量化模型的什么是量化模型

1. 量化模型的什么是量化模型

如果把证券市场看作一个病人的话，每个投资者就是医生。但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。量化投资更像是西医，依靠模型判断，模型对于定量投资者的作用就像CT机对于医生的作用。在每一天的投资运作之前，投资者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。

2. 一个完整的量化模型包括哪些

一个完整的量化模型包括哪些
近几年，量化投资在国内兴起，但在很多人眼里，量化投资仿佛是一个非常神秘的新事物。而实际上，量化投资的无非就是宽客通过计算机语言，将交易策略布置到一个量化系统中，然后进行回测和实战的过程。量化投资的本质还是投资者的智慧，只是实现过程中运用到计算机这一工具。
      宽客们到底是如何系统的构建一个完整的量化模型的？可以肯定的是，宽客跟普通投资者一样，也在观察市场，产生一些普通投资者也会想到的想法，当宽客产生一些想法时，他们会通过计算机去验证他们的想法是否靠谱或者是能否带来收益。而作为普通投资者，实现想法往往是困难的，如同普通投资者在投资或炒股过程中，发现在15分钟K线图，上升趋势中股价跌破MA169后便会进入调整。普通投资者只是感觉，而宽客可以通过编写程序然后在市场的历史数据回测，验证这个想法是否靠谱。
一个简单的想法编写成简单的程序，这明显不能称作为量化模型，但这却是任何一个量化模型的来源，即人的想法。完整的量化模型应当包括：策略模型、风险模型、交易成本模型、投资组合构建模型、执行模型，如下图：
 
      策略模型：策略模型可以说是整个量化模型最核心的部分，决定了整个量化模型的盈利能力。策略模型五花八门，归类划分为：理论驱动型和数据驱动型。数据驱动型的策略通过对数据的分析而揭开市场的面纱，说白了就是靠数据解释一切市场行为。理论驱动型策略通过理论去预测未来的市场行为，而其中的理论就是人们通过对市场的观察，然后给出符合经济学原理的解释。
      理论驱动型的策略可以划分为两大类：基于价格数据的交易策略和基于基本面数据的交易策略。基于价格数据的交易策略有：趋势跟随型(动量策略)、均值回复策略、技术情绪策略。基于基本面数据的交易策略有：价值型、成长型、品质型。如下图：
 
      1.趋势跟随型：标志性策略就是双均线策略，投资者认为在一定时间内市场通常是朝着同一方向变化的。说白了，就是看涨做涨。
      2.均值回复型：标志性策略就是统计套利策略，投资者认为在一定时间内市场并非朝着同一方向变化的。说白了，就是超涨了卖，超跌了买。
      3.技术情绪型：标志性策略就是情绪指标策略，投资者认为通过某些价格、成交量可以暗示对投资者对后续行情的情绪，随后进行相应操作。其中比较有意思是通过比较期权的认购量和认沽量，来判断投资者对后续行情的情绪。
      4.价值型：价值型策略的基本理念是：收益率越高，价格越低。通俗的讲，买入被低估的证券，卖出被高估的证券。
      5.成长型：成长型策略往往投资成长性公司，成长性公司是指较长一段时间内，具有持续挖掘未利用资源能力，不同程度地呈现整体扩张态势，未来发展预期良好的企业。通俗的讲，买入正在快速发展以及具有良好发展前景的公司股票。
      6.品质型：品质型策略选择公司的标志就不一样，有杠杆比率、收入来源的多样性、管理水平、欺诈风险等等。
      上述策略模型在实施过程中必须考虑选股范围、选股标准、投资期限、交易信号、仓位控制、止盈止损。一个策略模型应当包含的因素都不可少，不然会影响到整个策略模型，进而导致整个量化模型失败。
      风险模型：风险模型对于一个量化模型来说，是不可缺少的，它能提高量化模型盈利的质量和稳定性。风险模型分为：内部风险和外部风险。内部风险有：数据错误，个股风险，市场风险等等。外部风险有：网络风险，技术风险，物理风险等。
      1.数据错误：模型进行回测或者实盘交易的过程中，数据本身如果是错误的，那么交易最终的结果也是没有意义的，如果是实盘交易，那么后果也是不堪设想的。
      2.市场风险：量化模型在实盘交易过程中，由于整个策略程序并不能完美的预测出未来市场的任何一个变化，当宽客发现市场环境出现巨大变化，导致与量化策略所适应的的环境不一致时，就需要进行量化策略的暂停。
      3.个股风险：与市场风险对应的是个股风险，基于价格数据驱动的策略尤其需要堤防个股风险，当公司的基本面短时间内发生巨大变化时，但技术层面并未及时更新，导致量化模型买入垃圾股票。
      4.外部风险：外部风险指的是量化模型在实施过程中的现实风险，比如计算机下单时，由于网络中断，计算机硬件损坏，打雷地震等，导致交易单并未传送到交易所，从而产生损失。
      设置风险模型的意义就在于，当量化模型遇到上述风险时，宽客能够及时采取措施，进行人工干预或者预备计算机启动，尽可能的减少损失。
      交易成本模型：策略模型在于盈利，风险模型在于规避损失，交易成本模型则在于控制成本，使得整个量化模型的盈利最大化。交易成本模型的基本理念是：策略模型在运行过程中发生的成本较为精确的计算出来，从交易成本可以判断出策略模型运行频率。
      交易成本一般有：佣金与费用、滑点、市场冲击成本。通常计算交易成本的方法有：常值型交易成本，线性交易成本，分段型交易成本。在真实的交易环境中，由于市场冲击成本的存在，每次交易的成本都是不一样的，常值型和线性交易成本的缺陷非常明显，而分段型交易成本在实际操作过程中略微复杂，因此精确的计算出交易成本本身就是一项技术活。
      投资组合构建模型：投资组合构建模型在于构建一个能创造最大盈利的投资组合。主要分为：基于规则的投资组合构建模型和基于优化的投资组合构建模型。基于规则的投资组合构建模型主要分三类：相等头寸加权，相等风险加权，信号驱动型加权。其中前两类分别保证了投资组合的每个个股头寸相等和所承担的风险相等。第三类根据信号强度来加权，投资组合中个股与策略模型设定的条件越接近则赋予的权重越大，这是合理决定头寸规模的最佳途径。
      执行模型：执行模型是实施量化模型的最后一个环节，如果没有执行模型，那么整个量化模型并没有存在的意义。执行模型中订单执行算法是最关键的，其主要目的是，以尽可能低的价格，尽可能完整地完成想要交易的订单。具体的执行算法包括：采用何种订单类型，采用进取订单还是被动订单，采用大订单还是小订单。对于资金量比较小的宽客，执行模型往往是比较简单的，一旦出现信号，其所需成交量的并不需要太大。而对于资金量较大的宽客来说，执行模型是比较复杂的，需要根据实际情况来选择合适的下单方式。
      以上就是量化模型的整个系统框架，其中任何一个部分都发挥至关重要的作用，因此一个完整的能盈利的量化模型是非常有价值的

3. 量化模型是什么意思？

量化盘是什么意思

4. 量化派的模型是基于什么做的？靠谱吗？

量化派基于Hadoop、Spark、Storm的大数据风控架构
量化派的信用钱包每天都会获取大量的用户的注册信息等结构化数据以及爬虫抓取的非结构化数据，还有第三方的接入数据，系统运行产生的日志数据等等，数据的形式多种多样，如何保护好、利用好这些数据，是公司重中之重的任务。量化派的业务也决定了公司是数据驱动型的。为了更好的满足公司日益增长变化的业务，在大数据平台建设中全面拥抱开源的基础上，进行了不停迭代设计，对数据平台中采用的开源软件进行了深度应用开发，同时还开发了很多契合业务需求的工具软件，很好的支撑我们去实现普惠金融的理想。
相比我国的网民数量，信贷用户只占其中的一小部分，所以我司产品的用户基数并不是非常大，但是，为了给信贷用户更准确的信用评级，对于每个信贷用户我们都会从多个渠道获取大量的有效数据，这些数据聚合起来也是海量数据规模。公司发展伊始，几乎将所有的数据都存放在Mysql关系数据库中，工程师使用标准SQL语句来存储或者调用数据资源。Mysql很快就遇到了性能瓶颈，虽然可以通过不停地优化整个Mysql集群以应对数据的快速增长，但是面对复杂的数据业务需求，Mysql显然无法提供最优的解决方案。所以我司最终决定将数据迁移到大数据平台上，Mysql仅用来存储需要经常变化的状态类数据。除了系统运行日志直接存放在HDFS之中，大量的数据利用HBase来进行管理。HBase中的数据按照不同的数据源存放在不同的表中，每张表按照业务和存储需求对rowkey进行精心设计，确保海量数据中查询所需数据毫秒级返回。
根据业务的不同特点，对于常规的数据ETL处理，我们使用MapReduce框架来完成；BI和数据挖掘这些工作都放到了Spark上。这样一来，依赖不同任务或不同计算框架间的数据共享情况在所难免，例如Spark的分属不同Stage的两个任务，或Spark与MapReduce框架的数据交互。在这种情况下，一般就需要通过磁盘来完成数据交换，而这通常是效率很低的。为了解决这个问题，我们引入了Tachyon中间层，数据交换实际上在内存中进行了。而且，使用了Tachyon之后还解决了Spark任务进程崩溃后就要丢失进程中的所有数据的问题，因为此时数据都在Tachyon里面了，从而进一步提升了Spark的性能。Tachyon自身也具有较强的容错性，Tachyon集群的master通过ZooKeeper[7]来管理，down机时会自动选举出新的leader，并且worker会自动连接到新的leader上。
多维度的征信大数据可以使得量化派可以融合多源信息，采用了先进机器学习的预测模型和集成学习的策略，进行大数据挖掘。不完全依赖于传统的征信体系，即可对个人消费者从不同的角度进行描述和进一步深入地量化信用评估。公司开发了多个基于机器学习的分析模型，对每位信贷申请人的数千条数据信息进行分析，并得出数万个可对其行为做出测量的指标，这些都在数秒之内完成。

5. 数学建模中量化分析模型怎么建立?

用以下几种方法的一种或几种结合使用：湿法分析直读光谱（OES），电感耦合等离子体放射光谱（ICP-AES），电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS），原子吸收光谱（AAS）。
量化模型，是把数理统计学应用于科学数据，以使数理统计学构造出来的模型得到经验上的支持，并获得数值结果。这种分析是基于理论与观察的并行发展，而理论与观测又通过适当的推断方法而得以联系。
如果把证券市场看作一个病人的话，每个投资者就是医生。但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。

量化投资更像是西医，依靠模型判断，模型对于定量投资者的作用就像CT机对于医生的作用。在每一天的投资运作之前，投资者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。
被尊为“股神”的沃伦.巴菲特，他在过去的40年间，平均每年的收益率21%左右，而期间标准普尔500指数年均增长率是10%左右，他的收益只是指数的二倍。
因为他注重的是长线操作的定性投资，只靠个人的经验和智慧来判断买卖股票。而美国对冲基金经理、哈佛大学数学教授詹姆斯.西蒙斯，他所管理的大奖章基金是从1989年到2006年的17年间，平均每年的收益率到了38.5%，是股神巴菲特的近2倍。

6. 量化交易有哪些重要的模型？

您好，
Alpha策略模型Alpha策略包含不同类别：按照研究内容来分，可分为基本面Alpha（或者叫财务Alpha）和量价Alpha。业内普遍不会将这两种Alpha完全隔离开。但是不同团队会按照其能力、擅长方向以及信仰，在做因子上有所偏向。有的团队喜欢用数据挖掘的方式做量价因子，而有的团队喜欢从基本面财务逻辑的角度出发，精细地筛选财务因子。按照是否对冲可以分为两类。全对冲的叫做Alpha策略，不对冲的在市面上常被称作指数增强策略。二者所用模型一样，但后者少了期货的对冲。缺少对冲有坏处也有好处，坏处是这种策略的收益曲线是会有较大的回撤。但好处方面，在大涨的年份，这种策略的表现会特别好；从长期看, 公司可以赚取BETA分红收益, 并且可以吸引看好指数的客户。相比之下而对冲Alpha策略一般在大牛市中会远远跑输指数；此外不对冲的好处是节约资金，对冲的Alpha策略至少要放20~30%的资金在期货端用来做保证金。2.CTA策略模型关于CTA策略，CTA策略的特点是收益风险比相对Alpha来说会较低。但是在行情较好的年份收益可能会很高，尤其是在早期。而且，无论是在编程还是策略上，CTA入门的难度相对来说都是最低的。 
请采纳

7. 量化投资模型如何开发的？

量化的模型开发大致分为以下几个环节：
①数据处理，看你用什么工具，R还是Matlab还是python，或者是c++，最好是工具本身的格式，这样速度会快的多，比如Rdata，或matlab的mat格式，或者python的npy格式，或者c++的二进制格式，还有就是你要用什么数据，分钟数据，切片数据，还是tick数据，根据你的需求不同进行处理。

②指标建立，这个工作可以看成问题的关键，如何建立指标，你的思想是什么，都来源于此，举个简单的均线指标，matlab，就是ma=movavg(data,length)
③模型回测，据我理解就是一个大循环:
if time>9. && timema(i) && p!=1
   buy
else 
   sell
if p==1 && 止损条件
  平仓
等等
④计算收益
然后根据收益，夏普比率等，改条件，重复上面的工作。

总结：
开发模型的步骤一般是：数据处理、寻找因子、回测验证、实盘模拟、风险归因。

备注：
数据处理：去极值、标准化、中性化；数据预处理。
寻找因子：寻找Alpha、寻找收益波动比因子、另外优矿上提供了近400个因子因子可以自己验证。

8. 数学建模中量化处理方式是什么?

1、从数据到模型，通过拟合等方式建立模型。具有明显科学背景的问题多以此为基础。
2、从物理背景到模型，建立已有数据和模型参数之间的关系。与上面第一个内容类似，建立高逼格的ode或pde模型多以此为基础。
3、数据到信息，再到知识，数据类的题目基本都这样。建立模型约等于给数据嵌一个多元统计或者机器学习的方法。
4、由工业问题跟而直接建立的模型，量化大多是模型的解或者内体现出结论的相关变量的图片。

扩展资料：
数学建模就是用数学语言描述实际现象的过程。这里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象，也包含抽象的现象比如顾客对某种商品所取的价值倾向。这里的描述不但包括外在形态、内在机制的描述，也包括预测、试验和解释实际现象等内容。
我们也可以这样直观地理解这个概念：数学建模是一个让纯粹数学家（指只研究数学，而不关心数学在实际中的应用的数学家）变成物理学家、生物学家、经济学家甚至心理学家等等的过程。
参考资料来源：百度百科-数学建模