量化交易模型100例
量化交易(一文了解量化交易策略)
量化交易策略可以根据交易产品和盈利模式进行分类
按照交易产品分类：量化投资策略主要包括股票策略、CTA策略、期权策略、FOF策略等。
按照盈利模式分类：量化投资策略可以分为单边多空策略、套利策略、对冲策略等。
NO.1 交易产品分类
股票策略：可以进一步细分为Alpha策略和Beta策略。
Beta策略致力于获得绝对收益。
它又可以细分为主观策略和量化策略，包括基于财务和行业研究的主观投资和使用技术指标选股的量化策略。
另一方面，Alpha策略旨在获取超额收益，即跑赢指数，通常采用多因子策略，数据一般来源于基本面数据（如财务）和量价数据。
CTA策略：是交易股指期货、国债期货、大宗商品期货的量化策略，也是当前应用最广泛的策略之一。
FOF策略：则是将资金分散投资于不同的基金，在基金分散投资的基础上进一步分散风险的策略。
NO.2 盈利模式分类
单边多空策略：是指投资者在结合经济周期、宏观趋势、政治事件以及历史数据的基础上，对单个金融工具进行单边买入或单边卖出实现盈利的策略。
套利策略：是基于不同市场之间的价格差异，通过同时在两个或多个市场进行买卖操作以获得利润；而统计套利策略则是基于股票价格的历史波动情况和统计学原理，通过计算股票价格与其历史波动范围之间的差异来判断股票价格是否处于低估或高估状态，从而进行买卖操作。
对冲策略：是一种投资策略，旨在通过同时在股指期货市场和股票市场上进行数量相当、方向相反的交易，以实现盈亏相抵，从而降低甚至消除商业风险的影响。
这种策略可以帮助投资者锁定既得利润或成本，规避股票市场的系统性风险。
RAROC模型
操作风险
操作风险是指由于操作流程不完善、 人为的错误、系统故障以及外部事件 带来的经济损失。对操作风险的量度 方法有内部度量法和损失分布法等。 由于判断何种损失数据应归因于操作 风险本身比较困难，因此对于操作风 险的预期损失和CAR的计算目前还没 有统一的标准。
若计算得到RAROC值越大，则表明风险调整 后的收益率越大，经营运营状态越好，这 说明现行的内部控制制度起到了控制降低 风险，保证盈利的作用，是有效的。 如果RAROC值为负的，意味着银行没有有效 地弥补其所承担的风险，是收入与风险不 匹配的预警。 同时，经营管理者可以参考RAROC计算出收 入度量标准，设定最低经济资本收益率。
经济资本的确定
非预期损失又称意外损失,是指由于波动性导致的 不可预测的潜在损失,并不直接反映在贷款价格中 ,但需要一定的银行资本来缓解,以防止银行倒闭 。非预期损失（UL）是指操作风险所造成的损失 为弥补意外损失而为每一笔贷款配置的资本,即为 经济资本。经济资本是指在一个给定的容忍度下 ，用来吸收所有风险带来的非预期损失的资本， 它是测量商业银行真正所需资本的一个风险尺度
raroc利差收入中间业务收入经营成本eadnpilgd经济资本ec下面分别阐述raroc模型中各因素的确定资金成本是根据贷款的期限和流动特性在金融市场上融入同种性质的资金所须付出的成本一般可以通过成本法加以确定即以资金加权平均边际成本率或单项资金来源边际成本率确定内部资金转移价格
RAROC模型
模型的基本含义 模型的基本要素
• 在2007年的内控评价中，乙银行的总资产净回报率（ROA ）、模拟经济资本回报率均居三行之首，使其内控效果评 价指标得分优于甲、丙两行，因此，乙分行的内控评价等 级 高 于 甲 、 丙 分 行 。 引 入 RAROC 模 型 分 析 后 ， 丙 行 的 RAROC却领先甲、乙两行。乙分行的RAROC不如丙分行更 好的根本原因，主要是其RAROC受有关风险项目指标（如 成本收入比、不良资产率、违约损失率等）调整影响。表 明总资产净回报率（ROA）、模拟经济资本回报率提高并 不能代表内控绩效的优劣，也许短时间会出现赢利的局面 ，但其经营中可能存在的潜在风险较大。 • 实例分析说明，RAROC模型将预期损失调整收益与经济资 本联系在一起进行分析，可以反映在风险因素调整后的盈 利水平，这样能够更合理的对各业务经营单位及资产项目 进行绩效考核，分析和评估商业银行内控管理的整体水平 和成效。另外，RAROC的结果也为低于全行平均水平的分 行发出警示，表明该行内部控制制度以及实施过程中，已 存在潜在的风险，应该依此进行检查，及早改进，防止风
通达信指标量化交易策略1
通达信指标交易策略本策略没有炫酷的名字，以实用为主。
本策略包含交易全流程：买入、持仓、卖出各个阶段的亏盈情况，可以自行改编为选股指标、股票池预警指标、交易系统测评指标。
效果如下图举例：代码编辑界面部分截图：全部代码如下：TYP:=(H+L+C)/3;EMA5:=INTPART(EMA(TYP,5)*100)/100;EMA10:=INTPART(EMA(TYP,10)*100)/100;EMA20:=INTPART(EMA(TYP,20)*100)/100;EMA40:=INTPART(EMA(TYP,40)*100)/100;EMA80:=INTPART(EMA(TYP,80)*100)/100;EMA160:=INTPART(EMA(TYP,160)*100)/100;EMA320:=INTPART(EMA(TYP,320)*100)/100;DIFA:= INTPART((EMA(TYP,5)-EMA(TYP,10))*1000);DEAA:= INTPART(EMA(DIFA,3));DIFB:= INTPART((EMA(TYP,10)-EMA(TYP,20))*1000);DEAB:= INTPART(EMA(DIFB,6));DIFC:= INTPART((EMA(TYP,20)-EMA(TYP,40))*1000);DEAC:= INTPART(EMA(DIFC,12));DIFD:= INTPART((EMA(TYP,40)-EMA(TYP,80))*1000);DEAD:= INTPART(EMA(DIFD,24));DIFE:= INTPART((EMA(TYP,80)-EMA(TYP,160))*1000);DEAE:= INTPART(EMA(DIFE,48));FZA1:= CROSS(DEAA,DIFA);FZA2:= CROSS(DEAB,DIFB);RSV:=(CLOSE-LLV(LOW,9))/(HHV(HIGH,9)-LLV(LOW,9))*100;K:= SMA(RSV,3,1);D:= SMA(K,3,1);KS:= BARSCOUNT(C);QJA:= COUNT(EMA40<EMA80,BARSLAST(CROSS(EMA40,EMA80))+1)=0 AND COUNT(EMA80<EMA160,BARSLAST(CROSS(EMA80,EMA160))+1)=0;MRQJ:= COUNT(EMA5>EMA80,BARSLAST(CROSS(EMA80,EMA5))+1)=0 AND QJA=1 AND COUNT(DIFA<DEAA,BARSLAST(CROSS(DIFA,DEAA))+1)=0AND COUNT(DEAA>0,BARSLAST(CROSS(DIFA,DEAA))+1)=0;MRXH:= IF(REF(MRQJ,1)=0 AND MRQJ=1,1,0); {-普通版1}MRCCFZ:= IF(COUNT(FZA1=1,SUMBARS(MRXH,1))=1 AND FZA1=1,1,0);{买入信号后第一次出现DIFA死叉}MRCCA:= IF(MRCCFZ=1,IF(COUNT(DIFA<0,BARSLAST(CROSS(DIFA,0))+1)=0,IF(COUNT(DIFB<DEAB,BARSLAST(CROSS(DIFB,DEAB))+1)=0 AND COUNT(DIFB<0,BARSLAST(CROSS(DIFB,0))+1)=0,1,4),4),0);MRCCB:= IF(COUNT(MRCCA=1,SUMBARS(MRXH,1))=1,IF(COUNT(FZA2=1,SUMBARS(MRCCA,1))=1 AND FZA2=1,IF(COUNT(DIFC<DEAC,BARSLAST(CROSS(DIFC,DEAC))+1)=0 AND COUNT(DIFC<0,BARSLAST(CROSS(DIFC,0))+1)=0,2,4),0),0);MCXH:= MAX(MRCCB,MRCCA);MRXHA:= IF(MRXH=1,IF(COUNT(MRCCA=4,SUMBARS(MRXH,2))>=1 ORCOUNT(MRCCB=4,SUMBARS(MRXH,2))>=1 OR COUNT(MRCCB=2,SUMBARS(MRXH,2))>=1,1,0),0); MCXHA:= COUNT(MCXH>1,SUMBARS(MRXHA,1))=1 AND MCXH>1;RIQI:= DATE;MRRQ:= IF((COUNT(MCXH>1,SUMBARS(MRXHA,1))=0) OR MCXHA=1,REF(RIQI,SUMBARS(MRXHA,1)-1),0);买入价格: IF((COUNT(MCXH>1,SUMBARS(MRXHA,1))=0) OR MCXHA=1,REF(C,SUMBARS(MRXHA,1)-1),0);买入数量: IF((COUNT(MCXH>1,SUMBARS(MRXHA,1))=0) OR MCXHA=1,INTPART(50000/REF(C,SUMBARS(MRXHA,1)-1)/100)*100,0);买入金额: IF((COUNT(MCXH>1,SUMBARS(MRXHA,1))=0) OR MCXHA=1,INTPART(50000/REF(C,SUMBARS(MRXHA,1)-1)/100)*100*REF(C,SUMBARS(MRXHA,1)-1),0);卖出数量: IF((COUNT(MCXH>1,SUMBARS(MRXHA,1))=0) OR MCXHA=1,C,0);浮动盈亏: IF((COUNT(MCXH>1,SUMBARS(MRXHA,1))=0) OR MCXHA=1,(C-REF(C,SUMBARS(MRXHA,1)-1))*INTPART(50000/REF(C,SUMBARS(MRXHA,1)-1)/100 )*100,0);MCRQ:= IF((COUNT(MCXH>1,SUMBARS(MRXHA,1))=0) OR MCXHA=1,RIQI,0);。
量化交易
量化交易
一、量化建仓原则
（一）建仓确定原则准备
1、量化评测时段（周期选择）选择数量（样本）100个
2、评测结束：强制评测并且计入收益。
3、目标收益、盈利次数、亏损次数、年收益率、选用指标
4、计算相对收益率，选择参照品种。
增加时间维度方式，显示测算品种。
（二）建仓规则
评测公式：设置条件
单品种初始分配投资：1000万元
开仓时：1.使用资金，全部，部分，固定.
2.投资标的：股票股；期货（期指）手
（三）连续信号处理
出现连续信号时，就不再买卖。
三、平仓规则
（一）平仓条件
1 23
（三）其他设置。
100种炒股方法
100种炒股方法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：在股市投资中，炒股是一种常见的交易方式，通过买卖股票来获取收益。
炒股方法有很多种，每种方法都有其特点和适用场景。
以下是100种常见的炒股方法，希望可以为投资者们提供一些参考：1. 均线突破法：通过股价突破均线信号来判断买入卖出时机。
2. MACD指标炒股法：通过MACD指标的交叉来判断股价的走势。
3. K线形态炒股法：通过K线的形态来分析股价走势。
4. 趋势线炒股法：通过趋势线的走势来判断股价的涨跌。
5. 龙虎榜炒股法：通过分析龙虎榜数据来选股。
6. 资金量能炒股法：通过资金量能指标来判断股价走势。
7. 止盈止损炒股法：设立合理的止盈止损位来规避风险。
8. 价值投资法：选取低估值的优质股票进行长期持有。
9. 牛市抄底法：在牛市中寻找跌幅较大的股票进行抄底操作。
10. 短线炒股法：通过短期波动获取利润。
11. 形态突破法：通过股票形态的突破来判断买卖时机。
12. 成交量炒股法：关注成交量的变化来预测股价走势。
13. 财报分析法：通过财务报表分析选股。
14. 价量分析法：通过价格与成交量的关系来选股。
15. 交易系统法：建立个人的交易系统来进行炒股。
16. 长线投资法：选取长期潜力股进行投资。
17. 波段炒股法：通过股价波段走势获取利润。
18. 股价震荡炒股法：通过股价震荡的机会进行炒股。
19. 均线交叉法：通过均线的交叉来判断买入卖出时机。
20. 放量突破法：通过放量突破来判断买入时机。
21. 盈利增长法：选取盈利增长较快的公司进行投资。
22. 流通市值炒股法：通过流通市值来选股。
23. 分红炒股法：选取分红较高的股票进行投资。
24. 黄金交叉法：通过MA指标的黄金交叉来判断买入时机。
25. 市盈率法：选取市盈率合理的股票进行投资。
26. 业绩预增法：选取业绩预增的公司进行投资。
27. 大单资金法：通过大单资金的进出来判断股价走势。
28. 热点追踪法：关注市场热点来选股。
多因子量化模型简介
量化 vs 非量化 (有非量化吗?)
修正持久期是衡量价格对收益率变化的敏感度的指标。在市场利率水平发生一
定幅度波动时，修正久期越大的金融资产，价格波动越大。
金融资产的现行价格为所有各期未来现金流的现值的加总。
=
修正久期
,
×
− ∙
o 市场中的小市值、价值股表现明显超过市场，
而这一效应不能用CAPM模型解释
o 1981年，大卫·布斯和雷克斯·桑奎菲尔德成立
了维度投资顾问公司（Dimensional Fund
Advisors），买入小市值、估值低的股票，获
得了高额回报
o 1992年，尤金·法玛、肯尼斯·弗伦奇建立了三
因子模型，将资产回报分解为资产在市场风
27
翼丰股票组合与沪深300指数的Beta
在市场“正常状态”下，翼丰股票组合与沪深300指数的Beta为1.03。
1.6
1.4
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
700
600
500
400
300
200
100
0
-3
-2
-1
-0.5
0
频数
0.5
1
2
3
Beta
选取市场指数日收益率数据进行标准化，标准化后的日收益率描述了市场指数收益率偏离均值的程度。
模型
19
波动率投资：六因子模型
o 低波动率（或低beta）的股票实际回报高于高波动率（高beta）的股票，
这一现象不能用五因子模型解释
实例：杠杆收购交易、货币利差交易、“风险平价”投资
文华程序化交易(资金管理)
其他：
注释或者舍去 想要在编写后，加入自己的语言注释，在结尾处用“//”
表示；或者想舍去某段，在某段在最前端加入“//”；
练习1：为函数做注释 IFELSE(C,A,B) //如果条件C成立则返回A值,否则返回B值
练习2：
SETTLE REF(X,N)
引用结算价 引用X在N个周期前的值
MA(X,N)
求X在N周期内的简单移动平均。
定义变量： 结算价： 15周期收盘价均线（显示定义)；
S:=SETTLE; MA15:MA(C,15);
衍生： 当前K线的前一个周期最高价； 当前K线的前一个周期15均线；
REF(H,1); REF(MA15,1);
练习3：
5日均线上穿10日均线的同时收盘价大于20日均线，或者5 日均线上穿10日均线的5个点；
D:SMA(K,M2,1);
J:3*K-2*D;
指标
用指标监测行情： K线上穿D线
模型
RSV:=(CLOSE-LLV(LOW,N))/(HHV(HIGH,N)LLV(LOW,N))*100; K:SMA(RSV,M1,1); D:SMA(K,M2,1); J:3*K-2*D; //以下是加入的交易指令 CROSS(K,D),BK;//K向上穿越D，发出买开交易指令 CROSS(J,100),SP;//J向上穿越100，发出卖平交易指令 CROSS(D,K),SK;//K向下穿越D，发出卖开交易指令 CROSS(0,J),BP;//J向下穿越0，发出买平交易指令 AUTOFILTER;
1仅限秒周期使用2定义下面红色字体函数的大单算法87l2bkvol返回当前秒周期买开的成交量l2skvol返回当前秒周期卖开的成交量l2bpvol返回当前秒周期买平的成交量l2spvol返回当前秒周期卖平的成交量l2bkbigcount返回当前秒周期买开的大单成交次数l2skbigcount返回当前秒周期卖开的大单成交次数l2bpbigcount返回当前秒周期买平的大单成交次数l2spbigcount返回当前秒周期卖平的大单成交次数l2bkbigtotvol返回当前秒周期买开的大单成交量l2skbigtotvol返回当前秒周期卖开的大单成交量l2bpbigtotvol返回当前秒周期买平的大单成交量l2spbigtotvol返回当前秒周期卖平的大单成交量注
量化麦语言程序化模型的编写精
关键词：多个交易条件 1：以均线结合KD交叉指标为例： 2：练习编写：MACD、KDJ指标模型。
MA5:=MA(C,5);
MA10:=MA(C,10);
均线模型
MA5>MA10,BK;//5日均线大于10日均线买入 。
课程内容
一、模型的基本结构和跨指标模型的编写 二、跨周期模型的编写 三、模型中资金管理的编写
MY 语言的编写基于文华财经wh3平台中。通过本节课 的学习，了解文华公式编写平台的基本函数与语法，设计 自己的指标和程序化交易策略模型，实现全自动的委托发 单交易。
公式：
泛指指标、模型。没有具体指向性。
跨周期跨合约模型的编写规则
1.只能引用 .FML/.XFML文件 2.只能引用如下周期：MIN1 MIN3 MIN5 MIN15 MIN30 HOUR1 DAY WEEK MONTH 3.只能短周期引用长周期 4.被引用的指标中不能存在引用 5.如果不写文华码，默认引用当前合约,也可以直接写合约代 码如:rb1201 6.FORMULA 引用指标名，只能引用除数字、或者数字开头 的名称之外的名称。
MY language 编写语法 MY language 操作符
1、命名部分： 支持汉字、字母、数字、划线格式命名，长度控制在31字符内。 命名不能和已存在的公式名称重复；
2、定义变量名称 变量名称不能相互重复； 不能与参数名重复； 不能与函数名重复；
3、半角输入法的大写状态；
4、每个语句应该以分号结束；
MA5<MA10,SP;/模型中加入KD指标思路：
DIFF := EMA(CLOSE,SHORT) - EMA(CLOSE,LONG); DEA := EMA(DIFF,N); MACD:=2*(DIFF-DEA); RSV:=(CLOSE-LLV(LOW,N))/(HHV(HIGH,N)-LLV(LOW,N))*100; K:=SMA(RSV,M1,1); D:=SMA(K,M1,1); J:=3*K-2*D; (CROSS(K,D)&&J<30)||(CROSS(DIFF,DEA)&&MACD>1),BK; (CROSS(D,K)&&REF(J,1)>70)||(CROSS(DEA,DIFF)&&MACD<-1),SP; (CROSS(D,K)&&J>70)||(CROSS(DEA,DIFF)&&MACD<-1),SK; (CROSS(K,D)&&REF(J,1)<30)||(CROSS(DIFF,DEA)&&MACD>1),BP; AUTOFILTER;
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量化交易模型100例
量化交易是一种利用数理或统计方法，根据历史数据和市场行情，
通过制定一套严谨的规则和策略，进行金融交易的方法。
在金融领域，量化交易已经成为一种主流的交易方式，因为它能够提供高效、快速
和系统化的交易决策。
在本文中，将介绍一百个不同类型的量化交易
模型，分析其原理和应用。
1. 均值回归模型
均值回归模型是量化交易中常用的一种策略。
它通过分析价格的历
史走势，利用统计学原理和显著性检验，判断当前价格与历史均值的
偏离程度，从而进行交易决策。
这种模型适用于市场波动较小的情况，如股票市场中的股价。
2. 动量策略模型
动量策略模型是一种根据价格走势的momentum效应进行交易决策
的方法。
它利用市场中的惯性效应，即价格趋势在相对短期内继续延
续的趋势。
在价格上升时买入，在价格下降时卖出。
这种模型适用于
市场中存在明显趋势的情况。
3. 套利模型
套利模型是一种通过同时买入和卖出相关性较高的金融工具，从而
利用市场价格的不对称性获利的交易策略。
这种模型利用了市场中的
套利机会，通过买入低价资产和卖出高价资产的方式进行交易。
套利
模型适用于市场中存在价格差异的情况。
4. 趋势跟踪模型
趋势跟踪模型是一种根据市场趋势进行交易决策的方法。
它通过分
析价格的趋势和趋势的持续性，判断市场的上升或下降趋势，并根据
趋势的判断进行交易。
这种模型适用于市场中存在明显趋势的情况。
5. 风险平衡模型
风险平衡模型是一种根据投资组合的风险和收益的平衡进行交易决
策的方法。
它通过分析投资组合中不同资产的风险和收益，选择合适
的资产分配比例，从而实现风险和收益的平衡。
这种模型适用于投资
组合管理的情况。
6. 统计套利模型
统计套利模型是一种利用统计学原理和方法进行交易决策的模型。
它通过分析历史数据和市场走势，利用统计学的套利机会进行交易。
这种模型适用于市场中存在统计学套利机会的情况。
7. 事件驱动模型
事件驱动模型是一种根据市场中的事件和消息进行交易决策的方法。
它通过分析市场中的事件和消息对资产价格的影响，判断市场的反应
和调整，并根据事件和消息的判断进行交易。
这种模型适用于市场中
存在重大事件和消息的情况。
8. 波动率策略模型
波动率策略模型是一种以市场波动率作为交易信号的模型。
它通过
分析市场波动率的变化，判断市场的风险和不确定性，并根据波动率
的判断进行交易。
这种模型适用于市场中存在明显的波动率变化的情况。
9. 奇异值分解模型
奇异值分解模型是一种利用奇异值分解方法进行交易决策的模型。
它通过分析历史数据和市场走势，利用奇异值分解的方法进行交易。
这种模型适用于市场中存在相关性变化和趋势变化的情况。
10. 时间序列模型
时间序列模型是一种利用时间序列分析方法进行交易决策的模型。
它通过分析历史数据的时间序列特征，预测未来的市场走势，并根据
预测结果进行交易。
这种模型适用于市场中存在明显的时间序列特征
的情况。
......
99. 经典技术指标模型
经典技术指标模型是一种根据经典的技术指标进行交易决策的方法。
它通过分析市场中的技术指标，如移动平均线、相对强弱指标等，判
断市场的走势和趋势，并根据指标的判断进行交易。
这种模型适用于
市场中存在明显的技术指标信号的情况。
100. 机器学习模型
机器学习模型是一种利用机器学习算法进行交易决策的方法。
它通
过分析市场中的大量数据和特征，利用机器学习算法进行数据挖掘和
模式识别，从而进行交易决策。
这种模型适用于市场中存在大量数据
和复杂模式的情况。
总结：
本文介绍了一百个不同类型的量化交易模型，涵盖了均值回归模型、动量策略模型、套利模型、趋势跟踪模型、风险平衡模型、统计套利
模型、事件驱动模型、波动率策略模型、奇异值分解模型、时间序列
模型、经典技术指标模型和机器学习模型等。
这些模型在量化交易中
起着重要的作用，帮助交易者做出科学和准确的交易决策。