投资策略

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1）从众多品种中选择合适的品种 2）选择恰当的时机进行买卖 3）选择适当的位置退出市场 ---利益最大化或者损失最小化

4）在不同的市场行情中选择不同的交易策略 5）在大堆历史数据中挖掘规律 6）如何有效地组合交易品种和交易策略 ---量化交易思想

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7）构建交易策略是一个完整的交易过程，而不是选择几个指标

8）各种公司的股票、商品期货、金融期货、现货，以及个股期权 ---交易种类

9）手动交易-->计算机技术-->量化交易 ---量化交易主要是通过历史数据和统计模型来寻找投资标的物和交易策略 ---手动交易：投资者的预测（依靠投资经验和基本面分析，已经个人喜好） ---量化交易：依靠计算机（涵盖了交易的整个过程：量化选股--量化择时--资产配置--风险控制--参数选择--历史回测--测评报告生成） 投资者花时间挖掘更优秀的交易策略，修正已有模型，不需要干涉交易过程

10）构建一个趋势交易策略 ---利用（遗传）算法 筛选最优的入场条件、止损比例和止赢比例，目标是收益率较高，历史回撤率较低 ---构建期货不同合约之间的跨期套利策略，找到套利点

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11）量化投资策略从建立交易策略到对交易策略进行测评 11.1）交易策略和交易策略的测评不能分开，因为交易策略的建立以后需要多次对策略的测评进行修正

交易策略的建立过程

（1）交易策略的量化：交易的具体品种，如何组合，交易的周期设计，如何进出场，进出场的时机，风险和资金管理手段等 （2）交易策略的图形化：编写一套属于自己的交易指标或者函数，诸如经典技术指标包括CCI 、MACD、 KDJ等，这些技术指标就是将自己的思想图形化 （3）交易策略程序化：有了图形化的技术指标，将它用到计算机，计算机将会自动帮助投资者进行交易

11.2）交易策略的测评是依靠统计学的基础理论 （1）交易策略一旦建立好，需要在历史行情上进行回测，测试的样本量越大，最后结果的置信度越高（统计学理论） （2）历史数据是过去时，最后策略的好坏还需要在实时行情上进行测评，并且根据行情和测评结果进行调整和修正 （3）测试需要对多品种进行测试，同时，优秀的交易策略需要在多数品种上都是有效的，否则需要重新设计交易策略 （4）交易策略大部分是依据收盘价或者是盘中现有的价格编写的，由于行情变化比较快，应该考虑的滑点

11.3）交易策略一旦建立好后，不能随便更改交易品种或者出入场时机算法，（量化的交易策略涵盖交易发生的所有过程，如果中途更改，便进入了手动交易）。

在确定了交易策略思想后，需要对交易策略的每一部分进行量化，包括

（1）盘中最大持仓数量限制和最大开仓次数限制，每日最大开仓次数限制等 （2）开仓时间（根据指标确定） （3）加仓时机和加仓次数 （4）止损时点和止赢时点选择

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12.量化投资平台

• 量化交易平台主要组成部分 ：行情和数据的分析、交易策略的编写、交易策略的执行和修正

  量化投资平台分类：中低端和高端

• 中低端量化投资平台：仅仅支持复杂度相对低的脚本语言编写交易策略，仅仅能在图标上加载技术指标以实现交易
• 中低端平台的一般技术架构是：需要使用特定平台商提供给客户的软件，然后连接金融券商公司提供的行情接口和数据服务端，投资者的交易策略一旦触发后，经由证券公司的既定席位进行交易
• 中低端平台的一般交易流程为：投资者的交易策略首先接收市场行情数据，然后根据交易策略来计算开仓和平仓的条件是否满足，进而进行仓位控制和资金控制，进而进行程序化的交易行为。！！！因为技术方面的缺陷，导致行情存在一定的时延
• 高端量化交易平台除了支持脚本与呀外还支持高级语言（如C++、JAVA），高端平台一般不会采用图表化的方式，主要采用多线程以及多进程的交易方式。高端平台时延较少，支持算法交易、对冲交易、高频交易