什么是股票交易的模型？就是一套固定的行之有效的操作方法。选股，买卖点，买入时机，以及仓位布局，基本都是相同的，可谓是以不变应万变。这样操作有什么好处？一是有利于约束自己的操作行为，使自己的操作行为具有一定的规范性，这样就会改掉盲目胡乱操作的毛病。二是，坚持一套操作方法，可以检验模型的正确性，以及优缺点，好为进一步修正和完善自己的交易模型提供参考数据，如果你不停变换自己的交易模型，那么最终哪种方法是有效的，心理没底，因为你没有在一个交易模型上长期实践深耕。而且还会容易产生泛而不精的错误。三是，一个模型坚持下去，不断总结完善，使你用起来日臻成熟，最终达到极致，这样好过一套模型没有，一直在摸索，至少是有了一个方法了。这是幸事，如果有了一套有效的交易模型，你应该对幸运之神充满感激，同时也要感激自己的不懈努力。
这里接着再说一下建立模型自己使用模型的误区。我认识一个朋友，2014年七八月份，买入了一只创业板股票，买进后一只拿着，当时市场也好，个股大涨，于是他半路还加了仓，十来万的成本，最终翻了两倍多，一直持有到2015年，到了五六月份，开始变盘，他的股票开始大跌，当利润减到一半的时候，他卖出了，不过还保住了一半利润，照理说也不错了。可是接着他又买了几只股票，在市场出现系统风险的情况下，他手里的几只股票，不是接连跌停就是被动停牌，最终亏掉了先前赚的利润，同时还造成了更大的亏损。这说明什么问题？就是说，有时你在一只股票上赚钱了，但并不代表下一只依然能够赚钱，也就是说，有时你买进一只股票赚钱了，但是却不能把它当做模式，如果把这只股票当做固定的模式和思路。那么以后将要吃大亏的。
那么怎样才能建立自己的交易模式呢，就得综合考量，寻找能够最大概率上涨的股票，有些股票能够上涨，但却不存在普遍性，不具有共性的特点，所以建立模型需要找共性，找普适性，同时还要结合时机和大势来综合考量。总之就是，不要因为在一只股票上赚钱，就把它当做固有模式，交易模型，这是不符合实际的。
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如何建立一个股票量化交易模型并仿真?
用python：金融想法->数据处理->模型回测->模拟交易->业绩归因->模型修正。
量化交易是指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。
量化交易具有以下几个方面的特点：
1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。
2、系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。
3、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。
4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。
股票价值评估的模型和在实际操作中所注意的问题分别是什么？
一、股票价值评模型分为以下几种：
1、DDM模型（Dividend discount model /股利折现模型)
2、DCF /Discount Cash Flow /折现现金流模型）
FCFE （ Free cash flow for the equity equity /股权自由现金流模型)模型
FCFF模型（ Free cash flow for the firm firm /公司自由现金流模型）
