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”
盈利能力
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。
本文深入探讨量化交易,讲解了量化概念、量化交易策略(如择时、选股、板块轮动),并重点介绍了基本面和技术面分析的指标,如ROE、K线、均线等。通过Python实战案例,揭示如何结合逻辑分析进行市场操作。
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