算法交易策略有哪些，量化交易主要有哪些经典的策略

1，量化交易主要有哪些经典的策略

量化对冲策略即同时利用量化手段和对冲技巧的投资策略经典的量化对冲策略有市场中性策略，事件驱动套利策略三种

研究量化投资模型的目的是找出那些具体盈利确定性的时空价格形态，其最重要手段的概率取胜，最重要的技术是概率统计，最主要的研究方向是市场行为心理那么我们在选择用于研究的参数时，也应该用我们的经验来确定是否把某技术参数放进去，因为一般来说定性投资比较好用的参数指标对量化投资同样适用量化投资区别于传统定性投资的主要特征在于模型

我打个比方，我们看病，中医与西医的诊疗方法是不同，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，主观定性程度大一些；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，对症下药中医对医生的经验要求非常高，他们的主观判断往往决定了治疗效果，而西医则要从容得多，按事先规定好的程序走就行了

量化投资就是股票投资中的西医，它可以比较有效地矫正理智与情绪的不兼容现象量化投资的一般思路：选定某些技术指标（我们称之为参数，往往几个组成一组），并将每一个参数的数据范围进行分割，成几等份然后，用计算机编程写出一段能对这些参数组对股票价格造成的影响进行数据统计的程序，连接至大型数据库进行统计计算，自动选择能够达到较高收益水平的参数组合

但是选出这些参数组后还不能马上应用，因为这里涉及到一个概率陷阱的问题，比如说，有1到100这一百个数字放在那里，现在让你选择，请问你选到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果较幸运你选到了100并不能说明你比别人聪明，而是概率的必然所以，在进行统计时要特别关注统计的频率与选出的结果组数量之间的关系

在选出符合要求的参数组后我们还应留出至少三年的原始市场数据进行验证，只有验证合格后才能试用量化投资原始数据策略：我们选用96年后的市场数据，因为96年股市有过一次交易政策改革（你可以自己查询了解一下），为了不影响研究结果我们不采纳96年以前的数据进数据库量化投资研究的硬设备：高计算性能电脑，家用电脑也可以，不过运算时间会很长，我曾经用家用电脑计算了三个月时间才得到想要的数据

统计方法：可以选用遗传算法，但我在这里陪大家做的是比较简单的模型，所以采用普通统计方法就可以了用于量化研究的软件：我采用的是免费的大型数据库mysql，asp网络编程语言，以及可以设置成网络服务器的旗舰版win7操作系统

2，什么是交易策略?

交易策略字面上看，策略就是计策和谋略，应该是智慧含量很高的一种计划或设计在交易实践里，用来特指情境中的具体设计比较恰当

我们在自己的研究和探讨当中，规定策略要严格使用，不惜缩小其外延和使用范围包含计策和谋略等交易智慧的，具体的交易计划或设计，我们才称之为交易策略（狭义）

交易策略的内容可以包括单独或具体交易的资金相关，机会相关，亏损相关和利润相关的安排和计划，且内容应当具有一定体系特征，具有严谨性，完整性和一定专业水平

交易策略是一系列规则的集合，包括进场和出场的条件，资金管理和风险控制等策略有简单和复杂之分，简单的策略通常使用技术指标和价格行为，复杂的策略使用高阶数学和统计模型通常情况下，我们会认为复杂的模型更优，但实证分析和学术研究表明，复杂的模型往往过度挖掘了历史数据，无法适应剧烈的市场变异，相反简单的模型在长期中更加稳定

交易策略可划分为3个部分：指标（Indicator），信号（Signal）和规则（Rule）

1.指标用于生成交易信号计算指标的方法多种多样，可以是经济数据或估值指标（如PE和EBITDA），可以是技术指标（如MACD，RSI，MA），也可以是时间序列模型（ARIMA，GARCH）技术指标在外汇交易中被广泛使用，它们是价格或成交量的函数，主要用于侦测趋势方向，衡量超买超卖状态，以及判断趋势反转

2.价格和指标的相互作用形成信号以均线穿越为例，当5日均线上穿10日均线时买入，当5日均线下穿10日均线时卖出信号并不局限于买入和卖出，也包含筛子，主要作用是剔除噪音在均线穿越中，交易员可以增加趋势筛子：只有当价格高于200日均线（上涨趋势），以及5日均线上穿10日均线才做多，如果价格低于200日均线，黄金交叉被视为虚假信号著名的筛子有趋势筛子，时间筛子，成交量筛子和波动性筛子，它们是信号的重要组成部分

3.规则是如何对信号做出反应，它们是交易策略的核心例如，当形成买入信号，交易员需要决定什么时候做多，使用什么类型的订单，以及使用多大的头寸等新手往往专注市场择时，久经历练的高手则会专注风险控制和资金管理，长期稳定盈利的秘诀在于使用简单的模型和优秀的资金管理和风控体系

策略交易这个名词应该有好几种叫法，我讲一下我的理解吧我目前在用的一款软件有这个功能，我找一下这个资料；

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