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  • 量化分析基础

     量化分析基础

    1 量化分析(量化投资)
    • 利用计算机技术采用一定的数学模型(或者是机器学习模型)去实践投资理念,投资策略的过程。
    • 随着计算机科技的发展,将已有的价值投资/趋势投资和计算机技术相融合,产生量化投资(量化分析)。
    • 优势
      (1)纪律性:严格执行投资策略,客户投资情绪的变化,认知偏差等。
      (2)系统性:多层次、多角度观察海量数据,拓展更大的投资机会(根据多个特征值来进行相应的筛选相应的数据)。
      (3)及时性:快速地跟踪市场的变化,寻找新的交易机会。(看股票的涨跌开多台电脑来进行观察)
      (4)准确性:准确客观的评价交易机会,客户情绪偏差等。
      (5)分散化:充当分散化投资的工具。挖掘历史规律,依靠筛选出股票组合来进行取得结果,而不是单个股票。
    • 劣势
      需要一定的技巧,包括编程能力、数学功底和金融知识等。
    2 量化策略
    • 使用计算机作为工具,通过一套固定的逻辑来分析判断和决策。
    • 即可以自动执行,也可以人工执行。
    • 组成成分



    3策略生命周期
     
     
    4量化策略建模步骤
    • 建立训练集(用来进行跑模型用的)
      (1)X:t时刻前的特征/因子
      1.价格、价格衍生指标等
      2.文本特征
      (2)y:t时刻之前对应的标签
      1、价格(如果是价格做标签的话,用回归模型来进行相应操作,价格是个连续值)
      2、买卖交易(是一个离散值,可以用LR等分类器来进行)
    • 建立验证集(可以有可以无),当选择的模型有超参数的时候,主要是用来调整超参数的。
    • 建立测试集
      (1)t时刻之后的特征/因子
    • 建模
      利用机器学习模型进行建模
    5回测
     
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