如何根据数据分析优化交易预设策略？

在现代交易市场，越来越多的投资者开始利用大数据技术来优化其交易策略。而在数据分析中，通过对历史数据、市场数据等信息进行统计和分析，可以得出有助于决策的结论，这样可以更科学、更精准地制定出预设交易策略。本文将介绍如何根据数据分析来优化交易预设策略。

一、确定交易目标

在优化交易预设策略之前，需要明确自己的交易目标和要求，以便能够更精确地计算和分析交易数据，并有效地实现优化。例如，考虑是否要进行短线交易还是长线交易，是否选择做多还是做空等问题。

二、采集和处理数据

在确定好交易目标的前提下，必须采集和处理相关的数据。市场交易中的数据来源广泛，可以从多个角度收集市场的历史数据、特定股票的财务数据、行业数据等。通过对这些数据进行加工、清洗和转换等操作，可以建立一个可供分析使用的数据库。

三、运用数据分析方法

有关数据描述和统计推测的方法不断发展和完善，对于投资者来说，运用一些常见的统计分析方法可以更好的解释和分析交易中涉及到的问题。其中包括：

1. 描述性统计分析

描述统计分析可以帮助投资者更好地了解历史数据的分布和趋势。通过这些统计数据，投资者可以计算出平均价格、价格波动范围、标准差等重要参数，这些数据可以为交易预设策略提供基础。

2. 时间序列分析

时间序列分析是通过对历史数据进行展示和分析，来预测未来市场走势的一种方法。这也是交易机器人编程时主要采用的技术之一。具体方法包括线性回归、滚动回归、自回归模型等。

3. 预测模型

预测模型在交易机器人编程中也会用到。这里应该说明预测模型通常可以为因素量化设定预计值，而量化因素可以帮助投资者更好地理解股票市场中各种不同的数据和指标变化之间的关系。还可以通过相关性和多元方程回归等方法构建不同的预测模型以预测异常值。

四、建立预设交易策略

有了上述分析结果为基础，就可以进一步建立预设交易策略了。在建立预设交易策略时，可以考虑以下因素：

1. 确定交易标的和要投资的股票品种

先确定交易的主体和目标，然后根据股票市场情况筛选品种。

2. 确定交易时机和时间周期

容易让人误解的是不同的品种在不同的市场环境中有不同的可操作性。比如甲公司和乙公司在市场繁荣时可能现实表现非常不同，在这种情况下需要通过数据从长期或短期来审视其表现。此外，还应考虑交易时机及时间周期等因素。

3. 定量确定买卖点及止损点

根据时间序列分析等方法得出买卖点的位置。此外，平仓止损点也是重要的考虑因素。止损点的设置旨在帮助投资者在已知风险因素下保护本金。

综上所述，通过数据分析来优化交易预设策略必须为投资者提供可操作性的建议，可以时刻准确地判断市场风险，并以最佳方式执行交易策略方案。