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量化交易模型建立初始研发方向<二>
江苏常熟老李
>《【金印组合】》
2016.06.09
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在上一文章“量化交易模型建立初始研发方向”中已讲解,
一套程序化量化交易模型分为
信号和交易两大部分。建立
交易模型的第一步首先要解决买卖
信号。
以做多为例,
第一步就要解决
买入
信号
,然后再到卖出
信号。
买入
信号
可以以特定
K
线,分时走势等已有理论依据为基础的标的物为研究对象。确立买入
信号具体特征条件后,对个股历史走势出现
买入
信号特征和规律进行统计研究。
人工建立
量化交易模型同样需要做大量的统计工作。工作量大很大,没有软件的帮助,
寻找标的股票
工作需要
人工在个股中一一去翻查寻找。投资者如发现某些软件的功能对帮忙自己寻找标的个股有用,那就可以利用软件去帮忙做统计,否则就只有人工进行翻查寻找。很难有不劳而获轻松而得东西。
研究买入
信号的规律从多方面入手:
1
﹑标的信号的自身具体特征状态
2
﹑标的个股信号出现下午开盘第一波拨高幅度统计
3
﹑标的个股信号出现后盘中价格表现特征以及细分
4
﹑标的个股信号出现后收盘价格表现特征以及细分
统计进行分类归纳是必须的,分类归纳的目的是找出在每一分类中的规律特性。最终目的是通过统计确定每一类别中,那些买入信号的成功机率最高,价格后市表现最好。这些必须要进行大量的数据统计分析,仅仅看了几个标的就认为那些好那些不好,这种主观判断到了实践就不是那么回事了。分类统计也可以利用
1—10
分打分制进行统计分析。
个股信号自身结构特征与细分:
[
以中午收盘价的涨跌情况与幅度作为基准参照
]
一﹑绿盘下跌状态下拨高
[
跌幅超过—
2%
以上
]
二﹑平盘状态下拨高
[
涨跌幅—1%至
1%
内
]
三﹑小幅上升状态下拨高
[
涨幅
2%
以内
]
四﹑大幅上升状态下拨高
[
涨幅
2%
以上
]
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