1.1课题研究目的

证券交易，是金融投资的一个分支，是指证券持有人依照交易规则，将证券转让给其他投资者的行为。证券交易这一块分为人工与量化两个部分。传统的交易方式都是靠人工。经典传统投资方式有五种:价值投资、成长投资、指数投资、技术投资、组合投资。量化交易属于人工智能的一个应用分支，它利用计算机的强大运算能力，以先进的数学模型代替人为的主观判断，通过数据建模、统计学分析、程序设计等工具从股票、债券、期货的历史数据分析中得到大概率下获利的交易策略。

人工交易很大程度上根据分析员或交易员自身经验或者偏好进行投资决策，受感性思维影响，同时，在实际交易操作过程当中,有很多时候会因为各种各样的问题导致操作失败,例如:人有误操作的可能,也可能有太多数据而人力难以分析处理等等。为了解决人工交易过程当中出现的各种问题,量化技术被加入到了证券交易当中。量化交易可以给予我们足够的自信，帮助我们克服来自人性中贪婪、恐惧、自负等弱点。量化投资,目前还在发展阶段。本课题以相关证券数据为依托，实现基于量化交易技术的证券交易辅助系统，最终实现投资分析和决策。

1.2课题研究意义

传统的交易使用定性分析进行投资决策，定性分析一般是通过人的思维来完成，它的优点是在深度上占有绝对优势。量化交易使用定量分析进行投资决策，利用计算机强大的运算能力，在广度上占有绝对优势。为发挥最大优势，应把量化交易和传统的交易相结合，把人的思维模型抽象成为数学模型，作为交易策略运用到量化交易中，既不失分析深度，也能保证分析的广度。

此外，量化相对于人工有很多明显的优势,具体如下:

(1)纪律性:一旦在系统中设定好了投资模型,剩下的操作就不是投资者可以改变了。系统会再找到投资机会的时候,马上做出交易,而不是像人一样,还需要一个做决定的过程,也不会因为各种其他问题就停止交易了。人性的弱点可以最大化的被化解;

(2)分散化:因为人大脑容量有限,同一时间内无法关注太多的证券,做交易久了,就很容易固化到一两个特定领域里。但是这些在量化这里不会。由于现代电脑硬件性能很好,完全可以胜任每天全天证券观察。在这种情况下,只要投资者设定了最低胜率,系统自然会在能平衡胜率和盈利点的情况下,为投资者赚取最高利润;

(3)系统性:人工最怕的是脑子不够用,导致时间久了就只盯着一两个领域了。而量化的好处就是投资者可以在找到了一个盈利模式后,就可以交给系统,然后接着找第二个,一步一步将投资者可以在量化系统上建立真正的系统化,在不同的盈利模式之间平衡,进而形成更大的盈利模式;

(4)及时性:计算机不会错过任何有效信息。计算机效率远比人的效率高,同样的时间可以分析的内容也远比人多。一旦市场有个风吹草动,系统都会第一时间做出反应;