十大经典量化交易策略，量化交易策略信号测试—— 动量因子回测
我们在物理课上都学过惯性，物体有保持原有运动状态的属性。而人们认为这样的惯性在股票市场中也存在，比如很多投资者都喜欢采取追涨杀跌的方式购买股票，但是学术界好像一直对此不以为然，直到1993年，Jegadeesh和Titman发表在《The Journal of Finance》上的论文《Returns toBuying Winners and Selling Losers: Implications for Stock Market Efficiency》，探讨从1965年到1989年的美国股市上是否存在动量效应。
这样我们就可以构造出一个非常简单直观的投资策略：依据J个月前的股票收益排序，我们从本月初期开始买入赢家组合，卖掉输家组合，或者说传说中的追涨杀跌策略，然后持有K个月，来观察是否存在持续的投资效果，而这就是最初的J-K投资策略。举一个简单的例子，我在12月决定利用3个月的动量因子进行策略设计，那么就需要对9月的所有A股股票进行排序，买入表现最好的，卖掉表现最差的，并持有这些股票到明年2月，而到明年1月时，我会对今年10月的股票进行排序，继续这样的买卖方法，持有股票到明年3月，如果我们设定了每月换仓的交易频率的话，那么我们会在每个月的月初不断重复这个策略。
而Cahart在1997年基于著名的Fama-French模型，又加入了动量因子作为解释股票超额收益率来源的因素，构造出著名的四因子模型，从此动量成为所有量化投资者都会着重研究的对象。
其中右边第一项是人们认为前期股票的表现可以持续所导致的预期增加收益，不过这种预期是理性的，而第二项才是我们认为的真正的基于时间变化的持续动量。但是通过实际检验，研究者们对这两个因素谁是主导并没有达成共识，还有一些研究认为动量效应其实完全可以通过对宏观因素的预期、行业的交叉影响、个人的交易风格来解释，也就是动量一说并不成立。不过大多数人还是认为动量是一种独立的价格波动现象，并且放弃基于传统金融模型的思路，开始从行为金融的角度来做出解释，也就是将动量作为一种金融异象对待。
不过具体到A股，动量效应表现如何呢？结合Jegadeesh和Titman的思路，结合Cahart的构造方法，来进行一个简单的计算，采用A股前n个月累积收益最高的30%的所有股票组合加权收益率减去前n个月累积收益最低的30%的所有股票组合加权收益率，使用流通市值加权，对A股2016年以来的3、6、9和12个月动量因子收益进行计算。结果如下图：
从计算结果到图例，都说明对A股而言，动量效应并不明显。大部分研究也认为基于月度或年度数据的动量效应在A股并不突出，然而也有一些报告认为存在1个月以内的动量效应，这意味着较高的换手率和交易成本。那么事实真的是这样吗？我们来基于倍发科技投资研究系统 1.0（Betalpha BAR 1.0）的分析结果与大家一起探讨。
而这并不是只在12M动量因子中才存在的现象，通过BAR 1.0选择3M、6M、9M原始动量因子，对同期数据进行检验。
改良的动量因子，是指我们将回测分组使用的股票收益再向前滚动一个月，以规避可能存在的1个月的反转效应。
那么这是否意味着动量因子在国内是不可行的呢？也许未必，我们对12个月原始动量因子的策略进行了一个小小的改动，把换仓频率由月度改为日度，这大大提高了我们交易的节奏，而结果也非常有趣。
通过上图我们可以发现，在相同的时间周期里，日度换仓表现出了明显的动量效应，买入F1组合而卖出F5组合的交易策略能带给我们显著为正的回报，信息比也很高。但是，日度换仓意味着更高的手续费。
一个可能的原因是市场中的投资者状况不同，美股投资的主要参与者是机构投资者，而A股的主要投资者是个人投资者，机构投资者对于信息的处理趋于同质化，而个人投资者的行为则较为难以预测，容易出现过度反应的状况。此外A股流行的坐庄风气，也使得市场更容易出现补涨、补跌的状况，股票表现的可持续性并不好，相反大家更喜欢高抛低吸。
另一个可能的问题在于我们需要对股票进行更为细化的分类，基于其他研究的结论，A股中的动量效应往往存在于低换手率和低交易量的股票之中，这一类股票对信息的反应时间较长，更符合动量效应的来源，而沪深300这类交易量较大的成分股由于包含了大量过度反应的交易决策，更容易提供反转效应的土壤。
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量化交易中简单均线交易策略策略存在哪些问题？
【1】某些行情被反复打脸。主要是在震荡行情的时候，或者喇叭形态的行情，这时候均线不管多大周期，都容易被打脸。而周期如果小的话，死得更惨。
所以如果你要用均线，你需要考虑如何在上述行情下，少亏，或者不亏，甚至有点小赚更好。
【2】回撤周期大，主要体现在回撤时间和回撤金额上，这主要是由于其滞后性和反复打脸导致，均线如果周期小，我通过程序化测试，发现回撤很大，且基本都亏，主要亏交易成本。而周期大的话，回撤也大，但是比周期小的好点，因为长期收益曲线还是能向上的，不过回撤金额和回撤时间普通人基本扛不住，且投入产出往往不成正比。
所以，如果你要用均线，那么你如何让均线系统的回撤周期和回撤金额降低到，你能接受的范围，这个是难点。
总结一下，滞后性难以克服，任何技术指标都有滞后性，既然难克服，我就暂时忽略，那么你能解决上述两点，做出的交易系统，应该也是优秀的。
克服掉震荡行情的大幅度亏损。
降低回撤金额和周期到可接受范围。
你们说的量化交易策略，如何入手的，具体是怎么着手编写？
这里用SMA/MAX比值选股技术，选出SMA/MAX比值，适中的股票，也即选择强势股，同时抛弃涨得差不多到头的股票。
这里使用KDJ指标入场。
止盈止损策略，你可以选择分钟级别的指标，毕竟根据以往很多次的经验，A股暴涨暴跌，一顿饭的功夫没准就跌停了。
这里使用分钟动态止损，价格跌破120日分钟线止损（止盈）。
毕竟天天调仓光给券商交手续费了。这里设定的是一个月一调整。
2019年以后量化交易新提出的比较有意思的量化因子有哪些?白银走势动量外汇交易策略
说一个早些时候提出的，在2019年之后“大放异彩”的因子，它就是《101 Formulaic Alphas》中第22号因子，主要是倾向选择“量价背离 波动率放大”的股票。
“correlation(high, volume, 5)”表示是最近5个交易日，股票最高价和成交量的相关系数；
“-1 * delta(correlation(high, volume, 5), 5)”就表示选择最近5个交易日（1周）股价与成交量背离扩大的股票
“rank(stddev(close, 20))”则表示最近股价波动率的横截面排序，波动率越大，排序值越大。
左右两个部分的式子合在一起就是表示要在横截面中选择“最近股价与成交量背离扩大，且股价波动率较大”的股票。
“为了避免被我这英语二把刀“坑害”，我把论文中的原文贴出来
rank(x) = cross-sectional rank
delta(x, d) = today’s value of x minus the value of x d days ago
correlation(x, y, d) = time-serial correlation of x and y for the past d days
stddev(x, d) = moving time-series standard deviation over the past d days”
适合合约小白玩的量化策略有那些？
IAI TRADE：一文读懂“量化交易”策略
IAI Trade致力于降低量化交易门槛，在IAI Trade用户可以使用“可视化策略生成器”：0代码生成EA策略，并一键接通“模拟交易”及“实盘交易”。
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