《事件驱动交易模型》PPT课件
量化交易模型100例
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。
杨永兴：事件驱动交易策略
杨永兴：事件驱动交易策略(2012-10-28 13:22:19)核心提示：成绩如此出色，少年私募英雄杨永兴究竟掌握了什么制胜法宝？4月2日，《每日经济新闻》专访了策略大师基金的管理团队，证通天下董事长杨永兴、证通天下总经理李世勇（以下统称为"策略大师"）向记者透露了他们的宝贵经验。
在股市中把600万元变成一个亿，需要多少时间？有人会说5年、10年，也许更长，但有人只花了10个月。
在2007年朝阳永续的实盘大赛中，硅谷基金的投资经理杨永兴以高达1497%的收益率，完成了这个看似不可能完成的任务，其成绩远远超过当时参加评比的其他阳光私募和券商集合理财。
当时，他只有25岁。
2009年3月2日，杨永兴再次带领他的团队扬帆起航，在重庆国投发行了一款名为"策略大师"的阳光私募信托计划。
3月27日，经过短短20个交易日的运作，策略大师的单位净值已从1元猛增到1.467元，收益率高达46.7%，再次上演不可能完成的任务。
成绩如此出色，少年私募英雄杨永兴究竟掌握了什么制胜法宝？4月2日，《每日经济新闻》专访了策略大师基金的管理团队，证通天下董事长杨永兴、证通天下总经理李世勇（以下统称为"策略大师"）向记者透露了他们的宝贵经验。
制胜法宝快进快出只参与上涨趋势NBD：你的阳光私募基金自3月2日成立以来，获取了46%的收益，成为2009年私募界的第一名。
获胜的法宝是什么？策略大师：我们最大的优势在于极强的风险控制意识和把握短期趋势的能力。
首先，我们在投资前想的第一件事就是此次投资最大的风险在哪里？可能会有多大的亏损？有什么应对措施？在做好了最充分的准备之后，我们才会开始考虑潜在收益等因素。
正是这种保守的风格，让策略大师的研究团队充分规避了2008年熊市的风险。
其次，策略大师研究团队对中短期趋势的判断能力要远远强于对中长期趋势的判断。
当前中国A股市场游资和散户的力量相当强大，它们的交易偏好以及反映在盘面上的特征都很有规律，充分认识并利用这些规律，只参与其中风险最小、利润最大的几个时间阶段，就有可能实现持续复利。
事件驱动交易模型共22页PPT
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。是管理关系的形式。——阿法 纳西耶 夫 2、改革如果不讲纪律，就难以成功。
3、道德行为训练，不是通过语言影响 ，而是 让儿童 练习良 好道德 行为， 克服懒 惰、轻 率、不 守纪律 、颓废 等不良 行为。 4、学校没有纪律便如磨房里没有水。 ——夸 美纽斯
5、教导儿童服从真理、服从集体，养 成儿童 自觉的 纪律性 ，这是 儿童道 德教育 最重要 的部分 。—— 陈鹤琴
08第八章Visual FoxPro事件驱动模型
[LPARAMETERS nButton，nShift，nXCoord， nYCoord] 《VFP基础教程》
清华大学出版社
参数： nIndex：用来在控件数组中唯一标识某一个控件，该参数为 数值。仅当控件是控件数组的一部分时，才传送nIndex参数。 nButton：指定鼠标的哪个键被按下：1（左键）、2（右键） 或4（中间键）。若该值为1表示在鼠标移动时，同时鼠标左 键被按下，若该值为3表示在鼠标移动时，鼠标左键和右键 同时被按下。 nShift：用来指定当鼠标键被按下时，Shift、Ctrl和Alt键的状 态，其中Shift对应第0位，Ctrl键对应第1位，Alt键对应第3位， 这些位分别对应于1、2和4。如果3位全部置1，表示全部按 下，nShift的值为7，若nShift的值为6，表示Ctrl和Alt键被同 时按下，若nShift的值为2，表示只有Ctrl键被按下。
《VFP基础教程》
清华大学出版社
6.MouseUp– 松开鼠标键事件 说明：当用户松开鼠标键时发生。 语法： 当对象为一个控件数组时： ① PROCEDURE Object.MouseDown
[LPARAMETERS nIndex，nButton，nShift， nXCoord，nYCoord]
当对象为单个控件时： ② PROCEDURE Object.MouseDown
《VFP基础教程》
清华大学出版社
4.MouseDown – 按下鼠标键事件 说明：当用户按下—个鼠标键时发生。 语法： 当对象为一个控件数组时： ① PROCEDURE Object.MouseDown
[LPARAMETERS nIndex，nButton，nShift， nXCoord，nYCoord]
期货交易中的交易模型
期货交易中的交易模型在期货交易市场中，交易者需要采用合适的交易模型来指导交易策略和决策，以期获得更好的交易结果。
本文将介绍几种常见的期货交易模型，并分析其特点和适用场景。
一、趋势交易模型趋势交易模型是一种基于市场趋势的交易方法。
它认为市场会沿着一定的趋势方向发展，交易者可以通过跟随趋势来获利。
趋势交易模型通常使用技术指标如移动平均线、相对强弱指标等来判断市场趋势的方向和力度。
当市场处于上升趋势时，交易者可以选择做多头交易；当市场处于下降趋势时，可以选择做空头交易。
趋势交易模型适用于市场较为明显的趋势情况下，但在震荡市或趋势不明显时效果不佳。
二、均值回归交易模型均值回归交易模型是一种基于市场价值回归至均值的交易策略。
它认为市场价格在短期内有可能偏离均值，且会向均值回归。
交易者可以根据价格的偏离程度来选择适时入场和出场。
常见的均值回归交易模型包括配对交易和统计套利。
配对交易是指通过寻找相关性较高的资产或合约，当其价差偏离历史均值时，做多差价；当价差回归均值时，平仓获利。
统计套利则是利用期货合约价格与其他相关金融指标之间的关系进行交易。
均值回归交易模型适用于震荡市或价格偏离明显的情况。
三、量化交易模型量化交易模型是基于数学和统计模型构建的交易系统。
它通过大量数据的分析和模型推演，自动进行交易决策和执行。
量化交易模型可以利用大量历史数据进行回测和优化，从而找到适合的交易策略。
它通常包括信号产生模型、风险管理模型和执行模型等。
信号产生模型根据市场行情和技术指标生成交易信号；风险管理模型根据策略的风险收益特征进行头寸和仓位的规划；执行模型则负责具体的交易执行和成本控制。
量化交易模型在需要大量数据和较高算力支持的情况下表现出色，适用于高频交易和大规模资金管理。
四、事件驱动交易模型事件驱动交易模型基于市场上发生的特定事件来进行交易。
这些事件可能是财经数据发布、重大事件公告或其他市场影响因素。
交易者可以根据对事件的分析和预测，制定相应的交易策略。
会计模式的变革与发展real建模课件
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会计模式的变革与发展real建模
Hale Waihona Puke 第二节 电算化会计信息系统的局限性
电算化会计虽然也是会计的一次重大变革（主 要指工具），但现在看来，在网络技术环境下它 表现出以下一些局限： 一、电算化会计信息系统仅仅是一个模拟手工系统 二、未改变传统手工会计信息处理的程序和方法 三、未引起传统会计思想和观念的相应变革 四、系统体系结构只是采集业务数据的一个子集 五、数据不能被实时记录和处理 六、系统结构仅以汇总的方式重复采集与存储数据 七、系统存储的数据仅满足主要视图的需要
（3）对会计分期假设的影响
会计分期的目的是为了分阶段地提供会计信息，满足企业内部和外 部管理或决策的需要。限于处理能力，会计期间分为年度、季度和月 份。在网络经济时代，通过网络，企业内外部会计信息的需求者可以 动态地得到企业实时的财务信息，没必要分期为月、季、年。
（4）对货币计量假设的影响
在网络经济时代，全球已形成统一的大市场，经济活动的国内与国 外的界限变得模糊起来；国际贸易的剧增，使得币种多而且币值变动 大，这些都对货币计量假设提出了挑战。在网络环境下，完全可能拟 定一种全球一致的电子货币计量单位，用以准确反映企业的经营状况。
•业务事件数据
•业务事件处理器 •（业务与信息处理规则）
•业 务 数 据 仓 库
•信息报告工具 •（信息处理规则）
•用户所需信息报告
•图12-1 事件驱动的会计系统模型
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会计模式的变革与发展real建模
与传统功能驱动会计信息系统相比，事件驱动会 计信息系统具有如下特征:
1. 该系统面向业务事件本身，不再基于会计循环，在信息技术的支持下， 使业务流程和信息流程紧密结合。
金融交易与模型
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金融交易与模型
程式交易
n 美国的程式交易现在很发达，据纽约证券交易所最新 统计，在2004年6月21至25日的交易周内，程式交易 的交易量占总交易量的比例达到创纪录的70.5%。有 人曾将美国1987年股灾归罪于组合保险和指数套利类 的程式交易，姑且不论这个归罪是否合理，1988年实 行了新版的程式交易规则80A号，已经把程式交易对 市场波动的冲击控制在了比较合理的范围内。
n 交易原则、交易计划、风险控制、买卖 时间、技术等接合起来就是交易系统。 当你选择了一套符合你个性的交易系统 操作，一定要将它贯穿交易的始终，不 要轻易地改变它。在交易过程中最忌讳 “朝三暮四”。
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金融交易与模型
一些容易产生误解和混乱的专业术语
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n 什么叫策略交易、系统交易和程式交易。 n 策略交易英文Strategy Trading ,按字面本来有两层意
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金融交易与模型
基金投资策略
n 技术分析派所依赖的理论前提是：市场行为含 涵一切、价格朝趋势移动，历史会不断重演。 该派的代表人物有江恩、艾略特。不过让人沮 丧的是，靠技术分析投资股票在股市上发大财 的人至今在全世界还没有出现一个，包括江恩 和艾略特自己。但是靠技术分析来骗取股民钱 财致富的分析师却有不少。业内人士众所周知 的一个事实－－分析师致富的诀窍是：只作咨 询，绝不操作。
n 因此投资大师彼得.林奇不无尖刻地说：“华尔 街从没见过一个投资成功的分析师，破产的倒 看到不少。”
事件驱动 量化策略
事件驱动量化策略在金融市场中，事件对于资产价格的影响不容忽视。
事件驱动策略，作为量化投资领域中的一种重要策略类型，旨在捕捉由特定事件引发的市场异常收益。
本文将详细阐述事件驱动量化策略的核心思想、方法论、实施步骤、优势与风险，并通过案例分析展示其在实际应用中的效果。
一、事件驱动策略的核心思想事件驱动策略基于金融市场的非有效性假设，认为市场上存在由于信息不对称、投资者情绪等因素导致的价格偏离。
这些偏离为投资者提供了套利机会。
事件驱动策略通过捕捉这些机会，利用统计学和计量经济学方法对事件进行量化分析，从而制定投资策略并获取超额收益。
二、方法论与实施步骤1.事件定义与分类事件定义是事件驱动策略的第一步，它涉及到对市场上各种可能影响资产价格的事件进行识别和分类。
常见的事件类型包括：公司财报发布、并购重组、股权激励、政策变动等。
对事件的准确定义和分类有助于投资者更好地理解市场动态，并为后续的策略制定提供基础。
2.数据收集与处理在确定了关注的事件类型后，投资者需要收集相关数据并进行处理。
数据来源包括公开信息、新闻报道、研究报告等。
数据处理包括数据清洗、去重、标准化等步骤，以确保数据的准确性和可比性。
3.事件影响量化分析事件影响的量化分析是事件驱动策略的核心环节。
在这一阶段，投资者需要利用统计学和计量经济学方法对事件对资产价格的影响进行定量评估。
常用的方法包括回归分析、事件研究法、时间序列分析等。
通过这些方法，投资者可以计算出事件发生的概率、影响程度以及持续时间等关键指标。
4.策略制定与执行在完成了事件影响的量化分析后，投资者可以根据分析结果制定具体的投资策略。
策略类型包括套利策略、对冲策略、趋势跟踪策略等。
在制定策略时，投资者需要综合考虑风险承受能力、资金规模、交易成本等因素。
策略执行阶段则包括交易信号的生成、投资组合构建以及风险管理等环节。
5.策略评估与优化策略评估与优化是事件驱动策略的最后一个环节。
在这一阶段，投资者需要对策略的实际表现进行评估，并根据评估结果对策略进行调整和优化。
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行情事件
价量事件 波动率事件（指标） CORRELATION事件（交叉数据）
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Apama数据处理
静态数据处理: “我们在X股票上下了多少单子?”
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复杂数据处理: “5秒内如果同一只股票下了3张单子, 暂停新单进场直致 已有的单子全部成交”
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业务事件
对比信号系统：本质相同，角度差异 信号的细分化和多元化 反应式：贴近业务逻辑 多层次：时间周期、交易/投资环节 多成分：单纯、组合、相关 规则化、自动化、系统化
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业务事件
行情事件 委托事件 成交事件 头寸事件 损益/风险事件 新闻事件 时间/定时事件
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Growth of Market Data quotes per transaction
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QUANTDEVELOPER介绍
开发资源完整 体系结构先进 快速开发便利 性能强劲 局限性
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QD开发资源
数据、交易、帐户、测评、调试、报告 支持所有的金融工具，包括混合工具 支持主流交易市场和多交易商，包括中国 多币种，多策略，组合级系统测试和交易 交易行情接口公开、可扩展，支持FIX标准 开发环境、生产环境、数据基础设施齐备 可编译、可定制、提供DLL运行框架集 C#编程，扩展性不受软件本身的限制
FOLLOWED-BY ( S&P moving by 0.5% AND ( IBM’s price moves up by 5% OR MSFT’s price moves down by 2% )
) ALL WITHIN
any 2 minute time period
THEN BUY MSFT SELL IBM
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QD性能和局限
高频/日内交易策略 50万/秒消息处理能力 面向交易员、数量型对冲基金 非市场数据处理能力有待扩展 未融合于主流金融企业应用
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QD体系结构
事件驱动交易模型 组件结构设计 运行模式
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QD业务事件
OnBar、OnBarOpen OnCorporateAction OnFundamental OnMarketData、OnQuote、OnTrade、OnMarketDepth OnNews OnNewOrder、OnOrderCancelled、OnOrderDone、OnOrderFilled、
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Apama业务事件ห้องสมุดไป่ตู้理
传统程序功能：1）当日新单列表；2）分行业 平均委托数量；3）平均执行时间。
复杂事件处理：当累计3张新单的执行时间超过 历史平均数，取消所有未执行单子并通知交易员
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Apama系统结构
表示层
End-user Dashboards
Dashboard Studio
OnProviderDisconnected、OnProviderError
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QD组件和业务处理流程
Provider Market Entry Exit Money Risk Exposure Execution Simulation Optimization Report
OnOrderRejected、OnOrderStatusChanged OnPortfolioValueChanged、OnPositionChanged、OnPositionClosed、
OnPositionOpened、OnPositionValueChanged OnStopCanceled、OnStopExecuted、OnStopStatusChanged OnStrategyStop、OnTransactionAdded、OnProviderConnected、
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QD运行模式
集成平台、独立平台、FRAMEWORK 中心数据库，实时/历史/交易/证券Provider 托管交易 二级策略 金融工具选择，Single/Cross 研究工程和MSVS工程 全编译（.net）
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快速开发
业务逻辑和流程清晰 工具集完整 .net的优势 学习路径短，适合非专业程序员 可以控制低级别策略和程序开发 系统交易DIY
S&P500
MSFT 15-MINAverage
NYSE NASDAQ
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股市作手回忆录中的事件驱动交易
好友传递消息：某股票在被囤积 大鳄闻后放空10万股 好友如被抽耳光 股票先下沉后回升 大鳄回补空头并加力买入
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应用环境
巨量且持续增长的STREAMING数据 有需求做低延时、高频率、自动化决策 高度竞争性环境 典型应用：ALGO
Scenario Definition Tools
用户工具
分析/处理引擎层
Event Analysis Engine
Historical Event Store
事件分析和存储
事件搜集层
Adapter Framework
外围系统集成
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Price Feeds OMS
etc.
Apama GUI
Event Processing
Engine
Smart Block Analytics
Integration
Price
OMS
Point Other…
feeds
Systems 编辑ppt
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Apama GUI
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Apama GUI
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Apama举例
IF MSFT price moves outside 2% of MSFT-15-minute-Average
事件驱动交易模型
交易模型的比较 概念基础：APAMA 应用实例：QUANTDEVELOPER
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交易模型的比较
传统交易模型核心要素：信号 事件驱动模型核心要素：事件
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交易信号
围绕着ENTRY和EXIT 信号源：市场交易数据、基本面数据、外生数据 信号生成：Multi-if blocks 系统结构：For 循环