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外汇交易的最佳策略

经典的股票量化交易策略

05-09 经典的股票量化交易策略 582

经典的股票量化交易策略

from __future__ import print_function, absolute_import, unicode_literals

import numpy as np

from gm.api import *

from pandas import DataFrame

schedule(schedule_func=algo, date_rule='1m', time_rule='09:40:00')

print(order_target_percent(symbol='SHSE.600000', percent=0.5, order_type=OrderType_Market,

def market_value_weighted(stocks, MV, BM):

select = stocks[(stocks.NEGOTIABLEMV == MV) & (stocks.BM == BM)]

mv_weighted = [mv / mv_total for mv in market_value]

for i in range(len(mv_weighted)):

last_day = get_previous_trading_date(exchange='SHSE', date=context.now)

context.stock300 = get_history_constituents(index='SHSE.000300', start_date=last_day,

量化交易主要有哪些经典的策略?

美国系统交易权威名著

3、《海龟交易法则》(5星)

历经24年时间考验,普通人也能轻松赚钱的神奇期货交易系统,四年狂赚3000万美元,1983年原版海龟首次揭密适用于任何市场的交易策略。 你也可以用海龟交易法则收获惊人的财富——无论你是高手还是常人。

4、《趋势跟踪:顺势交易名家策略》(5星)

顺势而为难亦变易,逆势而为易亦变难。值得一读的好书。
无论在牛市熊市,利用趋势跟踪策略都能得到非凡的盈利机会,一些交易名家由此成为亿万富翁。在《趋势跟踪:顺势交易名家策略解读(修订版)》里,作者迈克尔·卡沃尔严谨地分析了历史绩效数据,来证明了趋势跟踪策略的运用。这些有效的数据来源于洞察一些最优秀的趋势跟踪交易者——他们究竟是如何限制风险,坚持进行高利润波段操作的?与亿万富翁们促膝而谈后,你将发现在自己的投资组合中如何应用这种策略。迈克尔。卡沃尔在《趋势跟踪:顺势交易名家策略解读(修订版)》中同时也打破了几个常见的认识误区,例如“长期持有”和“基本面投资”这样的观念。

量化交易主要有哪些经典的策略?

Aberration 交易系统由Keith Fitschen 于1986 年发明,1993 年KeithFitschen 将该系统商业化发布,自发布之日起,该系统业绩一直名列前茅,在1997 年、2001 年、2005 年已发布交易系统的业绩排名中该系统均排名前十。该交易系统的特点是同时交易在8 种不同的品种上,包括谷物、肉类、金属、能源、外汇、金融以及股指期货等。Aberration 交易系统的交易频率常常是每年交易某一品种3-4 次,60%的时间都持有仓位,平均每笔交易持仓60 天。它通过长线交易捕捉趋势来获取巨额利润。那它如何来弥补亏损呢?因为它同时交易在多个不相关的市场,当某一品种损失时,另一品种可能获利。在一年的时间里,总是有某一种或者多种品种能获得巨额利润。这些大的利润弥补了那些没趋势市场的小额亏损。Aberration 交易系统对资金进行组合管理,因此可以接受比较大的资金量。

Andromeda 交易系统于2001 年由Petros Development Corp 开发,是一个长线趋势交易系统,依赖简单的数学公式完全客观地进行交易,不带主观成分,并可以使用在多个市场。该系统于2002 年4 月发布,其核心优势是在公开发布之后也依然能保持稳定业绩。Andromeda 交易系统针对不同的市场都是用采同一套规则和参数,并没有进行最优化处理,属于非曲线匹配系统,样本外测试和样本内测试的结果一致,并且在发布后将近十年的时间里得到了验证。不同大小的资金账户皆可使用,由于是日线模型,因此不需要天天盯市,所有的进场出场指令均在下一日的开盘执行,有时候也可能很多天没有交易。

Andromeda 平均每笔交易的持仓时间为60-65 天,该系统的一大特色是,交易终止点不是根据价格,而是根据持仓时间而定。

  • Checkmate trading system

Checkmate 交易系统是一个独特的交易系统,该系统最大的特点是,它的目标不是最大化利润,而是保证收益率的一致性和最大回撤最小化。该系统在全部的品种上使用相同的交易法则和参数,因此避免了过度优化和曲线匹配的问题。Checkmate 在进场点选择上把关严格,可能在跟踪时同时监控多个品种,但交易很少,这使Checkmate 使用的保证金平均来看会比其他系统要少。因此这个系统可以让较小的账户里来交易大额的组合。Checkmate 是中线交易系统,目的是捕捉中线趋势,它采用改进趋势过滤,这种方法可以使Checkmate 经常能在获利最大的最近高点或低点离场,这点和那些有大回撤的趋势系统有所不同,它能迅速止盈离场,因此Checkmate 让交易者的心理相对舒适。

  • Golden SX trading system

Golden SX 系统发布于1995 年,到目前16 年的时间里,仅2005 年一年不盈利。它可以同时交易在13 个不同的品种上,并且采用相同的交易法则。Golden SX 采用一个十分有效的指标GSX Indicator,在开始交易前会先等市场有小幅回调再介入,以此来改进交易的成功率。系统有两种止损方法,一个是资金保护止损点,另一个是持有头寸后基于盈利的止损,这样可以保护资金的同时保证盈利。

新的改进版本Golden SX Electronic 于2009 年发布。可以对其中2 个参数做一定优化,也可以不优化。1983 年-2010 年的测试显示,该系统有60%的时间持有头寸,多个市场的平均胜率在56%左右。

  • Ready-Set-Go trading system

Ready-Set-Go 交易系统是一个长线交易系统,可以使用在多个市场,自2000 年公布以来都是使用相同的法则和参数,参数值可以根据市场趋势强弱自动调整。该系统可以使用在多个市场,自1970 以来至2011 年中,系统交易于8 个市场,在扣除每笔交易100 美元费用后平均收益率43%,平均每年每个市场交易3-4 笔。

Ready-Set-Go 的进场点和离场点均会随趋势强度的变化而变化,持仓时间从一两周至半年不等,极少数情况会持仓1 年。该系统只有50-60%的时间是持有头寸的。它的止损方式是基于波动率过滤的移动止损,可以为百分比止损,或是资金止损。

  • STC S&P Daytrade trading system

该系统每月平均交易10 笔左右,每天交易不超过2 笔。市场总是有起有伏,该系统首先采用"Price 经典的股票量化交易策略 Trend Indicator"价格趋势指数来判断市场是超买还是超卖,超买的市场应该卖出头寸,超卖的市场应该买入头寸。第一笔交易进场方法是根据开盘价设一个区间,高于开盘价某些点位即买入,低于开盘价某些点位即卖出。日趋势通常会在3-4 天后改变方向,或是遇到跳空开盘,这些日子被称为"key reversal days"关键转折日。这种日子在目前的市场正在不断增多,因此有一套"Superior Clear-OutReversal Enhancement"系统来帮助找出反转信号并开始新方向的交易。最后,该系统每天都有不同的风险暴露,因此需要设臵止损,系统采用"Dynamic Risk Exposure 经典的股票量化交易策略 Stops"方法止损。

日内交易策略日内的经典策略有:

较易于实现量化的形态突破,有分型,窄幅横盘突破,各种K线组合、双顶、双底、缠论三买三卖等,较难于实现量化的形态突破,有趋势线、圆孤顶底、旗型、菱 形、三角形等各种经典技术分析形态,趋势之后是盘整,盘整之后是趋势,横盘突破的交易策略,充分体现了波动性循环的价格波动规律,我们需要做的事情就是合 理量化盘整的定义:周期跨度、波动幅度。

经典的股票量化交易策略(含源码)

量化密码库 于 2020-11-16 13:44:43 发布 12761 收藏 148

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通常来说,我们会将数据集分成,训练集和测试集,比例一般是7:3。使用训练集去训练模型,使用测试集去评估模型的泛化能力。

量化策略源码 Init_StockALL_Sp.py —— 【数据采集】利用tushare接口将日线行情存储到本地数据库。 DC.py —— 【数据预处理】将本地存储日基础行情整合成一份训练集。 SVM.py —— 【SVM建模】对个股用SVM进行建模,训练和预测。 经典的股票量化交易策略 Model_Evaluate.py —— 【模型评估】通过回测+推进式建模方式对模型进行评估,主要计算查准率Precision,查全率Recall,F1分值,并存入结果表。 Portfolio.py —— 【仓位管理】基于马科维茨投资组合

股票数据库: base 股票基本信息(市盈率、是否国企、行业、主营业务、省份) daily_history 股票每日交易信息 cash_statement 现金流表 balance_sheet 资产负债表 income_statement 利润表 ban 限售解禁表 经典的股票量化交易策略 sql语句选股 查询所有低价国企股 select avg(percent) from base where orgtype like '%国资%' and cur_price < 3.0 order by cur_price; 查询猪相关股票 select * from base where majorbiz like '经典的股票量化交易策略 %猪%' or bizscope like '%猪%'; 查询白酒类今日平均涨幅 select avg(percent) from base where majorbiz like '%白酒%' or biz

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想必大家在炒股过程中都会遇到以下三个问题,第一个是股市大部分时间都是震荡。 我们都知道,A股市场由于自身特点,用通俗话讲就是牛市来比较快,熊市走相对比较慢,盘整时间占大多数,统计数字表明震荡行情大概占A股市场80%时间, 对于我们普通投资者而言呢,其实在大盘上涨期间,也就是牛市期间获取收益比较容易, 但是在这种震荡行情,假如没有一个有效策略,我们只能袖手旁观,很难去获取盈利。 第二个问题是,当我们买入了一个长期看好股票,但是最后发现这个股票行情迟迟没有启动,然后股价一直没