超全！118份某券商金工研究所全套量化投资策略精选合集

先上图，某量化对冲基金对比上证综指2018年的表现情况：跑赢大盘30个点！。这回大家知道量化投资的重要性了吧。所以，高盛的技术小哥占比超过全公司30%不是没有道理的。

对比玄学炒股，量化投资是让计算机懂得你“突发奇想”的投资策略，经过程序化处理后，计算机会根据历史数据模拟执行你的想法，并得出收益情况。

这里我们以一个简单的情况为例进行讲解。比如，你有一个这样的想法：

如果股价显著低于近几日的平均价，则买入。

如果股价显著高于近几日的平均价，则卖出。

那么，这样操作会不会赚钱呢？

这时候，我们需要把想法细化成明确的、计算机可执行的交易策略，显然刚刚的想法还不够具体。比如“显著低于”、“显著高于”是什么样的程度？近几日究竟是几日？买入卖出的数量又是多少？

我们把这些条件细化：

如果股价低于近20日平均价的10%，则用全部可用资金买入。

如果股价高于近20日平均价的10%，则卖出全部该持仓股。

还有一点不明确的地方，到底买卖哪个股票呢？我们认为：这个交易方法是否盈利应该跟哪个股票关系不大，但ST股票除外，所以股票的选择范围是除ST股外的所有A股标的。所以我们进一步细化：

每个交易日监测是除st外所有A股的股价

如果股价低于近20日平均价10%，则用全部可用资金买入该股票。

如果股价高于近20日平均价10%，则卖出全部该持仓股。

现在我们基本已经把之前的灵感细化成明确的、可执行的交易策略。当然，可能还有些细节不够明确，但是这些可以随时改动，不必一次做到完美。

剩下的就是IT小哥的事了，怎么把策略转成程序，让计算机根据历史数据模拟执行该策略，以及根据实际行情进行反应，并模拟（真实）交易。

现在，计算机理解了你的策略，你可以借助计算机的力量来验证这一策略了。基本的检验策略方法有回测和模拟交易两种方法。

回测是让计算机能根据一段时间的历史数据模拟该策略，返回评价结果并改进策略。如果结果不好，则需要分析原因并改进。如果结果不错，可以考虑用模拟交易进一步验证。

模拟交易是让计算机能根据实际行情模拟该策略，返回评价结果并改进策略。与回测不同，回测用的是历史数据，而模拟交易是用实时行情来模拟。

1、可以利用大量历史数据检验策略，效率提升百倍。

2、更科学更客观地衡量交易策略的效果。

3、全市场实时捕捉交易机会。当你知道一个盈利条件，一旦股价满足这条件，就可以操作盈利了。

4、更多的盈利机会。量化交易可以利用计算机对海量数据分析得到常人难以发现的盈利机会。举个例子，有一种交易方法，其特点是盈亏的额度相等，盈利的概率是55%，亏损概率45%。一方面，盈亏差距的概率小，不通过量化手段难以发现，另一方面，也得通过大量交易才能实现稳定盈利，两者都需要量化交易。

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