【摘要】量化交易以其先进的数学模型针对投资策略的计算机辅助交易，在投资领域起着
重要作用。本文基于中国股票市场的交易数据，构建了以股票技术指标作为特征因子，结合仓
位配比的优化，提出了建立量化投资系统模型的方法，并用实例做出了验证。
【关键词】量化投资；交易策略；模型；股市
一、引言
量化投资作为一种交易手段在欧美等国家已经被广泛应用了 30 多年，其投资业绩稳定，到
目前为止，程序化的股票交易在美国和欧洲等国家得到了大面积的普及，随着国际金融市场规
模的不断扩大，获得了越来越多投资者的认可。相对于全球发达金融市场而言，中国量化交易
不算新兴事物，但相对小众。
本文主要通过利用 python 语言，针对当前被广泛认可的股票技术指标，如 MA 均线、
MACD、KDJ、BOLL 等，提出量化交易系统的模型实现方案，并优化仓位管理的策略。下面将
从什么是量化交易，量化交易系统的建立，以及优化仓位管理策略几个维度来介绍如何建立量
化交易系统。
二、量化交易的优势
量化交易是指以大量的投资相关数据为样本，通过以数量化方式建立合适的数学模型与公
式，运用计算机技术编写高效程序，研究分析金融产品未来收益与风险，判断各种行情走势发
生概率，程序化发出买卖指令以实现投资的交易。量化交易具有以下优势。
1. 计算效率高
量化交易可以利用计算机对海量数据进行分析，得到常人难以发现的盈利机会，快速找到
股票交易的合适时间和合适策略。
2. 纪律性强
根据交易模型的运行结果指导决策，既可以克服人性中的贪婪、恐惧等弱点，也可以克服
人们的认知偏差。
3. 收益概率高
量化交易可以通过计算机的精准计算，找到确定性收益的部分，并辅助以大数据及人工智
能的算法优化，找出“大概率”的超额收益。
4. 分析优化过程迅速
量化交易策略是需要有一个不断更新、不断优化的过程才能适应日益复杂的投资市场变化，
利用计算机辅助的分析优化过程显然在效率上胜过人工分析。
量化交易策略系统模型研究
课题项目：南京审计大学金审学院校级课题“基于人工智能的量化投资方法研究与系统实现”（项目编号：JSXJKT2007）
刘力军 梁国鹏 王海涛
作者简介：刘力军（1979—），男，
河北保定人，汉族，硕士研究生，南
京审计大学金审学院，助教，研究方
向：网络技术
158
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