股票模式化交易系统的建立和量化测评方法研究_王淑敏
如何建立一个成功的量化交易模型
如何建立一个成功的量化交易模型量化交易模型是一种利用数学和统计学方法进行投资决策的工具。
它通过收集大量的市场数据，利用计算机模型和算法进行分析和预测，以指导交易决策。
建立一个成功的量化交易模型需要一定的专业知识和技能。
本文将从数据获取、模型构建、验证与优化等方面介绍如何建立一个成功的量化交易模型。
一、数据获取量化交易模型的建立需要充足的市场数据作为基础。
数据可以从不同的渠道获取，如金融数据库、交易所、财经网站等。
数据的质量和准确性对模型的建立和预测结果有重要影响，因此选择可靠的数据源非常重要。
在获取数据时，要确保数据的完整性和一致性。
数据应包括价格、成交量、财务指标等与交易相关的信息。
同时，还可以考虑获取一些非常规指标如社交媒体情绪指数、新闻事件等，以提高模型的预测能力。
二、模型构建模型构建是量化交易模型的核心环节。
建立模型时，需要选择合适的统计学方法和算法，以及适当的变量和指标。
常用的量化交易模型包括趋势跟踪模型、均值回归模型、套利模型等。
在构建模型时，要考虑多个方面的因素。
首先，要选择适合所研究市场的模型。
不同市场有不同的特点和规律，适用于股市的模型未必适用于期货市场。
其次，要选择适当的变量和指标。
变量的选择要考虑市场的相关性和波动性等因素。
指标的选择应基于对市场的深入理解和经验。
选择过多或过少的指标都可能导致模型的过拟合或欠拟合。
最后，要进行模型的参数估计和拟合。
通过历史数据对模型进行参数估计，并对模型进行验证和调整，以提高模型的准确性和稳定性。
三、模型验证与优化建立模型后，需要对模型进行验证和优化。
模型的验证是通过样本外数据的测试来评估模型的预测能力和稳定性。
常用的验证方法包括交叉验证和时间序列验证。
在验证模型时，要注意过拟合和欠拟合问题。
过拟合是指模型对训练样本具有较好的预测能力，但对新样本的预测能力较差；欠拟合是指模型对训练样本和新样本的预测能力都较差。
通过优化模型参数或选择更合适的模型可以解决过拟合和欠拟合问题。
台湾管理学刊第6卷第1期
第6卷第1期，2006年2月pp.129-156技術指標與股價漲跌幅非線性關係之獲利能力之探討林金賢國立中興大學企業管理學系教授李淑惠靜宜大學企業管理研究所研究生摘要股票之均衡價格決定於股票之供需力道，而供需力道之改變將造成均衡價格之改變。
然而由於投資者獲取資訊之成本與速度不同，造成市場上資訊之不對稱，因而產生了套利機會。
本研究認為如果能夠經由適當之工具將技術指標與股價漲跌幅間較諸經驗法則更加複雜之關係粹取出來，由於此較為複雜的交易規則將使資訊不對稱之情況更加明顯，使得有能力挖掘此關係者可發掘更多的套利機會，進而產生更多的超額報酬。
過去的研究大部分針對技術指標本身之獲利性作探討，本研究則針對CRISMA技術指標與股價漲跌幅間之關係利用類神經模糊技術作進一步之探索，以台灣摩根成份股作為驗證對象。
實證結果顯示，CRISMA交易系統在台灣股市仍然可以獲取超額報酬，對股票市場上資訊充分流通之假設提出一大質疑；而利用類神經模糊粹取出之交易規則較諸原來的交易規則可以產生更多的超額報酬，似乎意味著較複雜之關係確可帶來更多的超額報酬。
除此，利用粹取出之交易規則所產生之訊號來建構之投資組合，除了平均報酬率與Sharpe ratio顯著的優於指數法所建構之被動投資組合(passive portfolio)外，在六種不同之投資組合建構方法中具有最高的Sharpe ratio，而且也較諸同期間九十九支開放式股票型基金淨值報酬最優之前十名有較高之Sharpe ratio。
對較複雜的交易系統將使得資訊不對稱之情況更加明顯而使得該交易系統可以產生較多超額報酬之假說，本研究之實證結果提供一有利之證據。
關鍵詞：效率市場、類神經模糊、CRISMA、馬克維茲投資組合壹、前言依據Fama(1965)對弱勢效率市場之定義，弱勢效率市場意謂著證券價格已充分反應過去股票的價量資訊，在市場訊息充分流通的情況下，證券價格的波動屬一隨機漫步過程（random walk process），對於股價未來走勢並無適當之工具可以有效預測，投資人無法藉由技術分析來擊敗市場進而獲得超額報酬。
量化交易的策略研发方法
量化交易的策略研发方法量化交易是指利用数学模型和计算机算法进行交易决策和执行的一种交易方式。
其研发方法可以分为以下几个步骤：1.策略选择与思考：首先需要选择一个适合的交易策略。
在选择策略时，可以考虑市场情况、个人风险偏好、交易周期及目标等因素。
同时需要对市场进行深入的研究，分析市场的特点、历史数据以及相关因素对市场的影响等。
2.模型建立与回测：在策略选择完成后，需要建立交易模型。
交易模型是指通过收集市场数据、制定和实施量化算法，为交易提供决策支持的数学模型。
模型可以基于技术分析、基本面分析、统计学等方法构建。
建立好模型后，需要进行历史数据的回测，即通过模型对历史市场数据进行模拟交易，验证模型的可行性和有效性。
回测的结果将为后续策略改进提供依据。
3.参数优化与策略改进：在回测过程中，可以根据回测结果对策略的参数进行优化。
通过使用不同参数对模型进行回测，找到最佳的参数组合，提高交易策略的盈利能力。
同时，根据回测的结果还可以对策略进行改进，修正不合理的规则，添加合适的风险管理措施等。
4.实盘测试与风险控制：在完成策略改进后，需要进行实盘测试。
实盘测试是指将策略应用于实际交易中，观察实际交易情况与模拟交易情况的差异，并进行相应的调整。
同时需要进行有效的风险控制，设置合理的止损和止盈位，以及资金管理规则，确保交易的稳定性和可持续性。
5.监控与优化：在策略实施过程中，需要进行实时监控和优化。
通过监控交易策略的执行情况，及时发现问题并进行调整。
同时需要密切关注市场的变化和策略的效果，根据市场的变化对策略进行优化，使其适应不同的市场环境。
6.信号生成与执行：当策略需要执行交易时，需要根据交易信号进行交易指令的生成和执行。
信号可以基于交易模型的输出、市场行情、技术指标等因素产生。
交易指令的执行可以通过设定自动化交易系统来实现，也可以手动执行。
7.结果评估与反思：在交易完成后，需要对策略的执行结果进行评估和反思。
通过分析交易结果，检查策略的有效性和稳定性，并找出存在的问题和改进的空间，为下一次研发提供经验和教训。
量化交易策略模型应用研究
量化交易策略模型应用研究量化交易策略模型应用研究引言量化交易是基于大数据、人工智能和数学模型等技术手段的投资交易方式，通过系统性的策略选择和交易执行，以获取可控风险下的稳定收益。
近年来，随着信息技术和算法的发展，量化交易在金融市场中得到了广泛应用。
量化交易策略模型作为量化交易的核心组成部分，对于实现交易策略的自动化和优化具有重要意义。
本文将对量化交易策略模型的应用进行研究，并总结其优势和挑战。
一、量化交易策略模型的基本原理1.1 数据挖掘与预处理量化交易策略模型的建立离不开准确的数据支撑。
数据挖掘技术可以帮助我们从大量的市场历史数据中发现有价值的信息，并对数据进行预处理，包括去除异常值、填充缺失值等。
通过数据挖掘和预处理，可以获得干净、准确、可用的数据，为后续的建模分析提供基础。
1.2 建模与验证量化交易策略模型的核心是建立数学模型来预测未来的价格走势和市场趋势。
常用的建模方法包括回归分析、时间序列分析、机器学习和深度学习等。
这些方法可以根据历史数据的特征来建立模型，进而预测未来的市场走势。
然而，我们需要对建立的模型进行验证，以确保其在未来的真实交易中的有效性。
1.3 策略选择与优化在建立好预测模型之后，我们需要选择适合的交易策略。
这涉及到对不同策略的优劣比较和策略组合的选择。
量化交易策略的选择和优化需要综合考虑多个因素，包括回报风险比、交易成本、交易频率等。
优化策略的目标是最大化收益，同时控制风险，提高交易的效率和稳定性。
二、量化交易策略模型在实际交易中的应用2.1 高频交易策略高频交易是指利用大数据和高速计算技术，在极短时间内进行交易操作，以获取微小的价格波动中的利润。
高频交易策略模型可以通过快速响应市场变化，捕捉到瞬时的交易机会，获得较高的交易频率和较低的交易成本。
高频交易策略在股票、期货等市场上得到广泛应用。
2.2 统计套利策略统计套利策略是基于统计学原理和市场走势的反转现象进行交易的策略。
股票交易中的量化分析和模型建立
股票交易中的量化分析和模型建立I. 背景介绍股票交易一直是投资领域中备受关注的话题，由于市场的不确定性和变化性，传统的股票交易方法已经难以满足市场需求。
因此，随着技术的不断发展，量化分析和模型建立已经成为了股票交易中的一种新趋势。
II. 量化分析的基本原理量化分析是通过对市场历史数据的统计分析，得出股票未来走势的预测方法。
通过深入分析市场的历史数据，包括股票的价格与交易量，可以利用数据建立数学模型和算法，提高对股票市场的理解和预测能力，为股票投资决策提供有力的依据。
III. 量化分析的常用方法量化分析方法包括技术分析和基本面分析两种，其中技术分析是通过对股票历史图表的图形和指标进行分析，得出对股票未来走势的预测。
基本面分析则是通过对公司财务数据和宏观经济数据的分析，来预测股票价格的进一步变化。
IV. 模型建立的实践应用模型建立是量化分析的核心，主要包括时间序列分析、机器学习和深度学习等方法。
这些方法可以有效预测股票走势和投资机会，并为投资者提供交易策略和风险控制决策。
模型建立需要基于大量的数据和算法支持，因此需要多学科的交叉和合作。
V. 量化分析带来的优势量化分析的优势在于它可以通过科学的方法去分析股票市场，有效地提高投资决策的精准度和效率。
同时，量化分析还可以实现交易的自动化和智能化，降低交易成本和风险，提高交易效益。
因此，在实践中，越来越多的投资者开始借助量化分析和模型建立来获取更多的收益。
VI. 未来发展方向随着技术的不断进步和市场环境的变化，量化分析和模型建立的应用将面临更多挑战和机遇。
未来的发展方向可能是向更加多元化和细分化的方向发展，同时应用于更加广泛的投资领域，如外汇、期货等市场。
VII. 结论总的来说，量化分析和模型建立是股票交易中的一种新趋势，通过科学的方法和先进的技术手段，可以提高投资决策的精准度和效率，为投资者创造更多的收益机会。
在未来，量化分析和模型建立将成为投资领域中的重要手段之一。
基于深度学习的股票量化交易系统设计与实现
基于深度学习的股票量化交易系统设计与实现近年来，基于深度学习的股票量化交易系统备受关注。
这种交易系统利用深度学习算法分析历史数据，识别出市场趋势和投资机会，从而提高交易的精确度和收益率。
本文将深入探讨这种交易系统的设计和实现。
一、系统架构深度学习的股票量化交易系统主要分为三个模块，包括数据预处理模块、深度学习模块和投资决策模块。
1.数据预处理模块数据预处理模块负责对原始数据进行筛选、清洗、归一化和特征提取，以便于后续的深度学习模块处理。
常用的预处理方法包括：（1）筛选：根据交易周期筛选出具有代表性和稳定性的数据，例如日线或周线数据。
（2）清洗：去除数据中的离群点、异常值或缺失值，减少对模型的干扰。
（3）归一化：将各类指标（如价格、成交量、市盈率等）标准化到同一范围内，防止某些指标过大或过小对模型的影响。
（4）特征提取：从数据中提取重要的特征向量，如价格变化率、市场波动率、资金流向等。
2.深度学习模块深度学习模块是整个交易系统的核心部分，其目的是根据历史数据学习市场的规律，预测未来的趋势和价格变化。
主要包括以下几个子模块：（1）卷积神经网络（CNN）：利用卷积核对输入的特征图进行卷积操作，从而提取出空间相关性和局部模式，用于图像识别和分类等任务。
（2）循环神经网络（RNN）：将输入序列映射到隐藏状态序列，通过学习隐藏状态之间的关系来模拟序列的演化过程，用于时间序列分析和预测等任务。
（3）长短时记忆网络（LSTM）：在RNN的基础上增加了一种记忆单元，用于处理长序列和消除梯度消失的问题，是深度学习中重要的循环结构之一。
（4）注意力机制（Attention）：引入注意力权重，动态地对输入序列的不同部分赋予不同的权重，从而能够更好地捕捉某些重要的特征和模式，提高模型的精度和稳定性。
3.投资决策模块投资决策模块是根据深度学习模块得出的结果，进行投资决策和交易操作的模块。
主要包括以下几个方面：（1）技术指标分析：根据深度学习模块的输出结果，结合常用的技术指标如MACD、KDJ、RSI等，制定交易策略和入市/出市决策。
量化交易的模型构建方法
量化交易的模型构建方法量化交易是一种基于数学和统计分析的交易模式，通过建立模型来预测市场趋势和价格波动，并根据模型的指导进行交易。
在构建量化交易模型时，以下是一些常用的方法和步骤：1. 数据收集：收集市场和交易数据，包括股票、期货或其他金融工具的历史价格、交易量和其他相关数据。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗和处理，去除异常值、填补缺失值，并进行数据平滑和标准化等操作，以确保数据的质量。
3. 策略设计：根据投资者的目标和需求，设计量化交易策略，确定交易的规则和条件。
这可能涉及技术指标的选择、交易信号的生成和风险管理规则的制定等。
4. 模型建立：选择适当的数学模型和算法，根据历史数据进行参数估计和模型训练，以构建预测市场走势和价格波动的模型。
常见的模型包括时间序列模型、回归模型和机器研究模型等。
5. 回测和优化：使用历史数据对构建的模型进行回测和优化，评估模型的性能和稳定性，并通过参数调整和策略改进来提高模型的表现。
6. 实时应用：将优化后的模型应用于实时市场数据，并根据模型的信号进行交易决策。
在实际交易中，还需考虑交易成本、流动性风险和市场变化等因素。
7. 风险管理：制定有效的风险管理策略，包括止盈止损机制、仓位控制和风险分散等，以降低风险并保护投资组合的价值。
8. 监控与修正：监控模型的运行和交易表现，及时调整和修正模型，以适应市场的变化和模型的衰退。
以上是构建量化交易模型的基本方法和步骤。
需要注意的是，量化交易模型的构建是一个复杂的过程，需要充分的数据分析能力和市场理解，同时也需要不断研究和改进，以应对不断变化的市场环境。
参考文献：- Chan, E. P. (2013). Quantitative trading: how to build your own algorithmic trading business. John Wiley & Sons.。
股票量化交易模型(最新)
股票量化交易模型(最新)股票量化交易模型股票量化交易模型是指通过量化方法对股票价格走势进行分析，并根据分析结果做出交易决策的模型。
这种模型通常基于统计学和数学方法，通过对历史数据进行分析，得出一些可以预测未来价格的规律，然后根据这些规律来制定交易策略。
常见的股票量化交易模型包括：1.均线模型：基于均线理论，通过计算不同周期的均线来判断股票的趋势，并制定买入和卖出策略。
2.MACD模型：基于指数移动平均线，通过计算MACD指标来判断股票的趋势，并制定买入和卖出策略。
3.RSI模型：基于相对强弱指标，通过计算RSI指标来判断股票的趋势，并制定买入和卖出策略。
4.BOLL模型：基于布林带指标，通过计算布林带指标来判断股票的趋势，并制定买入和卖出策略。
5.ARIMA模型：基于时间序列分析，通过ARIMA模型来预测股票价格未来的走势，并制定买入和卖出策略。
这些模型都有其优点和局限性，需要根据具体情况选择适合的模型。
同时，在使用这些模型时，也需要进行风险控制和回测验证，以确保交易结果的稳定性和可靠性。
股票量化交易模型分析股票量化交易模型是一种利用数学、计算机技术和金融分析方法，根据股票市场的历史数据、价格走势和随机因素，构建出可以自动执行的交易策略，以实现高效、稳健和低风险的投资回报。
一个有效的股票量化交易模型通常包含以下部分：1.风险控制模块：用于监测市场动态和预警潜在风险，包括价格波动率、成交量、持仓量等指标。
2.算法交易模块：基于历史数据和统计模型，自动执行投资决策和交易指令，例如订单流优化、股票买卖策略等。
3.回测模块：通过模拟历史市场环境和交易条件，评估量化交易模型的绩效和误差率，以优化策略和算法。
4.数据库模块：存储和检索交易数据、市场信息和用户参数，以便后续分析和优化。
5.用户接口模块：提供可视化界面和交互式操作，方便用户上传数据、调整参数和查看结果。
构建股票量化交易模型需要掌握多种技术和方法，包括：1.统计学和概率论：用于处理随机性和不确定性，计算统计指标和风险评估。
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《经济师》2012年第12期●证券市场g图1模式化交易建立流程摘要：模式化交易系统是当今国际投行角逐较量的必备工具，在国际上已有近40年的发展历史。
随着我国金融市场的不断演化和成熟，已逐步进入专业化、职业化阶段，已有越来越多的模式化系统用于实战交易。
文章针对上述发展情形，介绍了建立模式化交易系统的一般过程，并在剖析追涨停交易策略的基础上对其模型进行了稳定收益的数理统计分析。
最后，结合国内金融市场的现状和发展前景，指出普通公众交易者应用模式化交易是未来在股市中获利的必要条件。
关键词：股票模式化交易概率数理统计量化测评中图分类号：F830.91文献标识码：A 文章编号：1004-4914（2012）12-080-03一、引言股票市场是不见硝烟的战场，几乎所有涉足这个市场的人都曾憧憬过一夜暴富的美景，或者做过按几何级数实现利润增长的痴梦，期望在金融市场经过一段时间锤炼，获得像投机大师乔治·索罗斯那样的传奇战绩与天文数字财富。
然而，市场是无情的，在心智比拼之后绝大多数入市交易者都是频频亏损，甚至是血本无归。
造成交易者亏损的原因是多方面的，其中一个重要原因就是未构建起适合自己的一套模式化交易系统，并对这个系统进行理论探讨，以及操作次数胜负率和资金额度盈亏比测算，即稳定收益的数理统计分析。
稳定收益的数理统计分析的目的是通过运用概率论和统计学知识来评价自己的模式化交易方法，以便在长期交易过程中实现系统的正期望值。
例如，多次随机重复地向空中抛掷一枚硬币，共抛N 次，根据大数定律①可知，正反面向上的概率各为50%，所以正面和反面的次数各为N/2。
假设正面是期望面，每次正面得6分，负面丢4分。
这是一个期望值为正的简单游戏，因为6*N/2-4*N/2=N 分，因此多次重复抛掷硬币的得分是随抛掷次数而成正相关累积的。
二、实施模式化交易的目的一套成熟的交易系统不仅要解决交易理论的选择问题，更重要的是要将这个理论量化，确定一个进场点、两个出场点，而在证券投资领域，股票交易标的众多，面对波动行情，交易者碰到的最大敌人往往不是股票市场而是他们自己。
诚如墨菲定律所指出的那样：“你怕跌，它偏偏跌给你看；你盼涨，它偏不涨；你忍不住卖了，它也开始涨了。
”②在交易生涯中，绝大多数人都迈不过贪婪与恐惧这两道坎。
1.人性弱点分析。
现代行为金融学研究认为，投资者并不像传统理论模型中预测的那样具有完全理性，许多投资者具有过度自信和后悔厌恶等情绪③，决策时受到无关信息的影响，是有限理性的④，投资者情绪和认知偏差的存在使得投资无法做到理性预期、风险回避和预期效益最大化。
此外，投资者还会受到外部环境的严重影响，特别是中小投资者，在决策过程中不可避免地面临更大的投资风险以及更高的亏损概率。
因此，个人交易者都是有限理性，有限自制的，只有一小部分能够做到对交易纪律的严格遵守。
当然，不否认在专业投资领域有一批非常优秀的交易者，比如沃伦·巴菲特，但那只是一小部分人，而他们同样要面临情绪高低起伏、心理困扰等问题。
上世纪初至30年代末华尔街的顶尖股票作手杰西·利维摩尔从辉煌到黯淡的过程说明，凭借人的有限自制难以在长期的交易实践中保持稳定性⑤。
2.克服人性弱点。
然而，通过引进模式化交易系统，交易者的策略执行能力将得到根本提高，不受或者少受外界纷繁复杂的信息干扰，反而将有限的精力集中于投资策略的选择上面。
模式化的交易决策过程比依赖大脑支配的人为决定更加理性化，人们依据交易系统发出的信号进行操作，而不是纯粹依靠受情绪影响的经验主义。
如果一套交易系统是正期望值的，那么长期依照系统的信号进行交易，就可以发挥交易系统胜率高的统计学优势，提高交易策略的执行力。
三、模式化交易系统建立的基本步骤模式化交易的分类方式有很多，最常用的是依据其投资策略、风险承受能力和交易原理来区分，如左侧走势预测型、右侧趋势追逐型、形态识别型和反趋势交易型。
尽管模式化交易分类很多，构建模式化交易策略的方法也多种多样，但一般包括交易策略选择、开发平台选择、交易模型设计、历史数据测算和实盘模拟复核，以及在实战中不断优化和调整等多个方面，如图1所示。
1.交易策略选择。
交易模型设计的第一步就是选定交易策略。
交易策略的选定要充分考虑交易者自身的脾气禀性、本金大小、风险喜好程度、投资时间精力等因素，如上班族一般以长线交易为主，专业人士以短线交易为主。
然后根据交易策略选择相应的股票种类，选择股票种类时需要考察其流动性、活跃度和交易量。
股票模式化交易系统的建立和量化测评方法研究●王淑敏《经济师》2012年第12期●证券市场2.开发平台选择。
交易策略确定之后需要选择股票行情浏览和交易软件。
该软件服务器提供的数据必须稳定可靠不丢线、快速畅通不滞顿；软件基本或默认界面清爽，具有自定义界面保存和导出导入功能；能进行客户化功能二次开发，行情和交易等各类函数齐全，或具有自定义函数功能；系统开放性好，代码方便移植；售后服务良好，能提供技术支持。
上述几方面是实现交易模式设计和构建应用的基础。
3.交易模型设计。
交易模型的设计主要包括资金管理、风险管理、指标公式、自动预警/选股和股票交易五个模块构建工作。
其中资金管理模块是指优化使用资金，利用等价鞅理论和金字塔加仓策略以保证系统的正期望值；风险管理模块是指每次交易前衡量利弊，研判盈利可能性与亏损可能性的比率，以及最大盈利额度与最大亏损额度的比例等评价指标；自动预警/选股模块是指从沪深两市A股能够自动筛选出符合交易策略、满足交易参数和交易条件的股票，并预警提示买入操作，降低人工选股的劳动强度；指标公式模块是指K线盘面能够从K线组合形态、走势趋势、压力支撑等角度，对自动预警/选股模块选中的股票进行标注，以帮助交易者更好地解读和理解个股；股票交易模块是指从提高交易者执行力角度，进行全自动或半自动交易，当半自动交易时，需要交易指令进行一次人工复核。
4.历史数据测评。
模型设计完成之后，需要利用历史数据对交易模型的可行性进行测评，即对模型进行统计检验盈利能力。
在测评时，必须首先设定交易标的自动筛选、历史数据时长、交易频度等因素，而后方可统计各种检验指标结果来评价模型可行性。
具体指标包括：交易最大盈亏比率，最大连续盈亏损次数比率、最大资金盈利比率、最大本金损失比率、盈亏损次数比率、平均盈亏金额比率等。
当获得测评结果后，可根据投资策略和风险偏好度等因素对模型的设计进行调整，对参数进行优化。
模型进行调整之后，需要再次重复历史测算，如果仍然不理想，则需进一步调整。
此外，需要注意的是，历史数据测评需要将交易成本考虑在内，尤其是短线高频交易，交易成本将会蚀掉一定比例的盈利。
5.实盘模拟交易。
在模型通过历史数据测评之后，仍然不能直接投入使用，还需要进行实盘跟踪的检验，以考察模型效果的稳定性和交易通道的可行性，降低真实交易中的试错成本。
历史数据测算和实盘模拟交易有很大不同。
在历史数据测算中，所有的买入或者卖出指令都是按可成交来计算的，而在实盘模拟交易时，有可能会出现各种各样的问题影响成交，如下单时突然出现滑点问题导致成交失败。
很多问题在进行历史数据测算的时候可能被忽略，只有在实盘模拟交易的时候才能暴露。
如果在实盘模拟交易中出现上述的问题，需要返回到模型的设计步骤进行调整，如果问题比较严重，甚至可能需要推翻模型，重新设计。
调整模型之后，再次重复1至4节的步骤，直到实现预期盈利效果。
四、追涨停模型实例分析涨跌停板的推出是防止新兴证券市场过度投机的产物，本意是防止市场过度波动。
但是，涨跌停制度实际起了两个作用：一是在股票本身在突发重大利好消息等情况下，具有突然上涨10%以上冲击力时，被迫在10%处停住，第二天由于本身上涨要求，还要继续上涨，这是一个明显的投资机会；二是涨跌停板对买卖股票的双方产生明显的心理影响。
股票涨停后，对本来想卖股票的人来说，他会提高心理预期，改在更高的位置卖出，而对想买的人来说，由于买不到，也会加强看好股票的决心，不惜在更高的位置追高买进。
因此，涨跌停板的助涨助跌作用非常大，当一只股票即将涨停时，如果能够及时判断出今天一天涨停将被牢牢封死前马上追进，那么第二天出现的高点将会带来非常好的获利机会⑥。
1.涨停心理与未来走势分析。
虽然涨停板可以提高多头和空头的交易价格心理预期，但是由于在涨停后存在一定获利空间，同样会形成获利盘回吐和套牢盘沽压，存在追高被套风险。
因此在设计追涨停模型时应从以下几个方面进行考虑，以便提高交易获利的成功率：（1）大盘配合。
一般情况下，大盘破位下跌对主力的拉高决心影响很大，公众交易者追涨盘的心理也会相应减弱，主力在没有接盘的情况下，经常出现第二天无奈出货的现象，所以在大盘破位下跌时最好不要追涨停，而在大盘处于波段上涨时，交易价格心理预期普遍偏高，总体机会多，可以胆大追涨停。
大盘处在盘整时期，趋势不明，这时候主要以板块活跃度、个股形态、涨停时间早晚、分时图表现为主要依据。
（2）形态支持。
盘整后突破涨停的股票是最好的，但要求拉到涨停后的位置离强阻力区域不能太近，要给第二天的高开留下一定空间，一般情况下由于普遍的心理预期是突破后上涨空间打开，第二天的获利幅度会大一些；而对于超跌后以涨停方式开始反弹的股票，由于反弹性质决定，高度不能预计太大，要保守一些；而连续上攻后涨停的股票，由于在低位买进的可能随时抛出，形成抛压，所以除非是在大牛市，否则追涨停的时候一定要小心。
对于主力仓位比较重的股票，主力由于出货需要，常常是在涨停后继续拉高出货，才能降低仓位，所以反而相对安全些，当然具体情况要求大盘走势不能太差。
（3）率先涨停。
在一天交易中第一个封涨停的最好，涨停时间最好限制在10点以前。
因为短线跟风盘十分注意当天出现的机会，前几个涨停最容易吸引短线盘的目光，并且在开盘不久就能涨停，本身也说明主力是有计划进行拉高，不会受大盘当天涨跌的太大影响。
如果这时该股票的技术形态也不错，在众人的集体上推下，涨停往往能封得很快，而且买单可以堆积很多，上午收盘前成交量就可以萎缩得很小；在下午开盘时就不会受到什么冲击，封死涨停的可能性就非常大，第二天获利也就有了保障。
其它时间段涨停的股票相对差一些，尤其是尾市涨停。
之所以比较差一些，一是这些股票可能是跟风上涨的股票，本身主力可能并没有事先的拉高计划，只是受盘面影响，临时决定拉高，属于跟风涨停；二是由于涨停时间比较晚，收盘前存在盘中高价抛盘的风险；三是尾市做盘存在主力第二天高点出货的可能，同时在上午买进的散户获利很大，第二天也会积极出货。
2.建模设计与胜算率验证。
经过上文分析，追涨停模型的基本条件应该是大盘走势配合、盘整形态突破、早盘涨停等条件的组合。
然而，追涨停操作的买入与卖出，在时空上具有多种组合。