今天來講幾個(gè)常見初學(xué)者接觸到股票量化策略，當(dāng)然現(xiàn)在這樣簡(jiǎn)單的策略一般這種用于初學(xué)者學(xué)習(xí)練手而非應(yīng)用去實(shí)盤，不用編程內(nèi)置已經(jīng)可以運(yùn)行實(shí)盤量化的策略公眾號(hào)Ai量投學(xué)堂持續(xù)更新操作數(shù)據(jù)以供參考！

1.多因子選股(股票)

多因子模型是一類重要的選股模型，它的優(yōu)點(diǎn)是能夠綜合很多信息最后得出一個(gè)選股結(jié)果。多因子模型的表現(xiàn)相對(duì)來說也比較穩(wěn)定，因?yàn)樵诓煌氖袌?chǎng)情況下，總有一些因子會(huì)發(fā)揮作用。因此，在量化投資中，不同的投資者和研究者都開發(fā)了很多不同的多因子模型。各種多因子模型核心的區(qū)別一是在因子的選取上，二是在如何用多因子綜合得到一個(gè)最終的判斷。一般而言，多因子選股模型lai20218888有兩種判斷方法，一是打分法，二是回歸法

2.小市值(股票)

小市值是A股長(zhǎng)期成長(zhǎng)的一個(gè)優(yōu)勢(shì)策略，優(yōu)質(zhì)的小市值類股票往往表現(xiàn)活躍，容易引發(fā)炒作風(fēng)潮帶來超額收益，當(dāng)下小市值策略已經(jīng)成為了基金行業(yè)內(nèi)部公開的“秘密”。

3.Alpha對(duì)沖(股票)

投資者在市場(chǎng)交易中面臨著系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)（即貝塔或Beta、β風(fēng)險(xiǎn)）和非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)（即阿爾法或Alpha、α風(fēng)險(xiǎn)），通過對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量并將其分離，從而獲取超額絕對(duì)收益(即阿爾法收益)的策略組合，即為阿爾法策略。

從廣義上講，獲取阿爾法收益的投資策略有很多種，其中既包括傳統(tǒng)的基本面分析選股策略、估值策略、固定收益策略等等，也包括利用衍生工具對(duì)沖掉貝塔風(fēng)險(xiǎn)、獲取阿爾法收益的可轉(zhuǎn)移阿爾法策略。后者在國(guó)內(nèi)通常被稱為阿爾法對(duì)沖策略，并在近年A股市場(chǎng)上得到廣泛應(yīng)用關(guān)注公眾號(hào)，機(jī)器人量化

4.集合競(jìng)價(jià)選股(股票)

集合競(jìng)價(jià)就是在當(dāng)天還沒有開盤之前，你可根據(jù)前一天的收盤價(jià)和對(duì)當(dāng)日股市的預(yù)測(cè)來輸入股票價(jià)格，在集合競(jìng)價(jià)時(shí)間里輸入計(jì)算機(jī)主機(jī)的所有下單，按照價(jià)格優(yōu)先和時(shí)間優(yōu)先的原則計(jì)算出最大成交量的價(jià)格，這個(gè)價(jià)格就會(huì)是集合競(jìng)價(jià)的成交價(jià)格，而這個(gè)過程被稱為集合競(jìng)價(jià)。

5.指數(shù)增強(qiáng)(股票)

指數(shù)增強(qiáng)策略是指基金經(jīng)理在構(gòu)建投資組合時(shí)，運(yùn)用“指數(shù)跟蹤”與“主動(dòng)管理”相結(jié)合的方式獲取超額收益的投資策略，而相對(duì)于單純的“指數(shù)”，指數(shù)增強(qiáng)策略的關(guān)鍵點(diǎn)是管理人的“主動(dòng)管理”能力。簡(jiǎn)單而言，就是讓產(chǎn)品走勢(shì)與指數(shù)保持一致的同時(shí)，依托管理人的管理能力，讓組合的漲幅盡可能地高于指數(shù)而跌幅小于指數(shù)。

6.日內(nèi)回轉(zhuǎn)交易(股票)

日內(nèi)回轉(zhuǎn)交易是指投資者就同一個(gè)標(biāo)的（如股票）在同一個(gè)交易日內(nèi)各完成多次買進(jìn)和賣出的行為，其目的為維持股票數(shù)量不變，通過日內(nèi)K線操縱，使可用余額增多，股票成本降低的一種盈利模式。

7.行業(yè)輪動(dòng)(股票)

行業(yè)輪動(dòng)是利用市場(chǎng)趨勢(shì)獲利的一種主動(dòng)交易策略，其本質(zhì)是利用不同投資品種強(qiáng)勢(shì)時(shí)間的錯(cuò)位對(duì)行業(yè)品種進(jìn)行切換以達(dá)到投資收益最大化的目的。通俗點(diǎn)講就是根據(jù)不同行業(yè)的區(qū)間表現(xiàn)差異性進(jìn)行輪動(dòng)配置，力求能夠抓住區(qū)間內(nèi)表現(xiàn)較好的行業(yè)、剔除表現(xiàn)不佳的行業(yè)，在判斷市場(chǎng)不佳的時(shí)候，權(quán)益類倉(cāng)位降低，提升債券或貨幣的比例。

8.機(jī)器學(xué)習(xí)(股票)

機(jī)器學(xué)習(xí)是一種解決問題的思維方式，核心在于收集數(shù)據(jù)，應(yīng)用算法和生成模型。相對(duì)于普通的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析而言，機(jī)器學(xué)習(xí)有自己的優(yōu)化過程和評(píng)估體系，是一個(gè)更為獨(dú)立，相對(duì)閉環(huán)的領(lǐng)域,機(jī)器學(xué)習(xí)無疑是日常數(shù)據(jù)工作的工具箱里，相對(duì)更為智能化的一種。

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，我們用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集去訓(xùn)練一個(gè)模型，通常會(huì)定義一個(gè)Loss誤差函數(shù)。通過梯度下降等算法將這個(gè)Loss最小化，來提高模型的性能。然而我們學(xué)習(xí)一個(gè)模型的目的是為了解決實(shí)際的問題，單純地將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的loss最小化，并不能保證它在泛化一般問題時(shí)仍然是最優(yōu)，甚至不能保證模型是可用的。所以我們要定義一種方式，來評(píng)估模型的泛化能力，也就是預(yù)測(cè)能力公眾號(hào)機(jī)器人量化

通常來說，我們會(huì)將數(shù)據(jù)集分成，訓(xùn)練集和測(cè)試集，比例一般是7:3。使用訓(xùn)練集去訓(xùn)練模型，使用測(cè)試集去評(píng)估模型的泛化能力

以上是幾個(gè)常見策略闡述，當(dāng)然現(xiàn)在來講一般用于程序員練手使用，現(xiàn)在成熟的量化策略可以穩(wěn)定運(yùn)行在實(shí)盤交易股票中且取得增持效果觀者公眾號(hào)機(jī)器人量化，我們持續(xù)更新策略數(shù)據(jù)。一般現(xiàn)在我們服務(wù)機(jī)構(gòu)交易者非常的多，這些高凈值交易者的特性一般是要求穩(wěn)定增長(zhǎng)的收益，做長(zhǎng)期年化的策略。

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