【量化入门】通过几种常见的量化策略框架，学习量化炒股

最新推荐文章于 2025-06-20 00:06:26 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/JDquant/article/details/62237320
本文介绍了量化选股的常见策略，包括基于多因子模型的技术和财务指标，统计套利的原理和应用，以及机器学习在量化投资中的作用。文中列举了各种模型和方法，如Fama-French三因子、统计套利中的配对交易、机器学习中的决策树和深度学习，并提供了相关学习资源。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

阅读原文：http://club.jr.jd.com/quant/topic/1176040

量化选股，就是通过量化思想及配套的计算机程序化来实现选股（如何选择好的股票）和择时（如何在合适的时间进行合适的调仓），从而完成量化投资组合策略的构建。

在这里梳理了目前常见的量化策略，并给出了一些入门的读物供大家学习参考。目前量化策略主要包括多因子策略、统计套利、机器学习等，下图列出了这几类策略的框架，并列出了部分代表方法。


多因子模型

多因子模型包括了技术指标模型（如MACD、KDJ、布林带等（http://club.jr.jd.com/quant/topic/1091145），偏向于择时）和财务指标模型（如市值、ROA、EPS等，偏向于选股），它的优点是思路直接清晰、数据便于获得。

其中技术指标模型可谓是广受喜爱的选股方式，除了上文提到的技术指标模型，还有上升三角形（http://club.jr.jd.com/quant/topic/867675）、RSI（http://club.jr.jd.com

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量化交易策略是一种基于数学模型和计算机程序的交易方式，可以帮助投资者快速制定出适合自己的交易策略，并通过自动化交易实现投资目标。而水母量化交易软件，则为投资者提供了更加便捷、高效的量化交易工具，帮助他们在金融市场中获取更多的机会。在未来，量化交易策略将会成为金融投资的主流方式，而水母量化交易软件则将一直致力于为投资者提供更加优质的服务和产品。最后，量化交易频率一般都很高，特别是一些高频分散的策略对手续费率的要求很高，因此如果你在做量化一定要找券商申请一个较低的佣金。
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InUnix的博客
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综上所述，Backtrader、Zipline、聚宽和米筐都是功能强大的量化投资框架。它们提供了丰富的功能和易于使用的API接口，适合开发和测试量化交易策略。根据个人的需求和偏好，选择适合自己的框架进行量化投资策略的开发和实施。量化投资框架是实施和测试量化交易策略的关键工具。在市场上有许多流行的量化投资框架可供选择，本文将对Backtrader、Zipline、聚宽和米筐这四个框架进行比较，并提供相应的源代码示例。
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