其实要说种类其实很简单，完全可以按照炒股的类型来对策略模型分类，从这个角度来说，认为可以分成技术分析型、价值分析型、机器学习与人工智能。当然了，还有一大类是多因子模型，但是多因子从广义来说其实概念很广泛，任何...

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一、量化交易主要有哪些经典的策略

其实要说种类其实很简单，完全可以按照炒股的类型来对策略模型分类，从这个角度来说，认为可以分成技术分析型、价值分析型、机器学习与人工智能。
当然了，还有一大类是多因子模型，但是多因子从广义来说其实概念很广泛，任何的技术指标和财务因子都可以作为多因子模型的因子。
①技术分析型主要是结合各种技术指标来对动量效应或反转效应做研判交易；
时变夏普率的择时策略、情绪择时-GSIS、RSRS指标择时及大小盘轮动②价值分析则偏重股票标的的基本面分析；
查尔斯·布兰德斯价值投资法、迈克尔•普莱斯低估价值选股策略、阿梅特·欧卡莫斯集中投资法则③机器学习与人工智能可以算作是区别于前两类一种新兴的方式，主要利用一些统计机器学习算法和神经网络做出预测而量化；
基于KMeans的指数择时策略、利用随机森林进行因子选择、基于HMM的指数择时策略供参考！

二、如何实现基本面量化

1. 对于基本面量化来说的确数据是第一位的， 真正生产环境可以work的策略都是必须有高质量的数据支撑；
 2. 一般来说首先是资产配置模型， 根据宏观，市场情绪以及经济基本面等建模， 优化股票债券和现金的优化配置比例， 当然资产配置本身就是博大精深的， 有很多可以研究3. 在具体的投资标的比如股票， 可以利用量化的方法构建价值因子，成长因子，盈利质量分析因子，分析师估值因子，情绪因子， 市场动量因子等阿尔法模型， 最后在风险模型的基础上进行优化和个股选择/组合构建

三、量化交易 如何模拟k线

同花顺可以，能够模拟一段时间的K线。
当然也有画线工具，我用过。
免费。

四、A股市场个人量化交易者，需要哪些工具

量化交易的前提是量化，而量化就是建立数学模型。
数学模型是理解量化交易的前提。
数学模型就是把具体事物数字化的过程，比如股票跌涨的统计图，如果没有统计图我们就必须通过研究具体的数字并且通过加减法去了解某只股票的近期走向，但当某一天有人发明了折线统计图，只要简单的把代表某个数字的点画出来然后连接起这些点，就可以一眼看出跌涨幅度。
其实数学模型就是这样一种抽象现实事物的工具。
股票量化交易中的模型建立是非常复杂的，拥有非常多的参数，数据量也非常大，数据分析的过程也十分复杂。
这样做的好处就是数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
量化交易技术盛行于现今多种金融交易机构当中，已经成为了机构交易当中占据重要地位的交易手法，然而散户如何能够跨过量化交易的门槛，成为一名量化交易者呢?答案就是使用策略炒股通软件平台进行交易。

五、散户怎么参入到量化投资中？

简单的说，量化投资是利用大量的历史数据帮助投资者作判断，用电脑帮助人脑处理信息，克服了人的情绪和弱点对投资的影响。
目前正式定义是投资者利用数学、统计学、信息技术的量化投资方法来管理投资组合。
数量化投资的组合构建注重的是对宏观数据、市场行为、企业财务数据、交易数据进行分析，利用数据挖掘技术、统计技术、计算方法等处理数据，以得到最优的投资组合和投资机会。
散户一般首先要有自己稳定的策略操作模型，可通过期货公司或证券公司IT接口进行试运行一段时间后，就可正式上线交易.一般通过互联网接口或专线交易，但由于出现光大证券乌龙指事件后，为控制风险，现在证券公司多用专线接口，尤其是大的证券公司，如中信证券等.当然专线相对而言费用较高，除设备初装费还每月收月租费.设备费要几万元，参与交易至少100万.

六、如何打造自己的量化交易系统

语言用python比较方便，搭建一个回测框架，接入JQData量化金融数据，一个简单的投研平台就做好了。
再根据各种需求去完善，比如模拟交易、归因分析等等。
或者聚宽金融终端会方便一些，可以接入本地数据库，链接IDE编辑，接入python库等等

七、如何建立一个股票量化交易模型并仿真? ？

需要精通计算机程序编写的和股票操作厉害的人一起协作

八、如何将macd量化？

短买：CROSS(DIFF，DEA)，COLORYELLOW；
短卖：CROSS(DEA，DIFF)，COLORGREEN；

参考文档

股票如何才能量化交易量化交易主要有哪些经典的策略