京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
什么是量化择时
我们可以将量化投资策略的类型简单地分为两种:其一、趋势判断型量化投资策略。其二、波动率判断型量化投资策略。在趋势判断型量化投资策略中,择时交易作为其核心内容,同时也是收益率最高的一种交易方式。从字面上来理解不难看出,择时交易是利用某种方法来判断大势的走势情况是上涨、下跌还是盘整?如果判断是上涨,则买入持有;如果判断是下跌,则卖出清仓;如果判断是震荡,则进行高抛低吸,这样可以获得远远超越简单买入持有策略的收益率。但是由于大盘趋势受到国家宏观经济、微观企业、国家政策及国际形势等因素的影响,想要准确判断大盘走势是非常困难的。那么我在这里简单地给大家介绍几种量化择时的方法:
(一)趋势量化择时
趋势择时的基本思想来自于技术面的分析,趋势择时选取的主要指标有MA、MACD、DMA等。趋势型指标通常是利用两根线的交叉作为交易信号,并以此来判断买卖时点。技术面分析认为趋势存在一定的延续性,因此,只要找到了趋势方向,跟随操作便可。但就单个证券而言,不同的计算参数会导致不同的择时效果,因此在进行择时模型构建时,首先需要检验单个指标在不同参数下的测试效果,并选择一个相对较好的参数,然后再将多个指标结合起来,构建一个多指标的择时模型。
(二)量化择时市场情绪量化择时
市场情绪择时就是利用市场上投资的热情程度来判断大势方向,当情绪热烈时,积极入市,大盘可能会继续涨;当投资者情绪低迷、不断撤出市场的时候,大盘可能继续下跌。其中,情绪指标通常包括:投资者信心指数、折溢价率、新股数据、投资者行为等。
(三)量化择时有效资金量化择时
有效资金模型和选股模型中的资金流模型类似,是通过判断推动大盘上涨或者下跌的有效资金来判断走势,因为在顶部和底部时资金效果具有额外的推动力。
(四)量化择时牛熊线量化择时
牛熊线择时的思想就是将大盘的走势划分为两根线,一根为牛线,一根为熊线。在牛熊线之间时大盘不具备方向性,如果突破牛线,则可以认为是一波大的上涨趋势的到来;如果突破熊线,则可以认为是一波大的下跌趋势到来。
(五)量化择时Hurst指数量化择时
Hurst指数是分形理论在趋势判断中的应用,分形市场理论认为,资本市场是由大量具有不同投资期限的投资者组成的,且信息对不同投资者的交易周期有着不同的影响。利用Hurst指数可以将市场的转折点判断出来,从而实现择时。
(六)量化择时SVM量化择时
SVM是一种分类技术,具有效率高、推广性能好的优点,SVM择时就是利用SVM技术进行大盘趋势的模式识别,将大盘区分为几个明显的模式,从而找出其中的特征,然后利用历史数据学习的模型来预测未来的趋势。
(七)量化择时SWARCH量化择时
SWARCH模型是一种利用宏观经济指标来判断大盘的策略,该模型主要刻画了货币供应量M2和大盘走势之间的关系,揭示我国证券市场指数变化与货币供应量之间的相关关系。
(八)量化择时异常指标量化择时
异常指标择时主要处理一些特殊情况下的择时,例如,在大盘出现顶点或者低点的时候,有些指标容易出现异常数据,主要有:市场噪声、行业集中度和兴登堡凶兆3个策略
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16