量化⼩科普【什么是量化?常⽤的股票量化指标、如何搭建量化
交易系统】
前⾔:
今天起准备开启全新的⼀门课程的学习之旅,如标题所⽰,python量化交易相关的领域,理财+编程相关的知识。其实吧,关于理财相关的学习去年底就已经萌发了,⼀直是没有付出⾏动⽽已,所以在8⽉的开头打算付出⾏动。
关于股票和基⾦,对于程序猿们⽽⾔基本上⼈⼈都或多或少的接触过,也不⼀定是程序猿吧,对于想挣“睡后”收⼊的应该它们俩是⼤多数⼈认为最直接有效的,因为只要选上⼀个股票或基⾦,合适的机会买卖既可,不费⼒不费时,嗯,同时伟⼤的“⾲菜们”也都纷纷出现了,我也很⾃豪的能成为其中⼀员,当然既然是韮菜中的⼀员,被割是不可能避免的,但是呢,丝毫不影响我想要学习投资的脚步,对于这门python 理财课我觉得通过它⼀是可以学学投资相关的⼀些⾦融知识,⼆是⼜可以来领略⼀下怎么利⽤python来达到⼀种量化交易的⽬的,关于python这门语⾔在学习线性代数时就已经初步领略过了:
这次再次来感受⼀下它在投资领域上⾯的⼀个魅⼒,期待理财+技术两个领域的知识为⾃⼰所吸收利⽤,
当然对于A股的投资不可能靠学⼀门课程就能让你百分百挣到“睡后”收⼊,但是在你懂得了⼀些理财的思想之后,对你未来的理财道路上肯定是有利⽆害的,所以,加油~~
什么是量化?
量化:
“在语⾔和逻辑层⾯,⽤量词指定⼀个谓词的有效性的⼴度的构造”,是不是这句话太抽象了,这⾥分别来理解标红的词,先来回忆⼀下啥是谓词:
再来理解“量词”,它是指定谓词的有效性的⼴度的构造,很明显它是⽤来表达这个谓词的⼀个⼴度问题的,举⼏个“量词”的例⼦:⼀些【他跑得快⼀些】、很多、所有,这些形容词都是表⽰量化的概念,稍加了解⼀下。
量化交易:
⽽通常的量化指的就是量化交易,它指的是针对可交易的投资商品【如股票、基⾦、债券等】,根据它们真实的历史数据,理性地运⽤逻辑分析和归纳统计判断市场的趋势【未来的涨跌幅,买卖点之类的】,这么⼀个过程就是量化,⽽标红的“逻辑分析和归纳统计”就是所谓的量化交易策略,可以简单理解成“炒股公式”,不同的⼈其公式肯定也是不⼀样的对吧,下⾯就来看⼀下都有哪些量化策略。
有哪些量化策略:
赚钱“因⼦”:
对于量化策略能赚钱的因⼦其实是分为两⼤类:
这个对于炒股的⼈来说应该⾮常熟了,基本⾯分析也就是倾向于“价值”投资,⽽技术⾯分析则就是偏技术派,是完全不同的两个风格,为了更进⼀步对这俩类有⼀个清晰的对⽐,给出如下⼏个指标:
股票收盘价
诗经采薇翻译林越个人简历K线(⽇/周/⽉/年)
均线(5/10/20/60⽇)
居然消费指数艾玛 沃特
⼈均国内⽣产总值(GDP)
净资产收益率(ROE)
将它们进⾏归类,也⽐较容易,如下:
这么⼀对⽐就可以很容易的发现:技术⾯分析它更关注基本商品“价格”相关的数值和合成的指⽰,⽽基本⾯分析更关注企业的本⾝和宏观经济⼤的市场环境的变化【⽐如⼤盘不好,外围环境不好,你想通过炒股挣钱是不是很难?⽐如今年年初股市的暴跌,就是因为市场的外在环境变化了,对于基本⾯分析⽐较敏感的⼈肯定此时会抛售股票来保证资⾦安全】
赚钱:
接下来则以量化分析⽬的的⾓度出发,来看⼀下量化交易还有哪些不同的策略呢?对于分析的⽬的其实很明确----为了赚钱,那么怎么赚钱呢?其实道理也很简单,就是:低买⾼卖,嗯,那么核⼼的问题来了:股价什么时候便宜?什么时候贵?凭感觉么?很显然是不靠谱的,所以此时就可以借助了如下的⼀些指标。
指标:
接下来了解⼀下常⽤的买卖指标有:
1、通过均线,来判断股价合适的买⼊时机;
2、通过分析企业的盈利能⼒,它的性价⽐,来进⾏选股,来判断它是不是值得投资的公司;
3、通过分析不同⾏业或个股的周期性,俗称的“分析热点”,来进⾏股票的买卖;
⽽不同的策略其对应的数值也是不⼀样的,⽐如对于选股策略来说,它的数值可以是净利润、公司现⾦流等,⽽板块轮动可以利⽤⾏业指数的涨跌幅进⾏判断等,对于这些量化策略相关的东东在未来会逐⼀学习到的。
常⽤的股票量化指标:
概述:
对于股票的量化指标其实也⽐较容易了解到,因为可以在主流的⼀个⾦融平台进⾏了解,这⾥列举⼀下查的渠道:
财经⽹站:新浪、雅虎、东⽅财富等;
证券公司:中信、中⾦、国信、天风、招商、光⼤等;
炒股平台:同花顺、通达信、⼤智慧等;
然后点击“个股”:
其中引⼊眼帘的就是各种指标的展⽰:
此时可以查看⼀个股票的详情,这⾥以“五粮液000858”为例:
下⾯则从技术⾯和基本⾯来对它进⾏⼀个整体了解。
技术⾯:
k线图:
关于k线图是啥就不多说了,这⾥点击“全屏”就可以更好的查看k线形态了:
黄宗泽胡杏儿先来对⼀个K线中的“蜡烛图”有⼀个简单的了解:
高铁可以带酒吗以这个阴线为例:
秘籍魔兽也就是收盘价要低于开盘价,当然这⼀天就是跌喽,另外还有上下两个引⽤,也是⼀个k线的组成部分:
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