如何进行股票量化_百度文库
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如何进行股票量化
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&&利用程序化交易,克服人性的恐惧、贪婪等不利因素
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设计量化交易策略其实就是一个想法+验证的过程。
一、想法的来源：
大概有以下几个思路：
1、金融理论。
金融理论里资产定价的核心就是无套利原则。这里说的套利既包括通常意义的统计套利，也包括更宽泛的概念比如相同的预期收益率下，卖出风险较大的组合，买入风险较小的组合，也是一种套利。因此，多因子模型就是一种套利模型，承担相同风险下，寻找收益率最高的因子组合，从而得到对冲后的alpha。由于这部分是比较学院派的做法，因此推荐大家看下知名的教科书，比如博迪的《投资学》。
2、符合逻辑的直觉
比如从内部人获取信息的角度，大股东以及管理层增持意味着对本公司发展有信心，因此预期公司业绩向好。比如破增发价且距解禁日在一段时间内，那么上市公司可能有维持股价的动力。再比如通过分析与个股相关的新闻，从而能够判断市场对该股的情绪、态度等。这种类型的策略的关键是想法要符合逻辑，符合直觉。
3、一些经典的方法
比如海龟策略，dual thrust，羊驼选股、二八轮动等等。可以借鉴一下这些经典策略的思路，不过要注意一下这些策略在今天还是否有效。
二、验证过程：
1、 目测观察
这个方法主要适用上述的第二种方法。比如大股东增持，我们可以先在交易软件中，寻找到大股东增持的个股及发生的时间点，然后观察一下之后的走势，是不是和我们的逻辑一样。
这部分主要是用历史数据对上述想法进行验证，也包括调参数等。
3、 测试稳定性
在回测中，我们通常会反复调整参数，让策略达到理想的表现，但这样往往会导致过拟合。一中排除方法是将参数稍微做些变动，观察策略的表现。比如原策略是每月1日调仓，我们可以改为每月3日调仓，然后观察一下结果，如果策略差距较大，那么原策略就很可能是过拟合。
另外持仓数量也值得注意。与基本面分析需要深入个股层面不同，量化策略并不对个股基本面进行深度研究，而是通过分散化降低个股层面的异质风险。因此如果一个策略平均持仓很少（10只一下）那么策略的表现可能只是某一只个股表现好，这是可能采取一些验证方法，比如原来选股是选排名前10，那么可以换成排名10-20，如果差距较大，那么说明策略可能只是运气好。
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基金投资对象备选库的业内通俗称谓。《证券投资基金管理公司内部控制指导意见》中规定，建立投资对象备选库制度，研究部门根据基金契约要求，在充分研究的基础上建立和维护备选库，为基金研究业务控制的主要内容之一。量化模型, 是把数理统计学应用于科学数据, 以使数理统计学构造出来的模型得到经验上的支持, 并获得数值结果。这种分析是基于理论与观察的并行发展, 而理论与观测又通过适当的推断方法而得以联系。深圳东瑞同丰金融服务有限公司——东瑞智慧量化交易系统，他首创了河南省计算机全自动量化投资新模式，同类系统，目前全国只有三家，河南仅此唯一一家。该系统去年5月-12月在国度证券进行为期7个月的实盘操作。初始仓位780万。根据数据统计日均盈利率为0.9%。同期大盘运行空间为点震荡。2015年5月该系统接入万联证券实盘交易。当月总盈利率30.35%，执行控仓保护策略后实际盈利率15.175%，同期上证实际盈利率为8.5%. 2015年6月我系统总盈利率为-12.21.执行控仓保护策略后，实际总盈利率为-5.11%。同期上证实际盈利率为-7.12%.6月末大盘持续暴跌，6月26日触发停仓保护策略。系统自动将所有候选股票池清仓锁死，进行停盘保护策略直至7月7日。成功躲避开至今为止中国证券史上最大的下跌行情。截止8月7日，该系统复仓后1个自然月盈利率24.2%，同期上证指数上涨0.67%该系统（东瑞智慧量化交易系统）通俗的讲从两个方面规避市场风险。一利用理论基础对大数据进行分析，筛选确立成熟的交易模型策略，以此规避20%的投资风险。更重要的是，该系统利用计算机代替人的思维，去控制买卖策略的严格执行。彻底规避因为“买不买？卖不卖？”造成的60%以上的投资风险。综上所述，为了不再继续每天犯罪，为了实现我们手里的钱保值增值，我个人认为，选择去投资很重要，而具体选择哪一种产品、哪一家平台，尤为重要。东瑞同丰——东瑞润之，创银同丰。详情可私聊。
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系统工程（1）
用 Python 写了个简单的股票量化交易框架
集成了以前写的
欢迎 star 和 fork
因为行情的获取用到了 async / await 所以暂时只支持 Python3.5
支持 佣金宝 和 华泰 两家券商的自动登录和买卖。
使用的是新浪的免费行情，大概一秒钟推送一次 所有的 3000 多只股票的实时数据。
也可以自己引入 tushare 这个免费的财经信息获取包 或者 引入 wind
其中的事件驱动引擎 和 策略模板 是模仿的 vnpy 的框架
编写非常简单，因为功能比较有限。可以查看下面的 策略_Demo1
from easyquant import StrategyTemplate
class Strategy(StrategyTemplate):
def strategy(self, event):
""":param event event.data 为所有股票的信息，结构如下
{'162411':
{'ask1': '0.493',
'ask1_volume': '75500',
'ask2': '0.494',
'ask2_volume': '7699281',
'ask3': '0.495',
'ask3_volume': '2262666',
'ask4': '0.496',
'ask4_volume': '1579300',
'ask5': '0.497',
'ask5_volume': '901600',
'bid1': '0.492',
'bid1_volume': '',
'bid2': '0.491',
'bid2_volume': '9031600',
'bid3': '0.490',
'bid3_volume': '',
'bid4': '0.489',
'bid4_volume': '',
'bid5': '0.488',
'bid5_volume': '3572800',
'buy': '0.492',
'close': '0.499',
'high': '0.494',
'low': '0.489',
'name': '华宝油气',
'now': '0.493',
'open': '0.490',
'sell': '0.493',
'turnover': '',
'volume': '1'}}
print('\n\n策略1触发')
print('行情数据: 万科价格: ', event.data['000002'])
print('检查持仓')
print(self.user.balance)
print('\n')
运行之后基本是下面这样
启动主引擎
[ 14:05:36.649599] INFO: main_engine.py: 加载策略: 策略 1_Demo
[ 14:05:36.650250] INFO: main_engine.py: 加载策略: 策略 2_Demo
[ 14:05:36.650713] INFO: main_engine.py: 加载策略完毕
触发每秒定时计时器
策略 1 触发
行情数据: 万科价格:
{‘ask4’: 0.0, ‘ask1’: 0.0, ‘bid2_volume’: 0, ‘bid3’: 0.0, ‘bid5_volume’: 0, ‘name’: ‘万
科Ａ’, ‘ask4_volume’: 0, ‘close’: 24.43, ‘volume’: 0.0, ‘ask3_volume’: 0, ‘bid5’: 0.0, ‘bid1’: 0.0, ‘ask2’: 0.0, ‘bid4_volume’: 0, ‘high’: 0.0, ‘ask5’: 0.0, ‘bid4’: 0.0, ‘ask5_volume’: 0, ‘turnover’: 0, ‘ask2_volume’: 0, ‘sell’: 0.0, ‘open’: 0.0, ‘bid3_volume’: 0, ‘bid2’: 0.0, ‘bid1_volume’: 0, ‘buy’: 0.0, ‘ask3’: 0.0, ‘low’: 0.0, ‘now’: 0.0, ‘ask1_volume’: 0}
[{‘asset_balance’: 2758.98, ‘market_value’: 2740.9, ‘enable_balance’: 18.08, ‘current_balance’: 18.08, ‘money_name’: ‘人民币’, ‘fetch_balance’: 18.08, ‘money_type’: ‘0’}]
策略 2 触发
行情数据: 华宝油气 {‘ask4’: 0.5, ‘ask1’: 0.497, ‘bid2_volume’: 4594100, ‘bid3’: 0.494, ‘bid5_volume’: 851300, ‘name’: ‘华宝油气’, ‘ask4_volume’: , ‘close’: 0.5, ‘volume’: 9, ‘ask3_volume’: , ‘bid5’: 0.492, ‘bid1’: 0.496, ‘ask2’: 0.498, ‘bid4_volume’: 313700, ‘high’: 0.501, ‘ask5’: 0.501, ‘bid4’: 0.493, ‘ask5_volume’: , ‘turnover’: , ‘ask2_volume’: , ‘sell’: 0.497, ‘open’: 0.5, ‘bid3_volume’: 997500, ‘bid2’: 0.495, ‘bid1_volume’: 5507952, ‘buy’: 0.496, ‘ask3’: 0.499, ‘low’: 0.495, ‘now’: 0.497, ‘ask1_volume’: }
[{‘asset_balance’: 2758.98, ‘market_value’: 2740.9, ‘enable_balance’: 18.08, ‘current_balance’: 18.08, ‘money_name’: ‘人民币’, ‘fetch_balance’: 18.08, ‘money_type’: ‘0’}]
看完之后感觉这个确实太好了
可以通过发送网络数据完成下单、撤单、查询操作
想起自己一个月来用c++写发送鼠标、键盘事件
查找子窗口
模拟输入参数
组合功能进行挂单、撤单、查询要高级多了
这一个月来苦哈哈写的c++操作第三方软件的代码啊
用这么灵活简单的方式就可以搞定了
下面这往篇文章我觉得是太好了
让人茅塞顿开的赶脚
关于获取公共api
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