量化交易入门:几种常见的策略分类


量化交易入门:几种常见的策略分类
量化交易的本质是对数据的处理和内在规律的探索,本文简要概括了市场上常见的量化策略类型。希望能帮助大家构建对量化策略的整体认识。
主要指传统二级市场,一般指股票二级市场和期货二级市场,现在也有一些数字货币二级市场可以进行量化交易 。
1、股票策略
一般根据是否对冲可以分为Alpha策略和Beta策略。
(1)Beta策略
为了获得绝对收益的策略,也可以分为主观策略和量化策略,包括根据财务和行业研究等做的主观投资,用技术指标选股(通常所用数据为日数据);以及用更高频的日内数据所做的量化策略等。
(2)Alpha策略
主要为了获得超额收益,即常说的跑赢指数,通常为多因子策略, 数据一般来自基本面数据(财务)和量价数据。
对于因子的分类方法很多,整体而言,因子可以被分为基本面因子和技术面因子。基于对一只股票的不同特征的刻画,我们可以将因子更加细致地分为:盈利性、估值、现金流、成长性、资产配置、价格动量和技术面因子。
2、期货策略
(1)CTA 策略
通常指用相对低频的数据(1min,5min,30min)进行策略研究和交易的期货策略。
盈利的原理:挖掘价格的自相关性,用算法捕捉形态不断重复出现的趋势,然后通过对趋势的处理技巧建立模型来盈利。
本质上,CTA 策略做多的是「波动率」本身,当市场波动性越强,收益越轻松,但若市场处于窄幅震荡期,则对 CTA 策略非常不利。一般短至日内交易,一般不超过数天。
(2)高频策略
从极其短暂的市场变化中寻找利润的策略,所用数据是市场能拿到的最高频率的tick数据(例如250ms /次),可能在1分钟内就能完成若干次交易。
套利策略:套利策略也称为价差交易策略,是指在买入或卖出某种交易合约的同时,卖出或买入相关的另一种合约,利用相关市场或相关合约之间的价差变化,期望价差发生有利变化而获利的一类策略。
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