如何设计股票交易模型

① 如何设计股票模型

股票模型就是对于现实中的个股，为了达到盈利目的，作出一些必要的简化和假设，运用适当的数学分析，得到一个数学结构。
股票建模是利用数学语言（符号、式子与图象）模拟现实的模型。把现实模型抽象、简化为某种数学结构是数学模型的基本特征。它或者能解释特定现象的现实状态，或者能预测到对象的未来状况，或者能提供处理对象的最优决策或控制。
建模过程
模型准备 ：了解个股的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。用数学语言来描述问题。
模型假设 ：根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。
模型建立 ：在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系，建立相应的数学结构。（尽量用简单的数学工具）
模型求解 ：利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算（估计）。
模型分析 ：对所得的结果进行数学上的分析。
模型检验 ：将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设，在次重复建模过程。
模型应用 ：应用方式因问题的性质和建模的目的而异。

② 交易模型的设计方法

在这里主要参考各类有关资料的分类方法，将其分为以下三类模型：技术分析交易模型、基本分析交易模型、数学计量交易模型。
1、技术分析交易模型
技术分析交易模型是指使用市场交易数据如开市价、收市价、成交量等，并通过计算机交易指标，经过系统化搜索检验，并进行优化处理的交易模型，其理论基础主要建立在已有的传统技术投资理论如图型分析、均线理论等基础之上，并经过大量统计学分析检验。该模型最大的优点在于：消除了投资者的情绪在交易决策中的影响，特别是在对重大事件中判断的主观性和盲目性；避免了由于信息不对称性造成的分析失误；保证了交易分析中的连贯性；给投资者提供了风险控制的方法。
下面重点讨论技术分析交易模型中的三个交易模型：
1）以图形形态识别为基础的交易模型
该类模型主要是依据传统的经典图形如头肩顶、双底、三角形等，进行行情趋势捕捉，进行建仓交易的系统。但在实战中，它还存在许多问题：风险控制方面，像头肩顶、双底、三角形等交易图，根据传统的交易观点，投资风险/报酬比一般为1：1，实战中管理者将面对巨大的基金净值风险；分析上多以主观判断为主，缺乏客观判断标准；目前国内期货市场的技术分析使用者增多，导致经典的图表形态假信号随之增多；国外经典的图表分析理论在国内存在相当大的差别；缺乏统计学数据。
2）趋势跟踪为基础的交易模型
该类模型主要是根据设计者的数据统计，捕捉价格的转折点，然后假定趋势会继续，并按趋势方向建仓交易的系统，如MACD、SAR、移动平均线等。该交易模型的特点是不会在最低价处买入，也不会在最高价处卖出，放弃行情前后一段的利润，利润主要来源于捕捉一波大行情的中间部分。其捕捉行情的转折点的能力根据设计者设计的灵敏度不同而不同，灵敏度强的交易模型对趋势反转反应迅速，但假信号也多；灵敏度低的交易模型对趋势反转反应慢，假信号也少，放弃的前后部分的利润也多。该类交易模型的缺点是在盘整行情时产生连续亏损，使投资者不能接受。所以设计趋势跟踪交易模型的难度不在于寻找捕捉趋势方法，而在于要有一套完善的趋势确认和过滤原则，才能回避风险。另外，趋势跟踪交易模型要求期货基金管理者的持仓时间比较长，一般都有2－3个月以上，所以要求期货基金管理者要有一套与趋势跟踪交易模型相适应的心理控制方法。
3）反趋势为基础的交易模型
该类模型是根据设计者的数据统计，然后假定市场需要调整，并在相反方向建仓交易的系统。它与趋势交易模型的区别在于，趋势交易模型可以自动调整，而反趋势交易模型由于与主要趋势相反操作经常会带来不可估量的风险，所以该类交易模型必须带有一套止损条件。
2、基本分析交易模型
基本分析交易模型是指交易者使用市场外的数据信息，通过对所有影响基本经济关系的信息进行考察，并对这类因素进行量化分析，建立数据库，从中判断市场的均衡价格而进行投资的模型。该模型的特点主要是：为大规模资金进场提供良好的分析依据；理论基础雄厚，容易为投资大众接受；对于短线和时机把握帮助不大；信息收集难度大；分析滞后于市场价格；分析主观性强。
下面介绍“价值评估”和“评估积分”两种基本分析交易模型。
1）价值评估交易模型
期货价格对现货价格将产生相互牵引的作用，据资料统计，近10年来，我国大豆期价与现货价格的相关系数为0.9。而对于期货市场产生的期货价格，期货市场的参与者包括现货商和投机者，对同一商品的期货价格有自己的判断，而由于成熟的期货市场绝大多数的参与者是投机者，期货市场的成交量往往是现货贸易量的数倍或数十倍，所以期货价格不单是由现货价格和仓储成本决定的，除了成本定价还包括资本定价部分。所以，作为期货基金的基本分析交易模型，还要包括期货市场的投机因素：期货价格=（现货价格+仓储成本）×投机系数。投机系数根据突发事件、市场投机资金等情况确定。
2）积分评估交易模型
基本分析交易模型的主要缺点是信息收集难度大造成的信息不对称，分析滞后于市场价格且分析主观性强，但随着信息科技的发达和交易制度的完善，信息的公平共享将进一步缩小信息不对称，最新信息的获取也相对容易了，困难的是如何去辨别信息真伪、主次和克服信息处理中过分主观判断的影响。积分评估交易模型的主要步骤如下：
A、确定分析因素
为了使分析统计因素保持全面，多空两方面分析因素的数量不能过少，一般不少于5个。如供求分析因素，以大豆期货为例，供求类因素包括：预测种植面积和实际种植面积因素；预测产量和实际产量因素；大豆进出口量；大豆压榨加工量；库存因素；突发事件因素等。
再比如周期性分析因素，还以大豆为例，周期性分析因素包括：3－4月份左右——中美大豆播种期，种植面积预测因素，同时南美新豆开始上市，价格处在谷底。5－8月份左右——中美大豆的天气与产量为主要分析预测因素，消费旺季到来，价格从前期的缓慢上升，至7、8月份大豆受青黄不接和天气炎热等波动因素的影响，价格达到年度高峰。9－11月份左右——中美大豆实际收成因素、南美大豆播种面积预期因素，10月份后由于中美新豆上市，价格再次回落至当年的最低价区域。
B、确定分析的时间段
无论何种交易模型的分析方法，都需要足够统计分析样本数据，才能保证统计结果的可靠性，因此要经历一个以上的循环周期，如农产品的生长周期、金属的经济周期等，其中更应该包含突发事件或政治的因素，以检测交易分析模型应对的能力和控制风险能力。
C、确定分数值
确定分数值的方法可以使用普通正负分数法、权重分数百分比值法等，利多因素的分值为正值，利空因素的分值为负值，无明确利多、利空倾向的因素取为0分。
D、计算分值结果
将各影响因素的分数值累计，得出分值结果，分数为正数，则市场的趋势以上升为主；分数为负数，则市场的趋势以下跌为主；分数为0或接近0分，市场将处于盘整。
E、分值跟踪系统
不同事件的发生和时间的推移变化，各因素对价格的影响不一，如突发事件对价格的影响随事件的变化影响力会逐渐消退，所以要对各因素分数值不断调整，确定分数结果，调整对交易模型的决策结果。
3、数学计量交易模型
数学计量交易模型是指设计者根据现代投资理论，对历史交易数据进行大量的统计学分析，从中找出一定规律，在市场出现偏差时或特定情况时进行投资的模型，如套利交易模型、跳空交易模型等。
从使用者角度进行分类，主要有以下两种：一种是分析型的交易模式，另一种是操作型的交易模型，技术分析交易模型和基本分析交易模型之间有着相当大的区别：
1、分析型的交易模型侧重于预见性，对于市场的走势分析具有提前性；而操作型的交易模型侧重于反应式，当市场已出现某种价格应该采取的交易决策。
2、分析型的交易模型侧重于个别效益，对某段市场的行情要求高准确度，忽略对不利市场情况的分析；而操作型的交易模型着重于实战中的整体效益，要求交易模型对市场的所有情况产生的收益结果作出整体评估。
3、两者最大的区别在于实际操作者要面对来自各方面的压力，包括市场、投资者、基金管理者自己等的压力，因此在模型上的设计还应包括如何通过某种方法去控制心理压力的因素，有效执行交易模型发出的信号。

③ 怎么做股票模型

我也曾今也想到过这个问题。但是，告诉你一个不幸的消息，股票不可以用模型制作，我以前试过用指数模型和高斯分布做过，但后来去给一个博士谈到这个问题的时候。最终达成一致共识，股票不能建立模型。只能在股票和其他衍生工具之间建立交易模型，例如capm，b-s模型。如果是老师布置的作业，你就给她说，不能建立模型。

④ 如何建立一个股票量化交易模型并仿真

你好，可以学习一下投资英雄，
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⑤ 举例说明如何构建股票市场模型

考试没考到

⑥ 如何使用matlab建立股票交易模型

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⑦ 股票交易模型如何建立，怎么验证一个成功率高的交易

你好，交易模型即交易理论、交易方法，投资者构建一套完整的交易模型需要经过以下几个步骤：
1、认清自己的投资偏好，是对自己的一个定位，投资者可以根据自己的性格特点和交易风格先把自己的交易流派区分清楚：趋势交易者，短线交易者，日内交易者等。
2、在认清自己的投资偏好之后，选择有针对性的技术指标进行学习，比如，对于趋势交易者，可以学习均线理论，根据均线理论中多头排列的特点进行买卖。
3、纸上得来终觉浅，绝知此事需躬行，投资者可以先进行模拟操作，检验技术指标的正确性，对自己的交易方法进行总结，归纳出自己交易方法的框架和思路，如果发现自己以往的交易方法和自己的交易流派有冲突时最好重新总结归纳另一套方法。
4、模拟检验完成之后，进行实战，在实战中，投资者应严格按照交易模型执行。

⑧ 如何建立量化交易模型

量化投资的一般思路：选定某些技术指标（我们称之为参数，往往几个组成一组），并将每一个参数的数据范围进行分割，成几等份。然后，用计算机编程写出一段能对这些参数组对股票价格造成的影响进行数据统计的程序，连接至大型数据库进行统计计算，自动选择能够达到较高收益水平的参数组合。但是选出这些参数组后还不能马上应用，因为这里涉及到一个概率陷阱的问题，比如说，有1到100这一百个数字放在那里，现在让你选择，请问你选到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果较幸运你选到了100并不能说明你比别人聪明，而是概率的必然。所以，在进行统计时要特别关注统计的频率与选出的结果组数量之间的关系。在选出符合要求的参数组后我们还应留出至少三年的原始市场数据进行验证，只有验证合格后才能试用。
量化投资原始数据策略：我们选用96年后的市场数据，因为96年股市有过一次交易政策改革（你可以自己查询了解一下），为了不影响研究结果我们不采纳96年以前的数据进数据库。
量化投资研究的硬设备：高计算性能电脑，家用电脑也可以，不过运算时间会很长，我曾经用家用电脑计算了三个月时间才得到想要的数据。
统计方法：可以选用遗传算法，但我在这里陪大家做的是比较简单的模型，所以采用普通统计方法就可以了。
用于量化研究的软件：我采用的是免费的大型数据库MYSQL，ASP网络编程语言，以及可以设置成网络服务器的旗舰版WIN7操作系统

⑨ 股票交易的模型怎么样进行编写呢下面我有个思路请帮忙看看能否编写出来

股市中是没有固态交易模型的。因为每只涉及的时间和环境是不同的，俗话说水无常势就是对股市的写照。所有的所谓模型在今天实用，明天就不一定适用，在这只股票上实用，在其他股票上就不一定适用，这就是规律。就像水一样，装在圆形的容器里就是圆形的，装在方形的容器里就是方的。。。。。。。所谓庄家就是装水的人，今天可以装在方形的容器里，明天可以装在圆形的容器里，不要梦想通过所谓的指标、模型轻松赚钱。没有比炒股更复杂的事情了！