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1.计量经济学模型建立的五个步骤

　　一、理论模型的建立
⑴ 确定模型包含的变量
1.根据经济学理论和经济行为分析。
例如：同样是生产方程，电力工业和纺织工业应该选择不同的变量，为什么？
2.在时间序列数据样本下可以应用grange统计检验等方法。
例如，消费和gdp之间的因果关系。
3.考虑数据的可得性。
注意因素和变量之间的联系与区别。
4.考虑入选变量之间的关系。
要求变量间互相独立。
⑵ 确定模型的数学形式
利用经济学和数理经济学的成果
根据样本数据作出的变量关系图
选择可能的形式试模拟
⑶ 拟定模型中待估计参数的理论期望值区间(符号、大小、 关系)
例如：ln(人均食品需求量)=α+βln(人均收入)+γln(食品价格) +δln(其它商品价格)+ε
其中α 、β、γ、δ的符号、大小、 关系
二、样本数据的收集
⑴ 几类常用的样本数据
时间序列数据
截面数据
虚变量离散数据
联合应用
⑵ 数据质量
完整性
准确性
可比性
一致性
三、模型参数的估计
⑴ 各种模型参数估计方法
⑵ 如何选择模型参数估计方法
⑶ 关于应用软件的使用
四、模型的检验
⑴ 经济意义检验
根据拟定的符号、大小、关系
例如：ln(人均食品需求量)=－2.0－0.5ln(人均收入)－4.5ln(食品价格) +0.8ln(其它商品价格)
ln(人均食品需求量)=－2.0+0.5ln(人均收入)－4.5ln(食品价格)+0.8ln(其它商品价格)
ln(人均食品需求量)=－2.0+0.5ln(人均收入)－0.8ln(食品价格) +0.8ln(其它商品价格)
⑵ 统计检验
由数理统计理论决定，包括拟合优度检验、总体显著性检验、变量显著性检验
⑶ 计量经济学检验
由计量经济学理论决定，包括异方差性检验、序列相关性检验、共线性检验
⑷ 模型预测检验
由模型的应用要求决定，包括稳定性检验（扩大样本重新估计）、预测性能检验（对样本外一点进行实际预测）
五、计量经济学模型成功的三要素：理论、数据、方法

2.论述计量经济学建立模型的基本步骤

　　建模步骤：A，理论模型的设计: a，选择变量b，确定变量关系c，拟定参数范围
　　
　　B，样本数据的收集: a，数据的类型b，数据的质量
　　
　　C，样本参数的估计: a，模型的识别b，估价方法选择
　　
　　D，模型的检验
　　
　　a，经济意义的检验1正相关
　　
　　  2反相关等等
　　
　　b，统计检验：1检验样本回归函数和样本的拟合优度， ，
　　
　　  2样本回归函数和总体回归函数的接近程度:单个解释变量显著性即t检验，函数显著性即F检验，接近程度的区间检验
　　
　　c，模型预测检验1解释变量条件条件均值与个值的预测
　　
　　  2预测置信空间变化
　　
　　d，参数的线性约束检验：1参数线性约束的检验
　　
　　  2模型增加或减少变量的检验
　　
　　  3参数的稳定性检验：邹氏参数稳定性检验，邹氏预测检验----------主要方法是以F检验受约束前后模型的差异
　　
　　e，参数的非线性约束检验：1最大似然比检验
　　
　　  2沃尔德检验
　　
　　  3拉格朗日乘数检验---------主要方法使用F 分布检验统计量分布特征
　　
　　f，计量经济学检验
　　
　　1，异方差性问题：特征：无偏，一致但标准差偏误。检测方法：图示法，Park与Gleiser检验法，Goldfeld-Quandt检验法，White检验法-------用WLS修正异方差
　　
　　2，序列相关性问题：特征：无偏，一致，但检验不可靠，预测无效。检测方法：图示法，回归检验法，Durbin-Waston检验法，Lagrange乘子检验法-------用GLS或广义差分法修正序列相关性
　　
　　3，多重共线性问题：特征：无偏，一致但标准差过大，t减小，正负号混乱。检测方法：先检验多重共线性是否存在，再检验多重共线性的范围-------------用逐步回归法，差分法或使用额外信息，增大样本容量可以修正。
　　
　　4，随机解释变量问题：随机解释变量与随机干扰项独立----------对OLS没有坏影响。随机变量与随机干扰项同期相关：有偏但一致-----扩大样本容量可以克服。随机变量与随机干扰项同期相关：有偏且非一致--------工具变量法可以克服
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3.如何建立量化交易模型

　　量化投资的一般思路：选定某些技术指标（我们称之为参数，往往几个组成一组），并将每一个参数的数据范围进行分割，成几等份。然后，用计算机编程写出一段能对这些参数组对股票价格造成的影响进行数据统计的程序，连接至大型数据库进行统计计算，自动选择能够达到较高收益水平的参数组合。但是选出这些参数组后还不能马上应用，因为这里涉及到一个概率陷阱的问题，比如说，有1到100这一百个数字放在那里，现在让你选择，请问你选到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果较幸运你选到了100并不能说明你比别人聪明，而是概率的必然。所以，在进行统计时要特别关注统计的频率与选出的结果组数量之间的关系。在选出符合要求的参数组后我们还应留出至少三年的原始市场数据进行验证，只有验证合格后才能试用。
 量化投资原始数据策略：我们选用96年后的市场数据，因为96年股市有过一次交易政策改革（你可以自己查询了解一下），为了不影响研究结果我们不采纳96年以前的数据进数据库。
 量化投资研究的硬设备：高计算性能电脑，家用电脑也可以，不过运算时间会很长，我曾经用家用电脑计算了三个月时间才得到想要的数据。
 统计方法：可以选用遗传算法，但我在这里陪大家做的是比较简单的模型，所以采用普通统计方法就可以了。
 用于量化研究的软件：我采用的是免费的大型数据库MYSQL，ASP网络编程语言，以及可以设置成网络服务器的旗舰版WIN7操作系统

4.数学建模中量化分析模型怎么建立?

　　用以下几种方法的一种或几种结合使用：湿法分析直读光谱（OES），电感耦合等离子体放射光谱（ICP-AES），电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS），原子吸收光谱（AAS）。
　　量化模型，是把数理统计学应用于科学数据，以使数理统计学构造出来的模型得到经验上的支持，并获得数值结果。这种分析是基于理论与观察的并行发展，而理论与观测又通过适当的推断方法而得以联系。
　　如果把证券市场看作一个病人的话，每个投资者就是医生。但中医与西医的诊疗方法不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，定性程度上大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。
　　量化投资更像是西医，依靠模型判断，模型对于定量投资者的作用就像CT机对于医生的作用。在每一天的投资运作之前，投资者会先用模型对整个市场进行一次全面的检查和扫描，然后根据检查和扫描结果做出投资决策。
　　被尊为“股神”的沃伦.巴菲特，他在过去的40年间，平均每年的收益率21%左右，而期间标准普尔500指数年均增长率是10%左右，他的收益只是指数的二倍。
　　因为他注重的是长线操作的定性投资，只靠个人的经验和智慧来判断买卖股票。而美国对冲基金经理、哈佛大学数学教授詹姆斯.西蒙斯，他所管理的大奖章基金是从1989年到2006年的17年间，平均每年的收益率到了38.5%，是股神巴菲特的近2倍。

5.个人投资者如何量化交易

　　量化投资是运用机器学习、模式识别、数据挖掘等方法建立数学模型，形成投资策略并做成计算机程序，进行自动化交易的一种投资方式。如果从大类上划分，它又可分为“量化策略”和“算法交易”。
简单来说，前者是利用量化的方式，对金融市场进行分析、判断从而交易的策略。当我们研究策略时，可以在历史数据上回测，对过去指定时间段进行模拟交易，从而得到的收益以及净值变情况，并通过实时数据进行策略仿真，模拟策略的实时交易进行结果的预判。而算法交易是一种程序化交易方式，利用特定算法决定交易下单的时机、价格乃至最终下单的数量等，可以减少交易摩擦成本。
量化投资的方式可以帮助我们避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。于是，越来越多的投资者开始参与其中。
【拓展资料】
一、何谓量化交易
量化交易（Quantitative Trading），即使用现代统计学和数学工具，借助计算机建立数量模型，制定策略，严格按照既定策略交易。具体又可分为高频交易和非高频交易，其中非高频交易适合一般个人投资者和中小机构。
量化交易是以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
二、量化交易的发展
对多数普通投资者而言，量化交易仍是一个较为陌生的概念，但该模式已在国内流行了数十年。2010年，国内股指期货上市，成交量在两年内增加了1.4倍，为量化交易提供了极佳的交易标的，国内量化交易便快速发展。
据华联期货介绍，2012年上半年，量化交易量占国内证券市场总交易量8%左右，但占股指期货交易量的比例已达20%左右。目前，绝大部分的券商和期货公司开始进行量化交易，部分私募公司和个人投资者也开始使用量化交易产品。事实上，3年多来，在股市连续下跌的大环境中，传统投资策略纷纷失效，而一批以股指期货、商品期货、债券为投资标的，以量化投资、程序化交易为工具的新兴投资方式，却在国内投资市场崭露头角，并实现了较为稳定的收益。
“传统投资策略依靠人的主观感觉来投资；而量化投资是根据数学统计模型，由计算机来实现自动化交易。”国信证券东莞营业部财富管理中心负责人林玉伟指出，量化投资的应用涵盖几乎所有金融投资领域，是在计算机和网络的支持下，把人脑投资策略编写成语言程序，由计算机触发买卖条件，完成自动化交易的投资方式，实际上是传统投资的严谨化。

6.如何从零建立量化交易体系，一文看懂

　　引用一下，知乎上面的一个热门回答：
我来给大家分享一个非常简单的交易系统：一般来说设计一个量化交易策略我们需要解决5个问题.
1、买什么（选股）
2、什么时候买（择时）
3、买多少（仓位）
4、什么时候卖
5、卖多少
综合起来，就是选股择时、仓位止损止盈。
引用百度一个热门的回答：
国内量化方兴，忽然冉冉升起了数个量化平台，看出来都是走美国华尔街quantopian的模式，先从工具下手，到社区到众筹策略hedge fund。说到工具不得不提 Ricequant ，他是和其他几家量化平台对比而言，我观察走到最前面的，也是相对完善的两个平台，尤其是他的工具，体验还是非常好的。当然每家公司都有优劣势，一边很想拿探讨下他们的优劣，一方面又很希望两者都能良好发展，给大家提供更好的东西。我是业内人士，所以比较关注。
工欲善其事，必先利其器。选择一个好的量化交易平台，平台上面都有非常棒的基础教程，引导用户一步一步的构建自己的策略，并优化改进。同时，学习一些同行的策略，或者借用别人好的模块。综合来看，平台的评价就是：数据、资源、编程体验（API的丰富程度和命名规则、代码的运行速度）、结果展示。综合来看，国内目前最好的量化交易平台非Ricequant量化交易平台莫属。

以上就是关于「怎么建立量化交易模型」的全部内容，本文讲解到这里啦，希望对大家有所帮助。如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站~

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