股票量化交易怎么入门_股票量化交易策略有哪些

一、股票量化交易怎么入门？从零到一的三步路径

**1. 先搞懂“量化”到底在量化什么** 量化交易的核心是把主观判断转化为**可验证的数据模型**。问自己： - 我要预测的是价格方向、波动幅度还是成交概率？ - 用什么数据：价量、财报、宏观还是舆情？ - 用什么频率：日线、分钟线还是tick？ **2. 搭建最小可行环境** - **数据源**：TuShare、AkShare免费；Wind、聚宽付费但干净。 - **回测框架**：Backtrader（Python）、RQAlpha（本地化）、聚宽（在线）。 - **券商接口**：国内用掘金、vn.py对接CTP；美股用IB、Alpaca。 **3. 跑通第一个策略** 用双均线策略做“Hello World”： - 5日均线上穿20日均线买入，下穿卖出。 - 回测沪深300指数，不加杠杆，手续费万三。 - 目标：夏普>1、最大回撤<15%。 跑通后，再逐步加入风控、滑点、资金管理模块。 ---

二、股票量化交易策略有哪些？六大流派拆解

**1. 均值回归类：价格总会回家** - **布林带反转**：价格触碰下轨且RSI<30做多，触碰上轨且RSI>70做空。 - **配对交易**：找两只相关系数>0.9的股票，价差偏离2倍标准差时建仓。 **2. 趋势跟踪类：让利润奔跑** - **动量突破**：过去20日涨幅前10%的股票，持有5日。 - **海龟交易**：20日高点突破入场，10日低点跌破离场，ATR动态加仓。 **3. 事件驱动类：信息就是Alpha** - **财报跳空**：业绩超预期且开盘跳空>3%，持有至收盘。 - **大宗折价**：大宗交易折价>8%，次日开盘买入，持有3日。 **4. 高频做市类：赚买卖价差** - **盘口微结构**：买一卖一价差>0.2%，挂限价单双边吃单。 - **撤单率监控**：对手方撤单率>50%时主动撤单防被钓鱼。 **5. 机器学习类：让模型自己找规律** - **XGBoost选股**：用技术指标、财务因子训练模型，预测次日涨跌概率。 - **LSTM择时**：输入过去30日量价序列，输出次日仓位信号。 **6. 衍生品套利类：无风险捡钱** - **ETF申赎套利**：ETF折价时买入ETF赎回一篮子股票，溢价时反向操作。 - **期权波动率套利**：隐含波动率>历史90分位时卖出跨式，反之买入。 ---

三、避坑指南：90%新手死在哪些细节？

**1. 幸存者偏差** 只用当前成分股回测，结果美如画；加入退市股后，收益腰斩。 **解决方案**：用全市场历史数据，包括退市、ST、科创板。 **2. 未来函数** 用当日收盘价作为买入信号，实际盘中无法提前知道。 **解决方案**：信号必须基于**前一日或更早**的数据。 **3. 过拟合** 参数调到夏普>3，实盘一跑就亏。 **解决方案**： - 样本外测试：用2015-2018年训练，2019-2023年验证。 - 参数平原：选择对参数不敏感的区域，如均线周期20-30日均可。 **4. 滑点与冲击成本** 回测用收盘价成交，实盘买五档只剩10手。 **解决方案**： - 按卖五档均价+0.1%滑点模拟。 - 小市值股票单笔资金<日均成交额的1%。 ---

四、进阶路线图：从单策略到资管规模

**阶段1：单策略实盘（0-100万）** - 目标：跑通一个策略，跟踪误差<2%。 - 工具：vn.py+米筐仿真，每日人工核对成交。 **阶段2：多策略组合（100万-1000万）** - 目标：夏普>2，年化回撤<10%。 - 方法： - 股票中性策略+CTA趋势策略，相关性<0.3。 - 每月再平衡，用风险平价分配资金。 **阶段3：机构级系统（1000万以上）** - 目标：支持数百只股票，延迟<10ms。 - 架构： - 数据层：Kafka实时推送行情，ClickHouse存储tick。 - 计算层：C++回测核心，Python策略脚本热更新。 - 风控层：实时监测VaR，单票仓位<5%。 ---

五、常见问题快问快答

**Q：没有编程基础能学量化吗？** A：可以。先用聚宽、掘金等图形化平台跑通策略，再学Python补基础。 **Q：A股T+1怎么做日内？** A：用底仓T+0：持有1万股茅台，当日高抛低吸，收盘保持仓位不变。 **Q：策略回撤30%怎么办？** A：立即停盘检查： - 是否市场风格突变？如小市值因子失效。 - 是否参数漂移？用滚动窗口重新训练。 **Q：如何防止策略泄露？** A： - 核心逻辑用Cython编译成pyd文件。 - 上线前混淆变量名，如把“ma20”改成“feature_42”。