小树量化智能机器人系统开发（交易策略）

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    量化策略创建三个步骤：1.策略的理论基础，2.历史回测，3.找到策略黑天鹅。

    （一）、策略的理论基础：大致分为三类：一、基本面理论，二、技术面理论，三、风险

    1.按基本面又可以分为：1.价值型，2.成长型，3.品质型，按中国特色A股基本面又可以添加：4.小市值型，5股价型

    2.按技术面又可以分为：1.趋势型，2.趋势反转型，3.缩量反弹，4.指数轮动，5.择时

    3.风险（或者称轮动）：不断买入更便宜的，卖出更贵的。

    对策略理论的解释：

    1.基本面策略可以定义什么是低估，比如低PE是低估，低市值是低估，低股价是低估，高ROE是低估，高成长是低估；也可以自定义低估，PBPE是低估，总市值流通市值小是低估

    2.基本面理论提供了一揽子同质化并且有波动的股票。有些基本面策略的股票间波动较小，例如最低PE股，一段时期内总是那么几个银行股；有些波动较大，比如小市值型

    3.技术面理论有些很难定义什么是低估，比如趋势型；有些则看似可以定义低估，例如，BIAS最小，20日跌幅最大，其实也不是

    4.能自定义低估的策略是风险，不能自定义低估的策略是统计

    5.基本面本身能上涨，就获得了β收益

    我得出的结论是：风险策略的核心是对自定义低估的轮动，即不断获得α收益！！

    1.如何获得α收益：大部分基本面策略的收益是因为风险获得的；也就是不断买入更低估的，卖出更贵的；也就是因为调仓周期内因不同股票的波动而产生收益，因此适当缩短周期有利于提高收益；所以在一年内交易次数越多，alpha收益越大（投资大师说的减少交易次数，并不适用于）

    2.理论本身获得的β收益并不多，甚至为负（价值型由于近几年市场估值不断降低，不调仓的话，收益是负的）

    3.我们应当寻找的是：基本面理论本身能上涨，且能提供同质化，波动较大的策略（即获得α，又获得β）

    4.统计策略其内在逻辑说服力小，是过去的概率来预测未来

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关键词：智能机器人 交易策略 机器人 智能机