量化模型怎么建立

量化模型怎么建立

量化模型可以看做是一種概念，是把數理統計學應用于科學數據，使數理統計學構造出來的模型得到經驗上的支持，并獲得數值結果。

由于量化模型的數學化程度很高，因此根據它進行交易的客觀性也很強，在雷爾量化投資等平臺上，就能夠有效地規避在交易過程中出現的人性弱點，同時還能改變交易的概率分布，對風險進行控制，讓投資者更容易實現穩定收益。

嚴格來說，一個簡單的想法編寫成的程序并不是真正意義上的量化模型，不過卻是每個量化模型的來源，如果投資者想建立自己完整的量化交易模型，框架上就要包括風險模型、交易成本模型、投資組合構建模型和執行模型。

策略模型：策略模型是整個量化模型最核心的部分，決定了整個量化模型的盈利能力，在實施過程中要考慮到選股范圍、選股標準、交易信號、止盈止損、投資期限等因素。

風險模式：風險模型可以細分為內部風險和外部風險，比如市場風險、技術風險和網絡風險等，主要就是為了控制風險，提高量化模型的交易質量。

交易成本模型：交易成本模型主要包括市場沖擊成本、傭金與費用和滑點等，有常值型交易成本、現行交易成本和分段型交易成本等三種成本計算方法，主要是為了精確控制投資成本，實現低成本、高收益。

投資組合構建模型：投資組合構建模型是上述幾種量化模型的有機結合，分為基于規則的投資組合構建模型和基于優化的投資組合構建模型，主要是通過對子模型科學分配權重，實現收益的最大化。

執行模型：執行模型在整個量化模型中也發揮著非常重要的作用，可以說，它的優劣會直接決定量化模型的最終效果，幫助投資者以盡可能低的價格完成訂單交易，由于relquant雷爾量化交易平臺的簡易系統具備簡單快捷、低成本、高收益的優勢，對于絕大多數量化投資者來說是比較適合的，投資者只需進行漲跌判斷，正確即可獲利，最快30秒，盈利效果立竿見影。

在瞬息萬變的市場環境中，投資者單靠個人的力量，要想短期內做到快速分析大批量數據、精確掌握每日交易行情是非常艱難的，但是借助先進的技術與可靠的量化交易系統，輕輕松松就可以做到。