基于行情数据的传统统计量化理论体系大全

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Sep 8, 2026 06:26

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基于行情数据的传统统计量化理论体系大全

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基于行情数据、适合传统统计/数学方法的理论，排除机器学习、树模型、神经网络、强化学习等——不依赖于 GPU 大量计算的行情数据量化理论。

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基于行情数据、适合传统统计/数学方法的理论，排除机器学习、树模型、神经网络、强化学习等——不依赖于 GPU 大量计算的行情数据量化理论。

理论 / 方法	核心思想	常见行情输入	更适合
趋势 / 动量	涨了继续涨、跌了继续跌	OHLC、收益率、成交量	中周期趋势
均值回归	偏离正常水平后向均值恢复	价格、均线、Z-score	震荡、超跌反弹
统计套利	相对价格关系短期偏离后修复	多资产价格	配对/组合交易
协整	两个非平稳序列存在稳定长期关系	多品种价格	Pair Trading
线性回归	建模价格/收益与时间或其他变量关系	价格、收益率	趋势、残差
多元线性回归	多个行情变量共同解释或预测收益	多行情因子	截面选股
岭回归 Ridge	在线性回归中加入 L2约束，降低共线性影响	多行情因子	因子组合
Lasso 回归	通过 L1约束自动压缩部分因子权重	多行情因子	因子筛选
时间序列模型	利用自身历史结构预测未来	收益率、波动率	时序预测
自回归 AR	当前变化与过去变化相关	收益率	短周期预测
ARMA	同时考虑过去收益和过去误差	收益率	平稳时间序列
ARIMA	对非平稳序列差分后进行 ARMA 建模	价格、收益率	时间序列预测
ARCH	当前波动受过去冲击大小影响	收益率	波动率预测
GARCH	波动率存在持续性和聚集效应	收益率	波动率预测
状态空间模型	可观察价格由不可直接观察的动态状态产生	价格、多资产	趋势、动态参数
Kalman Filter	根据新行情持续修正对隐藏状态的估计	价格、多资产	动态均值、动态 Beta
隐马尔可夫 HMM	市场在不同隐藏状态之间切换	收益、波动、成交量	牛/熊/震荡识别
Regime Switching	不同市场阶段对应不同统计行为	行情因子	策略切换
突破理论	突破历史区间可能意味着新趋势开始	高低价、ATR	趋势启动
Donchian 突破	突破 N 周期最高/最低价确认趋势	High、Low	趋势策略
波动率突破	超出正常波动范围意味着异常方向运动	ATR、σ	日内/短线
波动率均值回归	波动率过高或过低后倾向恢复正常水平	历史波动率	风险、波动策略
历史波动率 HV	用历史收益率离散程度衡量市场风险	收益率	风险控制
EWMA 波动率	给近期收益更大权重估计动态波动率	收益率	风险、仓位管理
Parkinson 波动率	利用最高价与最低价估计波动	High、Low	日线波动率
Garman-Klass 波动率	综合 OHLC 估计波动率	OHLC	日线波动率
Yang-Zhang 波动率	同时考虑隔夜和日内波动	OHLC	日线风险
横截面动量	同一时点买强卖弱	多股票收益率	股票组合
时间序列动量	一个资产自己的过去方向预测未来	单资产历史收益	CTA、趋势
反转效应	极端涨跌后出现反向运动	短期收益	超跌反转
短期反转	短期表现最差资产未来相对反弹	短期收益率	股票选股
相对强弱	强势资产持续强于弱势资产	多资产价格	轮动
横截面排名	对多个行情因子排序后选择强弱资产	多股票行情	选股、轮动
量价关系	成交量包含价格之外的信息	Price、Volume	股票/期货
量价背离	价格与成交量走势不一致可能预示转折	OHLC、Volume	拐点判断
成交量异常 Volume Shock	成交量明显偏离历史水平代表异常交易活动	Volume、Amount	异动识别
OBV 类量价模型	根据涨跌方向累计成交量衡量资金趋势	Close、Volume	趋势确认
VWAP	用成交量加权得到市场平均成交价格	Price、Volume	日内基准
VWAP 偏离	当前价偏离成交量加权成本后可能回归或延续	Tick、分钟成交量	日内交易
流动性理论	流动性变化会影响收益、风险和交易成本	Spread、Depth、Volume	选股、高频
Amihud Illiquidity	单位成交额造成的价格变化衡量流动性	收益率、成交额	横截面选股
换手率理论	交易活跃度反映资金参与、拥挤和流动性	Volume、流通股本	选股
成交额流动性	成交额大小反映市场承载交易的能力	Amount	选股、过滤
Bid-Ask Spread	买卖价差反映即时交易成本和流动性	Bid、Ask	Tick、高频
Relative Spread	将买卖价差相对中间价标准化	Bid、Ask	跨股票比较
Market Depth	盘口挂单深度反映可交易流动性	L2盘口	高频
价格冲击理论	成交量和订单流会推动市场价格变化	Tick、成交量	执行、微观结构
Kyle Lambda	衡量单位订单流对价格的冲击程度	价格、带方向成交量	流动性、微观结构
订单流理论	主动买卖力量会影响短期价格方向	Tick、逐笔成交	高频
净订单流	主动买量与卖量之差代表买卖压力	逐笔成交	短线
Order Flow Imbalance / OFI	订单簿新增、撤单和成交变化形成买卖压力	Tick、L2	高频
订单簿失衡 OBI	买卖盘口数量不平衡预测短期价格变化	Level-2盘口	高频
微观价格 Microprice	根据买卖盘口价格和深度估算短期公平价	Bid/Ask 及挂单量	高频
市场微观结构理论	从盘口、成交和订单流解释价格形成机制	Tick、L2	高频交易
价差回归	Bid-Ask 或跨市场价差偏离正常水平后恢复	Tick、盘口	套利
Lead-Lag 领先滞后	一个资产的价格变化领先另一个资产	多资产行情	跨品种预测
价格发现理论	不同市场或资产对新信息反映速度不同	多市场行情	套利、领先关系
正股—转债价格发现	正股和转债可能互相领先价格变化	正股、转债行情	可转债策略
期现价格发现	期货与现货之间存在信息领先关系	期货、现货	股指策略
相关性理论	多资产收益存在动态相关关系	多资产收益率	风险、组合
滚动相关性	资产相关关系会随时间变化	多资产收益率	市场状态
Beta 模型	衡量单资产相对市场整体的敏感程度	个股、指数收益	风险、中性化
动态 Beta	Beta 随市场环境持续变化	多资产收益	风险控制
残差收益	剔除市场或行业影响后的独立收益	个股、指数	Alpha、反转
市场宽度理论	指数背后多数股票的状态反映市场真实强弱	全市场行情	市场择时
涨跌家数	上涨与下跌股票数量衡量市场广度	全市场涨跌	市场状态
Advance/Decline Ratio	上涨家数相对下跌家数衡量市场强弱	全市场行情	择时
新高/新低比例	创阶段新高或新低股票比例反映趋势扩散	多股票价格	趋势确认
均线宽度	站上 MA20/MA60等股票比例衡量市场内部强弱	全市场行情	市场状态
涨停/跌停广度	涨停和跌停数量反映极端情绪	全市场行情	情绪、风险
市场中位数收益	用股票收益中位数避免指数权重股干扰	全市场收益	微盘/小盘判断
跳跃理论 Jump	价格可能发生非连续的大幅变化	OHLC、Tick	异常行情
Gap 缺口理论	隔夜或事件信息导致价格跳空	OHLC	日频策略
极端收益理论	极端涨跌的统计性质不同于正常行情	收益率	风险、反转
尾部风险	极端收益发生概率高于正态分布假设	收益率	风险控制
极值理论 EVT	专门研究收益分布尾部的极端事件	收益率	风险、VaR
分形理论	金融市场可能存在跨时间尺度的自相似结构	价格序列	市场结构
长记忆理论	很久之前的信息仍可能影响当前序列	收益率、波动率	状态分析
Hurst 指数	判断序列更偏趋势、随机还是均值回归	价格序列	趋势/反转过滤
R/S 分析	用重标极差衡量长期依赖	时间序列	Hurst 估计
信息熵	衡量行情的随机性和可预测程度	收益序列	市场状态过滤
Shannon Entropy	根据不同状态出现概率衡量不确定性	离散化收益	随机性判断
Permutation Entropy	根据局部排列模式衡量时间序列复杂度	时间序列	状态识别
Sample Entropy	衡量时间序列重复模式和复杂程度	时间序列	市场状态
季节性理论	某些时间段存在重复统计规律	时间戳、行情	日内/日历策略
日内时段效应	开盘、午盘、尾盘收益和波动特征不同	分钟、Tick	日内交易
星期效应	不同星期收益分布可能不同	日线	日历策略
月初/月末效应	月度资金流可能造成周期性行情	日线	中短周期
开盘效应	开盘阶段波动、成交和价格发现最集中	分钟、Tick	日内
尾盘效应	收盘前资金行为与全天其他时间不同	分钟、Tick	日内
ATR 仓位控制	波动越大，单位仓位越小	OHLC、ATR	风险控制
波动率目标	根据当前波动率动态调整整体仓位	收益率、波动率	仓位管理
Risk Parity	让不同资产贡献相近的组合风险	波动率、协方差	组合管理
最小方差组合	在约束条件下最小化整体组合波动	协方差矩阵	组合优化
相关性分散	避免同时持有高度相关资产	相关矩阵	组合构建
Beta 中性	控制组合对大盘方向的暴露	个股、指数	市场中性
协方差结构	利用资产共同波动关系控制组合风险	多资产收益	风险管理