数据、模型、IT系统认知

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量化投资定义

• 量化投资主要是指通过数理模型来实现投资理念，由计算机产生交易策略的一种投资方法。

  • 量化投资是一种方法论，而不是具体的交易策略。

  • 通常与基本面、技术面分析相结合。

  • 并以定量方法进行投资的各种技术综合

 

量化投资的发展历程

• 初期1950

  现代资产组合理论出现，金融投资开始部分转变为数学问题。

• 发展1980

  量化主动管理方法出现，开始依靠量化方法进行投资。

• 黄金期2000

  市场几乎有量化投资接管，并出现Q-quant

• 风云突变2008

  量化史上最大的滑铁卢，随后开始回归P-quant

• 全新机遇2019

  中国市场的兴起，给量化投资带来全新的发展机遇。

传统投资VS量化投资

• 传统投资方法的股票基金经理的一般投资步骤

  1. 首先。对市场上所有的股票进行初步筛选。

  2. 其次，对剩余的股票财务状况进行初步分析，一般通过估值指标进行筛选。保证剩余的标的是相对优质的股票。

  3. 之后可能还剩下几百、几十支股票，然后资金经理和分析师对他们进行详细的研究。

• 量化投资方法的股票基金经理的一般投资步骤

  1. 首先，构建基本面因子，这些因子可以是用来反映企业的经营状态；也可以访问企业的财务状况或反映企业的行业竞争地位等。

  2. 然后根据市值、行业等特殊情况，对因子进行调整，并构建量化分析模型，把各个因子容纳到模型当中。

  3. 最后将企业的相关信息输入模型中，并按照模型给出的交易信号进行交易。

   

• 相同点

  本质相同，都是基于市场的非有效性或是弱有效的理论基础。

• 不同点

  量化投资	传统投资
  依靠数理模型实现投资理念	依赖公司调研和个人经验主观判断
  关注选股模型	关注公司
  关注广度、关注规律	关注深度、关注预期
  持仓分散、很少重仓	持仓集中，少数几个重仓

 

• 代表

  传统投资	索罗斯、巴菲特
  量化投资	西蒙斯、文艺复兴科技公司、大奖章基金

量化投资五大优势

纪律性	严格执行量化投资模型的投资建议
系统性	包括多层次的量化模型，多角度的观察，以及海量数据的观察
及时性	及时跟踪市场变化，不断发现新的提供超额收益的交易机会
准确性	准确客观评价交易机会，克服主观情绪偏差，妥善运用套利的思想
分散化	严格控制风险，充当准确地实现分散化投资目标

 

量化投资从构想到实现

                                                                                    

数量化	将不可观测的变量数量化，如风险、市场情绪等
构建模型	选择样本空间构建数理模型并预测收益和风险
模型验证	使用样本空间外数据进行模型验证
构建组合	根据预测结果按规则选择对象构建投资组合
再平衡	定期或不定期进行再平衡，优化模型，提高收益

多因子策略模型

                                                                                                  

   

• 多因子量化选股的前提是构建充足且优质的因子库。

• 基本流程：候选因子à因子有效性检验à冗余因子剔除à综合评分模型构建选股模型验证。

 

半量化平台

• 将量化策略的研发极大简化，几乎不需要编程。通过对数个因子的简单处理，组合成交易策略。

• 这类平台并不适合有志于从事量化行业的投资者。但对于传统投资者来说，确实有很大作用。

• 果仁网

专业量化平台

• 具有一定量化水平、或者新入量化行业的投资者使用，易上手，有封装好的回测函数和金融数据，可以在一定程度上达到小资金实盘交易的需求。缺点是，速度较慢，云端主机。

• 一般只支持股票的策略开发及交易，商品期货、期权等仍不成熟。

• 聚宽 JoinQuant

• 优矿 Uqer

• 米框 RiceQuant