期權量化模型
量化投資這個東西比較小眾，據說國外是主流，不過這個說法最近我比較回懷疑，因為好像大家答對「量化交易」這個詞理解不太一樣，比如做市商，那可能都是通過程序來完成交易對沖，這個可能和我們說的量化交易不是一回事。
再說回來，目前股票量化很難做，因為不是T+0，期貨要好做不少，但是我知道的比較少人去做，而期權，目前國內商品期權和個股期權加在一起才4個品種（我假設你是做國內的交易，並且都是場內期權），從我實盤來看，商品期權的流通量還是很低，這就會導致你不斷撤單改價，也就會影響你的滑點，最終你交易下來，恐怕和你模擬的結果差別很大。
另外個問題是手續費，如果按照期權金的比例來算，期權的手續費真是相當高了，尤其是個股期權，所以這個會導致你短線模型基本沒法做。
但是從我個人來看，我認為期權是比較合適做量化交易的，這里涉及的因素比較多，遠遠比期貨股票復雜，這點來看是適合量化交易的，只是在這么小的水池裡，是不是要搞這么復雜，我就不好說了。
沒在證券公司干過，不知道一般是否有這種職業位置配置，所以上面我只能說說我對這個交易本身的看法了。
你要是有啥這方面的信息也希望分享一下，大家都了解了解。
❷ 量化投資策略的趨勢判斷型量化投資策略
量化選股就是利用數量化的方法選擇股票組合，期望該股票組合能夠獲得超越基準收益率的投資行為。量化選股策略總的來說可以分為兩類：第一類是基本面選股，第二類是市場行為選股。
基本面選股介紹了多因子模型、風格輪動模型和行業輪動模型。市場行為選股介紹了資金流模型、動量反轉模型、一致預期模型、趨勢追蹤模型和籌碼選股模型。 與股指期貨套利類似，商品期貨同樣存在套利策略，在買入或賣出某種期貨合約的同時，賣出或買入相關的另一種合約，並在某個時間同時將兩種合約平倉。在交易形式上它與套期保值有些相似，但套期保值是在現貨市場買入（或賣出）實貨、同時在期貨市場上賣出（或買入）期貨合約；而套利卻只在期貨市場上買賣合約，並不涉及現貨交易。
商品期貨套利主要有期現套利、跨期套利、跨市場套利和跨品種套利4種 有別於無風險套利，統計套利是利用證券價格的歷史統計規律進行套利的，是一種風險套利，其風險在於這種歷史統計規律在未來一段時間內是否繼續存在。
統計套利的主要思路是先找出相關性最好的若干對投資品種（股票或者期貨等），再找出每一對投資品種的長期均衡關系（協整關系），當某一對品種的價差（協整方程的殘差）偏離到一定程度時開始建倉——買進被相對低估的品種、賣空被相對高估的品種，等到價差回歸均衡時獲利了結即可。
統計套利的主要內容包括股票配對交易、股指對沖、融券對沖和外匯對沖交易。 期權（Option）又稱選擇權，是在期貨的基礎上產生的一種衍生性金融工具。從其本質上講，期權實質上是在金融領域將權利和義務分開進行定價，使得權利的受讓人在規定時間內對於是否進行交易行使其權利，而義務方必須履行。在期權的交易時，購買期權的一方稱為買方，而出售期權的一方則稱為賣方；買方即權利的受讓人，而賣方則是必須履行買方行使權利的義務人。
期權的優點在於收益無限的同時風險損失有限，因此在很多時候，利用期權來取代期貨進行做空、套利交易，會比單純利用期貨套利具有更小的風險和更高的收益率。
❸ 量化模型是什麼意思
量化模型，是把數理統計學應用於科學數據，以使數理統計學構造出來的模型得到經驗上的支持，並獲得數值結果。這種分析是基於理論與觀察的並行發展，而理論與觀測又通過適當的推斷方法而得以聯系。
一個完整的量化模型包括哪些？
近幾年，量化投資在國內興起，但在很多人眼裡，量化投資彷彿是一個非常神秘的新事物。而實際上，量化投資的無非就是寬客通過計算機語言，將交易策略布置到一個量化系統中，然後進行回測和實戰的過程。量化投資的本質還是投資者的智慧，只是實現過程中運用到計算機這一工具。
寬客們到底是如何系統的構建一個完整的量化模型的？可以肯定的是，寬客跟普通投資者一樣，也在觀察市場，產生一些普通投資者也會想到的想法，當寬客產生一些想法時，他們會通過計算機去驗證他們的想法是否靠譜或者是能否帶來收益。而作為普通投資者，實現想法往往是困難的，如同普通投資者在投資或炒股過程中，發現在15分鍾K線圖，上升趨勢中股價跌破MA169後便會進入調整。普通投資者只是感覺，而寬客可以通過編寫程序然後在市場的歷史數據回測，驗證這個想法是否靠譜。
一個簡單的想法編寫成簡單的程序，這明顯不能稱作為量化模型，但這卻是任何一個量化模型的來源，即人的想法。完整的量化模型應當包括：策略模型、風險模型、交易成本模型、投資組合構建模型、執行模型，如下圖：
投資組合構建模型：投資組合構建模型在於構建一個能創造最大盈利的投資組合。主要分為：基於規則的投資組合構建模型和基於優化的投資組合構建模型。基於規則的投資組合構建模型主要分三類：相等頭寸加權，相等風險加權，信號驅動型加權。其中前兩類分別保證了投資組合的每個個股頭寸相等和所承擔的風險相等。第三類根據信號強度來加權，投資組合中個股與策略模型設定的條件越接近則賦予的權重越大，這是合理決定頭寸規模的最佳途徑。
執行模型：執行模型是實施量化模型的最後一個環節，如果沒有執行模型，那麼整個量化模型並沒有存在的意義。執行模型中訂單執行演算法是最關鍵的，其主要目的是，以盡可能低的價格，盡可能完整地完成想要交易的訂單。具體的執行演算法包括：採用何種訂單類型，採用進取訂單還是被動訂單，採用大訂單還是小訂單。對於資金量比較小的寬客，執行模型往往是比較簡單的，一旦出現信號，其所需成交量的並不需要太大。而對於資金量較大的寬客來說，執行模型是比較復雜的，需要根據實際情況來選擇合適的下單方式。
以上就是量化模型的整個系統框架，其中任何一個部分都發揮至關重要的作用，因此一個完整的能盈利的量化模型是非常有價值的。
❹ 什麼是量化投資
你好，量化投資，簡單地說就是利用數學、統計學、信息技術的量化投資方法來管理投資組合。
❺ 如何開發量化投資模型
4.如何進行量化投資
一個量化投資的交易系統主要包括三個部分，阿爾法模型、風險模型和交易成本模型。
阿爾法模型旨在預測寬客所考慮金融產品的未來趨勢；
風險模型旨在幫助寬客投資不太能帶來收益但會造成損失的敞口規模；
交易成本模型用於幫助確定從目前的投資組合到新的投資組合的交易成本。
目前對於量化交易的研究重點大都集中在對阿爾法模型的研究上。
阿爾法模型
阿爾法模型是量化交易系統的第一個重要組成部分，主要是為了尋找盈利機會。
阿爾法是希臘字母α的音譯，常用於量化表述投資者的盈利能力或投資者得到的與市場波動無關的回報。
阿爾法模型分為：
趨勢形、回復型、技術情緒型、價值型/收益型、成長型和品質型
趨勢型和均值回復型交易策略都依賴價格數據；純技術情緒型的策略比較少見通常都只作為一個輔助因子；而價值型/收益型、成長型和品質型策略都基於基本面數據
趨勢跟隨策略
趨勢跟隨策略是基於以下基本的假定：在一定時間內市場通常朝著同一方向變化，據此對市場趨勢做出判斷就可以作為制定交易策略的依據。常見於期貨市場，最常用移動平均線交叉來定義趨勢。
均值回復策略
均值回復策略的基本理論認為，價格圍繞其價值中樞而上下波動，判斷出這個中樞以及波動的方向便足以捕捉到交易機會。統計套利是用的最多的均值回復策略，認為價格出現背離類似股票的價值終究會縮小到合理的區間范圍。
技術情緒型策略
這一類策略沒有明確的經濟理論支撐，主要通過追蹤投資者情緒相關指標來判斷預期回報，如交易價格、交易量以及波動性指標等。比如觀察期權市場的認沽認購量和隱含波動率做現貨的擇時，再者就是高頻交易通過限價指令簿的形態來判斷近期市場情緒。
價值型/收益型策略
價值型策略主要用於股票交易。這類策略認為市場傾向於高估高風險資產的風險，而低估低風險資產的風險。因此，在適當的時間買入高風險資產和賣出低風險資產，就可以獲得收益。常用的指標有PE（市盈率）、PB（市凈率）等，常應用於股票多空。
成長型策略
成長型策略試圖通過對所考慮資產以往的增長水平進而對未來的走勢進行預測。他認為價格上漲通常都是存在趨勢的，價格上漲最快的產品通常比同類產品更具有優勢，他要求投資者能盡早判斷公司的股價處於增長期，從而捕捉到公司的股價未來更大的上漲幅度。宏觀上常見於外匯市場，例如持有經濟迅速增長的國家的外匯，這些國家的利率比經濟增長緩慢或處於復甦期的經濟體要高；股票市場通常用EPS等指標度量。
品質型策略
這類策略的支持者認為，在其他條件相同的條件下最好買入或持有高品質的產品而做空或減少持有低品質的資產。這類策略比較看重資金的安全，受宏觀市場影響比較大，常用的指標有杠桿比率、收入波動比、管理團隊水平和欺詐風險。
不管是什麼類型的策略最終受益都體現在交易中關於買賣時機的把握和持有頭寸選擇的技巧。
https://uqer.io/community/list 這個社區裡面有很多關於量化的策略，也有很多牛人，可以和他們多討論討論的。
目前國內量化交易平台主要有掘金量化、優礦、聚寬、米筐、訊投、國泰君安、同花順、龍軟、TB、京東量化、Big、雷礦等等。
專業度較高應該是掘金量化、訊投、優礦
用戶量較大應該是聚寬米筐
人工智慧：Big
❼ 如何在真格量化中計算期權的隱含波動率
隱含波動率(Implied Volatility)是將市場上的期權或權證交易價格代入權證理論價格模型<Black-Scholes模型>，反推出來的波動率數值。
由於期權定價模型(如BS模型)給出了期權價格與五個基本參數(標的股價、執行價格、利率、到期時間、波動率)之間的定量關系，只要將其中前4個基本參數及期權的實際市場價格作為已知量代入定價公式，就可以從中解出惟一的未知量，其大小就是隱含波動率。
我們知道，對於標準的歐式權證的理論價格，可以通過B-S公式計算。在B-S公式中，共有權證價格C或P、正股價格S、行權價格X、剩餘期限（T-t）、無風險收益率r和波動率σ六個參數。具體公式如下：
在這6個參數中，我們如果知道其中5個參數的值，就可以通過B-S公式求解出第6個參數的值，盡管有的參數得不到明確的解析表達式，但是可以通過數值演算法求解。
也就是說，對於特定的權證，根據現有市場的權證價格C或P、正股價格S、行權價格X、剩餘期限（T-t）、無風險收益率r五個參數，可以倒推出隱含在現有條件下的波動率，也即我們經常所說的隱含波動率或引申波幅。
為100%-200%，用（100%+200%）/2=150%的波動率計算權證理論價值（3.698元），發現大於市場價格，再一次將隱含波動率區間改為100%-150%，重復上述操作直至隱含波動率區間小到可以認可的程度。雖然這種方法人為計算比較麻煩，但通過計算機程序（如VB，SAS等）能夠很快而又精確地算出結果
❽ 量化分析是什麼意思
量化分析就是將一些不具體，模糊的因素用具體的數據來表示，從而達到分析比較的目的。
量化分析可以幫助我們更加方便和直觀地衡量風險和收益，但需要強調指出的是，美國華爾街頂級量化金融大師、哥倫比亞大學著名教授伊曼紐爾·德曼，在《數學建模如何誘騙了華爾街》一文中，毫無忌諱地承認：我們根本不可能（通過數理分析方法）發明出一個能夠預測股票價格將會如何變化的模型；如果我們相信人類行為可完全遵守數學法則，從而把有著諸多限制的模型與理論相混淆的話，其結果肯定會是一場災難。
(8)期權量化模型擴展閱讀：
量化投資技術幾乎覆蓋了投資的全過程，包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、演算法交易，資產配置，風險控制等。
量化分析法將對通過定性風險分析排出優先順序的風險進行量化分析。盡管有經驗的風險經理有時在風險識別之後直接進行定量分析，但定量風險分析一般在定性風險分析之後進行。定量風險分析一般應當在確定風險應對計劃時再次進行，以確定項目總風險是否已經減少到滿意。
❾ 哪個軟體可以看到期權的delta、gamma、theta、vega、rho等值
國內無期權，所以沒有軟體可以滿足你去看這些指標，即使是國外的期權這些指標也不會顯示在軟體上，都是機構自己購置計算軟體計算工具根據模型輸入市場數據導出來的，而且這些指標未必對，期權的價格未必會按照這些指標變動
在對期權價格的影響因素進行定性分析的基礎上，通過期權風險指標，在假定其他影響因素不變的情況下，可以量化單一因素對期權價格的動態影響。期權的風險指標通常用希臘字母來表示，包括：delta值、gamma、theta、vega、rho等。對於期權交易者來說，了解這些指標，更容易掌握期權價格的變動，有助於衡量和管理部位風險。
Delta值：衡量標的資產價格變動時，期權價格的變化幅度
Gamma：衡量標的資產價格變動時，期權Delta值的變化幅度
Theta：衡量隨著時間的消逝，期權價格的變化幅度
Vega：衡量標的資產價格波動率變動時，期權價格的變化幅度
Rho：衡量利率變動時，期權價格的變化幅度
❿ 量化交易都有哪些主要的策略模型
隨著量化交易的發展，單一技術指標的策略會面臨失效的問題。所以現在的策略都是復合型的。
經典量化交易策略(包括價值投資、技術指標、配對輪動、機器學習等)、研究型文章等