如何构建简单实用的量化择时策略

1. 如何构建简单实用的量化择时策略

所谓量化择时，简单来讲就是利用某种数量化的方法判断市场走势。如果判断是上涨，则买入持有；如果判断是下跌，则卖出清仓；如果判断是震荡，则进行高抛低吸。这个问题显然没那么简单。大盘明天是涨还是跌？下周是涨还是跌？下个月是涨还是跌？明年是涨还是跌？如果有谁能像章鱼帝那样准确预测，那一定富甲天下了！
 
像这样的难题，有什么比较好的解决方案呢？大数据择时？机器学习？人工智能？这些乍听之下就感觉高大上的量化择时方法对于许多在短短半年内历经三次股灾险死还生的投资者而言，恐怕是既心向往之而又感无能为力吧！其实，正如我们前面的简单策略所展示的那样，只要我们不过于贪婪，即使没有这些高大上的方法，通过构建一个简单实用的量化择时系统，也可以在较长时期内跑赢市场，获取相对稳定的长期投资收益。
 
比较常用的量化择时方法，除了隐马尔科夫(HMM)、支持向量机(SVM)等基于机器学习(Machine Learning)理论的较复杂方法之外，还包括趋势择时、市场情绪择时、有效资金模型、赫斯特指数等诸多方法。我们前面所展示的正是基于移动均线的趋势择时策略。

2. 如何构建简单实用的量化择时策略

所谓量化择时，简单来讲就是利用某种数量化的方法判断市场走势。如果判断是上涨，则买入持有；如果判断是下跌，则卖出清仓；如果判断是震荡，则进行高抛低吸。这个问题显然没那么简单。大盘明天是涨还是跌？下周是涨还是跌？下个月是涨还是跌？明年是涨还是跌？如果有谁能像章鱼帝那样准确预测，那一定富甲天下了！
 
像这样的难题，有什么比较好的解决方案呢？大数据择时？机器学习？人工智能？这些乍听之下就感觉高大上的量化择时方法对于许多在短短半年内历经三次股灾险死还生的投资者而言，恐怕是既心向往之而又感无能为力吧！其实，正如我们前面的简单策略所展示的那样，只要我们不过于贪婪，即使没有这些高大上的方法，通过构建一个简单实用的量化择时系统，也可以在较长时期内跑赢市场，获取相对稳定的长期投资收益。
 
比较常用的量化择时方法，除了隐马尔科夫(HMM)、支持向量机(SVM)等基于机器学习(Machine Learning)理论的较复杂方法之外，还包括趋势择时、市场情绪择时、有效资金模型、赫斯特指数等诸多方法。我们前面所展示的正是基于移动均线的趋势择时策略。

3. 如何构建简单实用的量化择时策略

所谓量化择时，简单来讲就是利用某种数量化的方法判断市场走势。如果判断是上涨，则买入持有；如果判断是下跌，则卖出清仓；如果判断是震荡，则进行高抛低吸。这个问题显然没那么简单。大盘明天是涨还是跌？下周是涨还是跌？下个月是涨还是跌？明年是涨还是跌？如果有谁能像章鱼帝那样准确预测，那一定富甲天下了！
 
像这样的难题，有什么比较好的解决方案呢？大数据择时？机器学习？人工智能？这些乍听之下就感觉高大上的量化择时方法对于许多在短短半年内历经三次股灾险死还生的投资者而言，恐怕是既心向往之而又感无能为力吧！其实，正如我们前面的简单策略所展示的那样，只要我们不过于贪婪，即使没有这些高大上的方法，通过构建一个简单实用的量化择时系统，也可以在较长时期内跑赢市场，获取相对稳定的长期投资收益。
 
比较常用的量化择时方法，除了隐马尔科夫(HMM)、支持向量机(SVM)等基于机器学习(Machine Learning)理论的较复杂方法之外，还包括趋势择时、市场情绪择时、有效资金模型、赫斯特指数等诸多方法。我们前面所展示的正是基于移动均线的趋势择时策略。

4. 量化择时的基本概念

在《量化投资—策略与技术》（丁鹏著，电子工业出版社）中，介绍了8种量化择时方法，分别是趋势择时、市场情绪择时、有效资金模型、牛熊线、Hurst指数、SVM分类、SWARCH模型及异常指标模型。