拿手C/C++、python、go言语、sicikit-learn与tensorflow，2012年微软MVP，具有15年编程阅历与5年的教育阅历。具有多年的软件编程阅历与讲师授课阅历，并在人机交互、教育、信息安全、广告系统开发许多产品，具有深沉的项目办理阅历以及研制阅历。教育解说浅显易懂，使学员能够做到学以致用。

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　　量化生意是指以先进的数学模型代替人为的片面判别，运用核算机技能从巨大的前史数据中海选能带来超量收益的多种“大概率”事情以拟定战略，极大地削减了出资者心情动摇的影响，防止在商场极度疯狂或失望的情况下作出非理性的出资决议计划。

　　定量出资和传统的定性出资实质上来说是相同的，二者都是依据商场非有用或弱有用的理论基础。两者的差异在于定量出资办理是“定性思维的量化运用”，愈加着重数据。量化生意具有以下几个方面的特色：

　　1、纪律性。依据模型的运转成果进行决议计划，而不是凭感觉。纪律性既能够抑制人道中贪婪、惊骇和侥幸心理等缺点，也能够战胜认知误差，且可盯梢。

　　2、系统性。详细表现为“三多”。一是多层次，包括在大类财物装备、职业挑选、精选详细财物三个层次上都有模型；二是多视点，定量出资的中心思维包括微观周期、商场结构、估值、生长、盈余质量、剖析师盈余猜测、商场心情等多个视点；三是多数据，即对海量数据的处理。

　　3、套利思维。定量出资经过多面、系统性的扫描捕捉过错定价、过错估值带来的机遇，然后发现估值凹地，并经过买入轻视财物、卖出高估财物而获利。

　　4、概率制胜。一是定量出资不断从前史数据中发掘有望重复的规则并加以运用；二是依托组合财物制胜，而不是单个财物制胜。

　　量化出资技能包括多种详细办法，在出资种类挑选、出资机遇挑选、股指期货套利、产品期货套利、计算套利和算法生意等范畴得到广泛运用。在此，以计算套利和算法生意为例进行论述。

　　计算套利是运用财物价格的前史计算规则进行的套利，是一种危险套利，其危险在于这种前史计算规则在未来一段时刻内是否继续存在。

　　计算套利的首要思路是先找出相关性most好的若干对出资种类，再找出每一对出资种类的长时刻均衡联系（协整联系），当某一对种类的价差（协整方程的残差）违背到必定程度时开端建仓，买进被相对轻视的种类、卖空被相对高估的种类，等价差回归均衡后获利了断。股指期货对冲是计算套利较常选用的一种操作战略，即运用不同国家、区域或职业的指数相关性，一起买入、卖出一对指数期货进行生意。在经济全球化条件下，各个国家、区域和职业股票指数的相关性越来越强，然后简单导致股指系统性危险的发生，因而，对指数间的计算套利进行对冲是一种低危险、高收益的生意办法。

　　算法生意又称主动生意、黑盒生意或机器生意，是指经过设核算法，运用核算机程序宣布生意指令的办法。在生意中，程序能够决议的规模包括生意时刻的挑选、生意的价格，乃至包括most后需求成交的财物数量。

　　算法生意的首要类型有: (1) 被迫型算法生意，也称结构型算法生意。该生意算法除运用前史数据估量生意模型的要害参数外，不会依据商场的情况主动挑选生意机遇和生意的数量，而是依照一个既定的生意政策进行生意。该战略的的中心是削减滑价（目标价与实践成交均价的差）。被迫型算法生意most老练，运用也most为广泛，如在世界商场上运用most多的成交加权均匀价格（VWAP）、时刻加权均匀价格（TWAP）等都归于被迫型算法生意。 (2) 主动型算法生意，也称机遇型算法生意。这类生意算法依据商场的情况作出实时的决议计划，判别是否生意、生意的数量、生意的价格等。主动型生意算法除了尽力削减滑价以外，把重视的要点逐步转向了价格趋势猜测上。 (3) 归纳型算法生意，该生意是前两者的结合。这类算法常见的办法是先把生意指令拆开，散布到若干个时刻段内，每个时刻段内详细怎么生意由主动型生意算法进行判别。两者结合可抵达单纯一种算法无法抵达的效果。

　　算法生意的生意战略有三：一是下降生意费用。大单指令一般被拆分为若干个小单指令逐步进入商场。这个战略的成功程度能够经过比较同一时期的均匀购买价格与成交量加权均匀价来衡量。二是套利。典型的套利战略一般包括三四个金融财物，如依据外汇商场利率平价理论，国内债券的价格、以外币标价的债券价格、汇率现货及汇率远期合约价格之间将发生必定的相关，假如商场价格与该理论隐含的价格误差较大，且逾越其生意成本，则能够用四笔生意来确保无危险赢利。股指期货的期限套利也能够用算法生意来完结。三是做市。做市包括在当时商场价格之上挂一个限价卖单或在当时价格之下挂一个限价买单，以便从生意差价中获利。此外，还有更杂乱的战略，如“基准点“算法被生意员用来模仿指数收益，而”嗅探器“算法被用来发现most动乱或most不稳定的商场。任何类型的模式识别或许猜测模型都能用来发动算法生意。

　　量化生意一般会经过海量数据仿真测验和模仿操作等手法进行查验，并依据必定的危险办理算法进行仓位和资金装备，完成危险most小化和收益most大化，但往往也会存在必定的潜在危险，详细包括：

　　1、前史数据的完好性。行情数据不完好或许导致模型与行情数据不匹配。行情数据本身风格转化，也或许导致模型失利，如生意流动性，价格动摇起伏，价格动摇频率等，而这一点是量化生意难以战胜的。

　　2、模型规划中没有考虑仓位和资金装备，没有安全的危险评价和预防措施，或许导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。

　　为躲避或减小量化生意存在的潜在危险，可采纳的战略有：确保前史数据的完好性；在线调整模型参数；在线挑选模型类型；危险在线监测和躲避等。

　　量化战略是指运用核算机作为东西，经过一套固定的逻辑来剖析、判别和决议计划。量化战略既能够主动履行，也能够人工履行。 [2]

　　一个完好的战略需求包括输入、战略处理逻辑、输出；战略处理逻辑需求考虑选股、择时、仓位办理和止盈止损等要素。

　　量化选股便是用量化的办法挑选确认的出资组合，希望这样的出资组合能够取得逾越大盘的出资收益。常用的选股办法有多因子选股、职业轮动选股、趋势盯梢选股等。

　　多因子选股是most经典的选股办法，该办法选用一系列的因子（比方市盈率、市净率、市销率等）作为选股规范，满意这些因子的股票被买入，不满意的被卖出。比方巴菲特这样的价值出资者就会买入低PE的股票，在PE回归时卖出股票。

　　风格轮动选股是运用商场风格特征进行出资，商场在某个时刻偏好大盘股，某个时刻偏好小盘股，假如发现商场切换偏好的规则，并在风格转化的初期介入，就或许取得较大的收益。

　　职业轮动选股是因为经济周期的的原因，有些职业发动后会有其他职业跟从发动，经过发现这些跟从规则，咱们能够在前者发动后买入后者取得更高的收益，不同的微观经济阶段和货币政策下，都或许发生不同特征的职业轮动特色。

　　资金流选股是运用资金的流历来判别股票走势。巴菲特说过，股市短期是投票机，长时刻看必定是称重机。短期出资者的生意，便是一种投票行为，而所谓的票，便是资金。假如资金流入，股票应该会上涨，假如资金流出，股票应该跌落。所以依据资金流向就能够构建相应的出资战略。

　　动量回转选股办法是运用出资者出资行为特色而构建的出资组合。索罗斯所谓的反身性理论着重了价格上涨的正反馈效果会导致出资者继续买入，这便是动量选股的根本依据。动量效应便是前一段强势的股票在未来一段时刻继续坚持强势。在正反馈抵达无法继续的阶段，价格就会溃散回归，在这样的环境下就会呈现回转特征，便是前一段时刻弱势的股票，未来一段时刻会变强。

　　当股价在呈现上涨趋势的时分进行买入，而在呈现下降趋势的时分进行卖出，实质上是一种追涨杀跌的战略，许多商场因为羊群功效存在较多的趋势，假如能够操控好亏本时的额度，坚持住对趋势的捕捉，长时刻下来是能够取得额定收益的。

　　量化择时是指选用量化的办法判别买入卖出点。假如判别是上涨，则买入持有；假如判别是跌落，则卖出清仓；假如判别是震动，则进行高抛低吸。

　　常用的择时办法有：趋势量化择时、商场心情量化择时、有用资金量化择时、SVM量化择时等。

　　仓位办理便是在你决议出资某个股票组合时，决议怎么分批进场，又怎么止盈止损离场的技能。

　　常用的仓位办理办法有：漏斗型仓位办理法、矩形仓位办理法、金字塔形仓位办理法等

　　止盈，望文生义，在取得收益的时分及时卖出，取得盈余；止损，在股票亏本的时分及时卖出股票，防止更大的丢失。

　　一个战略往往会阅历发生主意、完成战略、查验战略、运转战略、战略失效几个阶段。

　　任何人任何时刻都或许发生一个战略主意，能够依据自己的出资阅历，也能够依据别人的成功阅历。

　　发生主意到完成战略是most大的跨过，完成战略能够参照上文说到的“一个完好的量化战略包括哪些内容？”

　　战略完成之后，需求经过前史数据的回测和模仿生意的查验，这也是实盘前的要害环节，挑选优质的战略，筛选残次的战略。

　　商场是千变万化的，需求实时监控战略的有用性，一旦战略失效，需求及时中止战略或进一步优化战略。