摘要

單次優(yōu)勢 + 大數(shù)定律 = 長期成功。價值投資二者皆有，久經(jīng)市場考驗(yàn)，是在股市中取得成功的不二法則。Greenblatt 的神奇公式用兩個簡單的量化指標(biāo)執(zhí)行價值投資，值得仔細(xì)品味。

一、Joel Greenblatt

Joel Greenblatt(喬爾·格林布拉特)在華爾街家喻戶曉。他是特殊事件投資(special situation investing)的旗幟性人物。特殊事件投資就是投資那些因?yàn)槠髽I(yè)拆分、公司并購、資產(chǎn)重組、破產(chǎn)清算等而被低估的證券。他的基金 Gotham Capital 在 1985 年到 1995 年間取得了費(fèi)前 40% 的驚人年化收益率(在 1995 年之后他退回了所有外部投資者的錢，但繼續(xù)用自己的錢進(jìn)行特殊事件投資)。1999 年，Greenblatt 寫了一本《You can be a stock market genius》(Greenblatt 1999)介紹他的投資方法。毫無意外的，該書在推出后迅速成為暢銷書，它一舉奠定了 Greenblatt “明星投資人”的地位，并成為特殊事件投資領(lǐng)域的經(jīng)典之作。

然而，讓 Greenblatt 的聲望到達(dá)頂峰的卻是他的第二本書《The little book that beats the market》(Greenblatt 2005)。該書源自他的一個設(shè)想 —— 能否使用簡單的量化手段來復(fù)制巴菲特的價值投資。在巴菲特的諸多名言中，對 Greenblatt 影響最深的要數(shù)下面這句：

“It’s far better to buy a wonderful company at a fair price than a fair company at a wonderful price.

譯：用合理的錢買到好公司遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于用一個好價錢買到一個普通的公司。”

從這句至理名言中，Greenblatt 總結(jié)出巴菲特的成功之處在于兩點(diǎn)：好公司 + 價格便宜。按照這個思路，他開始了自己的嘗試，并最終找到了兩個量化指標(biāo)來代表這兩個方面。根據(jù)這兩個量化指標(biāo)選出來的股票在歷史長河中遠(yuǎn)遠(yuǎn)跑贏了基準(zhǔn)指數(shù)。Greenblatt 將這個由這兩個量化指標(biāo)構(gòu)成的選股系統(tǒng)稱作神奇公式(the Magic Formula)，并把它公布在上面提到的《The little book that beats the market》這本書中。在隨后的 5 年中，Greenblatt 繼續(xù)進(jìn)行著他的價值投資實(shí)踐，并推出了該書的升級版《The little book that still beats the market》(Greenblatt 2010，升級版中加入了更多的數(shù)據(jù)和最新 5 年的回測)，而這本書最終也被翻譯成中文版引入了中國，并有一個非常響亮的名字：《股市穩(wěn)賺》。

神奇公式在華爾街名聲大噪。而隨著最近兩年價值投資逐漸成為 A 股市場的主旋律，它在國內(nèi)的知名度也越來越高。Greenblatt 在神奇公式中使用的兩個量化指標(biāo)究竟是什么呢?它們有沒有改進(jìn)的空間呢?這就是本文關(guān)注的問題。

二、神奇公式

在好公司這個維度，從巴菲特每年寫給股東的 Chairman’s letters 中，不難覓出蛛絲馬跡。在巴菲特看來，一個優(yōu)秀公司應(yīng)該能夠“earns a high return on equity capital”，即好公司的資本回報(bào)率要高。為此，Greenblatt 選擇了他的第一個量化指標(biāo) —— ROC(Return on Capital)。

具體的，ROC 的定義為：

“ROC = Earnings before Interest and Taxes (EBIT) / Capital

譯：ROC = 息稅前利潤 / 資本”

在上式中，資本的定義為 Net Working Capital + Net Fixed Assets，即凈營運(yùn)資金和固定資產(chǎn)凈額之和。值得注意的是，計(jì)算 ROC 的時候應(yīng)該和常見的 ROE 以及 ROA 一致，資本應(yīng)該是期初的值，而利潤應(yīng)該是在期初到期末這段時間內(nèi)由期初資本產(chǎn)生的利潤。

假如做同種生意的兩個公司 A 和 B 它們的初期投資都是 400,000 美元，而公司 A 產(chǎn)生的利潤是 200,000，是公司 B 的兩倍。則從 ROC 的角度來說，公司 A 的回報(bào)更高(50%)，因此它比公司 B 更值得擁有。

ROC 度量了上市公司在公司運(yùn)營中利用資本的效率。ROC 越高說明單位資本產(chǎn)生的利潤更高，公司越優(yōu)秀。

再來看看價格便宜這個維度。Greenblatt 選擇的是 Earnings Yield(回報(bào)率)，和我們常說的 P/E 的倒數(shù)類似。具體的，Earnings Yield 的定義為：

“Earnings Yield = EBIT / Total Enterprise Value

譯：Earnings Yield = 息稅前利潤 / 企業(yè)總價值”

企業(yè)總價值(TEV)是購買整個公司需要的價格，可以近似的理解為總市值 + 總負(fù)債 – 總現(xiàn)金。舉個例子，假如我們可以花 100 塊買公司 A 或者公司 B，而公司 A 每年能給我們產(chǎn)生 20 塊的利潤，公司 B 僅能在每年產(chǎn)生 5 塊錢的利潤。因此 A 的回報(bào)率是 20%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過 B 的 5%。顯然，A 公司比 B 公司更好。從“便宜”的角度，我們花同樣的錢，買到了 20% 回報(bào)率的公司，而不是那個僅僅有 5% 回報(bào)率的公司。物有所值!所以，Earnings Yield 越大說明公司越便宜。

有了 ROC 和 Earnings Yield 這兩個量化指標(biāo)，Greenblatt 分別使用它們給股票排序(每個指標(biāo)下表現(xiàn)較好的公司排名為 1，最差的排名最后)。在每支股票得到兩個維度的排名后，把它們相加得到最終的排名，Greenblatt 選出名次靠前的 30 支股票，持有一年，每年調(diào)倉。

在實(shí)證中，Greenblatt 排除了公用事業(yè)和金融行業(yè)的公司，以及流動性特別差的公司。他指出在這個神奇公式在 1988 到 2004 年之間可以取得 30.8% 的年化收益率，遠(yuǎn)超同期市場的 12.3%。最新的滿足神奇公式的股票實(shí)時公布在 magicformulainvesting.com 這個網(wǎng)站上，感興趣的小伙伴不妨關(guān)注下(需要注冊)。

不妨來看看這個神奇公式在 A 股上是否也如此神奇。

三、神奇公式在 A 股上的實(shí)證

本節(jié)使用果仁網(wǎng)簡單的在 A 股上驗(yàn)證神奇公式。具體的，我們把投資標(biāo)的限制在滬深 300 的成分股以及中證 500 的成分股(分別測試，并排除金融和公用事業(yè))?；販y時間是 2009 年 1 月 2 日到 2018 年 6 月 6 日。

在 ROC 方面，我們可以采用默認(rèn)的 TTM(trailing twelve months)作為期初和期末的窗口，也可以用最新一季度的季報(bào)數(shù)據(jù)。從回測來看，基于季報(bào)數(shù)據(jù)的結(jié)果更好，因此本文使用基于季報(bào)的 ROC。具體的，ROC 的定義為最新一季息稅前利潤與上一季資本的比值，這里上一季資本等于該季的流動資產(chǎn) – 流動負(fù)債 + 固定資產(chǎn) – 固定資產(chǎn)折舊。在 Earnings Yield 方面，使用相關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)的 TTM 數(shù)據(jù)計(jì)算。

首先來看在滬深 300 上的回測結(jié)果。按上述兩個指標(biāo)排序，將股票分成 10 檔，每 20 天調(diào)倉。這 10 檔的收益率如下圖所示，單調(diào)性為 0.89 —— 說明這兩個指標(biāo)非常有效的區(qū)分了這些股票，且正的單調(diào)性說明按照這兩個因子選出的排名高的股票確實(shí)能獲得更高的收益。

接下來考慮一個簡單的選股策略：

每日更新上述兩個指標(biāo)并重新對股票排名，新股理想倉位為 4%，上下各浮動 0.4%;賣出條件為股票按神奇公式的最新排名超過 20;為降低換手率，要求每支股票買入后持有不少于 20 個交易日，且在賣出時不考慮漲停的股票;單邊交易費(fèi)用為千分之一、假設(shè)按照收盤價交易。

在這個選股策略的凈值和滬深 300 的對比如下。高下立判。

再來看看神奇公式在中證 500 上的效果，它分類的單調(diào)性為 0.84。

選股策略的效果和中證 500 的比較如下。

自 2016 年價值投資回歸后，該策略在中證 500 上的絕對收益似乎不夠優(yōu)秀。但這是因?yàn)橹凶C 500 本身太差。如果我們來看相對收益率(下圖)，還是能明顯的看出這二者的差異 —— 矬子里拔將軍，神奇公式依舊神奇。

四、來自學(xué)術(shù)界的改進(jìn)

自因子投資發(fā)展以來，學(xué)術(shù)界發(fā)現(xiàn)了大量可用于價值投資的優(yōu)秀因子。因此，我們想看看能否根據(jù)學(xué)術(shù)界的這些發(fā)現(xiàn)來讓神奇公式更上一層樓。

當(dāng)然，這么做的動機(jī)除了希望學(xué)術(shù)界能夠證明自己以外，還有一個非?，F(xiàn)實(shí)的原因。在神奇公式中， EBIT 是一個核心財(cái)務(wù)指標(biāo)，它被同時用在 ROC 和 Earnings Yield 中。然而在財(cái)報(bào)中，EBIT 存在被篡改的可能，因此它有時是失真的。正如 Novy-Marx (2010) 指出的那樣：

“The farther down the income statement one goes, the more polluted profitability measures become, and the less related they are to true economic profitability.

譯：當(dāng)我們沿著利潤表(income statement)往下看的時候，利潤這一項(xiàng)變得越來越不純粹(polluted)，且越來越無法有效的反映該公司真正的經(jīng)濟(jì)利潤?！?/p>

為此，Novy-Marx (2010) 提出了另一個指標(biāo)：Gross Profit to Total Assets(GPA)。這被認(rèn)為是學(xué)術(shù)界發(fā)現(xiàn)的衡量公司盈利能力的最有效指標(biāo)之一。我們用它來代替神奇公式中的 ROC。GPA 和 ROC 的結(jié)構(gòu)差不多，但是在分子方面，它用 Gross Profit 代替了 EBIT，而在分母上用 Total Assets 代替了 Capital。

毛利(gross profit)是利潤最純粹的度量，它處于 income statement 的最上端，被操縱的可能最小。毛利是公司經(jīng)營的基礎(chǔ)。該公司賣產(chǎn)品能獲得多少銷售額?生產(chǎn)該產(chǎn)品的費(fèi)用又是多少?毛利高的公司有機(jī)會就如何分配資本(再投資、減少債務(wù)、回報(bào)股東)做出更明智的決定;而毛利較低的公司成功的可能性也較低。

在分母方面，使用 Total Assets(資產(chǎn)總計(jì))的好處是，該數(shù)值和公司的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)無關(guān)。這和毛利相對應(yīng)，因?yàn)槊彩呛凸镜馁Y本結(jié)構(gòu)無關(guān)。因此，使用 GPA 代替 ROC 可以讓我們在不同的公司之間進(jìn)行 apples to apples 的比較。

在價格便宜方面，為了替換掉 EBIT，我們使用學(xué)術(shù)界最著名的一個估值因子，來自 Fama 和 French 三因子(Fama and French 1992)中的 Book-to-Market Value，即常說的 B/P。Fama 和 French 喜歡這個因子的原因是賬面價值相比于其他基本面指標(biāo)更加穩(wěn)定，和有助于保證投資者組合的低換手率：

“We like [book-to-market capitalization] because the book value in the numerator is more stable over time than earnings or cashflow, which is important for keeping turnover down in a value portfolio.”

總結(jié)一下，在本節(jié)提出的改進(jìn)使用 GPA 替換神奇公式中的 ROC;只用 B/P 代替神奇公式中的 Earnings Yield。馬上來看看是來自華爾街的智慧(神奇公式)厲害，還是來自學(xué)術(shù)界的智慧(利用 GPA 和 B/P)更勝一籌。

五、改進(jìn)后的神奇公式在 A 股上的實(shí)證

在 GPA 方面，我們同樣測試了單季數(shù)據(jù)和 TTM 數(shù)據(jù)計(jì)算的指標(biāo)。結(jié)果顯示單季的效果更好。具體的，GPA 定義為單季的毛利除以上一季度的資產(chǎn)總計(jì)。

對于滬深 300，使用改進(jìn)后的指標(biāo)把股票分成 10 類，單調(diào)性為 0.92，高于神奇公式，且各檔之間的區(qū)分度更明顯。

選股策略的效果如下 —— 年化收益、夏普率以及最大回撤都要優(yōu)于神奇公式：

最后來看看對中證 500 的結(jié)果。使用改進(jìn)后的指標(biāo)把股票分成 10 類，單調(diào)性為 0.93，同樣高于神奇公式。

選股策略的效果如下。在中證 500 上，來自學(xué)術(shù)界的改進(jìn)版神奇公式效果遠(yuǎn)超于來自華爾街的神奇公式(相對收益率的曲線也變得更加平滑，且在 2018 年的表現(xiàn)也非常好)。

六、結(jié)語 —— 價值投資為什么一定能成功?

Greenblatt 對于價值投資的信仰絕不僅僅表現(xiàn)為他寫了兩本暢銷書。2010 年，他的基金 Gotham Capital 決定放棄之前賴以成名的特殊事件投資，轉(zhuǎn)而專注于價值投資。行勝于言，Greenblatt 的這個決定比任何溢美之詞都更能說明價值投資的意義。而這個決策的背后，無疑是 Greenblatt 對“價值投資這一套體系一定能取得成功”所秉持的堅(jiān)定不移的態(tài)度。

在實(shí)踐層面，Greenblatt 的神奇公式還有另外一個意義。早在 80 年前，在 Benjamin Graham 和 David Dodd 合著的第一版價值投資圣經(jīng)《證券分析》中，Graham 就給出了 10 條選股標(biāo)準(zhǔn)，它們很好的詮釋了“優(yōu)質(zhì) + 便宜”這個核心思想。但 Graham 的方法有個小問題，那就是它選的是絕對指標(biāo)而非相對指標(biāo)。因此在某些歷史階段，很難選出足夠多的滿足那 10 條標(biāo)準(zhǔn)的股票，這會造成策略在那些時間內(nèi)倉位很低或者重倉投資于少數(shù)幾支股票上。神奇公式的優(yōu)勢在于它考慮的是股票之間的相對強(qiáng)弱，因此我們總能選出足夠多的股票。

無論是 Graham、Dodd、Buffett 還是 Greenblatt，他們的傳奇似乎都在訴說著市場中一個最平凡的真諦：價值投資久經(jīng)考驗(yàn)，是想要在股市中取得成功的不二法則。

那么，價值投資為什么一定能成功?

如同價值投資中有它的神奇公式，在市場中想要成功也有它自己的“神奇公式”：

單次優(yōu)勢 + 大數(shù)定律 = 長期成功。

在一個不確定性的博弈中(可以是一個賭局，或者一項(xiàng)投資)，單次優(yōu)勢是說我們需要在概率上有獲勝的優(yōu)勢，或者我們的期望收益為正。一個概率為 50/50 的扔硬幣賭局，如果贏了給你 10 塊，輸了讓你賠 11 塊，你是不會玩的。為什么?因?yàn)樗钠谕找鏋樨?fù)!“高質(zhì)量 + 低價格”的公司是大概率優(yōu)于“低質(zhì)量 + 高價格”的公司的，因此價值投資給了我們單次優(yōu)勢。

不幸的是，單次優(yōu)勢僅僅是成功的必要條件。在上面這個成功的食譜中，最重要的是第二項(xiàng)：大數(shù)定律。哪怕單次優(yōu)勢再明顯，僅僅進(jìn)行一次、兩次也是無法保證最終獲勝的。唯有我們一直堅(jiān)持下去，參與的回合足夠多，大數(shù)定律才能保證我們的長期實(shí)際收益收斂于理論上的期望收益。

價值投資的難點(diǎn)從來就不是用哪個因子來選股，而是“大數(shù)定律” —— 持之以恒的堅(jiān)持。那些善于逆向交易、耐得住寂寞的交易者，才更有可能取得成功。成功是對堅(jiān)持價值投資的巴菲特們的巨大褒獎。

AQF：量化金融分析師（簡稱AQF ，Analyst of Quantitative Finance）由量化金融標(biāo)準(zhǔn)委員會（Standard Committee of Quantitative Finance，SCQF）主考并頒證，是代表量化金融領(lǐng)域的專業(yè)水平證書。>>>點(diǎn)擊咨詢AQF含金量

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1.1.1. 第一部分：前導(dǎo)及課程介紹

1.AQF核心課程

2.量化策略的Python實(shí)現(xiàn)和回測

3.整體代碼介紹

1.1.2. 第二部分：量化投資基礎(chǔ)

1.量化投資背景及決策流程

2.量化擇時

3.動量及反轉(zhuǎn)策略

4.基金結(jié)構(gòu)套利

5.行業(yè)輪動與相對價值

6.市場中性和多因子

7.事件驅(qū)動

8.CTA_1（TD模型）

9.統(tǒng)計(jì)套利_低風(fēng)險(xiǎn)套利

10.大數(shù)據(jù)和輿情分析

11.機(jī)器學(xué)習(xí)

12.高頻交易和期權(quán)交易

13.其他策略和策略注意點(diǎn)

1.1.3. 第三部分：Python編程知識

Python語言環(huán)境搭建

1.Python語言環(huán)境搭建

Python編程基礎(chǔ)

1.python數(shù)字運(yùn)算和Jupyter notebook介紹

2.字符串

3.Python運(yùn)算符

4.Tuple和List

5.字典

6.字符串格式化

7.控制結(jié)構(gòu)_1.For循環(huán)

8.函數(shù)

9.全局和局部變量

10.模塊

11.Python當(dāng)中的重要函數(shù)

Python編程進(jìn)階

1.Numpy數(shù)據(jù)分析精講

2.Pandas數(shù)據(jù)分析詳解

數(shù)據(jù)可視化

1.Pandas內(nèi)置數(shù)據(jù)可視化

2.Matplotlib基礎(chǔ)

3.Seaborn

金融數(shù)據(jù)處理實(shí)戰(zhàn)

1.數(shù)據(jù)獲取_1.本地?cái)?shù)據(jù)讀取

1.數(shù)據(jù)獲取_2.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)讀取_1

1.數(shù)據(jù)獲取_2.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)讀取_2.tushare

1.數(shù)據(jù)獲取_2_網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)讀取_3.文件存儲

2.金融數(shù)據(jù)處理_1.同時獲取多只股票

2.金融數(shù)據(jù)處理_2.金融計(jì)算

2.金融數(shù)據(jù)處理_3.檢驗(yàn)分布和相關(guān)性

3.金融時間序列分析_1.Python下的時間處理

3.金融時間序列分析_2.Pandas時間格式

3.金融時間序列分析_3.金融數(shù)據(jù)頻率的轉(zhuǎn)換

4.金融數(shù)據(jù)處理分析實(shí)戰(zhàn)案例_案例1

4.金融數(shù)據(jù)處理分析實(shí)戰(zhàn)案例_案例2_多指標(biāo)條件選股分析_1

4.金融數(shù)據(jù)處理分析實(shí)戰(zhàn)案例_案例2_多指標(biāo)條件選股分析_2

1.1.4. 第四部分：量化交易策略模塊

三大經(jīng)典策略

1.三大經(jīng)典策略_1.SMA

1.三大經(jīng)典策略_2.動量Momentum

1.三大經(jīng)典策略_3.均值回歸

配對交易策略

2.配對交易

技術(shù)分析相關(guān)策略

3.量化投資與技術(shù)分析_1.技術(shù)分析理論

3.量化投資與技術(shù)分析_2.CCI策略的Python實(shí)現(xiàn)

3.量化投資與技術(shù)分析_3.布林帶策略的Python實(shí)現(xiàn)_1

3.量化投資與技術(shù)分析_4.SMA和CCI雙指標(biāo)交易系統(tǒng)

3.量化投資與技術(shù)分析_5.形態(tài)識別和移動止損策略

大數(shù)據(jù)輿情分析策略

4.大數(shù)據(jù)輿情分析策略_基于谷歌搜索的大數(shù)據(jù)輿情分析

CTA交易策略

5.CTA交易策略_Aberration趨勢跟蹤系統(tǒng)

量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)

6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_2_邏輯回歸原理

6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_3_SVM算法原理

6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_4_決策樹算法原理

6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_5_KNN算法原理

6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_6_神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法了解

6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_7_K-means算法原理和算法總結(jié)

6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_1_數(shù)據(jù)集生成原理

6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_2_數(shù)據(jù)集可視化

6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_3_邏輯回歸算法的python實(shí)現(xiàn)

6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_4_DT_KNN_NB算法的python實(shí)現(xiàn)

6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_5_SVM算法的python實(shí)現(xiàn)

6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_3_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)_6_基于邏輯回歸和SVM的股市趨勢預(yù)測

1.1.5. 第五部分：面向?qū)ο蠛蛯?shí)盤交易

1.模塊內(nèi)容整體介紹

2.面向?qū)ο?、類、?shí)例、屬性和方法

3.創(chuàng)建類、實(shí)例、方法

4._init_初始化方法

5.面向?qū)ο蟪绦驅(qū)嵗?/p>

6.繼承的概念及代碼實(shí)現(xiàn)

7.面向?qū)ο罄^承的實(shí)戰(zhàn)案例

8.多繼承和量化交易平臺的面向?qū)ο箝_發(fā)思路

9.用面向?qū)ο蠓椒▽?shí)現(xiàn)股債平衡策略

1.1.6. 第六部分 實(shí)盤模擬交易

基于優(yōu)礦平臺的面向?qū)ο蟛呗?/p>

1.優(yōu)礦平臺介紹

2.優(yōu)礦平臺回測框架介紹

3.優(yōu)礦框架之context對象、account和position對象

4.優(yōu)礦其它重要操作

5.優(yōu)礦之小市值因子策略

6.優(yōu)礦之雙均線策略

7.優(yōu)礦之均值回歸策略

8.優(yōu)礦之單因子策略模板

9.優(yōu)礦之多因子策略模板

10.優(yōu)礦之因子數(shù)據(jù)處理：去極值和標(biāo)準(zhǔn)化

面向?qū)ο髮?shí)盤交易之Oanda

1.Oanda平臺介紹和賬戶配置

2.Oanda賬戶密碼配置和交易框架原理

3.Oanda鏈接賬戶并查看信息

4.Oanda API獲取歷史數(shù)據(jù)

5.Oanda市價單和交易狀態(tài)查詢

6.Oanda高級交易訂單

7. Oanda其它高級功能

8. Oanda實(shí)戰(zhàn)ADX策略全講解：策略邏輯、數(shù)據(jù)讀取、歷史數(shù)據(jù)處理、可視化、實(shí)時數(shù)據(jù)和實(shí)時交易

9. Oanda通過實(shí)時數(shù)據(jù)API調(diào)取實(shí)時數(shù)據(jù)、resample

面向?qū)ο髮?shí)盤交易之IB

1.IB實(shí)戰(zhàn)平臺介紹及API安裝調(diào)試

2.IB實(shí)戰(zhàn)平臺請求和響應(yīng)遠(yuǎn)離、線程控制

3.IB響應(yīng)函數(shù)wrapper講解

4.IB請求函數(shù)及合約定義

5.IB程序化下單、倉位及賬戶查詢

6.IB三均線交易_金字塔倉位下單控制模型實(shí)盤交易之策略原理、線程控制原理、策略結(jié)構(gòu)總覽、響應(yīng)函數(shù)、交易信號、策略展示等全講解。

1.1.7. 第七部分：基于優(yōu)礦的進(jìn)階學(xué)習(xí)

1.1回測與策略框架

1.2評價指標(biāo)

1.3.1量化策略設(shè)計(jì)流程簡介

1.3.2擇時策略舉例（雙均線）

1.3.3量化投資模板1.0選股和擇時

2.1基于技術(shù)分析的量化投資

2.2.1技術(shù)指標(biāo)簡介

2.2.2 MACD擇時策略

2.2.3 WVAD擇時策略

2.2.4 RSI擇時策略

2.2.5 MFI擇時策略

2.2.6 CCI擇時策略

2.2.7技術(shù)指標(biāo)總結(jié)

2.3通道技術(shù)

3.1.1日期效應(yīng)

3.1.2動量效應(yīng)

3.2.1格雷厄姆成長投資

3.2.2積極投資策略

3.2.3價值投資策略

3.2.4小型價值股投資策略

3.3.1交易系統(tǒng)設(shè)計(jì)的一般原理

3.3.2均線排列系統(tǒng)

3.3.3金肯納特交易系統(tǒng)

3.3.4海龜交易法系統(tǒng)

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