量化投资模型如何开发的？

量化投资模型如何开发的？

量化的模型开发大致分为以下几个环节：
①数据处理，看你用什么工具，R还是Matlab还是python，或者是c++，最好是工具本身的格式，这样速度会快的多，比如Rdata，或matlab的mat格式，或者python的npy格式，或者c++的二进制格式，还有就是你要用什么数据，分钟数据，切片数据，还是tick数据，根据你的需求不同进行处理。

②指标建立，这个工作可以看成问题的关键，如何建立指标，你的思想是什么，都来源于此，举个简单的均线指标，matlab，就是ma=movavg(data,length)
③模型回测，据我理解就是一个大循环:
if time>9. && time<15 && close(i)>ma(i) && p!=1
buy
else
sell
if p==1 && 止损条件
平仓
等等
④计算收益
然后根据收益，夏普比率等，改条件，重复上面的工作。

总结：
开发模型的步骤一般是：数据处理、寻找因子、回测验证、实盘模拟、风险归因。

备注：
数据处理：去极值、标准化、中性化；数据预处理。
寻找因子：寻找Alpha、寻找收益波动比因子、另外优矿上提供了近400个因子因子可以自己验证。

“主要依据一些可以量化的指标，作出买卖决策。这些指标可以是估值、投资者情绪；也可以是基本面、宏观经济或者技术方面的；可以是单个的，也可以是多个，或者是经复杂模型合成的。可以是针对整体市场、也可以针对个股买卖。正如一千个人的心中有一千个哈姆雷特，量化择时指标的选择也林林总总、不一而同，重点在于能够构建出一套有明确买卖规则的投资策略。”

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