经济常识：股票量化策略可以买吗

　　请问下，长盛策略是不是骗人的 ，说是可以机构购买新股

　　004397长盛信息安全量化策略灵活配置混合
080005长盛量化红利策略混合
006478长盛多因子策略优选股票
003658长盛量化多策略灵活配置混合
你说的是那一只
有的基金申购新股是可以的，而且是发行新股的主要购买力。

　　量化交易员是策略研发要求高还是交易要求高

　　在整个量化交易策略的研发流程当中，买和卖是最为基本的量化交易策略组成部分，而这个部分的设定主要与收益情况相关。这里所说的相关，具体分为两种不同的情形，一种是总体的关联性，即基于买点、卖点的选择，买卖策略应该得到一个正的整体收益。另一种则来自于对交易资产未来收益的判断、或者说预测，即判断交易资产的未来收益为正时，就买入资产；判断交易资产的未来收益为负时，则卖出或卖空资产。实际操作中，这两种关联关系的情况可能更为复杂一些。有的时候，买和卖的具体操作也可能受到风险方面设置的影响，例如为了限制单次交易的最大损失而采取止损之类的操作时，用于清仓的买卖设置就会相应的变动，这也是作者将风险和买卖用虚线相连的原因。不过在大部分情况下，买卖这一最为基本的组成部分还是与收益的关系最大，研究者也应该在研发这一个组成部分时，着重考虑收益情况的具体影响。
对量化交易策略风险的控制可能会影响到量化交易策略中的买卖设置，但是在更普遍的情况下，风险这一因素主要影响的是交易仓位的设置。当然，前提条件还是需要买卖策略的总体收益为正，在这样的条件下再结合仓位的设置，才能够在合适的风险水平下取得达到要求的收益。通过对交易资产具体仓位的调整，交易者可以比较直接的控制单次交易以及整个交易策略的风险水平。例如在满仓交易的情况下，定量的判断了当前交易的风险之后，觉得风险过大无法承受，那么最为直接的处理方法就是在满仓的基础上相应的降低仓位的大小。在仓位降低之后，对于整体资金而言风险也就随之降低了。由于仓位本身具有量化、直观的特性，因此当交易者希望将风险处理到一个特定的水平时，调整仓位是一个比较方便的手段。
需要说明的是，前面已经提到了买和卖是量化交易策略最为基本的组成部分，实际上仓位的设定是根据买卖决策和风险两个因素共同形成的，不建立在买卖之上的仓位选择是空洞没有意义的。此外还有一个更为极端的情况，仓位的正确设定有助于进一步优化策略的整体收益，之后要介绍的凯利公式的意义正在于此。在图1中由买卖到仓位的箭头，实际上可以看作是收益、买卖这一个整体部分指向仓位的箭头。不过在实际使用中，凯利公式所导出的仓位设定往往过于偏激，超过正常风险控制下的最高仓位值，因此仓位仍然与风险的关系更为紧密。
在图1这个较为松散的量化交易策略研发流程中，交易成本是和买卖以及仓位具有同等地位的组成部分。在实际操作中，就是首先基于对收益和风险的判断得出合适的买卖和仓位选择，然后在买卖和仓位共同组成的量化交易策略当中考虑交易成本，也就是在建立仓位和退出仓位等操作中扣除所需要承担的交易成本。随后再次判断该量化交易策略所代表的收益和风险情况，只有这两个因素仍然在接受范围之内，才能确认这是一个可行的量化交易策略。虽然最后用来执行的组成部分只有买卖和仓位，但是交易成本作为对量化交易策略的一个实际化修正，也是策略研发流程中一个不可或缺的组成部分。
上面提到的对量化交易策略收益和风险情况的判断，实际上是一个综合性的评价问题。一个最为重要的参考依据应该是策略在整个交易过程中的净值走势，通过对策略净值走势的分析，就可以建立起该量化交易策略运行情况的全面判断。但是净值走势本身由于细节过多，因此无法简单的用来进行策略之间的横向对比。这时就需要精炼净值走势中所包含的信息，选取合适的部分形成量化的评价指标，从而进行量化交易策略的进一步判定。就作者看来，评判一个策略的标准中最重要的仍然是策略在整个交易过程下的收益情况，一个负收益的量化交易策略根本无需考虑其风险即可排除。而当收益为正时，再结合风险的度量进行具体的取舍，就可以直观的给出量化交易策略是否合格的评判标准了。作者心目中最重要的风险指标是策略净值的回撤水平，在后面的案例分析中也会重点查看回撤的结果。
于此同时，一些量化交易策略在进行收益和风险情况的判断时，仅仅针对策略自身的净值走势进行研究是不够的，给出一个合理的基准来进行对比往往是更为有效的判别方法。例如后面的案例中会涉及到的量化选股策略，当交易选择仅限为对具体的股票进行持仓，而不考虑空仓或者卖空时，选取一个特定的基准进行对比就会是一个更为有效的判别方法。这主要是由于量化选股策略的仓位始终为多头，因此不论如何配置，策略所持仓位都含有资本资产定价模型中所提到的市场成分。而选股策略本身的意义在于选择更好的股票、不在于获取市场收益，因此将市场走势作为对比、或者在策略收益中剔除掉市场成分就是一个更合理的做法。
上述所有的操作，都需要建立在对历史数据的分析之上，在量化交易领域当中一般称之为回溯测试，或者简称回测。所谓回溯，也就是将交易的过程在历史数据上复现一遍，这里面包含了一个假设，即历史数据在量化交易策略中展现出的样本特征在未来的交易中依然存在，否则回溯测试就失去了意义。关于这一假设的分析其实在诸多技术分析著作中均有涉及，一般被称为“历史会重演”，这里不再继续展开。不同于传统技术分析的是，量化交易策略的研发过程更加深入具体，在涉及到策略的参数设定、模型设置等具体问题时，需要采用数量化的方法、也就是最优化等技术手段进行解决。例如如何设置买点和卖点可以使得相应的总体收益最大等等，都是很典型的最优化数学问题，那么找到合适的最优化技术和算法并加以应用，就能够确定量化交易策略的最终形式，用以进行实际交易。
图1中所展示的是一个较为松散的一般性框架，用来总领性的说明量化交易策略的基本研发流程。在具体的策略研发过程中，这个框架经常会因为具体研发设置和策略设置的不同而产生变化。例如当量化交易策略的主要作用不是在时间轴上选择具体的买卖时点，而是在同一个时间点上对多个资产进行选择和配置时，图1中的一些说明就显得有些含混不清。量化选股策略就是这一类策略中最为常见的形式，因此这里在整体框架不变动的情况下，针对图1进行了文字上的调整，用以说明量化选股策略的运行框架与研发流程。当然，使用选股策略的框架体系来处理多个资产甚至多个策略的挑选、配置也是可以的，在不复杂的情况下只需要稍作联想即可。
买卖和仓位虽然是更为通用的说法，但是更适合于描述择时策略，放在选股策略的研发框架中会显得比较突兀，因此图2将买卖换成了选股，仓位则换成了配比，这样更容易让读者领会该研发流程的含义。实际上，对于每一期的选股而言，如果选择了原先没有仓位的股票，那么对应的操作就是买入该股票，如果已经建仓的股票没有被选入这一期的股票池，那么对应的操作就是卖出该股票。而配比则是在买卖的基础上，通过仓位大小的变化来实现具体配置。因此，选股和配比实际上可以算作是买卖和仓位选择的特殊情况，只是这种说法更为贴合量化选股策略本身。
略有不同的，是风险在量化选股策略研发流程中的具体含义。由于选股策略的仓位操作涉及到多个股票之间的配比问题，因此这里的风险不仅包括单支股票的风险，也涉及到多支股票之间的风险程度，后一种风险一般采用股票收益之间的相关性来进行描述。例如在一般性的最优投资组合理论当中，经常使用协方差矩阵来刻画整个资产组合的风险水平。虽然从实际情况来看，相关性这一度量方式与风险的直观感受之间有一定的差距，但是在多资产环境下，一般都将资产间的相关性视为风险的来源之一，这是一个偏学术的、约定俗成的做法。
上面的例子是针对选股策略进行的文字上的变动，实际上量化交易策略研发流程的变化更多来自于各个研发组成部分不同的结合方式。而不同的结合方式，对应的是策略研发过程中不同的目标和需求。例如图1所介绍的松散的研发流程，是在确定好买卖行为和仓位设定之后，再针对实际交易中所产生的交易成本进行二次测试。这样的做法虽然简便易行，但是忽视了交易成本本身对于收益的影响，以及更进一步对于买点和卖点的影响。因此，在确定买卖设置的步骤中就考虑交易成本的影响，应该是一个更贴近于实际的研究框架。图3给出了相应的流程刻画，如图所示，在判断收益因素时，同时考虑交易成本对于收益的影响，从而优化出更为实际的买卖设置。再根据相应的风险控制，结合买卖点的选择，得出最后的仓位设置。在确定了买卖和仓位这两个部分之后，就获得了一个完整的量化交易策略。
图4给出了一个更紧凑、更贴合实际操作的量化交易策略研发流程。在该流程中，买卖和仓位的设置是同时作为参数进行优化的，优化的目标函数也进行了唯一化，即量化交易策略的风险调整后收益。而在确定需要优化的目标函数时，交易成本也如同上一个研发流程一样同时被考虑进去，从而保证买卖和仓位优化结果的准确性。毫无疑问，相较于上面所涉及到的研发流程、特别是图1中较为松散的研发流程，该量化交易策略研发流程的各个组成部分更为紧密，因此在优化过程中所产生的与实际操作的偏离也就越小，买卖和仓位设置的准确度也就更高。但是在实际工作中，如果想参照这一流程进行研发，那么就需要比较强的计算能力，数据量的大小也要达到一定要求，同时优化方法和目标函数的设定要能够同时覆盖买卖和仓位的所有参数，因此往往也只有极为简单的策略思路可以采用这样的流程框架进行研发。
在实际的量化交易策略相关工作中，研发只是整个工作流程的一部分，还有两个组成部分需要着重强调。基于此，图5在图1所示的研发流程的基础上给出了一个更为完整的工作流程。如图所示，需要增加的部分包括处于研发过程之前的数据准备工作以及处于研发过程之后的策略执行工作。这两项工作与前面所论述的研发流程具有很强的逻辑关联性与内在依赖性，三者结合起来形成的一个整体，基本上可以涵盖量化交易策略具体工作的绝大部分内容。
首先论述数据准备的工作，循着图5中的箭头可以看到，在量化交易策略的整体工作中，既要为研发过程准备相应的研究数据，也要为策略执行准备相应的实时数据。在研究数据方面，由于寻找合适的量化交易策略需要不断重复研发流程，因此对于数据的要求更偏重于准确性和覆盖能力。同时，对数据的清洗和转换也是一项重点工作，在大部分的数据科学研究、包括量化交易策略的研发当中，数据特征的合理抽取对于整体效果提升的重要性有时甚至要高于精巧的模型，当然很多时候数据的转换和模型的构造是相互融合的，针对具体情况应当采取具体的分析和处理。而在策略执行数据方面，则更应该关注于数据获取的及时性。至于数据的清洗和变换，只需要完全复制研发得到的量化交易策略下的数据准备工作即可。另外，为了保证数据的及时性，最终进行的数据清洗工作对时间消耗存在一定的要求。
然后讨论策略执行的工作。策略执行，是在量化交易策略研发完成之后，最终产出实际效能的组成部分。执行时应该遵循尽量贴近研发完成的量化交易策略的原则，与量化交易策略所确定的买卖、仓位等设置尽可能的保持一致，这样才能最真实的反映出前面量化交易策略的研发结果。同时，策略执行的结果也可以用来反向支持具体的研发流程，通过对策略执行所得到的收益、风险情况的判断，实时的重新进行研发，对量化交易策略进行修改，从而使得策略能够及时的得到现实的反馈，增强自身的稳健程度。值得一提的是，后面将要介绍的推进分析是一种模拟策略执行的回溯测试技术，读者可以在运行推进分析时有限度的了解到量化交易策略实际执行时的种种状态。

　　量化交易系统可以用到股票上吗

　　可以的！通达信都支持量化交易！

　　中国现在量化投资靠谱吗

　　我本身做美国股市的，对国内市场只能是比较了解。美国那边确实有华人在做中国国内市场的量化投资。这些人都比较低调，比如在经贸大厦租个办公室什么的，但是并不谈论自己在做什么。我也认识几位在广州做了四五年的朋友。
单纯的量化投资是可行的，都是看期望和概率，影响因子很多。主要在CTA用，当然模型会复杂些，工具也多些（比如说考察两个index的spread，跨区等等）。这种相对低频的量化投资可以移植到中国二级市场上。很多人误以为大量的内幕交易和市场操纵会阻碍量化投资，其实不然。量化投资最大的敌人是市场有效，最怕完全效率市场。只要交易所披露信息及时，而市场总有人在交易，有人性在，那么量化投资就是可以做的。另外，基于量化指标的回测统计方法在中国远没有得到广泛使用，大多数投资者采用跟风投资或K线图形的策略。也正因为很少有人用这种方法买卖股票，这种方法在中国显得真正非常高效，做到了高收益低风险。据我所知，国内京东金融在今年也开始做了，另外实盈机构、爱猫爪APP的量化策略也非常领先。
最后，我认为风靡英美的高频交易在中国目前还不大行，因为手续费太高。

　　什么是量化投资交易策略

　　一文看懂量化投资策略

　　闲话基

　　量化投资在近些年受到越来越多的关注，包括规模、策略、业绩。量化投资，是指通过借助统计学、数学方法，运用计算机从海量历史数据中，寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，按照策略构建的数量模型严格执行投资，力求获得长期稳定可持续高于平均的超额回报。

　　跟传统的主动管理方法相比，量化投资是高投资广度、低投资深度的一种投资方法。量化投资强调纪律投资，可以克服投资者主观情绪的影响。

　　现在市场上运用的策略有很多种，下面来看看主流的几种策略。

　　一、市场中性策略

　　市场中性策略是国内使用最多的策略。根据CAPM理论，股票收益由两部分组成，一部分是市场整体风险的beta收益，一部分是股票自身风险带来的alpha收益。中性策略是从消除市场系统性风险的维度出发，通过同时构建多头和空头头寸对冲市场风险，以获得较稳定的绝对收益。国内通常使用的操作方法是，买入股票，同时卖空与股票等市值的股指期货。盈利模式是，所买股票超越大盘的涨跌幅度。市值对冲并不是完全的beta对冲，但可以减少计算量，降低调仓率，为国内投资机构普遍使用。

　　Alpha策略关键点是选出的股票组合收益要持续跑赢沪深300指数，在市场上涨时平均涨幅大于沪深300指数，在市场下跌时平均跌幅小于沪深300指数，并且可持续稳定。

　　通常管理人根据估值、成长性、市值、动量、预期变动、资金关注、技术指标、事件、业绩等多个维度进行量化选股，构造投资组合，同时以沪深300行业配置比例为基准，对系统筛选出的股票根据宏观经济和行业景气进行差异化配置，并定期根据各因子变动进行动态调整组合。

　　构建中性策略，买入100元股票组合，卖空100元股指期货，多头与空头组合价值相等：

　　1、市场上涨：股票组合（上涨赚钱）+指数收益（上涨亏钱）=10%+（-7%）=3%

　　2、市场下跌：股票组合（上涨赚钱）+指数收益（上涨亏钱）=（-7%）+10%=3%

　　3、市场震荡：股票组合（上涨赚钱）+指数收益（上涨亏钱）=10%+（7）=17%

　　Alpha策略最主要风险在于选股策略上。

　　选股模型可能会因为股票市场规律性变动、突发事件和统计模型本身的概率属性，在某些时间段出现失效，导致做多的股票跑输市场出现短期亏损。这需要基金经理能不断完善投资模型和操作技巧提升获胜概率。此外，Alpha策略还收到基差的影响。大部分时候会有一定的升贴水损失，策略对基差的风控非常重要。

　　二、套利策略

　　1、统计套利

　　统计套利是对历史数据进行统计分析，估计相关变量的概率分布，结合基本面数据分析，用来进行套利交易。

　　运用统计分析工具，对一组相关联的价格之间的关系的历史数据进行研究分析，研究关系的历史稳定性，并估计其概率分布，确定分布中的极端区域，即否定域。当真实市场上的价格关系进入否定域，可以认为这种价格关系不可长久持续，此时有较高的成功概率进场套利。

　　2、期现套利

　　期现套利指利用期货与现货基差扩大产生的套利机会，做多被低估标的，做空被高估标的，待期现基差回归至合理范围后，平仓离场的低风险策略。

　　期现套利策略，根据沪深300股指期货与沪深300指数基差到期时必定收敛的交易机制。当期货指数与沪深300指数基差足够大时，可以通过构建一个反向组合，获得基差收敛过程中产生的收益。目前国内只能进行“做空基差”的正向套利，即当基差大于0的时候，买入股指ETF或者一揽子股票，同时卖出等市值股指期货，待价差收敛后平仓。当基差小于0时，由于融券不足，无法通过卖出股指ETF或者一揽子股票同时买入等市值的股指期货进行“做多基差”的反向套利。当期货价格深深贴水的时候，因融券存在障碍反向套利被切断，贴水状态自由发展，只能通过市场大幅度反弹，多头的投机者重新将价格抬升至升水的状态。这也是市场贴水一直无法及时恢复的重要原因。

　　期现套利的主要风险在于市场价格出现剧烈波动导致浮亏，具体表现为所跟踪标的之间的基差出现长时间不回归甚至反向逆转，期现收益无法有效覆盖交易成本、冲击成本、现金成本等风险。

　　3、ETF套利

　　ETF套利，是指投资者可以在一级市场通过置顶的ETF交易商想基金管理公司，用一揽子股票组合申购ETF份额，或者把ETF份额赎回成一揽子股票组合，同时可以在二级市场以市场价格买卖ETF。

　　假设某只ETF成分股暴跌，使得该ETF净值迅速走低，但该ETF的市场价格未能及时跟上，两者短暂地出现一个价差，此时可以买入ETF一揽子股票组合申购成ETF，然后将ETF在二级市场卖出，实现低买高卖，获取价差。

　　ETF套利的两种交易顺序，一种是从股票二级市场买入一揽子股票，按一定比例换成ETF份额，然后在二级市场卖出ETF份额，前提是一揽子股票价格比ETF价格低，出现溢价；另一种是，从ETF二级市场买入份额，按照一定比例兑换成一揽子股票，在拿到股票二级市场卖出，这样的前提是ETF价格低于一揽子股票价格，出现折价。

　　4、分级基金套利

　　分级基金有2种套利模式。

　　一种方式是当母子基金比价出现折溢价时可进行套利。当A/B份额的组合价格大于母基金净值时，存在整体溢价套利机会。通过场内申购母基金份额，分拆成A和B并在二级市场卖出完成溢价套利。当A/B份额的组合价格小于母基金净值时，存在整体折价套利机会。通过在二级市场按比例买入A类份额和B类份额，申请合并成母份额并赎回完成折价套利。

　　但是折溢价套利不能实时完成，需要面临1-2个交易日的价格波动风险。可以通过股指期货对冲管理风险敞口。

　　一般在牛市中溢价套利机会比较多，在震荡市场中折价套利机会更多、胜率更高。

　　另一种套利方式是，市场下跌时，含下折算条款的分级基金A份额包含的期权价值套利，同时还有在整体折溢价套利基础上演的底仓-对冲溢价套利、循环折价套利。

　　三、CTA策略

　　CTA策略是投向期货市场，使用历史数据，通过统计、数学、编程的方法找到盈利规律。分为趋势策略和套利策略。

　　趋势策略是跟随者市场上涨做多，市场下跌做空，因此在任何一种期货商品进入趋势后，CTA策略就会获得良好的收益空间。

　　套利策略是通过跨期限、跨市场、跨品种等不同合约之间的“价差回归”，锁定套利空间。

　　跨期限是指同一交易品种，不同交易周期间的套利。历史数据表明期货不同合约价格相关性高，价差出现稳定的统计特征。当两个不同到期月份合约/不同品种合约之间的价差偏离合理区间时，可以通过在期货市场同时买入低估值合约和卖出高估值合约，在价差回归后进行反向平仓，进行跨期限套利交易。

　　更加具体地说，跨期套利是指不同月份期货支架的套利。通过多远空近或多近空远，来买卖同一市场同种商品不同到期月份的期货合约，利用不同到期月份合约的价差变动来获利的套利模式。

　　交易过程如下：

　　跨品种与跨期现套利逻辑相似，只是使用在同一期限不同品种合约之间，具体投资流程如下：

　　跨市场套利，在某个交易所买入（卖出）某一交割月份的某种商品合约，同时在另一个交易所卖出（买入）统一交割月份的同种商品合约，在有利时机分别在两个交易所对冲获利。

　　跨市场策略涉及外汇兑换、国际期货交易对冲，交易实现难度大，国内用得少。

　　由于期货具有属性，这类策略持仓的市值往往很大，有时候甚至超过产品资产总值，导致收益率的波动率是所有量化策略中最大的。在市场出现连续震荡行情时，这样策略由于属性会出现较大的回撤。另外一个对这类策略的一个限制是，目前市场上活跃交易的期货品种不多，高频交易很大程度倚重于品种成交量，开平仓时间间隔较短，使得策略容量不大。

　　量化交易领域有哪些经典策略

　　量化交易种比较受宽客们所熟知的量化经典策略有：

　　alpha对冲(股票+期货)

　　集合竞价选股(股票)

　　多因子选股(股票)

　　网格交易(期货)

　　指数增强(股票)

　　跨品种套利(期货)

　　跨期套利(期货)

　　日内回转交易(股票)

　　做市商交易(期货)

　　海龟交易法(期货)

　　行业轮动(股票)

　　机器学习(股票)

　　以上这些经典的量化交易策略源码都可以到掘金量化交易平台查阅。