量化選股方法視頻

1. 如何進行量化選股

我們知道量化選股是通過股票重組，並且依託於市場行為，但是現在好像很多的工具都能實現量化選股，比如說量邦天語，免費使用，我覺得還好，你可以去官網試用一下。不謝

2. 通達信量化選股公式

通達信的選股公式為xg:v>ref(v，1)*2 and c>ref(c，1)。公式的定義為今天的量大於等於昨天量的2倍，股價上漲。此公式的使用說明有以下幾點：1、五行量化指標（淺灰色實心空心方格）：實心代表趨勢走好，空心代表趨勢走壞；2、操盤動力線指標（黃金線）：短線靈敏指標，低位拐頭向上可跟進，高位拐頭向下要警惕，附有高低位買賣提示；3、海洋狀態指標（綵帶）：綵帶顏色代表短中期多空趨勢，低位轉紅可跟進，高位變色宜減倉、清倉。

量化選股的方法
1、多因素模型(Multiple-factor regression)
多因素模型將那些引起證券價格聯動的因素直接加入到收益率公式之中，然後開發基於這些因素的模型，簡化投資組合分析所要求的關於證券之間相關系數的輸入。模型效果的好壞主要取決於因素的選取，即那些被選定的因素是否足以證明，證券收益率之間聯動效應的根源在於那些因素對各證券的共同影響。
2、動量反轉選股
有效市場假說分三個層次，分別為弱有效市場、 半強有效市場、 強有效市場分別代表價格反映了歷史信息、公開信息和全部信息。
動量效應(Momentum Effect)指的是投資策略或組合的持有期業績方向和形成期業績方向一致的股價波動現象;
而反轉效應(ContrarianEffect)則指的是投資策略或組合的持有期業績方向和形成期業績方向相反的股價波動現象。
3、分類和回歸樹(Classification and regression tree)
分類和回歸樹是數據挖掘技術的一種，以遞歸分割技術為基礎(常用於制葯學的研究)，包括分類樹和回歸樹：分類樹產生定性輸出，回歸樹處理定量輸出。
4、神經網路(Neural networks)
因為股市的建模與預測所處理的信息量往往十分龐大，因此對演算法有很嚴格要求，它的非線性動力學特性也非常復雜，所以一般傳統的方法對於股市的預測往往難如人意。人工神經網路不僅具有大規模並行模擬處理、網路全局作用和非線性動力學等特點，而且有很強的自適應、自學習以及容錯能力，具備傳統的建模方法所不具有的許多優點，其可以不必事先知道有關被建模對象的參數、結構以及動態特性等方面的知識， 對被建模對象經驗知識要求不高。 而只需給出對象的輸入和輸出數，通過網路本身的學習功能即可實現輸入和輸出之間的映射。

3. 炒股選股方法

炒股選股方法
1、買股票的心態不要急，不要只想買到最低價，這是不現實的。真正拉升的股票你就是高點價買入也是不錯的，所以買股票寧可錯過，不可過錯，不能盲目買賣股票，最好買對個股盤面熟悉的股票。

2、你若不熟悉，可先模擬買賣，熟悉股性，最好是先跟一兩天，熟悉操作手法，你才能掌握好的買入點。

3、重視必要的技術分析，關注成交量的變化及盤面語言(盤面買賣單的情況)。

4、盡量選擇熱點及合適的買入點，做到當天買入後股價能上漲脫離成本區。

三人和：買入的多，人氣旺，股價漲，反之就跌。這時需要的是個人的看盤能力了，能否及時的發現熱點。這是短線成敗的關鍵。股市裡操作短線要的是心狠手快，心態要穩，最好能正確的買入後股價上漲脫離成本，但一旦判斷錯誤，碰到調整下跌就要及時的賣出止損，可參考前貼：勝在止損，這里就不重復了。

四賣股票的技巧：股票不可能是一直上漲的，漲到一定程度就會有調整，那短線操作就要及時賣出了，一般說來股票賺錢時，隨時賣都是對的。也不要想賣到最高價，但為了利益最大話，在股票賣出上還是有技巧的，我就本人的經驗介紹一下(不一定是最好的)：

1、已有一定大的漲幅，而股票又是放量在快速拉升到漲停板而沒有封死漲停的股票可考慮賣出，特別是留有長上影線的。

2、60分鍾或日線中放巨量滯漲或帶長上影線的股票，一般第二天沒繼續放量上沖，很容易形成短期頂部，可考慮賣出了。

3、可看分時圖的15或30分鍾圖，如5均線交叉10日均線向下，走勢感覺較弱時要及時賣出，這種走勢往往就是股票調整的開始，很有參考價值。

4、對於買錯的股票一定要及時止損，止損位越高越好，這是一個長期實戰演練累積的過程，看錯了就要買單，沒什麼可等的。

4. 如何合理利用私募基金量化選股策略

隨著近期指數增強產品的興起，量化選股的概念再一次進入了投資者的眼簾，伴隨近些年國內量化投資的高速發展，量化選股策略早已大量應用在了私募產品的投資策略之中。

量化選股的定義

簡單來說，量化選股就是利用數量化的方法構建模型，進而選擇股票組合，期望該股票組合能夠獲得超越基準收益率的投資方法。

量化選股為什麼能賺錢？

由於A股市場不是特別有效的市場，在非有效的市場下，量化模型對於市場微觀交易機會的把握和處理是遠強於人腦的，市場的非理性機會，各種各樣的套利機會，很多都需要通過大量的數據統計和挖掘來發現。
另一方面，量化選股策略由於是程序化操作，其紀律性，客觀性，准確性，及時性的特徵，能夠更好的把握市場機遇，不會受人為情緒因素所影響，而且對交易機會的發現和執行要比人為判斷更加迅速。再者，量化選股因為是通過數據挖掘，模型選股，所以構建的投資組合可以同時持有數百隻股票，而且可以高頻率的交易，這樣能很好的起到分散風險並提高收益的作用。

量化選股的風險特徵如何？

一、市場中性策略
對於市場中性策略來說，其目標主要是通過量化選股的方法選出高阿爾法的股票構建組合，並做股指期貨對沖。以此來剝離股票組合的市場風險，並收獲純阿爾法收益。所以一般情況下中性策略相對純股票多頭產品回撤風險要小，波動平滑，最大回撤一般較小，屬於相對比較穩健的投資策略。

二、指數增強策略
市場上現在比較主流的指數增強策略主要由原來的市場中性策略演變而來，為了能夠提高資金使用效率和搏取更高的收益，將市場中性策略中的股指期貨對沖部分去除，直接構建股票純多頭組合，運用量化選股的方法選擇一攬子股票，追蹤指數，控制跟蹤誤差。目的是在承擔市場風險的前提下，獲取能比市場指數更高的收益，不僅獲取中性策略中所提供的純阿爾法收益，也獲取市場本身所帶來的收益。
中天嘉華優財富平台通過深度調研甄選出市場中優質的理財產品，供理財師和投資者選擇。優財富平台產品種類豐富，包括固定收益、私募股權、私募證券、海外投資等多個投資品類。產品交易結構透明、項目優勢明顯、不存在過度包裝。除了產品本身，優財富平台還為理財師提供了數以千計的產品投資組合以及相應的存續服務、高傭金、費用結算等服務，同時還會推出緊跟市場的投資策略和極具前瞻性的投資觀點。

5. 如何用量化的方法判斷股票價格高點

量化有很多，每一種量化的方式都是不一樣的，而且成功率高的量化指標。
1、多因子選股是最經典的選股方法，該方法採用採用一系列的因子（比如市盈率PE）作為選股標准，滿足這些因子的股票被買入，不滿足的被賣出。

2、風格輪動選股是利用市場風格特徵進行投資，市場在某個時刻偏好大盤股，某個時刻偏好小盤股，如果發現市場切換偏好的規律，並在風格轉換的初期介入，就可能獲得較大的收益。

3、行業輪動選股是由於經濟周期的的原因，有些行業啟動後會有其他行業跟隨啟動，通過發現這些跟隨規律，我們可以在前者啟動後買入後者獲得更高的收益，不同的宏觀經濟階段和貨幣政策下，都可能產生不同特徵的行業輪動特點。

4、資金流選股是利用資金的流向來判斷股票走勢。

等還有一些............

6. 如何量化選股

量化選股就是利用數量化的方法選擇股票組合，期望該股票組合能夠獲得超越基準收益率的投資行為。
在《量化投資—策略與技術》中，將量化選股策略為兩類：第一類是基本面選股，第二類是市場行為選股。
目前市場中存在多種量化選股模型，如何量化選股關鍵在於所依賴的選股模型；
希望我的回答能夠幫助到您

7. 如何量化炒股

首先，可以通過學習量化策略來進行，主要包括多因子策略、統計套利、機器學習。

量化交易是一種新興的系統化金融投資方法，它綜合多個學科的知識，用先進的數學模型代替人的主觀思維制定交易策略，利用計算機強大的運算力從龐大的股票、債券、 期貨等歷史數據中回測交易策略的盈虧「概率」，通過管理盈虧的「概率」幫助投資者做出准確的決策。

此外，我們可以通過數庫多因子量化平台進行炒股，它會呈現出影響股價走勢的相關因子，讓投資者從中選取影響力高的因子，組合成量化策略，進行收益對比分析，得出最理想的股票組合。還可以自由添加、刪除、收藏多個因子，僅需幾秒鍾就可以完成大量的數據運算，操作方便快捷。

潛在風險

量化交易一般會經過海量數據模擬測試和模擬操作等手段進行檢驗，並依據一定的風險管理演算法進行倉位和資金配置，實現風險最小化和收益最大化，但往往也會存在一定的潛在風險，具體包括：

1、歷史數據的完整性。行情數據不完整可能導致模型與行情數據不匹配。行情數據自身風格轉換，也可能導致模型失敗，如交易流動性，價格波動幅度，價格波動頻率等，而這一點是量化交易難以克服的。

2、模型設計中沒有考慮倉位和資金配置，沒有安全的風險評估和預防措施，可能導致資金、倉位和模型的不匹配，而發生爆倉現象。

3、網路中斷，硬體故障也可能對量化交易產生影響。

4、同質模型產生競爭交易現象導致的風險。

5、單一投資品種導致的不可預測風險。

為規避或減小量化交易存在的潛在風險，可採取的策略有：保證歷史數據的完整性；在線調整模型參數；在線選擇模型類型；風險在線監測和規避等。

8. 如何理解量化選股和量化擇時之間的關系

所謂量化投資，就是通過定量或統計的方法，不斷地從歷史數據中挖掘有效的規律並在投資行為中加以利用，甚至通過計算機程序自動執行下單的動作。也就是說，量化投資方法是靠「概率」取勝，其最鮮明的特徵就是可定量化描述的模型、規律或策略。

對於股票市場，量化投資主要包括量化選股、量化擇時、演算法交易、股票組合配置、資金或倉位管理、風險控制等。我們這里重點聊一聊量化選股和擇時策略，其中前者解決哪些股票值得關注或持有，後者解決何時買入或賣出這些股票，以期在可承受的風險程度下，獲得盡可能多的收益。

第一階段：選股
選股的目標是從市場上所有可交易的股票中，篩選出適合自己投資風格的、具有一定安全邊際的股票候選集合，通常稱為「股票池」，並可根據自己的操作周期或市場行情變化，不定時地調整該股票池，作為下一階段擇時或調倉的基礎。

量化選股的依據可以是基本面，也可以是技術面，或二者的結合。常用的量化選股模型舉例如下：
1多因子模型
多因子模型：採用一系列的「因子」作為選股標准，滿足這些因子的股票將作為候選放入股票池，否則將被移出股票池。這些因子可以是一些基本面指標，如 PB、PE、EPS 增長率等，也可以是一些技術面指標，如動量、換手率、波動率等，或者是其它指標，如預期收益增長、分析師一致預期變化、宏觀經濟變數等。多因子模型相對來說比較穩定，因為在不同市場條件下，總有一些因子會發生作用。
2板塊輪動模型
板塊輪動模型：一種被稱作風格輪動，它是根據市場風格特徵進行投資，比如有時市場偏好中小盤股，有時偏好大盤股，如果在風格轉換的初期介入，則可以獲得較大的超額收益；另一種被稱作行業輪動，即由於經濟周期的原因，總有一些行業先啟動行情，另有一些（比如處於產業鏈上下游的）行業會跟隨。在經濟周期過程中，依次對這些輪動的行業進行配置，比單純的買入持有策略有更好的效果。
3一致性預期模型
一致性預期模型：指市場上的投資者可能會對某些信息產生一致的看法，比如大多數分析師看好某一隻股票，可能這個股票在未來一段時間會上漲；如果大多數分析師看空某一隻股票，可能這個股票在未來一段時間會下跌。一致性預期策略就是利用大多數分析師的看法來進行股票的買入賣出操作。
與此類似的思路還有基於股吧、論壇、新聞媒體等對特定股票提及的輿情熱度或偏正面/負面的消息等作為依據。還有一種思路是反向操作，迴避羊群效應（物極必反），避免在市場狂熱時落入主力資金出貨的陷阱。

4資金流模型
資金流模型：其基本思想是根據主力資金的流向來判斷股票的漲跌，如果資金持續流入，則股票應該會上漲，如果資金持續流出，則股票應該下跌。所以可將資金流入流出情況編製成指標，利用該指標來預測未來一段時間內股票的漲跌情況，作為選股依據。
第二階段：擇時
擇時的目標是確定股票的具體買賣時機，其依據主要是技術面。取決於投資周期或風格（例如中長線、短線，或超短線），擇時策略可以從比較粗略的對股票價位相對高低位置的判斷，到依據更精確的技術指標或事件消息等作為信號來觸發交易動作。

一般來說，擇時動作的產生可以基於日K線（或周K線），也可以基於日內的小時或分鍾級別K線，甚至tick級的分時圖等。具體的量化擇時策略可以分為如下幾種：
1趨勢跟蹤型
趨勢跟蹤型策略適用於單邊上升或單邊下降（如果可做空的話）的行情——當大盤或個股出現一定程度的上漲和一定程度的下跌，則認為價格走勢會進一步上漲或下跌而做出相應操作（買入->持有->加倉->繼續持有->賣出）。

2高拋低吸型
高拋低吸型：高拋低吸型策略適用於震盪行情——當價格走勢在一定范圍的交易區間（箱形整理）或價格通道（平行上升或下降通道）的上下軌之間波動時，反復地在下軌附近買入，在上軌附近賣出，賺取波段差價利潤（下軌買入->上軌賣出->下軌買入->上軌賣出->…）。
3橫盤突破型
橫盤突破型：價格走勢可能在一定區間范圍內長時間震盪，總有一天或某一時刻走出該區間，或者向上突破價格上軌（如吸籌階段結束開始拉升），或者向下突破價格下軌（如主力出貨完畢，或向下一目標價位跌落以尋找有效支撐），此時行情走勢變得明朗。
橫盤突破型策略就是要抓住這一突破時機果斷開多或開空，以期用最有利價位和最小風險入場，獲得後續利潤（空倉或持倉等待機會->突破上軌則買入或平空/突破下軌則賣出或做空）。

常見的趨勢跟蹤型策略有：短時和長時移動均線交叉策略，均線多頭排列和空頭排列入場出場策略，MACD的DIFF和DEA線交叉策略等。如下圖所示：

常見的高拋低吸型策略一般通過震盪類技術指標，如KDJ、RSI、CCI等，來判斷價格走勢的超賣或超賣狀態，或通過MACD紅綠柱或量能指標與價格走勢間的背離現象，來預測波動區間拐點的出現。如下圖所示：

常見的橫盤突破策略包括布林帶上下軌突破、高低價通道突破、Hans-123、四周法則等。如下圖所示：

必須要強調的是，趨勢跟蹤型策略和高拋低吸型策略適用於完全不同的市場行情階段——如果在單邊趨勢中做高拋低吸，或是在震盪行情中做趨勢跟蹤，則可能會造成很大虧損。因此，對這二者的使用，最關鍵的是，第一要盡量准確地判斷當前行情類型，第二是要時刻做好止損保護（和及時止盈）。

總結一下：
在瘋牛秘籍和瘋牛形態系列產品中，提供了大量對股市規律的揭示、以及基於這些規律制定的量化策略，例如基於各類公告事件、資金動向、技術指標等制定的策略和規律，以及次日機會、底部形態反轉等對應的交易時機。
這些實時動態的策略可為投資者的選股和擇時操作提供高效的、有價值的參考。

9. 量化投資,如何量化呢

量化投資技術幾乎覆蓋了投資的全過程，包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、演算法交易，資產配置，風險控制等。
1·量化選股

量化選股就是採用數量的方法判斷某個公司是否值得買入的行為。根據某個方法，如果該公司滿足了該方法的條件，則放入股票池，如果不滿足，則從股票池中剔除。量化選股的方法有很多種，總的來說，可以分為公司估值法、趨勢法和資金法三大類
2·量化擇時

股市的可預測性問題與有效市場假說密切相關。如果有效市場理論或有效市場假說成立，股票價格充分反映了所有相關的信息，價格變化服從隨機遊走，股票價格的預測則毫無意義。眾多的研究發現我國股市的指數收益中，存在經典線性相關之外的非線性相關，從而拒絕了隨機遊走的假設，指出股價的波動不是完全隨機的，它貌似隨機、雜亂，但在其復雜表面的背後，卻隱藏著確定性的機制，因此存在可預測成分。
3·股指期貨

股指期貨套利是指利用股指期貨市場存在的不合理價格，同時參與股指期貨與股票現貨市場交易，或者同時進行不同期限，不同(但相近)類別股票指數合約交易，以賺取差價的行為,股指期貨套利主要分為期現套利和跨期套利兩種。股指期貨套利的研究主要包括現貨構建、套利定價、保證金管理、沖擊成本、成分股調整等內容。
4·商品期貨

商品期貨套利盈利的邏輯原理是基於以下幾個方面 ：
（1）相關商品在不同地點、不同時間對應都有一個合理的價格差價。
（2）由於價格的波動性，價格差價經常出現不合理。
（3）不合理必然要回到合理。
（4）不合理回到合理的這部分價格區間就是盈利區間。
5·統計套利

有別於無風險套利,統計套利是利用證券價格的歷史統計規律進行套利,是一種風險套利，其風險在於這種歷史統計規律在未來一段時間內是否繼續存在。統計套利在方法上可以分為兩類,一類是利用股票的收益率序列建模，目標是在組合的β值等於零的前提下實現alpha 收益，我們稱之為β中性策略；另一類是利用股票的價格序列的協整關系建模，我們稱之為協整策略。
6·期權套利

期權套利交易是指同時買進賣出同一相關期貨但不同敲定價格或不同到期月份的看漲或看跌期權合約，希望在日後對沖交易部位或履約時獲利的交易。期權套利的交易策略和方式多種多樣，是多種相關期權交易的組合，具體包括：水平套利、垂直套利、轉換套利、反向轉換套利、跨式套利、蝶式套利、飛鷹式套利等。
7·演算法交易

演算法交易又被稱為自動交易、黑盒交易或者機器交易，它指的是通過使用計算機程序來發出交易指令。在交易中，程序可以決定的范圍包括交易時間的選擇、交易的價格、甚至可以包括最後需要成交的證券數量。根據各個演算法交易中演算法的主動程度不同，可以把不同演算法交易分為被動型演算法交易、主動型演算法交易、綜合型演算法交易三大類。
8·資產配置

資產配置是指資產類別選擇，投資組合中各類資產的適當配置以及對這些混合資產進行實時管理。量化投資管理將傳統投資組合理論與量化分析技術的結合，極大地豐富了資產配置的內涵，形成了現代資產配置理論的基本框架。
它突破了傳統積極型投資和指數型投資的局限，將投資方法建立在對各種資產類股票公開數據的統計分析上，通過比較不同資產類的統計特徵，建立數學模型，進而確定組合資產的配置目標和分配比例。

10. 什麼是量化選股 量化選股的風險特徵

什麼是量化選股？

簡單來說，量化選股就是利用數量化的方法構建模型，進而選擇股票組合，期望該股票組合能夠獲得超越基準收益率的投資方法。

量化選股的風險特徵如何？

我們以市場上較為典型的兩種運用量化選股方法的策略舉例：

一、市場中性策略

對於市場中性策略來說，其目標主要是通過量化選股的方法選出高阿爾法的股票構建組合，並做股指期貨對沖。以此來剝離股票組合的市場風險，並收獲純阿爾法收益。所以一個標準的純市場中性策略，應該較少的受到市場波動的影響，進而穩定的獲得一個不錯的超額收益。所以一般情況下中性策略相對純股票多頭產品回撤風險要小，波動平滑，最大回撤一般較小，屬於相對比較穩健的投資策略。

二、指數增強策略

市場上現在比較主流的指數增強策略主要由原來的市場中性策略演變而來，為了能夠提高資金使用效率和搏取更高的收益，將市場中性策略中的股指期貨對沖部分去除，直接構建股票純多頭組合，運用量化選股的方法選擇一攬子股票，追蹤指數，控制跟蹤誤差。目的是在承擔市場風險的前提下，獲取能比市場指數更高的收益，不僅獲取中性策略中所提供的純阿爾法收益，也獲取市場本身所帶來的收益。

現在的指數增強產品主要有滬深300指數增強和中證500指數增強產品兩種，以跟蹤中證500指數的產品相對更多。由於去掉了股指對沖，指數增強的產品是完全暴露市場風險的，以此來搏取更高的收益。所以指數增強的產品就具備了高風險，高收益的特徵。一般情況下，會跟隨產品所追蹤的指數進行波動，同漲同跌，但一般會在上漲中比指數漲的更高，而在下跌中比指數虧損的較少，盡管策略整體波動相對較大，在投資期間也可能發生較大的回撤，但由於指數增強產品相比純中性產品資金使用效率更高而且有更強的復利效應，在市場沒有極大風險的情況下，更可能獲得比中性產品更高的收益。

最常見的量化選股模型

市場較為主流的量化選股策略總的來說可以分為兩類：第一類是基本面選股，第二類是市場行為選股。其中基本面選股模型主要有：多因子模型、風格輪動模型和行業輪動模型。市場行為選股模型主要有：資金流模型、動量反轉模型、一致預期模型、趨勢追蹤模型和籌碼選股模型。

市場中從事量化投資的機構運用了各種量化選股模型構建股票組合，通過藉助現代統計學、數學的方法，從海量歷史大數據中尋找能夠帶來投資組合穩定收益的多種「大概率」策略和規律，在此基礎上，綜合歸納成因子和模型程序，最終紀律嚴明地按照這些數量化模型組合來進行獨立投資。在眾多的選股模型中，多因子選股模型是各個量化選股機構用的比較多的一種，多因子模型基本原理是採用一系列的因子作為選股標准，滿足這些因子的股票則被買入，不滿足的則賣出。

多因子模型的核心原理就是找到那些與企業的收益率最相關的因子。各種多因子模型核心的區別主要有兩點，第一是選擇的因子可能不同，第二是對因子的組合和權重分配會有所不同。綜合這兩點，就會導致不同機構最終選擇出的股票組合是不同的。一般而言，多因子選股模型具體的選股方法分為打分法和回歸法兩種。

打分法就是根據各個因子的大小對股票進行打分，然後按照一定的權重加權得到一個總分，根據總分再對股票進行篩選。

回歸法就是用過去的股票的收益率對多因子進行回歸，得到一個回歸方程，然後再把最新的因子值代入回歸方程得到一個對未來股票收益的預判，然後再以此為依據進行選股。