量化模型怎么建立
量化模型可以看做是一种概念，是把数理统计学应用于科学数据，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。
由于量化模型的数学化程度很高，因此根据它进行交易的客观性也很强，在雷尔量化投资等平台上，就能够有效地规避在交易过程中出现的人性弱点，同时还能改变交易的概率分布，对风险进行控制，让投资者更容易实现稳定收益。
严格来说，一个简单的想法编写成的程序并不是真正意义上的量化模型，不过却是每个量化模型的来源，如果投资者想建立自己完整的量化交易模型，框架上就要包括风险模型、交易成本模型、投资组合构建模型和执行模型。
策略模型：策略模型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，在实施过程中要考虑到选股范围、选股标准、交易信号、止盈止损、投资期限等因素。
风险模式：风险模型可以细分为内部风险和外部风险，比如市场风险、技术风险和网络风险等，主要就是为了控制风险，提高量化模型的交易质量。
交易成本模型：交易成本模型主要包括市场冲击成本、佣金与费用和滑点等，有常值型交易成本、现行交易成本和分段型交易成本等三种成本计算方法，主要是为了精确控制投资成本，实现低成本、高收益。
投资组合构建模型：投资组合构建模型是上述几种量化模型的有机结合，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，主要是通过对子模型科学分配权重，实现收益的最大化。
执行模型：执行模型在整个量化模型中也发挥着非常重要的作用，可以说，它的优劣会直接决定量化模型的最终效果，帮助投资者以尽可能低的价格完成订单交易，由于relquant雷尔量化交易平台的简易系统具备简单快捷、低成本、高收益的优势，对于绝大多数量化投资者来说是比较适合的，投资者只需进行涨跌判断，正确即可获利，最快30秒，盈利效果立竿见影。
在瞬息万变的市场环境中，投资者单靠个人的力量，要想短期内做到快速分析大批量数据、精确掌握每日交易行情是非常艰难的，但是借助先进的技术与可靠的量化交易系统，轻轻松松就可以做到。
