python量化选股策略 源码_常见的十大量化投资策略(附源码)
量化投资策略是利用量化的方法,进行金融市场的分析、判断和交易的策略、算法的总称。著名的量化投资策略有以下10种(注:策略源码模板不能直接用于实盘交易,仅供探讨交流)
01、海龟交易策略
海龟交易策略是一套非常完整的趋势跟随型的自动化交易策略。这个复杂的策略在入场条件、仓位控制、资金管理、止损止盈等各个环节,都进行了详细的设计,这基本上可以作为复杂交易策略设计和开发的模板。
02、阿尔法策略
阿尔法的概念来自于二十世纪中叶,经过学者的统计,当时约75%的股票型基金经理构建的投资组合无法跑赢根据市值大小构建的简单组合或是指数,属于传统的基本面分析策略。
在期指市场上做空,在股票市场上构建拟合300指数的成份股,赚取其中的价差,这种被动型的套利就是贝塔套利。
03、多因子选股
多因子模型是量化选股中最重要的一类模型,基本思想是找到某些和收益率最相关的指标,并根据该指标,构建一个股票组合,期望该组合在未来的一段时间跑赢或跑输指数。如果跑赢,则可以做多该组合,同时做空期指,赚取正向阿尔法收益;如果是跑输,则可以组多期指,融券做空该组合,赚取反向阿尔法收益。多因子模型的关键是找到因子与收益率之间的关联性。
04、双均线策略
双均线策略,通过建立m天移动平均线,n天移动平均线,则两条均线必有交点。若m>n,n天平均线“上穿越”m天均线则为买入点,反之为卖出点。该策略基于不同天数均线的交叉点,抓住股票的强势和弱势时刻,进行交易。
双均线策略中,如果
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