模型

文华

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30国内独家支持图表程式化交易、后台程式化交易、高频交易、趋势线预警交易等多种自动交易模式。

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㈣ 文艺复兴科技用的是什么模型

文艺复兴的模型起源于统计信息理论，是一种从大量噪音中寻找信号，最后做出结论的方法，和最大熵理论和隐含马尔可夫过程都有关系。语音识别也是同样的道理:需要从人们所发出的各种因人而异、似是而非的声音里面寻找信号，过滤掉各种噪声。文艺复兴技术雇用了很多这方面的专家。这种技术的使用使复兴技术能够更有效地从过去的价格中去除大量噪声，发现规律。西蒙斯在复兴技术的左膀右臂布朗和默瑟都是这方面的专家。
1 .市场过激反应
这个模型是复兴技术的创始人之一施特劳斯在2007 年接受采访时说的，而且他说过去大奖章靠这个模型赚了很多钱。言下之意，这个模型现在已经不赚钱了，所以才说给公众听。
如果某个期货的价格在开盘的时候远远高于前一天的收盘价，大奖章会沽空这个期货;如果开盘价远低于上一天的收盘价，那么大奖章就会买人。
这个模型针对的正是市场对于新的消息常常反应过激的现象。离开或者低开，那么返回原地的可能性要大于扔硬币出现正面的概率，所以大奖章高开之后抛出，低开之后买人。这个模型在很多的投资书上也有提过，肯定有很多人专门做这样的交易，所以现在用这个简单的形式赚钱的可能性已经不太大了，因为在同一个地点采同一种蘑菇的人太多。但是，投资者对消息反应过激的偏差并没有消除，所以类似的情况肯定会在其他许多地方出现，或者以其他形式出现。
比如说，在整个一天的交易过程中(而不是仅仅看开盘价和收盘价) ，有可能某个汇率的价格突然大跌或者大涨，或者某个股票的价格在公司有新消息公布之后突然大幅波动，这时候它们返回原地的机会就比较高。我们可以想象，使用一些量化模型对这类变动进行分析， 将那些返回原地的情形和没有返回原地的情形分类，寻找一些能够区别两类情形的条件，然后再使用这些条件进行交易。条件是什么意思呢?我们举个具体的例子:是不是某种汇率在1 分钟之内价格变化超过2% 以上回归的可能性大一些，但是如果变化只是1. 5% 就不一定?另一个例子:是不是同时有多只股票的价格(标准普尔500指数里面的250 只股票)移动超过1% 的时候回归的可能性大一些?又一个例子:在过去30 天中已经出现过一次或者两次以上价格波动之后又回落的商品期货.如果再次出现价格波动的时候，回落的可能性是不是会大-些?这类各种各样的"如果 那么 " 都可以算是一个个量化投资模型，它们的变化是无穷无尽的，有的可能有一定的道理，有的则很难解释。
量化研究可以对这些林林总总的模型进行分析、归纳，依照历史数据进行模拟，可以给出各种模型的历史回报和风险。但是，数据研究到了一定的程度，最后还是要西蒙斯这样的人来判断:通过量化研究找到的那些过去表现很好的模型只是数字上的巧合呢还是有-定的道理?它们未来重复出现的可能性有多大?如果西蒙斯认为它将来再次出现的可能性要比随机出现的大，那么他就有可能将这个条件编成程序，放到计算机里面去。如果未来这个条件再次满足的话，计算机就可以自动进行交易。
寻找这类机会，计算是否满足各类条件需要很强的计算能力，因为你可能需要对市场上的各种交易进行连续监控，获取各类数据，并且在最短的时间要做出响应。我们根据已有的资料分析，这类模型仍然是大奖章使用最多的一类模型:追踪很短线的市场过激反应，采取相应的买卖手段，
等待市场的回归。西蒙斯自己也说过:当市场波动性比较高时，大奖章的模型一般表现较好。大奖章使用的这类短线过激反应的模型正适合于市场上下起伏状况:大家都摸不着北，一会儿要买，一会儿要卖，西蒙斯的电脑模型正好在浑水里面摸鱼。

2. 套利交易
这类模型是西蒙斯自己于2000 年11 月接受采访时透露过的。
如果美国政府债券长期债券的折价远远高于短期债券的折价，那么购人长期债券，抛出短期债券。
他当时也承认，像这样的机会现在已经不存在了，因为有很多像长期资本管理这样的公司专门做这样的生意。美国政府债券交易市场是交易量非常大、信息流动很迅速的市场，这样的套利机会的确寥寥无几，其他西方发达市场的
政府债券也情况类似。所以基本上可以肯定，大奖章现在不做这类交易了。
但是在一些新兴市场的国家债券市场上，这样的机会仍然可能存在，大奖章有没有在那些市场上交易呢?西蒙斯说过，大奖章只投资流动性比较好的产品，所以我们推测它投资新兴市场债券的可能性也比较低.
我们的估计是，大奖章的债券和利率方面的投资方向可能主要是两块:
一块是交易很频繁的债券期货、利率期货，这类交易属于上面提过的短期过激反应模型的交易范罔;另一块是流动性比较好，但是在柜面交易的利率掉期合同，这个我们下面单独说。
3. 趋势和联动性
这个模型也是西蒙斯自己于2000 年提过的。
追踪商品市场的中、长期趋势。 但是他也说了这类中长期的趋势现在已基本上不存在了，即便存在的话能赚到钱的机会也不大，原因也是很多人都在做这类套利，所以机会就没有了。我们推测，大奖章已经不使用这类比较长线的趋势模型了，虽说它过去很可能使用过这类模型。
商品期货的交易现在流动性越来越大， 参与者越来越多，其中包括不少所谓的长线投资者，所以在这个市场进行短线交易的机会应该越来越多，主要是前面所说的过激反应的一类，也包括我们后面要提到的市场微观结构的一类，大奖章的这两种模型都应该用在商品期货市场上。
我们认为西蒙斯的交易模型里面还有可能包括商品期货价格和相关股票、汇率价格联动的交易模型。比如，原油期货的价格和中石油的股票价格应该有一定的关系， 但是原恼期货的价格变化可能更快一些，中石油的股票价格可能需要几秒，或者几毫秒的时间来反应，如果模型的反应足够
快、交易速度足够快的话，这也是-类短线套利模型。这种联动的关系在各类金融市场里面有很多:商品价格和股票价格、商品价格和商品出口或者进口同的外汇汇率、外汇汇率和贵重金属价格、利率和金融类股票的价格、利率和外汇汇率，等等， 虽说我们没有确凿的证据证明大奖章的确在从事这类利用相关性的套利操作，但是我们认为这类交易符合它传统的捕捉过激反应的模式， 而且它能够快速处理大量数据的优势也可以在这方面用上， 所以它从事这类交易的可能性是比较高的。

4. 偏门信息源
这是在2004 -2007 年间复兴技术诉讼于禧公司以及两名前雇员自罗波尔斯基和沃尔夫冰的案件之中透露出来的。
使用交易量信息和其他不太常用的信息源。 使用交易量数据来辅佐预测未来的价格变化并不稀罕，很多投资人都会参考过去一段时间某只股票或者期货的交易量来进行交易决策。但是这个方法在一些柜面市场交易的产品上可能做不到，因为没有公开的交易量数据。另外，交易量数据反映的只是已经成交的交易量，但是从某种角度来讲，那些可能成交但是还没有成交的交易包含更为重要的信息，因为它们还没有做成，将来做成的可能性仍然存在，做成的话会影响股价未来的走势。
很少有人会去关心没有做成的交易。
我们已经知道这个套路了:西蒙斯会。
在沃尔夫冰反诉讼复兴技术的文件中，沃尔夫冰声称复兴技术公司要求他开发一套交易程序，这个程序能够通过分析"限价买卖指令表数据"而对下一步价格变化进行预测。限价买卖指令是一类比较常用的交易指令，投资人限定在某个价位买人或者沽出一定数量的股票或者其他工具。股票交易所会及时公布这类数据，交易人在下单的时候能够看到在当前买人卖出价的上下方都有多少买人、卖出的限价指令，这样他也能够对价格的下一步变化做出一些判断。但是对一些交易量很大的股票或者其他工具来说，限价买卖指令表是一个非常庞大的数据库，而且投资人在不断增删或者调整买卖指令，所以指令表还在不停变化，一般的投资人看到的只是这个表格很小的一部分。要想从这个庞大而且是不停变化的"列军时刻表"上看出风景，同时在最短的时间内发出生杀指令，这不是人脑能够完成的，也不是一般的量化模型和电脑系统所能够做到的，而复兴技术公司元论在量化模型还是在电脑系统这两个方面都远远领先同行:官所招募的许多专家正是大规模信息处理的行家，它的电脑系统要比一般大学的电脑系统功能强大许多，所以它去看风景有着得天蚀厚的优势。
通常各个交易所都会公布限价买卖指令表，但是能够真正在实际操作中使用这些数据的投资手段还不多。我们前面提过的麻省理工学院的量化专家罗闻全教授推测说:假定某只股票的交易价格是15.05 美元，如果某人通过细筛限价买卖指令表的数据发现在15 美元有一个数额很大的沽空限价
买卖指令，他就可以在1 5 .0 1 美元开始沽空这个股票，如果15 美元的沽空指令被执行的话，股价肯定会受到打压而大幅下降，这时候他再将沽空的股票买回来，从而获利。罗闻全说:"如果有很大的沽空指令等在股价下方的时候，股价肯定会受到很大的向下压力。" 但是也有人不同意罗教授的解释:股票最后的交易价格是1 5 . 05 美元，如果这时候有-个卖出指令是15美元，那么这个在市场价格之下的卖出指令会立即被执行， 不可能给谁在15.01 美元洁空的机会，所以那个例子是不合适的。
但是这种在交易价格之下沽空或者在交易价格之上买人的限价买卖指令在柜面市场是很常见的，它们常常被投资者用来作为止损的手段。所以在柜国市场上，做市商或者其他人如果能看到投资人的这类限价指令的话就有可能进行"超前交易"，搭顺风车。这种做法虽说违反监管规定，但是
在做市商的交易部门是非常常见的，也是做市商利润的一个重要来源。可是， 复兴技术公司不是做市商， 所以不能直接从这个方向获利。
我们的推测是:复兴技术通过某种统计算法来快速综合限价买卖指令表里的各种信息，能够很快判断出在不同价位不同数量的限价买卖指令对目前的股价究竟是推还是拉，还能够判断出如果股价真是达到了某个或者多个限价买卖指令， 这些交易被执行之后，股价又可能会有什么样的连锁反应。
我们可以拿一个斯诺克台球桌来比喻:白色球是目前的股票价格，它停在球桌的正中央;许许多多的限价指令像桌上的其他球，数量很多，每个球都有不同的分量，而且都在移动，跟白色球的距离也不同。这些球都对自球有吸引力或者排斥力，所以你可以估算出来如果在没有桌面阻力的情况下自球会向哪个方向滚动，你还可以进一步计算白球在滚动的过程中会碰到哪些球，反弹之后的方向和速度会如何，等等。有了这个判断之后，你就可以采取相应的交易策略，如果你的判断正确，你就可以赚钱。
从纯粹物理学的角度来判断，你可以将白球的轨迹很准确地进行预测，但是我们知道在金融市场上，不断会有新的消息到来，要么直接改变白球的轨迹，要么通过改变其他球的大小、位置、速度和方向来间接改变白球的轨迹，所以你不可能准确预测。但是，如果这些新的信息的到来完全是
随机的，那么你把这个实验重复千万次的话，那些随机的效果会相互抵消，剩下的就是准确性相当高的预测了。准确性相当高的预测用另外的话说就是旱涝保收的投资回报。
沃尔夫冰在他的反诉讼中指称，他认为复兴技术的限价指令表模型会触犯到证券交易法的有关限制条例，所以他拒绝开发这个交易程序。他说在他2003 年离开复兴技术公司的时候该公司还没有使用这个程序。究竟这种算法有没有触犯美国法规我们无从判断，但是如果用的是公开渠道可以
获得的信息，进行一些运算而获得的新的信息，这应该是合法的。复兴技术后来有没有用这个模型我们也不知道，但是可以肯定的一点是，使用别人很少使用的信息来进行分析、判断和交易的做法肯定也是复兴技术长盛不衰的一个重要方面。这类使用限价买卖指令数据来判断价格走势的基金
现在已经有几家，一般都不大，像复兴技术这样技术力量雄厚、能够在全球多个市场同时操作的公司还比较少.
复兴技术使用其他信息糠的另外证据也是来自沃尔夫冰的反诉讼文件。他指称他在复兴技术公司的上司让他开发一个模型，从一个交易系统的公开数据中推测出交易系统本来要保密的信息，从而获利。他说的交易系统叫"机构投资组合交易匹配系统"，是美国一家叫投资技术集团的公司提供
的，供机构投资人交易的电子平台。这个平台其实跟普通的股票交易所有些类似，但是所有的参与者都是大的基金，没有通过券商交易的散户，也没有虎视眈眈的做市商。这种绕过大家熟知的交易所进行交易的平台叫"暗池" ， 在过去10 年的发展非常迅速。一方面是因为电子交易技术的发展
和普及.另一方面是许多机构投资人对交易所垄断地位的不满，许多国家也都慢慢放开了交易所之间的竞争，允许新的平台提供跟交易所类似的服务。这些平台的交易成本一般比较低，而且保密性可能要比交易所高，因为在这些平台上，限价指令通常是不公开的。在沃尔夫冰的诉状中他没有
谈及究竟复兴技术想要窥视何种投资技术集团不愿意透露的信息，但是我们估计很可能也是跟限价买卖指令相关的数据。
沃尔夫冰在诉状中说， 他当时就告诉了复兴技术的老板这种做法是违反证券交易法规的，所以他拒绝参与这个项目。当然，这是诉状里面的一方之词， 当时的情况究竟如何，复兴技术拒绝评论。沃尔夫冰说后来投资技术集团采取了相关的措施，堵住了这个有可能被外界窥视的漏洞，所以复兴技术最终没有采用这个模型。
这两个指称都说明复兴技术的一些交易策略着重分析那些较少为人所关注的数据来摞。这些数据来源较少被人所关注一般是有原因的，常常是所需要的技术的复杂程度很高。
5. 买卖掉期合同
这也是在2004 -2007 年的诉讼案件中透露出来的。沃尔夫冰指称复兴技术使用掉期合同的交易方法是一个"大骗局"，但是他没有具体透露是哪一种掉期合同，为什么是大骗局。他在反诉状里面说复兴技术的做法违反了美国证交会和全美证券交易商协会有关证券沽空的法规。
在交易工具的选择上，复兴技术一般走的是标准化的道路，选择买卖流动性高、历史数据比较齐全、交易成本比较低的各种工具:外汇、商品期货、利率和债券期货、蓝筹股票都符合这些条件。很多比较复杂的期权因为都是柜面交易，而且买人卖出价差比较大，所以不太适合大奖章基金
快速买人卖出的交易方式。西蒙斯1998 年才邀请罗闻全到复兴技术公司去讲授关于布莱克-舒尔斯-默顿的期权复制和标价的理论，但是那时候期权的交易已经非常普遍，我们提过的芝加哥奥康纳兄弟早就通过交易期权而盆钵满盈，由此我们可以推断复兴技术很少使用期权或者其他复杂的产品。事实上，这样一个非常成功的投资基金很少使用非常复杂的产品， 对普通投资人来说，这也许是个值得思考的问题。
掉期合同在外汇、债券、股票领域都存在，指合同的双方同意在将来特定的时间按照事先商定的办法交换一系列现金流。比如外汇掉期，一般有两个日子，在比较近的那个日子，甲乙双方交换一笔外汇;到了较远的那个日子，双方再换回来， 两次交换的数目稍有不同，以反映两种外汇之间利率的不同。按照每日交易量来说，外汇掉期是外汇市场交易量最大的一种合同，而外汇市场又是全球交易量最大的一个市场。利率掉期我们在讲长期资本管理的时候提起过，这类合同一般期限比较长，从数年到三四十年不等，双方在固定的日子里交换现金流，通常是一方支付固定利率，一方支付浮动利率。按照总存量来说，利率掉期是金融行业存量最多的工具，因为一笔合同的期限通常很辰， 所以总存量很大。外汇或者利率合同都是流动性非常高的工具，所以复兴技术把它的短期交易模型用在这两种工具上不足为奇。另外，这两种工具其实都是其他一些交易量同样很大的
简单工具组合起来而成的，复兴技术也有可能通过监控整体和零件之间的价格差别而寻找套利机会。不过这种套利操作是很常规的，所以机会也许是凤毛麟角。但是利率。掉期和外汇掉期怎么会触犯证券沽空的条例呢? 一个可能性是组装利率掉期的零件之一一一政府债券期货合同一一的交易要受到一定的限制，美国证交会和全美证券交易商协会有关证券沽空的限制条款包括防止操纵市场的内容，通过交易利率掉期合同，复兴技术可以问接洁空相关的美国政府债券期货。
另外一种可能性是复兴技术交易股票掉，期。这类合同的甲方乙方在未来固定的时期交换现金流，一方按照某种利率，另一方则按照某种股票或者股票指数的表现。这种产品的交易量不大，都要通过投资银行量体裁衣而完成，所以流动性并不高。但是这种产品的基础一一利率的变动和股票
价格、股票指数的变动一一都是有很多数据可以用来做量化分析的，所以，复兴技术通过这种产品来沽空某种直接沽空可能受到限制的股票或者股票指数的可能性也是存在的。但是我们觉得这种可能性比较小，首先，这不太符合复兴技术一贯的交易原则; 其次，如果复兴技术长年累月买卖这种
交易量不太大的工具，那么复兴技术使用股票掉期合同的消息应该早就传到市场上了。我们目前没有看到任何关于该公司交易这类产品的报道。
综合起来看，复兴技术通过交易利率掉期而间接影响政府债券期货的可能性比较大。
另外，从已经掌握的资料来看，复兴技术公司交易范围的扩大通常不是通过使用比较复杂，或者最时髦的产品来达到的，它最可能采取的多元化策略是将成熟市场已经用过的那些交易方法用到其他比较新的市场中去。它申请印度股市的交易牌照就是一个例子，它在中国股市上进行交易的那一天我想也不会太远。
模型的新陈代谢
除了上面所说的这五点之外，西蒙斯接受采访时的另外一席话也是值得思考的。他说"我们起初建立大奖章基金的时候试图捕捉的那些市场异常到目前仍然存在，不过它们都有些弱化。在这种情况下，你必须加大交易的幅度。你的交易系统必须是一层上面又有一层。每个新的交易策略被提出来之后，我们就在内部讨论，这究竟是一个全新的交易策略呢，还是包括在我们已经有的模型里面了?这时候我们就需要使用统汁测试的方法来判断这个所谓新的交易策略究竟是不是新的。如果真是新的，我们下一步的工作就是确定给这个新的交易策略多少权重。这就又给我们的模型体
系新加了一层。我们会不断给我们的模型添加新的内容的。"
这段话值得细究。
第一， 它多少证实了我们上面的第一个猜测，那就是复兴技术最主要的策略是利用市场过激反应这个现象，捕捉价格跳动之后回归的那些机会。
第二，复兴技术所使用的杠杆可能有所升高，因为市场信号在弱化。当然复兴技术的杠杆不可能达到长期资本管理的水平，从我们已知的信息来看，这家公司所使用的杠杆水平相对其他对冲基金是比较低的。
第三，复兴技术在最近十几年中的交易速度越提越快，这也很可能是西蒙斯说的"加大交易幅度"的一部分。第四，复兴技术不断引进新的模型， 将新的模型和老的模型并行使用。
复制文艺复兴技术
我们可以看出大奖章的历程:
·首先是通过统计信息分析方法来判断外汇和债券短期的价格变化，尤其关注过激反应的一类。
·在这个基础上加入了风险控制模型。
·之后又引入了统计套利，开始高速交易大量股票。
·接着义引入了统叶套利的变种，低速交易大量股票。
·继续引人其他模型，分析像现价交易指令表这样的不太常用的数据来澜。
这就是大奖章。
当然，复兴技术的上百名专家不是天天坐在那里看电脑的。他们每天都可能提出新的想法，对已有模型的改进和补充肯定是在不断进行的。但是提出一个崭新的模型则需要时间，12 年也不过是两三个模型而已。
这些基本上就是我已经了解到的关于复兴技术公司交易模型的信息了当然，如果你想凭着上面说的一些东西来"复制"复兴技术的模型，光靠这些还差很远。很多银行和复兴技术的竞争对手都想复制它的天书秘籍，复兴基金不惜去打官司来捍卫自己的秘密。
我们随后还将看到，复兴技术公司成功的秘密不在一个公式上:它有很多不同的公式，适用于不同的-丁.具和不同的市场条件;它另外还有很多公式，帮助它进行风
险管理(何时入市、何时止损、何时止盈、每种交易公式之间的分配、杠杆的配置等) ;它还有很多公式控制公司的交易成本。
退一万步，如果西蒙斯把所有的公式都交出来.能把这些公式变成钱的公司和个人在全球仍然是屈指可数。为什么?答案在公司的名字里面:一家投资公司，却叫复兴技术。很多人都认为.大奖章赚钱最大的秘密就在它的技术上。这里的技术指的是电脑技术、通信技术。

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㈥ 炒外汇用哪个软件好

很多新手通过一些渠道听说炒外汇是项不错的投资，确实外汇投资时版全球公认的最公平的投资方权式，于是就想先用一个模拟炒外汇软件感受一下。那么作为一个炒外汇四年的老手，我就分享一下我是用什么模拟炒外汇软件的，以及不收佣金的炒外汇软件？
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满意请采纳。

㈦ python的量化代码怎么用到股市中

2010 ~ 2017 沪深A股各行业量化分析

在开始各行业的量化分析之前，我们需要先弄清楚两个问题：

• 第一，A股市场上都有哪些行业；

• 第二，各行业自2010年以来的营收、净利润增速表现如何？

第一个问题
很好回答，我们使用JQData提供的获取行业成分股的方法，输入get_instries(name='sw_l1')
得到申万一级行业分类结果如下：它们分别是：【农林牧渔、采掘、化工、钢铁、有色金属、电子、家用电器、食品饮料、纺织服装、轻工制造、医药生物、公用事业、交通运输、房地产、商业贸易、休闲服务、综合、建筑材料、建筑装饰、电器设备、国防军工、计算机、传媒、通信、银行、非银金融、汽车、机械设备】共计28个行业。

第二个问题
要知道各行业自2010年以来的营收、净利润增速表现，我们首先需要知道各行业在各个年度都有哪些成分股，然后加总该行业在该年度各成分股的总营收和净利润，就能得到整个行业在该年度的总营收和总利润了。这部分数据JQData也为我们提供了方便的接口：通过调用get_instry_stocks(instry_code=‘行业编码’, date=‘统计日期’)，获取申万一级行业指定日期下的行业成分股列表，然后再调用查询财务的数据接口：get_fundamentals(query_object=‘query_object’, statDate=year)来获取各个成分股在对应年度的总营收和净利润，最后通过加总得到整个行业的总营收和总利润。这里为了避免非经常性损益的影响，我们对净利润指标最终选取的扣除非经常性损益的净利润数据。

我们已经获取到想要的行业数据了。接下来，我们需要进一步分析，这些行业都有什么样的增长特征。

我们发现，在28个申万一级行业中，有18个行业自2010年以来在总营收方面保持了持续稳定的增长。它们分别是：【农林牧渔，电子，食品饮料，纺织服装，轻工制造，医药生物，公用事业，交通运输，房地产，休闲服务，建筑装饰，电气设备，国防军工，计算机，传媒，通信，银行，汽车】；其他行业在该时间范围内出现了不同程度的负增长。

那么，自2010年以来净利润保持持续增长的行业又会是哪些呢？结果是只有5个行业保持了基业长青，他们分别是医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车。（注：由于申万行业在2014年发生过一次大的调整，建筑装饰，电气设备，银行和汽车实际从2014年才开始统计。）

从上面的分析结果可以看到，真正能够保持持续稳定增长的行业并不多，如果以扣非净利润为标准，那么只有医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车这五个行业可以称之为优质行业，实际投资中，就可以只从这几个行业中去投资。这样做的目的是，一方面，能够从行业大格局层面避免行业下行的风险，绕开一个可能出现负增长的的行业，从而降低投资的风险；另一方面，也大大缩短了我们的投资范围，让投资者能够专注于从真正好的行业去挑选公司进行投资。

「2010-2017」投资于优质行业龙头的收益表现

选好行业之后，下面进入选公司环节。我们知道，即便是一个好的行业也仍然存在表现不好的公司，那么什么是好的公司呢，本文试图从营业收入规模和利润规模和来考察以上五个基业长青的行业，从它们中去筛选公司作为投资标的。

3.1按营业收入规模构建的行业龙头投资组合

首先，我们按照营业收入规模，筛选出以上5个行业【医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车】从2010年至今的行业龙头如下表所示：

结论

通过以上行业分析和投资组合的历史回测可以看到：

• 先选行业，再选公司，即使是从2015年股灾期间开始投资，至2018年5月1号，仍然能够获得相对理想的收益，可以说，红杉资本的赛道投资法则对于一般投资者还是比较靠谱的。

• 在构建行业龙头投资组合时，净利润指标显著优于营业收入指标，获得的投资收益能够更大的跑赢全市场收益率

• 市场是不断波动的，如果一个投资者从股灾期间开始投资，那么即使他买入了上述优质行业的龙头组合，在近3年也只能获得12%左右的累计收益；而如果从2016年5月3日开始投资，那么至2018年5月2日，2年时间就能获得超过50%以上的收益了。所以，在投资过程中选择时机也非常重要。

出自：JoinQuant 聚宽数据 JQData

㈧ 期货交易系统怎么做

期货依靠极低手续费优势，很好做的！我们平时喜欢做黄金白银，橡胶，菜粕，螺纹钢，鸡蛋等波动大的品种，而且保证金很低，想做好期货：要学会等待机会，即便是低手续费，也不能频繁操作，手勤的人在期货里肯定亏钱！我喜欢用3分钟和15分钟的布林带，macd进行短线操作，等待机会再出手，一天稳定抓住10个点就够了，这样就可以收益3%了；止损点一定一定要在系统里设好：他可以克服人性的弱点，你舍不得止损，让系统来帮你！我们是个团队，同时也代客操盘，利润分成！ 望采纳

㈨ 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。