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[炒股基础知识]股票交易与量化初探

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1、好的交易业绩,除了靠交易者本身的能力外,很多时候还和交易者状态相关。
但人性很难完全摆脱-贪、嗔、痴等情绪影响。这就导致了管理人交易业绩的不稳定性。
2、价值投资需要对个股进行大量的研究。机构化时代个股研究超额收益降低,小型团队很难支持深度调研。
3、借助模型,加深对市场的理解,同时,对交易行为进行约束和辅助。极有必要。
4、现在一些先进的量化团队。其算法交易模型已经比较成熟。其中,大量运用机器学习算法。
5、但最终,机器背后还是人。是人的交易思维的量化。人和机器相互学习中,不断进步。


6、我们看重的是,长期来看业绩比较稳定的,并且底层逻辑严密,概率较高的投资逻辑。稳增和复利思维。  基本面模型角度,长期看,纯粹的低估值 模型业绩稳定,但不惊喜,高ROE、稳定增 长结合合理估值模型相对较为理想。高毛利和低负债效果一般。现金流模型效果较好,但符合条件较少。周转率等因子效果一般。因子并非越多越好。主流逻辑简单反而有效。
行业模型:分为周期、消费 医药和TMT 电子计算机等。
技术面模型角度:相对强度结合低波动率较好。超跌结合基本面尚可。但其他效果不稳定。如均线、主力资金等。
主题投资方面:次新强度和小市值 模型较好。涨停模型牛市尚可,但波动大。主题投资过去相当好,但近年来底层逻辑存疑。涨停模型需加上主观判断,否则效果一般。主要噪音太多。
基本面模型和技术面模型结合后,收益明显改善。说明市场的趋势客观存在。
7、引入牛熊假设模型。
熊市交易基本面模型中的消费医药,牛市交易主题模型和基本面模型的TMT和周期。
需要动态调整。
仓位模型:满仓长期收益最高。择时模型下:多头满仓,空头半仓较为理想。多头满仓,空头空仓未见优势。
8、交易频率:同一策略下,换股周期5、10、20日较好。长线一年左右较好。集中度:单股纯收益最高,5股收益风险比较佳。
9、多市场策略:
条件允许的交易者,应考虑多市场交易和双向交易。比如股票、债券、商品和股指、期权。可有效分散风险。
要考虑到股票市场长期无趋势的可能。通过交易多市场多品种多策略,渡过熊市周期。
以上为粗浅的量化模型。还需要专业人士的重构。为辰月量化1.0版本。未来需要不断升级。
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加:2021-07-17 19:38:59  更:2021-07-17 19:56:06 
 
 
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