股指期货量化投资模型

⑴ 有没有什么好的量化投资策略（做的股指期货）求大神帮助

作为理财师我要说明一点，量化投资策略做股指期货的数据现在还没有，因为股指期货的数据整理只有最近几年，毕竟股指期货的时间比较短，不可能有一个统筹的量化数据产生，这样的话也就不存在正式的量化投资策略了，所以只能你自己进行统计和数据收集，然后自己做一个，方法如下：

第一、首先可用网络搜索进行股指期货的数据查询，我们主要是找到近几年的走势数据，另外把数据做出一个均线，同时要加入市场的影响均线，这样第一步就完成了。

第二、数据收集完毕以后，我们可以在网络继续搜索【计算器】，好一些的【计算器】现在网络推荐的很多，我们下载一个比较方便一些就可以了，最好是英文版的【计算器】这样速度会稍微的快一些。

第三、选择一个感策略的克隆计算公式，这个计算需要我们在数学模型的基础上进行建立， 具体经济模型的引入，建议可以在网络文库里面收集，这样会大大的降低你的工作量，提高你的进度。

第四、当一切的数据全部引入以后，我们就可以根据自己的需要修改参数，特别是股指期货时间比较短，一般可以调整策略一年半左右，不然精确度就会大大的降低，个人比较推荐的是一年计算引入为佳。

第五、编写量化投资策略的模式的时候，最好可以参考一下复旦大学的经济模型架构，这样你导入的数据会比较的精确，这个模型一般在复旦大学经济学院的官方网站里面进行查找，所以你需要多费一些精力了。

综合上面的全部步骤做完以后，那么我们就可以做出一个量化投资策略的股指期货策略，当然这个方案不是很全面，作为理财师我自己把握也不大，所以我的经验，您可以作为一个参考，毕竟现在还没有人开始制作。

⑵ 量化投资

没有你想的书

我多年来都有关注这方面的书 可是也没有在国内找到

数量化投资是将投资理念及策略通过具体指标、参数的设计，体现到具体的模型中，让模型对市场进行不带任何情绪的跟踪；相对于传统投资方式来说，具有快速高效、客观理性、收益与风险平衡和个股与组合平衡等四大特点。量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括估值与选股、资产配置与组合优化、订单生成与交易执行、绩效评估和风险管理等，在各个环节都有不同的方法及量化模型：

一、估值与选股

估值：对上市公司进行估值是公司基本面分析的重要方法，在“价值投资”的基本逻辑下，可以通过对公司的估值判断二级市场股票价格的扭曲程度，继而找出价值被低估或高估的股票，作为投资决策的参考。对上市公司的估值包括相对估值法和绝对估值法，相对估值法主要采用乘数方法，如PE估值法、PB估值法、PS估值法、PEG估值法、PSG估值法、EV/EBITDA估值法等；绝对估值法主要采用折现的方法，如公司自由现金流模型、股权自由现金流模型和股利折现模型等。相对估值法因简单易懂，便于计算而被广泛使用；绝对估值法因基础数据缺乏及不符合模型要求的全流通假设而一直处于非主流地位。随着全流通时代的到来和国内证券市场的快速发展，绝对估值法正逐渐受到重视。

选股：在当前品种繁多的资本市场中，从浩瀚复杂的数据背后选出适合自己投资风格的股票变得越加困难。在基本面研究的基础上结合量化分析的手段就可以构建数量化选股策略，主流的选股方法如下：

资产配置方法与模型
资产配置类别 资产配置层次 资产配置方法 资产配置模型
战略资产配置 全球资产配置 大类资产配置 行业风格配置 收益测度 风险测度 估计方法 马克维茨 MV 模型 均值 -LPM 模型 VaR 约束模型 Black-Litterman 模型
战术资产配置 ( 动态资产配置 ) 周期判断 风格判断 时机判断 行业轮动策略 风格轮动策略 Alpha 策略 投资组合保险策略

基本面选股：通过对上市公司财务指标的分析，找出影响股价的重要因子，如：与收益指标相关的盈利能力、与现金流指标相关的获现能力、与负债率指标相关的偿债能力、与净资产指标相关的成长能力、与周转率指标相关的资产管理能力等。然后通过建立股价与因子之间的关系模型得出对股票收益的预测。股价与因子的关系模型分为结构模型和统计模型两类：结构模型给出股票的收益和因子之间的直观表达，实用性较强，包括价值型(本杰明·格雷厄姆—防御价值型、查尔斯·布兰迪—价值型等)、成长型(德伍·切斯—大型成长动能、葛廉·毕克斯达夫—中大型成长股等)、价值成长型(沃伦·巴菲特—优质企业选择法、彼得·林奇—GARP价值成长法等)三种选股方法；统计模型是用统计方法提取出近似线性无关的因子建立模型，这种建模方法因不需先验知识且可以检验模型的有效性，被众多经济学家推崇，包括主成分法、极大似然法等。

多因素选股：通过寻找引起股价共同变动的因素，建立收益与联动因素间线性相关关系的多因素模型。影响股价的共同因素包括宏观因子、市场因子和统计因子(通过统计方法得到)三大类，通过逐步回归和分层回归的方法对三类因素进行选取，然后通过主成分分析选出解释度较高的某几个指标来反映原有的大部分信息。多因素模型对因子的选择有很高的要求，因子的选择可依赖统计方法、投资经验或二者的结合，所选的因子要有统计意义上或市场意义上的显著性，一般可从动量、波动性、成长性、规模、价值、活跃性及收益性等方面选择指标来解释股票的收益率。

动量、反向选股：动量选股策略是指分析股票在过去相对短期的表现，事先对股票收益和交易量设定条件，当条件满足时买进或卖出股票的投资策略，该投资策略基于投资者对股票中期的反应不足和保守心理，在投资行为上表现为购买过去几个月表现好的股票而卖出过去几个月表现差的股票。反向选股策略则基于投资者的锚定和过度自信的心理特征，认为投资者会对上市公司的业绩状况做出持续过度反应，形成对业绩差的公司业绩过分低估和业绩的好公司业绩过分高估的现象，这为投资者利用反向投资策略提供了套利机会，在投资行为上表现为买进过去表现差的股票而卖出过去表现好的股票。反向选股策略是行为金融学理论发展至今最为成熟，也是最受关注的策略之一。

二、资产配置

资产配置指资产类别选择、投资组合中各类资产的配置比例以及对这些混合资产进行实时管理。资产配置一般包括两大类别、三大层次，两大类别为战略资产配置和战术/动态资产配置，三大层次为全球资产配置、大类资产配置和行业风格配置。资产配置的主要方法及模型如下：

战略资产配置针对当前市场条件，在较长的时间周期内控制投资风险，使得长期风险调整后收益最大化。战术资产配置通常在相对较短的时间周期内，针对某种具体的市场状态制定最优配置策略，利用市场短期波动机会获取超额收益。因此，战术资产配置是在长期战略配置的过程中针对市场变化制定的短期配置策略，二者相互补充。战略资产配置为未来较长时间内的投资活动建立业务基准，战术资产配置通过主动把握投资机会适当偏离战略资产配置基准，获取超额收益。

三、股价预测

股价的可预测性与有效市场假说密切相关。如果有效市场假说成立，股价就反映了所有相关的信息，价格变化服从随机游走，股价的预测就毫无意义，而我国的股市远未达到有效市场阶段，因此股价时间序列不是序列无关，而是序列相关的，即历史数据对股价的形成起作用，因此可以通过对历史信息的分析来预测股价。

主流的股价预测模型有灰色预测模型、神经网络预测模型和支持向量机预测模型(SVM)。灰色预测模型对股价的短期变化有很强的预测能力，近年发展起来的灰色预测模型包括GM(1, 1)模型、灰色新陈代谢模型和灰色马尔可夫模型。人工神经网络模型具有巨量并行性、存储分布性、结构可变性、高度非线性和自组织性等特点，且可以逼近任何连续函数，目前在金融分析和预测方面已有广泛的应用，效果较好。支持向量机模型在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中有许多优势，且结构简单，具有全局优化性和较好的泛化能力，比神经网络有更好的拟合度。

四、绩效评估

作为集合投资、风险分散、专业化管理、变现性强等特点的投资产品，基金的业绩虽然受到投资者的关注，但要对基金有一个全面的评价，则需要考量基金业绩变动背后的形成原因、基金回报的来源等因素，绩效评估能够在这方面提供较好的视角与方法，风险调整收益、择时/股能力、业绩归因分析、业绩持续性及Fama的业绩分解等指标和方法可从不同的角度对基金的绩效进行评估。

绩效评估模型 / 指标

绩效评估准则
择时 / 股能力
业绩归因分析
风险调整收益
业绩持续性
Fama 业绩分解

模型 / 指标
T-M 模型

H-M 模型

GII 模型

C-L 模型
资产配置收益

证券选择收益

行业选择收益

行业内个股选择收益
RAROC

Sharp, Stutzer

Treynor, Jensen

, ,
双向表分析

时间序列相关性
总风险收益

系统风险收益

分散化投资收益

五、基于行为金融学的投资策略

上世纪50～70年代，随着马科维茨组合理论、CAPM模型、MM定理及有效市场假说的提出，现代金融经济学建立了一套成熟的理论体系，并且在学术界占据了主导地位，也被国际投资机构广泛应用和推广，但以上传统经济学的理论基石是理性人假设，在理性人假设下，市场是有效率的，但进入80年代以后，关于股票市场的一系列研究和实证发现了与理性人假设不符合的异常现象，如：日历效应、股权溢价之谜、期权微笑、封闭式基金折溢价之谜、小盘股效应等。面对这些金融市场的异常现象，诸多研究学者从传统金融理论的基本假设入手，放松关于投资者是完全理性的严格假设，吸收心理学的研究成果，研究股市投资者行为、价格形成机制与价格表现特征，取得了一系列有影响的研究成果，形成了具有重要影响力的学术流派－行为金融学。

行为金融学是对传统金融学理论的革命，也是对传统投资实践的挑战。随着行为金融理论的发展，理论界和投资界对行为金融理论和相关投资策略作了广泛的宣传和应用，好买认为，无论机构投资者还是个人投资者，了解行为金融学的指导意义在于：可以采取针对非理性市场行为的投资策略来实现投资目标。在大多数投资者认识到自己的错误以前，投资那些定价错误的股票，并在股价正确定位之后获利。目前国际金融市场中比较常见且相对成熟的行为金融投资策略包括动量投资策略、反向投资策略、小盘股策略和时间分散化策略等。

六、程序化交易与算法交易策略

根据NYSE的定义，程序化交易指任何含有15只股票以上或单值为一百万美元以上的交易。程序化交易强调订单是如何生成的，即通过某种策略生成交易指令，以便实现某个特定的投资目标。程序化交易主要是大机构的工具，它们同时买进或卖出整个股票组合，而买进和卖出程序可以用来实现不同的目标，目前程序化交易策略主要包括数量化程序交易策略、动态对冲策略、指数套利策略、配对交易策略和久期平均策略等。

算法交易，也称自动交易、黑盒交易或无人值守交易，是使用计算机来确定订单最佳的执行路径、执行时间、执行价格及执行数量的交易方法，主要针对经纪商。算法交易广泛应用于对冲基金、企业年金、共同基金以及其他一些大型的机构投资者，他们使用算法交易对大额订单进行分拆，寻找最佳路由和最有利的执行价格，以降低市场的冲击成本、提高执行效率和订单执行的隐蔽性。任何投资策略都可以使用算法交易进行订单的执行，包括做市、场内价差交易、套利及趋势跟随交易。算法交易在交易中的作用主要体现在智能路由、降低冲击成本、提高执行效率、减少人力成本和增加投资组合收益等方面。主要的算法包括：交易量加权平均价格算法(VWAP)、保证成交量加权平均价格算法(Guaranteed VWAP)、时间加权平均价格算法(TWAP)、游击战算法(Guerrilla)、狙击手算法(Sniper)、模式识别算法(Pattern Recognition)等。

综上所述，数量化投资技术贯穿基金的整个投资流程，从估值选股、资产配置到程序化交易与绩效评估等。结合量化投资的特点及我国证券市场的现状，好买认为量化投资技术在国内基金业中的应用将主要集中在量化选股、资产配置、绩效评估与风险管理、行为金融等方面，而随着包括基金在内的机构投资者占比的不断提高、衍生品工具的日渐丰富(股指期货、融资融券等)以及量化投资技术的进步，基金管理人的投资策略将会越来越复杂，程序化交易(系统)也将有快速的发展。

⑶ 股指期货量化分析是什么

股指期货量化分析就是通过一定的“模型”对股指期货的历史数据进行回溯测试分析，从而应用到未来的走势进行预测，目标就是在盈利概率高的情况下进行交易以期获得在风险可控情况下持久稳定的盈利。

量化分析就是数据分析，参考 http://..com/question/2122011.html

对整个市场的预测是不容易的，相当于对（市场上交易的所有的）人的行为进行预测，或者说预测未来。目前主流的股指期货（包括其他商品期货）主要通过参数过滤来生成交易信号，如最简单的，MACD金叉做多开仓，死叉做空平仓。策略大致分两种，1）趋势跟踪，即突破追涨杀跌；2）均值回归，即高抛低吸。频率从分笔数据到日线，从每几天交易一次到每天交易几十次都有。

实现手段基本都采用程序化交易，排除人为干扰。或自己写程序，或采用第三方软件（广告就不做了）。

⑷ 股票市场中什么 是量化投资!

微量网：量化投资在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。
量化投资区别于定性投资的鲜明特征就是模型，对于量化投资中模型与人的关系，大家也比较关心。我打个比方来说明这种关系，我们先看一看医生治病，中医与西医的诊疗方法不同，中医是望、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；西医就不同了，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。
医生治疗病人的疾病，投资者治疗市场的疾病，市场的疾病是什么？就是错误定价和估值，没病或病得比较轻，市场是有效或弱有效的；病得越严重，市场越无效。投资者用资金投资于低估的证券，直到把它的价格抬升到合理的价格水平上。
但是，定性投资和定量投资的具体做法有些差异，这些差异如同中医和西医的差异，定性投资更像中医，更多地依靠经验和感觉判断病在哪里；定量投资更像是西医，依靠模型判断，模型对于定量投资基金经理的作用就像CT机对于医生的作用。在每一天的投资运作之前，我会先用模型对整个市场进行一次全面的检查和扫描，然后根据检查和扫描结果做出投资决策。
量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。

⑸ 目前对量化投资非常感兴趣 所以想请教下各位大神

模型仅仅是方法论,不是说模型本身能解决投资问题.
模型能否有效,主要还是看你的模型背后的逻辑思路是否有效.
你去看看：经济学（曼昆）金融学(博迪);金融工程(约翰希尔);在学学量子力学、计算机编程+你的本行（实变函数、复变函数、测度论、鞅、随机过程等等）。
你的数学基础会派上用途的，前途路漫漫，加油吧！

⑹ 什么是量化投资

定义：是指通过数理统计分析，选择那些未来回报可能会超越基准的证券进行投资，以期获取超越指数基金收益的基金。

释义：区别于普通基金，量化基金主要采用量化投资策略来进行投资组合管理。总的来说，量化基金采用的策略包括：量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易、资产配置等。对于量化基金的产品设计，虽然量化基金一般都是采用多因素模型对股票进行分析和筛选，但不同的量化基金的侧重点是不一样的，也就是包括投资思路、观察角度、分析方法在内都是不同的。

在我国证券市场，基本面研究占主流地位，然而随着证券市场的不断发展、证券数目的增加、衍生品的出现等，基金要想战胜指数的难度也越来越大，量化投资则开始发挥越来越重要的作用，因此我国也涌现出了大批量化基金。

⑺ 什么是期货量化交易与程序化交易一样的吗

量化投资理论是借助现代统计学和数学的方法，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，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可持续的、稳定且高于平均的超额回报。
量化从一开始也不是作为定性的对立面而提出的方法，它是将定性分析中的技术分析策略用模型固化，替代过程中可以用电脑进行的部分并将其效用极大优化。量化交易策略几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。

程序化交易将具体的交易时机，仓位，止损止盈，获利标准编写进交易程序中，也可能独立于程序外。程序化只是交易执行的一种方式。

⑻ 什么是量化投资怎么理解量化

私募排排网为您解答：
量化投资，简单说就是利用计算机技术和数学模型去实现投资策略的过程。根据上面的定义，理解它的话，咱们只要记住3个关键词：
数学模型：需要数学公式或模型进行计算;
计算机技术：用计算机来进行自动化交易;
投资策略：将这种方法形成一种惯用投资策略。

⑼ 什么是量化投资

量化投资指的是一种投资方法，它是指通过数量化方式或计算机程序化发出买卖指令，以得到稳定收益为目标的交易方式。量化投资是一种定性思想的量化应用，它对大量的指标数据进行分析，得出一些有说服力的数据结论，然后通过计算机技术进行数学建模，并进行量化分析，从而得出一个比较契合实际的投资策略。
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方式。在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。从全球市场的参与主体来看，按照管理资产的规模，全球排名前四以及前六位中的五家资管机构，都是依靠计算机技术来开展投资决策，由量化及程序化交易所管理的资金规模在不断扩大。

⑽ 什么是期货量化交易风险大吗

量化投资理论是借助现代统计学和数学的方法，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，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可持续的、稳定且高于平均的超额回报

量化从一开始也不是作为定性的对立面而提出的方法，它是将定性分析中的技术分析策略用模型固化，替代过程中可以用电脑进行的部分并将其效用极大优化

量化交易策略几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。风险也是有的，好好控制就行。华盛天成量化交易做的还不错，很有实力，推荐