如何建立量化交易模型（二）

翁富

在上一文章《如何建立量化交易模型》中已講解，一套程序化量化交易模型分為信號和交易兩大部分。建立交易模型的第一步首先要解決買賣信號。以做多為例，第一步就要解決買入信號，然后再到賣出信號。買入信號可以以特定K線，分時走勢等已有理論依據為基礎的標的物為研究對象。確立買入信號具體特征條件后，對個股歷史走勢出現買入信號特征和規律進行統計研究。

研究買入信號的規律可以從多方面入手：（1）標的信號的自身具體特征狀態；（2）標的個股信號下午開盤第一波拔高幅度統計；（3）標的個股信號出現后盤中價格表現特征以及細分；（4）標的個股信號出現后收盤價格表現特征以及細分。

而筆者以中午收盤價的漲跌情況與幅度作為基準參照，將個股信號自身結構特征與細分成以下幾類：（1）綠盤下跌狀態下拔高 （跌幅超過2%以上）；（2）平盤狀態下拔高 （漲跌幅-1%至1%內）；（3）小幅上升狀態下拔高 （漲幅2%以內）；（4）大幅上升狀態下拔高（漲幅2%以上）。（參照圖1、2）

下面筆者以個股信號出現下午開盤第一波拔高幅度規律入手進行統計，這一數據統計研究主要目的是研究分析，第一波拔高幅度的大小對這些股票，當天價格中盤特別是收盤表現有什么的影響，另外對這些股票的短線影響程度如何？從中找出最強的信號規律。

下午開盤第一波拔高幅度，是指下午開盤后出現大買單拔高到連續性拔高結束，這一過程的拉升幅度。這種拉高表現是較特別的拉升，一般最小拔高幅度都超過2%。

一波拔高有的在幾分鐘時間內直拉漲停，這連續性過程的拉升幅度在2%-10%之間，具體呈如何狀態分布就得做詳細的統計才有結果。做這些統計是為了搞清這些拔高狀態的規律，為接下來研究拔高后股價盤中的表現，和收盤的表現做準備。拔高后股價盤中有沒有明顯出現調整？調整的幅度大??？收盤股價漲跌幅如何？這些都是接下來要做統計分析的。這是對信碼源自身內在結構的研究，了解的越清楚就越能掌握信碼源的特性的規律。