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第一步，数据的准备，A股所有日K线数据，这个通达信很容易拿到，上证指数，深证成指，沪深300指数等等。
【我是独倾】简单的量化策略----涨停板竞价法预测指数准吗
涨涨看市
/ 2016-05-10 08:18 发布
这个有几点还是要说明的，往往很多初学者会忽略，股票的复权问题，这个必须清楚，股票的日K数据包括前复权，后复权，未复权。至于这些复权如何复的，大家自行百度下，我主要是想说明，复权对策略搭建的选择及策略结果与实际的偏差。如果是求N日均线，前复权，后复权都可以，不复权就会存在奇异值了，突然的变化，肯定不真实，这只是指标计算上的选择问题。还有一个问题，我想大部分资深量化投资者都不一定会注意到的，比如收益里面包含了月涨幅等等，你会发现前复权后复权的结果不同，举个例子
同样的同花顺2010年3月份，前面是前复权的涨幅30.08%，后面是后复权的涨幅27.47%，然后你可以假设你自己在2月最后一个交易日收盘价买了1000股，然后中间发生复权，持有到三月底，最后的实际收益是接近后复权的，原因是这个同花顺刚好上市，所以接近后复权，所以最后回测出来的收益结果是要细细推敲的，最准确的当然就是算实际收益，而不是软件上的复权，这个过程会非常非常麻烦。这里需要表达的意思是，用前复权做的，前几年收益是要扣一些折扣的，前复权是收益算多了的，特别更奇葩的出现前复权负的股价等等，这些都需要注意。同样大家可以随便拿个股票，翻到前面同一日对比下前复权，后复权涨跌幅。 第二步，模型的构建与编程实现，这个策略比较简单，所以实现会比较容易，我就说说思路，因为每个人的编程工具不同。 A.取得当日所有涨停的股票（不包括ST股） B.按时间为主键，得到05年到现在每一日涨停股票代码 C.计算沪深300每日的涨幅（这里的涨幅定义为close/open-1,需要解释下为什么，因为前一日得到涨停股，当日得到开盘竞价，预测大盘涨跌，才能决定做空or做多沪深300，由于股指期货时间从2010年才开始，这里就直接考虑做多做空沪深300指数了，有偏差，这里只是展示策略） D.计算每个涨停股，后一日竞价的涨幅，即open/前一日close-1,然后计算当日所有涨停股的平均竞价涨幅，现在很多软件平台都做了涨停股后一日表现
E.连接输入项昨日涨停股今日的竞价平均涨幅，输出项今日沪深300指数涨幅 第三步，编程思路已经搞定，然后编好，扣除合理的手续费，现在就可以做一些自己想做的咯，这里做一些超级简单的研究，毕竟带大家体验这个过程 1. 若涨停股竞价涨幅为正，当日是不是指数也收阳，相反竞价涨幅为负，是不是指数收阴 2. 若涨停股竞价涨幅为正，开盘做多沪深300，竞价涨幅为负，开盘做空沪深300，这样的策略收益曲线等等怎么样 3. 等等等等 第四步，研究结果，结果一般展示哪些内容，这里我讲一下比较重要的指标，以供参考。 首先最直观的收益曲线，然后我个人比较关注的，每年的单利复利收益，最大回撤，最后就是总体的最大回撤，及最终的夏普比率，基本看这些就足以，这些是比较大的关注指标，不同模型还有不同细节需要关注的。那下面就给大家展示下回测结果。
05-16年回测结果 其中sum_pro为当年单利净值，sum_fpro为当年复利净值，wrate为当年胜率
最终结果 其中sum_pro最终净值，sum_fpro为最终复利净值，xp_ln为对数夏普，xp_exp为指数夏普，mbt为所有最大回撤 曲线不截图了，下面谈谈如何评价策略，站在策略的角度，这是个不能垃圾再垃圾的策略，也就是说涨停股的竞价赚钱效应对于指数的预测很一般一般，殊不知网上经常说，竞价知当日行情？当然这里的竞价只是一小小部分，不足以推翻竞价知当日行情这个论断，但可以说明仅仅涨停板的赚钱效应还是不够预测当日行情的。 那就谈谈如何评价策略，第一看总体，夏普值太低了吧，夏普值的定义大家可以百度，这里分对数和指数夏普，想深入了解为什么的可以私聊我。夏普一般低于3的策略，我一般不会看，其实夏普有个近似值，就是年化收益率/最大回撤率，只是近似，也就是单位风险下的收益率，承受相同的风险，当然选收益高的对不对。3的意思大概就是，控制回撤率10%，年化可以达到30%，这里0.128太烂了，只是展示策略。第二就是看最大回撤率，可否接受，为什么发生最大回撤率等等。第三看每年的回测结果，是不是每一年都稳定or只是某些年特别好，某些年特别不好，最好的策略是每年都稳定，偏多头的策略牛市好是肯定的，熊市不能太烂。基本包括了策略的效率，风险，稳定。 恩，简单的烂策略，不过也说明了很多问题，本篇主要告诉大家量化过程其实很简单，就是思路编程，有思路可以靠量化验证，不要傻不拉几听说什么什么好。该策略是可以深入挖掘的，涨停股竞价，还有烂板竞价，首阴竞价，涨停还能分几板，几板，这样输入端是不是多了很多，同样输出端也可以多变，不一定是预测当日涨幅，可以前多少分钟等等。量化狗就是给我足够有效的输入端，可变的输出端，构建稳定的模型（黑盒子），输入得到输出决策。
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