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量化投资分类

时间:2021-05-29 11:49
本文关于量化投资分类,据亚洲金融智库2021-05-29日讯:

1.什么是量化投资

数量化投资、程序化交易、算法交易、自动化交易以及高频交易都是数量化交易的特定方式, 其描述内容的侧重点各有不同。数量化交易应用IT技术和金融工程模型偶那个帮助投资者指定投资策略、减少执行成本、进行套利和风险对冲。数据、速度、风险管理是数量化交易系统建设中的关键问题。期货市场的数量化自动交易模型正逐步由投资者编制自用,演变为有一定规模的投资咨询顾问组成的专业团队参与。

程序化交易,也可称之为系统交易或算法交易,设计人员将市场常用之技术指标,利用电脑软件将其写入系统中,结合市场历史数据,分析和组合各种指标建立数学模型,将交易策略系统化。当交易策略的条件满足时,程序化系统自动发出多空讯号,并且有效掌握价格变化的趋势,让投资人不论在上涨或下跌的市场行情中,都能抓住交易策略,进而赚取波段获利。程序化交易的操作方式不求赚取夸张利润,只求长期稳健的获利,于市场中成长并达到财富累积的复利效果。经过长时期操作,年获利率可保持在一定水准之上。

程序化交易又是一种个性化交易,每个投资者(或机构)都可以根据自己的投资经验和智慧,编写自己的交易模型,进行电脑自动交易。交易模型是交易思想的凝练和实际化,正确的交易思想在严格的操作纪律实行下将获得良好、稳定的投资收益,而通过交易模型正是将正确的交易思想与严格的操作纪律很好地结合在一起,帮助人们获取良好、稳定的投资收益。程序化交易在投资实战中不仅可以提高下单速度,更可以帮助投资者避免受到情绪波动的影响,消除交易时人性的恐惧、贪婪、迟疑及赌性等情绪,实现理性投资。

设计出色的程序化系统可以确保广为流传的交易成功三项基本原则的顺利实施:顺应市场趋势、控制亏损交易、做足盈利交易。

总而言之,模型策略的出色设计、资金的有效风险控制、行情交易软件的稳定可靠、数据的及时流畅以及下单速度的快捷,组成了优秀的程序化交易系统,它是量化投资的一种具体实现途径。

2.什么是量化投资

量化投资就是借助现代统计学、数学的方法,从海量历史数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略,并纪律严明地按照这些策略所构建的数量化模型来指导投资,力求取得稳定的、可持续的、高于平均的超额回报。量化投资属主动投资范畴,本质是定性投资的数量化实践,理论基础均为市场的非有效性或弱有效性。

量化投资特点:

第一,投资视角更广。借助计算机高效、准确地处理海量信息,在全市场寻找更广泛的投资机会。

第二,投资纪律性更强。严格执行数量化投资模型所给出的投资建议,克服人性的弱点。

第三,对历史数据依赖性强。

3.什么是真正的量化投资

定量投资和传统的定性投资本质上来说是相同的,二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。

两者的区别在于定量投资管理是“定性思想的量化应用”,更加强调数据。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。

4.什么是量化投资

量化投资是将投资理念及策略通过具体指标、参数的设计,体现到具体的模型中,让模型对市场进行不带任何情绪的跟踪特点:具有快速高效、客观理性、收益与风险平衡和个股与组合平衡等四大特点具体运行一、估值与选股估值:对上市公司进行估值是公司基本面分析的重要方法,在“价值投资”的基本逻辑下,可以通过对公司的估值判断二级市场股票价格的扭曲程度,继而找出价值被低估或高估的股票,作为投资决策的参考。

二、资产配置资产配置指资产类别选择、投资组合中各类资产的配置比例以及对这些混合资产进行实时管理。三、基于行为金融学的投资策略企业中的应用将主要集中在量化选股、资产配置、绩效评估与风险管理、行为金融等方面,而随着包括基金在内的机构投资者占比的不断提高、衍生品工具的日渐丰富(股指期货、融资融券等)以及量化投资技术的进步,基金管理人的投资策略将会越来越复杂,程序化交易(系统)也将有快速的发展。

可以先接触一些量化平台,例如:宽客在线,发明者量化,可以用模拟软件做些模拟交易,还有就是先要接触一些编程代码;。

5.真正的量化投资是什么

对历史数据进行统计分类,包括基本面和技术面,然后对影响股市涨跌的因素进行归纳,找出一个模型,这个模型不能保证你一直赚钱,但能确定你长期一直赚钱。

然后对这个模型拿到当下的行情中测验,如果能经受得住时间的洗礼(短线要三个月,中线,一两年,长线五六年,在现实中往往是短线,西蒙斯的就是短线),那么这个模型就是可以的,值得使用的。然后在操盘中,只根据模型发出的信号做为买卖依据,任何个人的主观意念都是错的。

本人就在一个投资公司做交易员和研发员,就是搞量化投资的,不过主要做的是大宗期货和股指,一星期进行二十资左右的交易,收益不错。

量化投资的本质是对规律的总结和模式化交易,避免个人心里影响成果。

因为市场上最大的敌人是自已的内心,贪,嗔,痴等情感。

6.量化投资是什么 如何做量化投资

量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程,包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易,资产配置,风险控制等。

1·量化选股

量化选股就是采用数量的方法判断某个公司是否值得买入的行为。根据某个方法,如果该公司满足了该方法的条件,则放入股票池,如果不满足,则从股票池中剔除。量化选股的方法有很多种,总的来说,可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类

2·量化择时

股市的可预测性问题与有效市场假说密切相关。如果有效市场理论或有效市场假说成立,股票价格充分反映了所有相关的信息,价格变化服从随机游走,股票价格的预测则毫无意义。众多的研究发现我国股市的指数收益中,存在经典线性相关之外的非线性相关,从而拒绝了随机游走的假设,指出股价的波动不是完全随机的,它貌似随机、杂乱,但在其复杂表面的背后,却隐藏着确定性的机制,因此存在可预测成分。

3·股指期货

股指期货套利是指利用股指期货市场存在的不合理价格,同时参与股指期货与股票现货市场交易,或者同时进行不同期限,不同(但相近)类别股票指数合约交易,以赚取差价的行为,股指期货套利主要分为期现套利和跨期套利两种。股指期货套利的研究主要包括现货构建、套利定价、保证金管理、冲击成本、成分股调整等内容。

4·商品期货

商品期货套利盈利的逻辑原理是基于以下几个方面 :

(1)相关商品在不同地点、不同时间对应都有一个合理的价格差价。

(2)由于价格的波动性,价格差价经常出现不合理。

(3)不合理必然要回到合理。

(4)不合理回到合理的这部分价格区间就是盈利区间。

5·统计套利

有别于无风险套利,统计套利是利用证券价格的历史统计规律进行套利,是一种风险套利,其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。统计套利在方法上可以分为两类,一类是利用股票的收益率序列建模,目标是在组合的β值等于零的前提下实现alpha 收益,我们称之为β中性策略;另一类是利用股票的价格序列的协整关系建模,我们称之为协整策略。

6·期权套利

期权套利交易是指同时买进卖出同一相关期货但不同敲定价格或不同到期月份的看涨或看跌期权合约,希望在日后对冲交易部位或履约时获利的交易。期权套利的交易策略和方式多种多样,是多种相关期权交易的组合,具体包括:水平套利、垂直套利、转换套利、反向转换套利、跨式套利、蝶式套利、飞鹰式套利等。

7·算法交易

算法交易又被称为自动交易、黑盒交易或者机器交易,它指的是通过使用计算机程序来发出交易指令。在交易中,程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格、甚至可以包括最后需要成交的证券数量。根据各个算法交易中算法的主动程度不同,可以把不同算法交易分为被动型算法交易、主动型算法交易、综合型算法交易三大类。

8·资产配置

资产配置是指资产类别选择,投资组合中各类资产的适当配置以及对这些混合资产进行实时管理。量化投资管理将传统投资组合理论与量化分析技术的结合,极大地丰富了资产配置的内涵,形成了现代资产配置理论的基本框架。

它突破了传统积极型投资和指数型投资的局限,将投资方法建立在对各种资产类股票公开数据的统计分析上,通过比较不同资产类的统计特征,建立数学模型,进而确定组合资产的配置目标和分配比例。

7.量化投资是什么意思

量化投资是一种操作方法或操作理念,与其他各种“非量化”的方法并列。

量化也可以采取择时、趋势跟踪、超跌、强弱对冲等等投资模型。区别仅在于,量化投资会使用量化的行情和走势来进行买卖点决策,而不是传统的图形式行情。

量化投资是很广泛的一个概念,可以这么说,只要你不是简单地拍脑袋、或者是听消息进行的投资行为都可以叫量化投资,是不是瞬间没有了高大上的感觉?:) 最常见的,你通过MACD指标顶背离、底背离进行交易,也是量化投资,因为MACD指标是有严格数学公式计算出来的。同样,你根据财务指标选股,构建股票组合也是量化投资,因为你的决策基本是基本面数据; 这些都很“老土”,那么来点新的,通过多因子模型构建投资组合、然后每天用程序进行风险测算并自动调仓,用算法交易完成调仓动作的执行(比如一次性买200万股,总不能一单下去吧),这够“高大上”了吧,前提是你得有一套复杂而完善的系统支持。

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