这是一个创建于 39 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
1.一个股票涨跌，跟 新闻、政策、基本面、情绪、牛熊市、主力、机构、游资 操作，等等非数值因素，也有很大关系，这些指标又没法 数值量化 （也没有啥数据源 网站之类的，能做到 统计 定量 定性 这些指标的吧 ）
2.所以对一般的 k 线数据（开盘价，收盘价，最低价，最高价，成交量 ，财务指标 等等），进行数据分析，有意义吗？ 可能你分析出来的策略，是上面的 事件驱动 情况引起的！
3.假使一个策略，回测挺好的，很多年来看 正收益，那执行这个策略，不管涨跌，应该等很多年，长久的来看！ 那中途的时候，什么情况下，才能判定策略不行了，需要换策略？
13 条回复 • 2024-11-13 15:29:04 +08:00
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bigtan 39 天前
1.做量化的经常有一句话：所有的信息都在价格里面，你当然可以去研究这些非标准化的信息，但是很难回溯，但是更多的是研究从价格里面反应出来的 inside trader 的行为，并且针对性的去交易；
2.量价分析当然是有意义的，但是不是唯一，这只是一条路，原因同上； 3.这个就仁者见仁智者见智了，我一般是破最大回撤减半仓位，再破就下行重新回炉，主要是检验模型依赖的数据和逻辑有没有发生变化； |
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Sawyerhou 38 天前
1 、这些是可以量化的，基本面量化是最早的量化方向之一，非结构数据量化现在做的人也很多，起源于华尔街，虽然很新但技术有一定成熟度
2 、收益由非常多的因素同时驱动，量价分析只能解释由量价驱动或者可由量价解释的部分，可以肯定的是，量价的确是价格的驱动因素之一 3 、合理的回测可以给予投资者一定的信心，如果回测都表现不好，那可以认为策略是无效的，当然这也不绝对 |
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Sawyerhou 38 天前
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fru1t 38 天前
新闻、政策、情绪、事件驱动，这些拉长时间线，其实也是有规律的
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burutiaowuhhh 38 天前
推荐你去了解一下价格行为学。市场中每一个点的跳动都是需要极大资金去推动的（仅限于流动性充足的大盘股），那么大资金例如机构去推动价格时，不管是因为新闻也好情绪也好，最终都会反应到价格上。那么你只依赖价格就可以做出相应判断，而且机构中的量化程序也是非常非常多的，这些程序也会有一些规律，而这些规律就会体现在价格上。
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JYL888 OP 我的意思，有时候股票反弹，不一定是什么价格跌多了、什么跌破均线、什么开始放量、什么叉 之类的，可能仅仅就是因为出来了利好政策
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AkashicRecords 38 天前
1. 首先，基本面、政策面、消息面、资金面、技术面等等本来都「只」是市场分析的一部分，不仅仅是量价数据可以被量化，舆情分析本身就是量化的一个重点指标。举个类似的例子，NLP 就能做语义情感分析，这就是一种可量化的指标。但是数据源的选取确实需要考虑，这也是难点所在。
2. 量价分析的意义在于市场的有效性。有效市场指资产的现有市场价格能够充分反映所有有关、可用信息的资本市场。如果这个市场的有效性足够高，事件驱动能够被包含在量价因子中。 3. 这个问题非常具有实操性，就和机器学习调参一样，泛泛而谈就比较玄学。 |
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COW 38 天前 via Android  1
@AkashicRecords 那问题来了，大 A 是有效市场吗
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burutiaowuhhh 38 天前
@JYL888 #8 你说的没错，什么均线放量、金叉死叉的指标，最多最多只能给你 50%的胜率，如果单纯靠指标炒股而不去考虑背景，那么一定会亏的很惨。所有的指标的有效性都建立在其有一个好的背景情况下，成功率才会高。而你说的只是因为来了个利好政策股票才会涨，也是股票上涨的一种因素。究其原因影响股价上涨就是靠买它资金的大小，很多人以高于市价的价格买它股价才会一直涨，更多人以低于市价的价格卖他股价才会跌。利好利空的政策什么时候来你是不知道的，消息来了到底有没有效你也是不知道的，但是有一个东西是知道的，那就是价格。
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AlohaV2 38 天前
OP 可以尝试构造股票的关联矩阵（比如共同出现在某新闻的股票）
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ButcherHu 38 天前
因素太多次数太少无法收敛，市面上分析政策文件做交易的都很少。
泛泛而谈，量化很重要的原因就是控制风险。 |
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