西蒙斯量化投资交易模型

波段选股王帮您分析西蒙斯是如何超越巴菲特的

被尊为“股神”的沃伦.巴菲特，他在过去的40年间，平均每年的收益率21%左右，而期间标准普尔500指数年均增长率是10%左右，他的收益只是指数的二倍。因为他注重的是长线操作的定性投资，只靠个人的经验和智慧来判断买卖股票。而美国对冲基金经理、哈佛大学数学教授詹姆斯.西蒙斯，他所管理的大奖章基金是从1989年到2006年的17年间，平均每年的收益率到了38.5%，是股神巴菲特的近2倍。西蒙斯取得成功的关键是靠先进科技和定量投资的数学模型。他通过大量的搜集数据，并设计进入很多参数指标等等影响股价的因素，再通过电脑进行筛选，并据此进行不带任何主观情绪的跟踪分析，在控制风险的前提下实现收益的最大化，在低位买进，在高位抛出的波段操作。这种利用数学量化模型开发而成的选股软件已经显示出了它极高的应用价值！

然而普通投资者、尤其是新股民，由于不精通炒股知识，也没有充足的时间去分析研究，所以几年下来不但没有盈利，反而亏损累累，再炒下去钱亏完了怎么办？

《波段选股王》万能智能公式由一大批证券操盘高手和软件设计高级人才，长期对中国证券市场股价运行变化规律深入研究分析，结合国内外最经典的证券分析理论，以及独创和精选的几十种

毕业设计（论文）

题 目 股指期货量化投资模型分析

姓 名 谢丹琼

学 号 30701043

专业班级 统计0701班

所在学院 计算分院

指导教师（职称） 刘桂梅（讲师）

二○一一 年 五 月 十五 日

浙江大学城市学院毕业论文 摘要

股指期货量化投资模型分析

【摘要】 随着股指期货上市后的活跃度来看，该市场有很大的发展空间。本文从量化投资角度研究股指期货的投机交易。首先从时间序列角度对沪深300的价格做预测，了解沪深300整体价格走势。然后根据历史数据对行情进行分析，应用股指期货日内和隔夜策略进行模拟测试，并分析这两个模型的可行性。在建立模型后，用时间序列的曲线估计进行收益率预测，评估日内股指策略的收益情况。接着根据波动率模型和指数加权移动平均模型对沪深300指数的收益率进行预测风险。最后以风险价值VaR作为风险管理的一种手段，采用蒙特卡洛模拟法预测VaR的值。最后从操作平台开发角度分析了IT在股指期货量化投资模中的应用及发展前

量化投资模型系列之GARP

：量化投资模型的建立方法，首先要建立股市信息统计分析的基础，量化投资模型进行历史数据的模拟验证，成功率超过80%，在实战中监控量化投资模型。

如何建一个量化投资模型，给大家说方法.

（1）首先要建立股市信息统计分析的基础，从大量的数据中通过数据挖掘找出赚钱股票的内部联系。找出进入点和退出点的基本特征。有些比较简单的统计分析就可以发现规律，有些复杂的模型，需要用到数理统计的聚类分析等算法，最大信息熵，人工智能等多种理论。不过说实话，简单的模型大多不好用，因为这个世界聪明的人多，都能发现的模型，估计有效性就不够。这也是为什么有效的模型，使用的人越少，便越有效。

（2）量化投资模型进行历史数据的模拟验证。2个星期做到5%的收益，至少要达到所有历史数据（包含历史上的所有时期，不仅仅包含牛市数据，而且也要包含熊市数据。）有效率超过80%。这个是我对模型有效的最基本要求。当然，你也可以做出一个模型，每个星期赚10%。俺曾经尝试过这个模型，貌似很难有很高的成功率。对模型而言，我觉得交易稳健也很重要。所以，我降低了收益率，提高交易的成功率。实际上，稳健盈利的交易模型，给你交易带来最后实际的成功率，一般来说远远高于

量化投资模型系列之GARP

时间:2011-01-13 10:28

TAG 标签： 对冲 摩尔方德 投资 套利 股指期货 对冲基金 对冲策略 ——摩尔方德观点：量化投资模型的建立方法，首先要建立股市信息统计分析的基础，量化投资模型进行历史数据的模拟验证，成功率超过80%，在实战中监控量化投资模型。

如何建一个量化投资模型，给大家说方法.

（1）首先要建立股市信息统计分析的基础，从大量的数据中通过数据挖掘找出赚钱股票的内部联系。找出进入点和退出点的基本特征。有些比较简单的统计分析就可以发现规律，有些复杂的模型，需要用到数理统计的聚类分析等算法，最大信息熵，人工智能等多种理论。不过说实话，简单的模型大多不好用，因为这个世界聪明的人多，都能发现的模型，估计有效性就不够。这也是为什么有效的模型，使用的人越少，便越有效。

（2）量化投资模型进行历史数据的模拟验证。2个星期做到5%的收益，至少要达到所有历史数据（包含历史上的所有时期，不仅仅包含牛市数据，而且也要包含熊市数据。）有效率超过80%。这个是我对模型有效的最基本要求。当然，你也可以做出一个模型，每个星期赚10%。俺曾经尝试过这个模型，貌似很难有很高的成功率。对模型而言，我觉得

毕业设计（论文）

题 目 股指期货量化投资模型分析

姓 名 谢丹琼

学 号 30701043

专业班级 统计0701班

所在学院 计算分院

指导教师（职称） 刘桂梅（讲师）

二○一一 年 五 月 十五 日

浙江大学城市学院毕业论文 摘要

股指期货量化投资模型分析

【摘要】 随着股指期货上市后的活跃度来看，该市场有很大的发展空间。本文从量化投资角度研究股指期货的投机交易。首先从时间序列角度对沪深300的价格做预测，了解沪深300整体价格走势。然后根据历史数据对行情进行分析，应用股指期货日内和隔夜策略进行模拟测试，并分析这两个模型的可行性。在建立模型后，用时间序列的曲线估计进行收益率预测，评估日内股指策略的收益情况。接着根据波动率模型和指数加权移动平均模型对沪深300指数的收益率进行预测风险。最后以风险价值VaR作为风险管理的一种手段，采用蒙特卡洛模拟法预测VaR的值。最后从操作平台开发角度分析了IT在股指期货量化投资模中的应用及发展前

一、单项选择题

1. 下列哪项不是程序化交易的特点？（ ） A. 规避交易员的主观情绪 B. 提高交易速度 C. 降低人力成本

D. 发挥交易员的主观判断优势

描述：程序化交易的特点 您的答案：D 题目分数：10 此题得分：10.0

2. 下列哪项不属于套利交易？ （ ） A. 股指期货期现套利 B. 国债期货套利 C. ETF套利

D. 股指期货投机交易

描述：套利交易的定义 您的答案：D 题目分数：10 此题得分：10.0

二、判断题

3. VWAP策略试图使策略成交均价逼近全市场按成交量加权的平均成交价格。（ ）

描述：VWAP算法策略 您的答案：正确 题目分数：10 此题得分：10.0

4. TWAP策略在订单规模很大的情况下，平均分配到每个节点上的下单量仍然较为可观，仍有可能对市场造成一定的冲击。（ ）

描述：TWAP算法策略 您的答案：错误 题目分数：10 此题得分：0.0

5. TWAP策略会根据市场的成交情况动态调整每个时间段内的策略成交数量。（ ）

描述：TWAP算法策略 您的答案：正确 题目

量化投资策略特征

量化投资注重数理分析与逻辑推导，不依赖主观判定形成交易决策，当模型思想来源于投资者市场体会，基于历史数据所作的几率统计，也可以是技术指标，甚至基本面分析，只要能形成一定数理逻辑并得到市场验证即可作为量化投资策略。

量化投资是指将投资理念或市场洞见转化为数学模型，并依据历史数据对模型进行测实验证，总结收益-风险特性以及相关参数，最后通过运算机技术实现自主化交易的投资方法。量化投资主要运用在具有高流动性与历史数据丰盛的金融投资市场，就期货市场而言，既可以在商品类品种也可以在股指等金融类品种上进行。

总的来说，一个完整的量化投资策略具备四个方面的特征：

一是具有特定的定量分析策略。量化投资是基于一定的市场逻辑或依据历史数据作出的几率统计，形成特定的数学模型用以分析和评判市场表现，进而形成交易策略，这与当前大多数分析师所采用的定性分析方法有很大区别。量化投资注重数理分析与逻辑推导，不依赖体会主义和主观判定形成交易决策，当然其模型思想仍旧是来源于投资者的市场体会，这种来源可以是基于历史数据所作的几率统计，也可以是一些技术指标，甚至可以是来源于基本面分析，只要能形成一定数理逻辑并得到市场验证即可作为量化投资策略。

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如何打造自己的量化交易系统

作者：蔡军

来源：《时代金融》2013年第33期

【摘要】对于大多数个人投资者和中小机构而言，开发一个平台需要强大的计算机团队、较大的开发费用、长的开发周期，因此使用国内现有的量化平台是最现实选择。同时也有一些金融机构，他们不希望自己的交易头寸不被别人发现，有保密的需求，只得自己开发量化交易系统，另外也有越来越多个人和小型机构也自己开发。 【关键词】系统 选择 开发

北京时间2013年8月16日11点05分31秒到05分56秒的短短26秒里，中国石化和工商银行两大权重龙头先后涨停。之后多只权重股迅速跟进大幅拉升；根据事后调查结果，造成这一事件的光大乌龙交易以70亿的成交量，却造成了日均交易量在2000亿以上的A股市场的大盘指数瞬时上涨超过5%的涨幅，这让貌似遥远的量化交易突然出现在国内投资者的面前，很多普通投资者这才发现自己同量化交易战斗已经很久了。如何获得一个拥有高速精准的数据、高性能程式交易以及高度的开放性和前瞻性等特点的专业的交易平台，这正是本文尝试解决的问题。

一、如何选择国内现有平台

一、菲利普斯的核心思想

与柯氏四级评估不同，菲利普斯的五级评估模型是非常符合互联网思维的，即：清晰地提出自己的价值主张，作为国际绩效改进的主席，菲利普斯的五级评估非常强调一句话：“让我看到钱”，这种思想是非常符合美国企业的价值主张--为股东创造最大价值，那么如何将“让我看到钱”的思想落实到具体的评估过程中呢？南哥从以下的四部分内容与您一块探讨： 五级评估的等级与评估方法 五级评估的核心设计原型 五级评估的测算公式 五级评估的操作流程

菲利普斯五级评估模型 - Anna写年华 - 娜写年华~ 如何理解菲利普斯的“让我看到钱”的核心思想呢？菲利普斯就这个价值主张做了非常明确的细化到三个具体的层次，特别在第三个层次要求培训管理者能够从项目中清晰地分理处培训的贡献所在，这个话题是目前培训领域最难的问题： 展示为我看 让我看到钱

让我看到实实在在的钱

菲利普斯五级评估模型 - Anna写年华 - 娜写年华~

二、五级评估等级和评估方法

菲利普斯的测算模型主要划分为五个等级，如图：这五个等级分别是：课堂评价、学习评价、应用评价、对业务影响的评价以及收益评价

菲利普斯五级评估模型 - Anna写年华 - 娜写年华~

每个阶段所需要的测量方法

addpath(genpathKPM(pwd))

N = 4;

dag = zeros(N,N);

C = 1; S = 2; R = 3; W = 4; dag(C,[R S]) = 1; dag(R,W) = 1; dag(S,W)=1;

discrete_nodes = 1:N; node_sizes = 2*ones(1,N);

bnet = mk_bnet(dag, node_sizes, 'discrete', discrete_nodes); onodes = [];

bnet = mk_bnet(dag, node_sizes, 'discrete', discrete_nodes, 'observed', onodes); bnet = mk_bnet(dag, node_sizes, 'names', {'cloudy','S','R','W'}, 'discrete', 1:4); C = bnet.names('cloudy'); % bnet.names是一个关联数组； bnet.CPD{C} = tabular_CPD(bnet, C, [0.5 0.5]); CPT = zeros(2,2,2); CP