1.一个股票涨跌,跟 新闻、政策、基本面、情绪、牛熊市、主力、机构、游资 操作,等等非数值因素,也有很大关系,这些指标又没法 数值量化 (也没有啥数据源 网站之类的,能做到 统计 定量 定性 这些指标的吧 )
2.所以对一般的 k 线数据(开盘价,收盘价,最低价,最高价,成交量 ,财务指标 等等),进行数据分析,有意义吗? 可能你分析出来的策略,是上面的 事件驱动 情况引起的!
3.假使一个策略,回测挺好的,很多年来看 正收益,那执行这个策略,不管涨跌,应该等很多年,长久的来看! 那中途的时候,什么情况下,才能判定策略不行了,需要换策略?
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bigtan 45 天前
1.做量化的经常有一句话:所有的信息都在价格里面,你当然可以去研究这些非标准化的信息,但是很难回溯,但是更多的是研究从价格里面反应出来的 inside trader 的行为,并且针对性的去交易;
2.量价分析当然是有意义的,但是不是唯一,这只是一条路,原因同上; 3.这个就仁者见仁智者见智了,我一般是破最大回撤减半仓位,再破就下行重新回炉,主要是检验模型依赖的数据和逻辑有没有发生变化; |
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Sawyerhou 45 天前
1 、这些是可以量化的,基本面量化是最早的量化方向之一,非结构数据量化现在做的人也很多,起源于华尔街,虽然很新但技术有一定成熟度
2 、收益由非常多的因素同时驱动,量价分析只能解释由量价驱动或者可由量价解释的部分,可以肯定的是,量价的确是价格的驱动因素之一 3 、合理的回测可以给予投资者一定的信心,如果回测都表现不好,那可以认为策略是无效的,当然这也不绝对 |
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Sawyerhou 45 天前
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fru1t 45 天前
新闻、政策、情绪、事件驱动,这些拉长时间线,其实也是有规律的
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burutiaowuhhh 45 天前
推荐你去了解一下价格行为学。市场中每一个点的跳动都是需要极大资金去推动的(仅限于流动性充足的大盘股),那么大资金例如机构去推动价格时,不管是因为新闻也好情绪也好,最终都会反应到价格上。那么你只依赖价格就可以做出相应判断,而且机构中的量化程序也是非常非常多的,这些程序也会有一些规律,而这些规律就会体现在价格上。
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JYL888 OP 我的意思,有时候股票反弹,不一定是什么价格跌多了、什么跌破均线、什么开始放量、什么叉 之类的,可能仅仅就是因为出来了利好政策
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AkashicRecords 45 天前
1. 首先,基本面、政策面、消息面、资金面、技术面等等本来都「只」是市场分析的一部分,不仅仅是量价数据可以被量化,舆情分析本身就是量化的一个重点指标。举个类似的例子,NLP 就能做语义情感分析,这就是一种可量化的指标。但是数据源的选取确实需要考虑,这也是难点所在。
2. 量价分析的意义在于市场的有效性。有效市场指资产的现有市场价格能够充分反映所有有关、可用信息的资本市场。如果这个市场的有效性足够高,事件驱动能够被包含在量价因子中。 3. 这个问题非常具有实操性,就和机器学习调参一样,泛泛而谈就比较玄学。 |
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COW 45 天前 via Android 1
@AkashicRecords 那问题来了,大 A 是有效市场吗
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burutiaowuhhh 45 天前
@JYL888 #8 你说的没错,什么均线放量、金叉死叉的指标,最多最多只能给你 50%的胜率,如果单纯靠指标炒股而不去考虑背景,那么一定会亏的很惨。所有的指标的有效性都建立在其有一个好的背景情况下,成功率才会高。而你说的只是因为来了个利好政策股票才会涨,也是股票上涨的一种因素。究其原因影响股价上涨就是靠买它资金的大小,很多人以高于市价的价格买它股价才会一直涨,更多人以低于市价的价格卖他股价才会跌。利好利空的政策什么时候来你是不知道的,消息来了到底有没有效你也是不知道的,但是有一个东西是知道的,那就是价格。
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AlohaV2 45 天前
OP 可以尝试构造股票的关联矩阵(比如共同出现在某新闻的股票)
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ButcherHu 45 天前
因素太多次数太少无法收敛,市面上分析政策文件做交易的都很少。
泛泛而谈,量化很重要的原因就是控制风险。 |