量化投资模型如何开发的

量化的模型开发大致分为以下几个环节：

①数据处理，看你用什么工具，R还是Matlab还是python，或者是c++，最好是工具本身的格式，这样速度会快的多，比如Rdata，或matlab的mat格式，或者python的npy格式，或者c++的二进制格式，还有就是你要用什么数据，分钟数据，切片数据，还是tick数据，根据你的需求不同进行处理。

②指标建立，这个工作可以看成问题的关键，如何建立指标，你的思想是什么，都来源于此，举个简单的均线指标，matlab，就是ma=movavg(data,length)

③模型回测，据我理解就是一个大循环:

if time>9 && time<15 && close(i)>ma(i) && p!=1

buy

else

sell

if p==1 && 止损条件

平仓

等等

④计算收益

然后根据收益，夏普比率等，改条件，重复上面的工作。

总结：

开发模型的步骤一般是：数据处理、寻找因子、回测验证、实盘模拟、风险归因。

备注：

数据处理：去极值、标准化、中性化；数据预处理。

寻找因子：寻找Alpha、寻找收益波动比因子、另外优矿上提供了近400个因子因子可以自己验证。

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。量化投资和基本面分析、技术面分析并称为三大主流方法。传统的投资方法主要有基本面分析法和技术分析法两种，与它们不同的是，量化投资主要依靠数据和模型来寻找投资标的和投资策略。

量化投资的优势：

1、是它以数理统计为基础，它更加接近于一门科学，使得未来容易预测与感知。

2、是其可以全年无休地实时监控所有市场并交易，人类则不行。

3、它避免了人的情绪化，完全由机器自动执行。

4、严格执行纪律。过程、风险更可控。

量化到底是什么呢

打个通俗的比方：一般的人炒股或者期货就像看病中医一样，通过望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，定性程度上大一些，很大程度上通过依靠经验和感觉判断来进行 *** 作；量化交易就像西医，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，量化像依靠模型判断，模型在定量投资作用就像CT机对于医生的作用。

模型对整个市场进行检查和扫描，满足你所编写的程序模型，就会进行处理(下单之类，都是可以自己设置的，看你的模型怎么编写)。当“量化”遇见“程序”理解了“量化”，程序化交易就很好理解了，就是量化的交易策略通过计算机编程执行，进行自动或半自动下单交易。

2010-11-02 14:49:32 作者： 来源：永安期货 浏览次数：0 量化投资，简单地说，就是利用数学、统计学、信息技术的量化投资方法来管理投资组合。数量化投资、程序化交易、算法交易、自动化交易以及高频交易都是数量化交易的特定方式， 其描述内容的侧重点各有不同。数量化交易应用IT技术和金融工程模型偶那个帮助投资者指定投资策略、减少执行成本、进行套利和风险对冲。数据、速度、风险管理是数量化交易系统建设中的关键问题。期货市场的数量化自动交易模型正逐步由投资者编制自用，演变为有一定规模的投资咨询顾问组成的专业团队参与。 程序化交易，也可称之为系统交易或算法交易，设计人员将市场常用之技术指标，利用电脑软件将其写入系统中，结合市场历史数据，分析和组合各种指标建立数学模型，将交易策略系统化。当交易策略的条件满足时，程序化系统自动发出多空讯号，并且有效掌握价格变化的趋势，让投资人不论在上涨或下跌的市场行情中，都能抓住交易策略，进而赚取波段获利。程序化交易的 *** 作方式不求赚取夸张利润，只求长期稳健的获利，于市场中成长并达到财富累积的复利效果。经过长时期 *** 作，年获利率可保持在一定水准之上。 程序化交易又是一种个性化交易，每个投资者（或机构）都可以根据自己的投资经验和智慧，编写自己的交易模型，进行电脑自动交易。交易模型是交易思想的凝练和实际化，正确的交易思想在严格的 *** 作纪律实行下将获得良好、稳定的投资收益，而通过交易模型正是将正确的交易思想与严格的 *** 作纪律很好地结合在一起，帮助人们获取良好、稳定的投资收益。程序化交易在投资实战中不仅可以提高下单速度，更可以帮助投资者避免受到情绪波动的影响，消除交易时人性的恐惧、贪婪、迟疑及赌性等情绪，实现理性投资。设计出色的程序化系统可以确保广为流传的交易成功三项基本原则的顺利实施：顺应市场趋势、控制亏损交易、做足盈利交易。总而言之，模型策略的出色设计、资金的有效风险控制、行情交易软件的稳定可靠、数据的及时流畅以及下单速度的快捷,组成了优秀的程序化交易系统，它是量化投资的一种具体实现途径。上传：钱文

量化投资简单地说，就是以数据模型为核心，以程序化交易为手段，以追求绝对收益为目标的一种投资方法。其本质是通过程序化交易来实现交易思想。

量化投资的优势在于在于它的纪律性、系统性、及时性、准确性和分散化。

1 纪律性：严格执行策略思想，克服人性的弱点：贪婪、恐惧等，克服一向自我感觉良好，所带来的后果：追涨杀跌。

2 系统性：通过多层次的量化模型、多角度的观察及海量数据的观察等，捕捉更多的投资机会。

3 及时性：快速跟踪市场变化，全面扫描市场信息，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，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。

5 分散化：即靠概率取胜。主要有两个方面，一是量化投资不断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。

（补充：现在很多券商都提供量化接口，想要了解更多可以咨询券商的工作人员。）

1、CTP，从程序化接入CTP同时支持四大交易所，并且性能优越。

2、穿透式监管，所谓穿透式监管是对比之前的非穿透式监管，所有的接口都要采用新的标准，即官方公布的穿透式监管API。

3、登陆网址。

4、软件。

1、期货，它与现货完全不同。现货实际上是可交易货物(商品)。期货主要不是商品，而是基于一些流行产品(如棉花、大豆、石油)和股票、债券等金融资产的标准化交易合约。因此，标的可以是一种商品(如黄金、原油、农产品)或一种金融工具。期货交割日期可以推迟一周、一个月、三个月甚至一年。买卖期货的合同或协议称为期货合同。期货交易的场所叫做期货市场。投资者可以投资或投机期货。

2、期货市场最早出现在欧洲。早在古希腊和古罗马，就有了中心交易场所、大宗易货交易和具有期货贸易性质的交易活动。最初的期货交易是从现货远期交易发展而来的。第一个现代期货交易所于1848年在美国芝加哥建立，并于1865年建立了标准合约模式。20世纪90年代，中国现代期货交易所应运而生。中国现有四个期货交易所:上海期货交易所、大连商品交易所、郑州商品交易所和中国金融期货交易所。上市期货产品的价格变动对国内外相关行业产生了深刻的影响。

3、即期远期交易最初是双方在一定时间内交付一定数量货物的口头承诺。后来，随着交易范围的扩大，口头承诺逐渐被买卖合同所取代。这种合同行为变得越来越复杂，需要一个中间人的保证，以监督买卖双方按期交货和付款。因此，1571年在伦敦开设的世界上第一家商品期货交易所——皇家交易所应运而生。为了适应商品经济的不断发展，改善运输和仓储条件，为会员提供信息，1848年，82名商人创办了芝加哥期货交易所(CBOT);1851年，芝加哥期货交易所引入了远期合约;1865年，芝加哥谷物交易所引入了一种名为“期货合约”的标准化协议，取代了原来的远期合约。这种标准化的合同使得合同可以易手买卖，并逐步完善了保证金制度，形成了专门从事标准化合同买卖的期货市场，期货成为投资者的投资理财工具。1882年，交易所允许通过套期保值免除履约责任，增加了期货交易的流动性。

首先，你对一个金融衍生品，非常的熟悉，有你的交易计划，包括，进场逻辑、出场逻辑、风险规则、在相对时间里可以赚钱。相对稳定的收益。把你的模式，逻辑让写程序的，开发出来。当然你要自己写程序也行。

几个月前刚刚做量化交易的尝试，运用了10多年自认为有效的技术指标来做统计分析，得出的结论就是完全靠技术指标来指导交易就是扯蛋，在大量样本面前，一切都是假象。由此也彻底放弃了技术指标的研究，真的没有太大用处。

当然也有可能是自己的见识浅薄，也许真的有人单纯靠技术指标而实现稳定盈利的。但这种是否具有持续性，或者说一旦对市场产生了影响指标可能就失效了，这个不好说。现在的想法还是要做基本面方面的研究，把精力放在公司发展，跟随公司共同成长，这才是王道。

说到入门，我是野路子，程序员出身。自己写脚本采集数据到数据库，然后基于数据用C#做计算和统计分析，技术到不是太大的问题，主要还是到底以什么方式来实现盈利。如果仅通过技术指标可行，那么程序就变得重要，因为都是可以经过量化计算的；如果需要靠人脑分析未来公司业务发展规模，这种是很难用程序量化的，不同行业不同公司太复杂了，很难实现量化。

所以我个人认为学习量化交易，应当从基础理论的学习，仓位管理，止盈止损的控制，策略的周期，校验策略，小额实盘交易，小中额度实盘交易，最后大额实盘交易。最最重要的是，要有很好的情绪管理，超强抗压能力，敏锐的洞察力是交易成功并盈利的重要法则！

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