这里我们从两个当面分别看待。本文公由【乐在量化】整理发布股票市场模型喜欢从基本面开始，当研究基本面时，它们必须根据一些估值模型理论建模例如，采用基于基础研究的多因素策略模型。在现代，大师们的做法并不是
这里我们从两个当面分别看待。
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股票市场模型喜欢从基本面开始，当研究基本面时，它们必须根据一些估值模型理论建模
例如，采用基于基础研究的多因素策略模型。在现代，大师们的做法并不是特别复杂。公司的价值取决于资产剩余使用年限内产生的现金流入和流出。)或者是投资大师Peter Lynch使用的PEG估值方法建模(PEG投资方法最早是由英国投资者Slater提出的，他发现单一使用静态市盈率来进行估值的缺陷，应更全面地考虑会计报告期的财务状况，后时代，彼得·林奇时代使他的发现得以揭示。类似的建模思想往往使用多个财务指标进行归因分析和研究，对单个财务指标进行排序和评分，并赋予权重。这种战略建模思想，被称为基于基础研究的多因素模型，这种模型偏向于股票选择水平和长期持有的逻辑实现。特别是估值模型通常是根据研究和长期价值投资分析的诞生,所以投资控股周期匹配搁置很长一段时间,坊间一般的实践成绩排序在相应的模型中,根据分数高,产品组合根据月,季节,年仓入库时，选择一个环节，但交易清淡时选择业绩环节。
而与此同时，另一种策略类型，它在交易时重选择轻未来估值，更注重短期价格对未来市场的预测，其偏离交易水平的策略模型可称为-技术因素型策略，因为他出生的短期技术指标是根据数据挖掘的。对数据的处理包括但不限于原始处理、初级处理和深度处理技术因素。关于这方面的研究也是一个热点,特别是在一些可以T0交易A股市场相关的物种,通常它是线性的单一指数进行了归因分析,调试存储质量相关参数,也可以进行叠加的多个技术指标相结合,一般来说,叠加组合后形成的新技术指标类因素，也可以理解为一个独立的、单一的影响因素。所以，理论上，有无限种可能的组合。这种建模思想一般具有较低的阈值。本质上，它是基于k线(价格)的细分，从开盘价、收盘价、最低价、最高价、交易量(期货和头寸)得出的一系列研究。
对数据的处理包括但不限于原始处理、初级处理和深度处理技术因素。关于这方面的研究也是一个热点,特别是在一些可以T0交易A股市场相关的物种,通常它是线性的单一指数进行了归因分析,调试存储质量相关参数,也可以进行叠加的多个技术指标相结合,一般来说,叠加组合后形成的新技术指标类因素，也可以理解为一个独立的、单一的影响因素。所以，理论上，有无限种可能的组合。这种建模思想一般具有较低的阈值。本质上，它是基于k线(价格)的细分，从开盘价、收盘价、最低价、最高价、交易量(期货和头寸)得出的一系列研究。
对数据的处理包括但不限于原始处理、初级处理和深度处理技术因素。关于这方面的研究也是一个热点,特别是在一些可以T0交易A股市场相关的物种,通常它是线性的单一指数进行了归因分析,调试存储质量相关参数,也可以进行叠加的多个技术指标相结合,一般来说,叠加组合后形成的新技术指标类因素，也可以理解为一个独立的、单一的影响因素。所以，理论上，有无限种可能的组合。这种建模思想一般具有较低的阈值。本质上，它是基于k线(价格)的细分，从开盘价、收盘价、最低价、最高价、交易量(期货和头寸)得出的一系列研究。
转到期货市场的视角交易策略，在更灵活的多空+T0规则和开放的交易规则允许程序化交易准入的背景下，期货市场的量化交易模型更倾向于在交易执行层面探索和获取ALPHA。例如，关注多样性和组合的策略，关注事务数据监控周期的选择的策略，以及结合这两者的策略。街道上大多数团队的实践都是基于以上的思想，制定一些时序型的策略用于进出信号管理，无论是侧重于时序，还是之前的多品种、多周期策略。这些期货管理策略被称为CTA策略。
其他高频交易策略基于先进的算法，其中一些基于套利，即交易基于暂时性的错误定价或漏洞，利用错误定价的时间差距或信息障碍。当然，这种策略的资金量一定很小，因为这种策略有固定的交易对手。一旦对手方发现这些漏洞的存在，就会尽快修复或暂停自己的交易。也有一些策略可以使k线无限小，直到触笔的水平，在更小的周期内取一些ALPHA，基本上就是将预测的周期水平以秒为单位蜱虫。其他策略是类似于Martin策略的定量模型，放弃预测，根据价格关系在固定时间间隔进行多次押注。领域的高频交易,还有一个必须携带交易模型的存在,可以被理解为他不要成交为目的的交易策略,在前几年,风光无限,因为之前的交易策略是向市场提供更大程度的流动性,这种不创造交易价值，但增加买卖双方交易成本的物业，现在被许多开放证券电子交易的国家认为是非法的。
领域的高频交易,还有一个必须携带交易模型的存在,可以被理解为他不要成交为目的的交易策略,在前几年,风光无限,因为之前的交易策略是向市场提供更大程度的流动性,这种不创造交易价值，但增加买卖双方交易成本的物业，现在被许多开放证券电子交易的国家认为是非法的。
领域的高频交易,还有一个必须携带交易模型的存在,可以被理解为他不要成交为目的的交易策略,在前几年,风光无限,因为之前的交易策略是向市场提供更大程度的流动性,这种不创造交易价值，但增加买卖双方交易成本的物业，现在被许多开放证券电子交易的国家认为是非法的。
也有一些策略模型诞生于新一代AI数据应用层，类似于机器学习、概率推理的运用，以及一些前沿计算机科学发展模型的设计方向，如计算机视觉处理、自然语言处理、如此类战略的比例正在逐年增加。其中发展迅速的AI量化交易机器人是一个很好的代表。
最后，政策类型方向的选择，目前，定量交易策略类型的选择首先要考虑市场规律的特点。在中国，首先要考虑政策，其次是市场容量的特点，以及开发团队自身的知识结构等特点。任何一种战略都不能单从一个角度来判断，而是应该根据所选市场的环境和监管规则来选择。
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刚进入或想要学习量化，一定要涉猎了解的各个方面。
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