python量化分析数据_Python数据分析

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互联网新技术在线教育领航者

第六讲

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金融数据分析(2)

--量化分析

--梁斌

互联网新技术在线教育领航者

• 量化分析基础

• 量化策略建模流程及回测

• 常用量化分析指标及框架

• TA-Lib金融软件工具

• 实战案例：多因子策略模型

互联网新技术在线教育领航者

• 量化分析基础

• 量化策略建模流程及回测

• 常用量化分析指标及框架

• TA-Lib金融软件工具

• 实战案例：多因子策略模型

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量化分析基础

量化分析/投资

• 利用计算机技术并采用一定的数学模型去实践投资理念，实现投资策略的过程

• 随着计算机技术的发展，将已有的价值投资/趋势投资和计算机技术相融合，

产生了量化投资

优势

• 纪律性：严格执行投资策略，客服投资者情绪的变化、认知偏差等

• 系统性：多层次、多角度观察海量数据，拓展更大的投资机会

• 及时性：快速地跟踪市场变化，寻找新的交易机会

• 准确性：准确客观评价交易机会，客服主观情绪偏差

• 分散化：充当分散化投资的工具。挖掘历史规律，依靠筛选出的股票组合来取

胜，而不是单个股票

劣势：技巧，包括编程能力、数学功底、金融知识等

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量化分析基础

策略

• 指当预先设定的事件或信号发生时，就采取相应的交易动作

量化策略

• 使用计算机作为工具，通过一套固定的逻辑来分析、判断和决策

• 既可以自动执行，也可以人工执行

组成部分

• 输入：行情数据、财务数据、自定义数据、投资经验

• 策略处理逻辑：选股、择时、仓位管理、止盈止损

• 输出：买入/卖出信号、交易费用、收益

互联网新技术在线教育领航者

量化分析基础

选股

1. 多因子选股

2. 风格轮动选股

3. 行业轮动选股

4. 资金流选股

5. 动量翻转选股

6. 趋势跟踪策略

择时

1. 趋势量化择时

2. 市场情绪

3. 有效资金量化择时

4. 基于机器学习量化择时(e.g., SVM )

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量化分析基础

机器学习与量化分析/交易

• 基于 Limit Order Book 建模

• 要求较高

• 高频数据噪声大

• 基于价格的分类建模

• 输入：市场价格或其衍生的指标，如MA5, MACD, Rolling Average等

• 输出

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