老读者应该知道，我炒股两年多了。

从最开始的基金，到后来的股票，金额一直不大，最多就加到30万。

涨势最好的时候，差不多每天能有个近万的浮盈，偶尔还有过浮盈近两万的时候。

自从今年2月份，股市开启困难模式后，这样的好日子就到头了。

年初，大几万的浮盈，也折损了大半，再加上今年计划要用到大钱，身体被掏空的那种。

股市投资这块就保守了很多，基本固定在10万左右的低仓位，重在参与了。

一直有读者想看我理财类的文章，最开始应允下来，后来仔细想了想。

你说，我一个技术类博主，写理财，那不是不务正业吗？

况且，我也不是学金融出身的，虽然凭运气在股市赚过一些小钱，但毕竟咱不是专业的，不敢乱指挥。

最近突然转念一想，理财+技术，这个路子我倒是可以。

我很喜欢学新知识，不仅仅局限于计算机技术，时刻保持一颗好奇心，什么都想学点。

正好，近期打算出一篇量化交易的视频，探讨探讨人工智能技术，在投资股市这件事上的应用。

学着学着，我发现，这里面的水挺深，量化交易，并没有我想像的那么好做，要学的知识有点多。

上周末，我花费了一天的时间，算是刚刚入个门。

今天，先整理分享下，量化交易的基础知识，为视频做个热身。

一、量化交易

量化交易就是，借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。

主要涵盖的知识点如下：

数学、编程、金融、算法都得懂，哪里不会补哪里就行。

1、量化平台

抓数据，写策略，在线交易，如果自己一个人来做，成本太高，不利于初期的学习。

我调研了一些量化分析平台，可以帮助我们聚焦到学习量化交易的策略学习上。

我觉得可以用来入门的平台有：

• 聚宽

• vnpy

量化交易的平台有很多，比如掘金、米筐、优矿等。

但适合入门的，可以直接看这聚宽和vnpy。

聚宽的社区比较活跃，有不少技术教程，适合新手入门。

https://www.joinquant.com/study

这里的知识点，就有不少可以学习，同时还有很多大佬分享自己的策略。

vnpy推荐的原因在于它是开源的，可以系统学习如何构建一个量化交易系统。

https://github.com/vnpy/vnpy

如果想自己实现一个量化交易的框架，可以从这里参考很多代码。

2、小试牛刀

聚宽量化交易平台的使用，比较简单。

我们以这个平台为例，讲解一个简单的量化策略。

我们回归问题的本质，买股票无非两点：

• 买哪支股票

• 何时买，何时卖

a）买哪支股票

投资者，选股票，最直接的就是看财务报表。

至少是包括资产负债表、损益表、现金流量表，这三表。

这里的数据就太多了，每个表都有各种各样的指标。

这些指标数据，在量化交易里，叫因子。

我理解，就是我们机器学习中，常说的特征，每一个因子都可以算作一个维度的特征。

我们可以，利用这些已知的数据，构建多维的特征数据，然后将它交给机器学习算法，让算法判断这只股票，值不值得购买。

这又回到了，做算法的老生常谈的问题，选择哪些特征，去拟合数据。

妥了，特征工程走起。

这些最底层的特征，属于一种基础的因子。

在量化交易中，还可以根据这些数据，计算出更“高维”的因子，即特征。

比如净资产收益率，英文缩写叫ROE。

净资产收益率就是公司税后利润除以净资产得到的百分比率。

即，净资产收益率=净利润/净资产

净利润，在利润表里，净资产，在资产负债表。

净资产收益率反映股东权益的收益水平，用以衡量公司运用自有资本的效率。

指标值越高，说明投资带来的收益越高。该指标体现了自有资本获得净收益的能力。

净资产收益率，就是通过一些“低维”的特征，计算出的“高维”的特征。

选股票，其实就是根据这些指标，选择出，你认为值得投资的股票。

为了简化策略，这里就简单的，单一的，利用这个净资产收益率ROE，作为我们的价值选股思想的指标。

简单暴力一点，计算当前所有股票的ROE，由大到小排序，选择top10，作为我们的股票持仓。

b）何时买，何时卖

投资者，都想买在低点，卖在高点。

10块钱买，100块卖，赚个差价，赚了90。

这个问题的本质就是：低买高卖。

但现实往往是残酷的。

何时买，何时卖，在量化交易中，有个指标，阻力支撑相对强度，即RSRS。

了解，阻力支撑相对强度，首先要知道什么是阻力位和支撑位。

阻力位是指目标价格上涨时可能遇到的压力，即交易者认为卖方力量开始反超买方，从而价格难以继续上涨或从此回调下跌的价位；

支撑位则是交易者认为买方力量开始反超卖方，从而止跌或反弹上涨的价位。

阻力支撑相对强度是一种阻力位与支撑位的运用方式，它不再把阻力位与支撑位当做一个定值，而是看做一个变量，反应了交易者对目前市场状态顶底的一种预期判断。

我们按照不同市场状态分类来说明支撑阻力相对强度的应用逻辑：

市场在上涨牛市中：

• 如果支撑明显强于阻力，牛市持续，价格加速上涨

• 如果阻力明显强于支撑，牛市可能即将结束，价格见顶

市场在震荡中：

• 如果支撑明显强于阻力，牛市可能即将启动

• 如果阻力明显强于支撑，熊市可能即将启动

市场在下跌熊市中：

• 如果支撑明显强于阻力，熊市可能即将结束，价格见底

• 如果阻力明显强于支撑，熊市持续，价格加速下跌

每日最高价和最低价是一种阻力位与支撑位，它是当日全体市场参与者的交易行为所认可的阻力与支撑。一个很自然的想法是建立最高价和最低价的线性回归，并计算出斜率。即：

当斜率值很大时，支撑强度大于阻力强度。在牛市中阻力渐小，上方上涨空间大；在熊市中支撑渐强，下跌势头欲止。

当斜率值很小时，阻力强度大于支撑强度。在牛市中阻力渐强，上涨势头渐止；在熊市中支撑渐松，下方下跌空间渐大。

RSRS指标的计算，有两种方法，第一种方法是直接将斜率作为指标值，第二种方法是在斜率基础上进行标准化。

以第二种方法为例，RSRS斜率标准分指标择时策略如下：

c）鲁代码

OK，买哪支股票，以及何时买，何时卖，这两个问题解决了，我们就可以开始写代码了。

这里需要先掌握，聚宽的使用方法，以及一些api。

这部分比较简单，直接平台的官方手册就行。

编写如下代码：

部分截图，B站无法插入代码，代码可以在这里获取：

https://t.1yb.co/vpQP

左边写好代码，输入回测时间和金额就可以运行了。

我直接回测了2010年1月到2020年1月效果，投资十年的收益：

直接起飞，初始资金50万，赚了几百万，很稳！

我又回测了2020年1月到2021年6月，一年半的收益：

跑输大盘8.35%，不过也没亏，年化率也能有个11.40%，还可以吧。

总结

这个策略，没有用到历史数据，是根据当前的一些指标进行决策的。

投资理财，这方面的知识，还是要学习的，不投资股市，买个银行定期这些也挺好。

我们寒窗苦读，一方面就是想学有所成，赚钱，过个舒服的生活。

学校教我们各种基础知识，唯独很少直接地教我们，如何去赚钱，去理财，管理自己的财富。

所以，自学吧。人生在于折腾，各种知识都学学，挺好，挺有意思。

现在，虽然股市是困难模式，但是仍然有很多机会，我们也可以利用这个时间，补充自己的知识。

本期硬核，喜欢的朋友，三连走一波，让我瞧一瞧~

感兴趣的人多，后面继续出。

最后再送大家一本，帮助我拿到 BAT 等一线大厂 offer 的数据结构刷题笔记，是一位 Google 大神写的，对于算法薄弱或者需要提高的同学都十分受用：

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我是 Jack，我们下期见！