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量化交易入门基础知识详解,通俗易懂量化投资入门知识

两类人需要了解量化投资:

(1)是希望从量化投资中吸取营养的投资者;(2)对量化投资相关职业感兴趣的有志之士

(一)什么是量化投资?

投资的本质是买卖决策,成功的秘诀是低买高卖。 投资者通常依靠经验、知识和直觉来做出买卖决定,对于买什么以及何时买卖没有明确的交易规则。 相反,量化投资是根据预先设定的规则购买或出售股票的决定。

量化投资可简化为:建立规则——输入新数据 ——输出买卖指令。

无论如何,量化的本质是建立规则。 如果这样理解,像巴菲特一样,坚持一贯的投资原则和运营策略的人,可以称为量化投资者,但这些投资者在量化投资的基础上,又增加了一些个人的定性判断。

量化投资的关键是规则或算法。规则如何建立可以分为三类:一是纯数据驱动,二是金融理论驱动,三是投资经验驱动。著名的文艺复兴量化基金就是第一类。这是一个由纯粹的科学家组成的团队,其创始人是数学家。他们主要基于海量数据构建交易策略。他们的理念是从噪音中寻找信号。 AQR属于第二类,由美国金融学教授组成的团队,主要根据金融理论和文献的研究成果,建立交易策略。第三种是根据成功投资者过去的投资经验建立规则来构建量化交易策略。有些人根据巴菲特或彼得林奇的投资经验制定交易策略。第二类和第三类性质相似,也可以统称为一类,都是根据历史经验制定规则的。

量化的投资策略的建立过程:策略想法——规则——测试——运行——演化或失效。

规则建立后,执行买卖决策的可以是计算机,也可以是人。 狭义的量化投资应该是纯计算机执行的指令,零人工干预。

(二)量化投资的优劣

人类不是完全理性的。 人性有弱点,经不起考验。 量化投资最大的好处或优势是它有纪律和反人类。 其他好处包括同时处理大量数据、管理大量股票、逻辑严密等。

有什么缺点?有几个方面:一是量化一般是短期的,交易成本高。二次量化一般无法避免黑天鹅事件,如金融危机、世界大战等。长期资本投资(LTCM)涉及两位诺贝尔奖获得者(Myron Scholes和Robert C. Merton),具有非常好的年化回报多年,但最终因俄罗斯债务危机而破产。第三,量化规则是根据历史数据建立的,实际效果往往不如测试。美国顶级金融学术会议之一,邀请了现实世界的大佬参加,大佬指出。你的学术文献发现了这么多有利可图的策略,我都试过了,但都没有奏效。同时,2014年的一篇JF文献指出,学术文献还是有用的。文章发表后,策略很快就失败了,因为有些人用这个策略先赚钱,而后者用这个策略失败了。

(三)量化策略的评估标准

评价标准如下:年化收益率、最大回撤、阿尔法、贝塔、夏普比率。

年化回报和最大回撤应该相对容易理解。

阿尔法(Alpha)。 指超出预期收益的超额收益。 预期收益率可以简单理解为基准的收益率,比如沪深300指数,当然还要考虑所持股票组合的风险。

贝塔(Beta)。学过 CAPM 的人都知道 Beta 是什么,它反映了公司系统性风险的大小。

夏普比率 = 收益率/波动率。 指数越大越好。 原则是基金经理的业绩不仅要以收益为基础,还要以风险为基础。 不过,巴菲特也表示,波动并不完全代表风险,短期波动实际上是噪音。

(四)学习量化投资能怎么帮助非量化投资者?

毕竟不搞量化投资的人还是占了大多数,所以这个问题很重要。我认为有以下几点: 一是从量化投资中,学会系统地整理自己的投资理念,建立清晰的交易策略。第二,学习量化思维,建立一些明确的规则,进行半量化投资。比如,建立明确的选股标准:不买市盈率高于30倍的股票,建立明确的止损策略:亏损超过15%坚决卖出,建立明确的技术标准:只买高于 60 移动平均线的股票。第三,用量化思维建立一些简单的量化交易策略。比如AH股移动策略、美的格力轮动策略、蛋卷牛28策略等将在下面详细介绍。这些简单的量化决策根本不需要太多的数学和编程知识,也不一定需要使用高级的Python软件,只要有历史数据和简单的EXCEL宏命令或Stata等统计软件即可。

(五)简单的量化策略:以蛋卷斗牛二八轮动为例

名字:蛋卷斗牛二八轮动

标的:沪深300、中指500、货币基金。

规则:沪深300和中指500近20个交易日谁收益高就买谁,如果两个都亏损就买货币基金。

这么简单的一个量化产品竟然卖了2个亿,还不错。

表现如何,让我们拭目以待。 如下图,这两年的表现很一般,在意料之中。 然而,在成立之初,它的表现仍然远超大盘。 主要原因是该策略在股市崩盘期间买入货币基金以避免股市崩盘。

如此简单的量化策略,在很长一段时间内都大大跑赢大盘和被动投资。 但是,这种策略也有不足之处。 在熊市中,它基本上无法跑赢大盘。

PE轮动法:

我们也可以建立一个更简单的基于估值的量化策略,买入PE(TTM)低于10倍的公司,并在每个月初定期调整仓位(似乎所有的收购都是银行,仅举个例子)。

上述两种简单策略均基于单因素策略。 在实践中,策略的制定可能基于多种因素,所涉及的参数可能要复杂得多。 但无论如何,主要有三类因素:一是技术因素(如突破60均线),二是基本面因素(如PE低于10倍),三是信号因素( 如内幕购买进入)。

(六)量化投资第一牛人

国际对冲基金使用量化对冲策略的比例接近30%,国内比例在8%左右,乐观估计不会超过12%。 国外量化投资大行其道,但发展遇到瓶颈。 中国量化投资近年来发展迅速,比较火爆。

国内量化虽然火,但做得好的机构并不多,做得最好的机构和个人是谁?请赐教!

量化投资以 Simons 的 Renaissance Technologies LLC 闻名。 Renaissance旗下有三款产品,其中最著名的是Medallion Fund。 数据显示,这只基金的年化收益率达到40%,远超巴菲特的20%。 2008年金融危机之年,收益率高达90%,吓坏了很多人。 但是,该基金只对内部员工开放。

Simons 的另外两只开放式基金的表现要差得多。 而且他的交易策略非常神秘。 查了一下英文资料,介绍很模糊。 有文章把他吹到天上去,但也有文章质疑他的真实水平。 不管怎么说,据说他现在的身价是200亿美元,水平绝对还是很不错的。 然而,这并没有什么用。 他的成功是我们这些平庸之辈无法复制的。 他是一位数学天才,38岁获得诺贝尔几何奖。

关于作者: 我C你们

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