Python量化交易实战-01.量化交易有哪些指标和策略

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一、什么是量化?

  • 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
  • 一些/很多/所有

二、什么是量化交易?

针对可交易的投资商品,理性的运用逻辑分析和归纳统计判断市场趋势。

三、有哪些指标可以用于分析呢?

赚钱“因子”

  1. 盈利能力
  2. 财报数据没有用,主要踏踏实实去看去分析,靠虚无缥缈的消息去买入卖出不靠谱

基本面分析:

  • 居民消费指数
  • 人均国内生产总值(GDP)
  • 净资产收益率(ROE)

技术面分析:

  • 股票收盘价
  • K线(日/周/月/年)
  • 均线(5/10/20/60日)

技术面和基本面的区别:

技术面更关注具体的价格,比如每天的开盘价。收盘价。以及和开盘价/收盘价/最低价/最高价相关的K线,以及基于收盘价计算出来的均线。

基本面更关注企业本身 以及大的市场环境的变换,因为外在的经济会影响企业的效益 进而影响股价,比如疫情的出现,股市立即就有暴跌,这就是因为市场的外在环境变化,大多数企业的 效益都会受到影响,连着股价也受到影响,所以敏感的人都会抛售股票这类风险较大的市场

这就是我们需要首先确定的地方 我们要按照什么样类型的数据去做交易的策略。

四、有哪些策略呢?

从量化分析目的的角度出发,来看下量化交易还有哪些不同的策略。

择时策略:

以赚钱为目的,看“均线”指标。

低买高卖,便宜的时候买入,贵的时候卖出、

选股策略:

基于公司的盈利能力(净利润,现金流),以及和股价结合来看的性价比 来判断是不是一家值得投资的公司。

板块轮动策略:

通过观察不同行业和个股的周期性,利用行业指数的涨跌幅,来找到买入卖出的节奏。

这些策略的相关内容我们会在后面的课程展开讲解。

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