如何建立量化交易模型
量化交易将统计学与数学应用在证券业。量化交易以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。简单的说，就是人为确定买卖点，然后将选择行为编入计算机，使其得到一贯执行。那么，应当怎样建立量化交易模型呢？relquant雷尔 量化交易小编量化交易模型的建立。
1.确定买卖点
量化交易是由一揽子的交易行为构成的，其本质还是研究一定风险情况下的最佳买入和卖出点，通过化整为零，将单笔投资的风险进一步降低。举个例子，如果看好大盘蓝筹股，从策略上考虑，等比例买入全部的大盘蓝筹股获取正收益的概率将大于仅买入一只大盘蓝筹股，这也就是量化交易与非量化交易的本质差别。但这并不改变投资的核心——低买高卖。
以股票市场为例讨论如何“低买高卖”。股票的筛选可以从传统的基本面分析入手，分析政治经济因素，判断金融市场的未来走势。然后结合技术面分析，比较同一行业的各个公司优劣，找出自选股票。接下来就是观察价位走势。通常可以借助K线、均线、MACD、KDJ等指标，找到大概率正确的趋势。
对于那些异常且发生比较频繁的现象很值得注意。比如说周一效应，周五效应，一月效应等等。另外市场上还有一些现象但是不能够切面对比的。比如:连续一个礼拜，每日下午开盘的前几分钟，某些股票快速拉升。随着时间的推移，又下跌至上午收盘价位附近。或者一天价位比较平缓，在接近闭市的十几分钟内快速拉升。这些异常的盘口通常会传递出一些信号，是否主力建仓?面对这样的情况，要分析异常盘口背后的原因。
2.编写语言
对于大多数个人投资者和中小机构而言，开发一个平台需要强大的计算机团队、较大的开发费用、较长的开发周期，因此使用国内现有的量化平台是最现实选择。国内中低端量化交易平台主要有交易开拓者、金字塔决策交易系统、安翼金融终端等等；国内应用的高端量化交易平台主要由国内证券公司、期货公司、金融软件和网络服务供应商等机构开发，各有所长。
当然，如果你不想使用外部的软件，也可以编写自己的交易程序。一般会用到的C语言、C++、JAVA、MATLAB、R语言等编程语言。
3.程序模拟与调试
市场行情千变万化，复杂的程序编写也不是一蹴而就的，需要多次的模拟与调试。为了避免财产不必要损失，不要直接实盘交易。可以根据设定的参数，锁定自选股，在模拟盘里操作，评价程序运行的结果，统计成功的概率。在模拟盘交易达到预期后，先小量资金做实盘进一步测试策略在真实市场环境的有效性，而后再扩大资金实盘操作。注意，量化交易并不是完全无风险交易，投资有风险。量化交易是并不追求每笔投资正收益，而是追求整体获胜，即一揽子交易整体取得正收益。
4.坚持一致执行
按照风险与收益这两个维度，可以将系统划分为四种类型。风险大收益大的系统常见于趋势跟踪型系统，譬如海龟、均线等。风险小收益小的策略常见于套利型策略、阿尔法策略、外汇中的对冲策略；风险小收益大的策略，如黑天鹅的期权类策略；风险大收益小的策略是最常见的，频繁的操作，忽略投资逻辑。投资是一门学问，投资者可以将自身的思考形成交易的体系，确定了交易系统之后尽量不要随意改变。道氏的成功是他建立了趋势系统、巴菲特的成功是他建立了价值系统、索罗斯的成功是他建立了反身性系统。他们的共同点之一是坚持了自己的系统，使其一致执行。
