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摘要：随着计算机技术的飞速发展，量化交易已经能够充分的利用计算机技术，实现证券自动交易，也推动了量化交易的进程。量化交易策略能够处理大量的数据，建立证券数据库、数据模型等，建立量化交易择时模型，并最终形成选股模型。
关键词：量化交易策略;择时模型;选股模型
中图分类号：F830.9 文献标识码：A 文章编号：1671-864X（2015）04-0219-01
一、 引言
从历史信息中获取股票规律，利用历史数据验证量化交易模型，并对量化交易模型进行研究，构建投资策略，帮助客户获得稳健收益。量化交易通过建立择时模型和选股模型，构建完善的量化投资体系，并通过历史数据对结果进行验证，让我国的量化交易水平有更快的发展。
二、 量化交易概述
（一） 量化交易的发展
1972年，纽约证券交易所推出了指定交易循环系统。80年代，摩根士丹利的纳齐奥塔尔塔利亚的量化小组开创了配对交易法。90年代后，系统化交易开始快速发展。1997年～2006年期间，摩根士丹利流动驱动交易部利用系统化交易在市场中获得了超过100亿美元的利润。随着量化交易的快速发展，量化交易已经成为了证券交易的主要力量。
但是，量化交易的发展道路并不是一帆风顺的，除了在发展初期受到的质疑，最为著名的就是1987年10月19日，黑色星期一，股市崩盘超过22%，导致了很多人认为是因为量化交易在短时间内迅速撤离资金加剧了资本市场的动荡。同样典型的还有2015年，5月6日，“闪电崩盘”，量化交易基金再一次受到了资本市场的考验。
（二） 量化交易的流程
在量化交易中，首先要进行的就是资产配置，资产配置主要分为两种，一种是战略资产配置，另一种是战术资产配置，主要作用是根据投资者的投资偏好，为投资者提供可供选择的标的，以确定主要的投资资产和长期均衡比率。
第二，量化选股，通过对长期的、海量的股票信息进行分析，对上市公司的经济数据进行研究，充分挖掘资本市场，找到企业的运营规律，构建适应经济形势变化的选股策略。
第三，回溯测试与组合优化。这个过程是量化交易系统最主要的环节，通过对历史数据测试结果的观察，调整参数，建立更加合理的模型，选择最优的组合策略。
最后，建立风险控制与绩效评估。通过建立监管单独交易策略和整个资产组合标准的方法，设定目标风险的收益比率，建立应对机制，在适当的时间及时地实行止损和对冲。并且在每日量化交易后，对交易结果进行分析，并进行相应的处理。
三、 量化交易行业择时策略
（一） 量化交易择时策略理论方法
由于不同时期，随着公司不断发展，公司面临的风险也在不断的改变。当公司在起步阶段时，公司生产产品单一，受到的行业竞争压力也较大，也就是说公司承受的系统风险也较大;但当公司规模较大时，公司在长时间发展中已经形成了较好的治理结构，能够很好的抵御系统风险。其次，资产价格的波动也随着时间的变化而变化，由于资产价格的波动性存在杠杆效应，所以资产价格波动率随着价格的波动有着不同的反映，尤其是随着期权的发展，这种反映又被更加深刻化。所以，在进行量化交易的过程中，要注重经济的周期性，每个行业都经历衰退、复苏、过热和滞涨四个阶段，每个阶段都会对应不同的资产范围，通过总结我国股市行业周期性和结构性的变化，构建投资组合，研究行业周期变化规律，建立合适的投资模型。
（二） 中国市场行业趋势与周期的实证研究
要想研究我国股票市场的趋势，就必须利用历史数据进行研究。首先要分析一个行业的收益是否与行业有着自相关性，如果存在这种自相关性，就说明股票市场在短时间内存在着趋势性的超额收益。
我们选取样本为2002年1月4日到2014年4月12日的沪深300指数，沪深300指数能很好的反映A股市场的整体走势。中证公司将沪深300指数按照行业分类标准分为了10个行业指数，主要为能源指数、原材料指数、工业指数、可选消费指数、主要消费指数、电信业务指数和共用事业指数这十个行业指数。这10个行业指数还能再分为三类，分别为成长型指数、周期型指数和防御型指数这三类，成长型指数和周期型指数在经济回复和行业上升期都能有着很好的表现，而防御型指数却正好相反，是能在经济下滑时有良好的表现。
（三） 基于量化交易的行业择时模型策略
行业择时模型的建立是建立在指数具有较长期的业绩持续性，通过之前的行业状态的分析，在构建行业择时模型时首先要建立时间序列，先假定样本周期长度为T，将样本时间分为两个部分，前一个部分设为T1，为行业的训练期，后一个本分设为T2，为交易期。首先向估计行业类型，模拟行业发展前景，估计在T+1时刻行业是上涨还是下跌，并根据历史数据进行概率估算，如果行业的T+1时刻上涨的概率较大，就进行买入交易;如果行业T+1时刻下跌的概率较大，就进行卖出交易。
四、 量化交易因子选股模型
（一） 量化交易因子选股策略概述
股票价格的体现主要有以下三个方面协助完成的，首先股票价格会受到市场主流的驱动不断的变化，对市场消息的反映速度需要快，并在公司运营的过程中，公司不断通过自我学习和修正完善自身体制。在这种前提下，选择量化交易因子的時候，首先要对历史数据进行研究，选出较为长期的量化交易因子，并进行验证，充分考虑行业相关性，将找到的因子进行排序，找到对股票价格波动影响最为严重的因子，进行控制性研究，最终选到量化交易因子选择模型。
（二） 量化因子选取
量化因子总共有11个类型，共分为47个因子，在量化因子模型建立中就要从这47个因子中进行选取，对因子之间的相关性进行分析，并根据相关关系列出三角矩阵，在矩阵中不断的筛选和计算，直到得出的结果中有绝对值小于0.3的矩阵出现，这个就主要为量化交易模型选取的模型了。
五、 结论
随着我国社会经济的不断发展，我国国民对自身资产的诉求也在不断的提高，这也让追求绝对收益为目标的量化投资策略得到了极大的发展，通过分析行业指数存在的持续性和行业的周期性，以时间序列为基础，构建量化择时策略，并建立多因子选股模型。
参考文献：
[1]华泰证券，数量化选股策略之十二：多因子选股策略[J]证券公司报告，2014，9
[2]光大证券，基本而选股模型[J]证券公司报告，2014，9
[3]国信证券，数量化投资技术系列报告[J]证券公司报告，2014，9
关键词：量化交易策略;择时模型;选股模型
中图分类号：F830.9 文献标识码：A 文章编号：1671-864X（2015）04-0219-01
一、 引言
从历史信息中获取股票规律，利用历史数据验证量化交易模型，并对量化交易模型进行研究，构建投资策略，帮助客户获得稳健收益。量化交易通过建立择时模型和选股模型，构建完善的量化投资体系，并通过历史数据对结果进行验证，让我国的量化交易水平有更快的发展。
二、 量化交易概述
（一） 量化交易的发展
1972年，纽约证券交易所推出了指定交易循环系统。80年代，摩根士丹利的纳齐奥塔尔塔利亚的量化小组开创了配对交易法。90年代后，系统化交易开始快速发展。1997年～2006年期间，摩根士丹利流动驱动交易部利用系统化交易在市场中获得了超过100亿美元的利润。随着量化交易的快速发展，量化交易已经成为了证券交易的主要力量。
但是，量化交易的发展道路并不是一帆风顺的，除了在发展初期受到的质疑，最为著名的就是1987年10月19日，黑色星期一，股市崩盘超过22%，导致了很多人认为是因为量化交易在短时间内迅速撤离资金加剧了资本市场的动荡。同样典型的还有2015年，5月6日，“闪电崩盘”，量化交易基金再一次受到了资本市场的考验。
（二） 量化交易的流程
在量化交易中，首先要进行的就是资产配置，资产配置主要分为两种，一种是战略资产配置，另一种是战术资产配置，主要作用是根据投资者的投资偏好，为投资者提供可供选择的标的，以确定主要的投资资产和长期均衡比率。
第二，量化选股，通过对长期的、海量的股票信息进行分析，对上市公司的经济数据进行研究，充分挖掘资本市场，找到企业的运营规律，构建适应经济形势变化的选股策略。
第三，回溯测试与组合优化。这个过程是量化交易系统最主要的环节，通过对历史数据测试结果的观察，调整参数，建立更加合理的模型，选择最优的组合策略。
最后，建立风险控制与绩效评估。通过建立监管单独交易策略和整个资产组合标准的方法，设定目标风险的收益比率，建立应对机制，在适当的时间及时地实行止损和对冲。并且在每日量化交易后，对交易结果进行分析，并进行相应的处理。
三、 量化交易行业择时策略
（一） 量化交易择时策略理论方法
由于不同时期，随着公司不断发展，公司面临的风险也在不断的改变。当公司在起步阶段时，公司生产产品单一，受到的行业竞争压力也较大，也就是说公司承受的系统风险也较大;但当公司规模较大时，公司在长时间发展中已经形成了较好的治理结构，能够很好的抵御系统风险。其次，资产价格的波动也随着时间的变化而变化，由于资产价格的波动性存在杠杆效应，所以资产价格波动率随着价格的波动有着不同的反映，尤其是随着期权的发展，这种反映又被更加深刻化。所以，在进行量化交易的过程中，要注重经济的周期性，每个行业都经历衰退、复苏、过热和滞涨四个阶段，每个阶段都会对应不同的资产范围，通过总结我国股市行业周期性和结构性的变化，构建投资组合，研究行业周期变化规律，建立合适的投资模型。
（二） 中国市场行业趋势与周期的实证研究
要想研究我国股票市场的趋势，就必须利用历史数据进行研究。首先要分析一个行业的收益是否与行业有着自相关性，如果存在这种自相关性，就说明股票市场在短时间内存在着趋势性的超额收益。
我们选取样本为2002年1月4日到2014年4月12日的沪深300指数，沪深300指数能很好的反映A股市场的整体走势。中证公司将沪深300指数按照行业分类标准分为了10个行业指数，主要为能源指数、原材料指数、工业指数、可选消费指数、主要消费指数、电信业务指数和共用事业指数这十个行业指数。这10个行业指数还能再分为三类，分别为成长型指数、周期型指数和防御型指数这三类，成长型指数和周期型指数在经济回复和行业上升期都能有着很好的表现，而防御型指数却正好相反，是能在经济下滑时有良好的表现。
（三） 基于量化交易的行业择时模型策略
行业择时模型的建立是建立在指数具有较长期的业绩持续性，通过之前的行业状态的分析，在构建行业择时模型时首先要建立时间序列，先假定样本周期长度为T，将样本时间分为两个部分，前一个部分设为T1，为行业的训练期，后一个本分设为T2，为交易期。首先向估计行业类型，模拟行业发展前景，估计在T+1时刻行业是上涨还是下跌，并根据历史数据进行概率估算，如果行业的T+1时刻上涨的概率较大，就进行买入交易;如果行业T+1时刻下跌的概率较大，就进行卖出交易。
四、 量化交易因子选股模型
（一） 量化交易因子选股策略概述
股票价格的体现主要有以下三个方面协助完成的，首先股票价格会受到市场主流的驱动不断的变化，对市场消息的反映速度需要快，并在公司运营的过程中，公司不断通过自我学习和修正完善自身体制。在这种前提下，选择量化交易因子的時候，首先要对历史数据进行研究，选出较为长期的量化交易因子，并进行验证，充分考虑行业相关性，将找到的因子进行排序，找到对股票价格波动影响最为严重的因子，进行控制性研究，最终选到量化交易因子选择模型。
（二） 量化因子选取
量化因子总共有11个类型，共分为47个因子，在量化因子模型建立中就要从这47个因子中进行选取，对因子之间的相关性进行分析，并根据相关关系列出三角矩阵，在矩阵中不断的筛选和计算，直到得出的结果中有绝对值小于0.3的矩阵出现，这个就主要为量化交易模型选取的模型了。
五、 结论
随着我国社会经济的不断发展，我国国民对自身资产的诉求也在不断的提高，这也让追求绝对收益为目标的量化投资策略得到了极大的发展，通过分析行业指数存在的持续性和行业的周期性，以时间序列为基础，构建量化择时策略，并建立多因子选股模型。
参考文献：
[1]华泰证券，数量化选股策略之十二：多因子选股策略[J]证券公司报告，2014，9
[2]光大证券，基本而选股模型[J]证券公司报告，2014，9
[3]国信证券，数量化投资技术系列报告[J]证券公司报告，2014，9