量化投資

❶ 量化投資和技術分析有什麼區別

❷ 什麼是量化投資

你好，量化投資，簡單地說就是利用數學、統計學、信息技術的量化投資方法來管理投資組合。

❸ 量化投資的主要方法和前沿進展

量化投資是通過計算機對金融大數據進行量化分析的基礎上產生交易決策機制。設計金融數學和計算機的知識和技術，主要有人工智慧、數據挖掘、小波分析、支持向量機、分形理論和隨機過程這幾種。
1．人工智慧
人工智慧（Artificial Intelligence，AI）是研究使用計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、製造類似於人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智慧將涉及計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科，可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇，人工智慧與思維科學的關系是實踐和理論的關系，人工智慧是處於思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。
從思維觀點看，人工智慧不僅限於邏輯思維，還要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智慧的突破性發展，數學常被認為是多種學科的基礎科學，因此人工智慧學科也必須借用數學工具。數學不僅在標准邏輯、模糊數學等范圍發揮作用，進入人工智慧學科後也能促進其得到更快的發展。
金融投資是一項復雜的、綜合了各種知識與技術的學科，對智能的要求非常高。所以人工智慧的很多技術可以用於量化投資分析中，包括專家系統、機器學習、神經網路、遺傳演算法等。
2．數據挖掘
數據挖掘（Data Mining）是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又是潛在有用的信息和知識的過程。
與數據挖掘相近的同義詞有數據融合、數據分析和決策支持等。在量化投資中，數據挖掘的主要技術包括關聯分析、分類/預測、聚類分析等。
關聯分析是研究兩個或兩個以上變數的取值之間存在某種規律性。例如，研究股票的某些因子發生變化後，對未來一段時間股價之間的關聯關系。關聯分為簡單關聯、時序關聯和因果關聯。關聯分析的目的是找出資料庫中隱藏的關聯網。一般用支持度和可信度兩個閾值來度量關聯規則的相關性，還不斷引入興趣度、相關性等參數，使得所挖掘的規則更符合需求。
分類就是找出一個類別的概念描述，它代表了這類數據的整體信息，即該類的內涵描述，並用這種描述來構造模型，一般用規則或決策樹模式表示。分類是利用訓練數據集通過一定的演算法而求得分類規則。分類可被用於規則描述和預測。
預測是利用歷史數據找出變化規律，建立模型，並由此模型對未來數據的種類及特徵進行預測。預測關心的是精度和不確定性，通常用預測方差來度量。
聚類就是利用數據的相似性判斷出數據的聚合程度，使得同一個類別中的數據盡可能相似，不同類別的數據盡可能相異。
3．小波分析
小波（Wavelet）這一術語，顧名思義，小波就是小的波形。所謂「小」是指它具有衰減性；而稱之為「波」則是指它的波動性，其振幅正負相間的震盪形式。與傅里葉變換相比，小波變換是時間（空間）頻率的局部化分析，它通過伸縮平移運算對信號（函數）逐步進行多尺度細化，最終達到高頻處時間細分，低頻處頻率細分，能自動適應時頻信號分析的要求，從而可聚焦到信號的任意細節，解決了傅里葉變換的困難問題，成為繼傅里葉變換以來在科學方法上的重大突破，因此也有人把小波變換稱為數學顯微鏡。
小波分析在量化投資中的主要作用是進行波形處理。任何投資品種的走勢都可以看做是一種波形，其中包含了很多噪音信號。利用小波分析，可以進行波形的去噪、重構、診斷、識別等，從而實現對未來走勢的判斷。
4．支持向量機
支持向量機（Support Vector Machine，SVM）方法是通過一個非線性映射，把樣本空間映射到一個高維乃至無窮維的特徵空間中（Hilbert空間），使得在原來的樣本空間中非線性可分的問題轉化為在特徵空間中的線性可分的問題，簡單地說，就是升維和線性化。升維就是把樣本向高維空間做映射，一般情況下這會增加計算的復雜性，甚至會引起維數災難，因而人們很少問津。但是作為分類、回歸等問題來說，很可能在低維樣本空間無法線性處理的樣本集，在高維特徵空間中卻可以通過一個線性超平面實現線性劃分（或回歸）。
一般的升維都會帶來計算的復雜化，SVM方法巧妙地解決了這個難題：應用核函數的展開定理，就不需要知道非線性映射的顯式表達式；由於是在高維特徵空間中建立線性學習機，所以與線性模型相比，不但幾乎不增加計算的復雜性，而且在某種程度上避免了維數災難。這一切要歸功於核函數的展開和計算理論。
正因為有這個優勢，使得SVM特別適合於進行有關分類和預測問題的處理，這就使得它在量化投資中有了很大的用武之地。
5．分形理論
被譽為大自然的幾何學的分形理論（Fractal），是現代數學的一個新分支，但其本質卻是一種新的世界觀和方法論。它與動力系統的混沌理論交叉結合，相輔相成。它承認世界的局部可能在一定條件下，在某一方面（形態、結構、信息、功能、時間、能量等）表現出與整體的相似性，它承認空間維數的變化既可以是離散的也可以是連續的，因而極大地拓展了研究視野。
自相似原則和迭代生成原則是分形理論的重要原則。它表示分形在通常的幾何變換下具有不變性，即標度無關性。分形形體中的自相似性可以是完全相同的，也可以是統計意義上的相似。迭代生成原則是指可以從局部的分形通過某種遞歸方法生成更大的整體圖形。
分形理論既是非線性科學的前沿和重要分支，又是一門新興的橫斷學科。作為一種方法論和認識論，其啟示是多方面的：一是分形整體與局部形態的相似，啟發人們通過認識部分來認識整體，從有限中認識無限；二是分形揭示了介於整體與部分、有序與無序、復雜與簡單之間的新形態、新秩序；三是分形從一特定層面揭示了世界普遍聯系和統一的圖景。
由於這種特徵，使得分形理論在量化投資中得到了廣泛的應用，主要可以用於金融時序數列的分解與重構，並在此基礎上進行數列的預測。
6．隨機過程
隨機過程（Stochastic Process）是一連串隨機事件動態關系的定量描述。隨機過程論與其他數學分支如位勢論、微分方程、力學及復變函數論等有密切的聯系，是在自然科學、工程科學及社會科學各領域中研究隨機現象的重要工具。隨機過程論目前已得到廣泛的應用，在諸如天氣預報、統計物理、天體物理、運籌決策、經濟數學、安全科學、人口理論、可靠性及計算機科學等很多領域都要經常用到隨機過程的理論來建立數學模型。
研究隨機過程的方法多種多樣，主要可以分為兩大類：一類是概率方法，其中用到軌道性質、隨機微分方程等；另一類是分析的方法，其中用到測度論、微分方程、半群理論、函數堆和希爾伯特空間等，實際研究中常常兩種方法並用。另外組合方法和代數方法在某些特殊隨機過程的研究中也有一定作用。研究的主要內容有：多指標隨機過程、無窮質點與馬爾科夫過程、概率與位勢及各種特殊過程的專題討論等。
其中，馬爾科夫過程很適於金融時序數列的預測，是在量化投資中的典型應用。
現階段量化投資在基金投資方面使用的比較多，也有部分投資機構合券商的交易系統應用了智能選股的技術。

❹ 量化投資有哪些優勢

量化投資就是藉助現代統計學、數學的方法，從海量歷史數據中尋找能夠帶來超額收益的多種「大概率」策略，並紀律嚴明地按照這些策略所構建的數量化模型來指導投資，力求取得穩定的、可持續的、高於平均的超額回報。量化投資屬主動投資范疇，本質是定性投資的數量化實踐，理論基礎均為市場的非有效性或弱有效性。
量化投資特點：
第一，投資視角更廣。藉助計算機高效、准確地處理海量信息，在全市場尋找更廣泛的投資機會。
第二，投資紀律性更強。嚴格執行數量化投資模型所給出的投資建議，克服人性的弱點。
第三，對歷史數據依賴性強。
量化投資策略有如下五大方面的優勢，最大的優勢就是風險管理更加精準，能夠提供超額的收益，主要包括紀律性、系統性、及時性、准確性、分散化等。
(1)紀律性：嚴格執行量化投資模型所給出的投資建議，而不是隨著投資者情緒的變化而隨意更改。紀律性的好處很多，可以克服人性的弱點，如貪婪、恐懼、僥幸心理，也可以克服認知偏差，行為金融理論在這方面有許多論述。
(2)系統性：量化投資的系統性特徵主要包括多層次的量化模型、多角度的觀察及海量數據的觀察等等。多層次模型主要包括大類資產配置模型、行業選擇模型、精選個股模型等等。多角度觀察主要包括對宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度的分析。
(3)及時性：及時快速地跟蹤市場變化，不斷發現能夠提供超額收益的新的統計模型，尋找新的交易機會。
(4)准確性：准確客觀評價交易機會，克服主觀情緒偏差，妥善運用套利的思想。量化投資正是在找估值窪地，通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會。與定性投資經理不同，量化投資經理大部分精力花在分析哪裡是估值窪地，哪一個品種被低估了，買入低估的，賣出高估的。
(5)分散化：在控制風險的條件下，充當准確實現分散化投資目標的工具。分散化也可以說量化投資是靠概率取勝。這表現為兩個方面，一是量化投資不斷的從歷史中挖掘有望在未來重復的歷史規律並且加以利用，這些歷史規律都是有較大概率獲勝的策略。二是依靠篩選出股票組合來取勝，而不是一個或幾個股票取勝，從投資組合理念來看也是捕獲大概率獲勝的股票，而不是押寶到單個股票上。

❺ 什麼是真正的量化投資

❻ 什麼是基本面量化投資

基本面量化投資是以數據為基礎，以策略模型為核心，以程序化交易為手段，以追求絕對收益為目標的投資方法。人類可以提供而量化分析卻無法做到的一個技能就是，基於較小的數據量做出推理的能力。

❼ 量化投資好做嗎，這份工作有多難

比較專業，還需專業人士來做。

❽ 什麼是量化跟投

先了解一下，什麼是量化投資
量化投資是一種系統化方法，它利用現代金融，計算機，數學，以及其他相關行業的知識和方法，包括行為學、心理學等，把投資理念，科學理論和實際數據量化為客觀的數理模型，使用計算機技術完成全部或部分的投資。

量化投資需要把數據、策略、系統、執行四個方面綜合起來完成一個有機的整體。量化投資本質上是一個方法論，可以應用到投資過程的每一個環節，比如大家熟悉的選股、基本面分析或者技術分析其實也算是廣義量化金融的應用。你用了這些學科的知識去構建一個數理模型，一個投資決策模型，這是一個相對客觀和理性的系統，是可以被應用於投資的第一步到最後一步的。



量化投資的特點

紀律性：量化投資是非常理性的，縝密的模型加豐富的數據會產生出決策，不會應為你今天心情不好而亂買亂賣，也不會因為猶豫不決而錯失投資良機。量化是一個相對客觀的決策和執行系統；

系統性：量化投資是數據、策略、系統、執行四方面的一個組合，這是一個完整的整體；

概率性：量化投資是去「博」大概率賺錢的機會。理論上講當你的量化策略只要有 51% 的時候能預測正確市場，那麼就能賺到錢，長期多次交易來看這個策略就是有效的，是可以賺錢的。當然實際交易還要考慮交易成本和市場情況， 51% 可能不夠，但是只要你的策略能獲得正向收益的概率達到一定值，你不用每次都對那麼也能獲得長期的盈利。

❾ 什麼是量化投資

定義：是指通過數理統計分析，選擇那些未來回報可能會超越基準的證券版進行投資，以期獲取超越指數基權金收益的基金。

釋義：區別於普通基金，量化基金主要採用量化投資策略來進行投資組合管理。總的來說，量化基金採用的策略包括：量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、期權套利、演算法交易、資產配置等。對於量化基金的產品設計，雖然量化基金一般都是採用多因素模型對股票進行分析和篩選，但不同的量化基金的側重點是不一樣的，也就是包括投資思路、觀察角度、分析方法在內都是不同的。

在我國證券市場，基本面研究佔主流地位，然而隨著證券市場的不斷發展、證券數目的增加、衍生品的出現等，基金要想戰勝指數的難度也越來越大，量化投資則開始發揮越來越重要的作用，因此我國也涌現出了大批量化基金。

❿ 量化投資和對沖基金的區別

首先你要明確復定性分析和定製量分析的區別，定性分析舉個簡單的例子就是股票和債券的性質是不同的，A股票和B股票是不同的。A股票上午買和A股票下午買是不同的。這是從定性的角度來分析問題。但實際運用當中A股票和B股票又是有聯系的。而他們的關聯度如何去確定，那麼就引入定量分析整個概念了。一般來講，量化投資都是運用金融建模進行定量分析。其中運用最普遍的是對沖基金。
對沖基金意思是買一個標的物，然後再賣一個標的物。利用標的物與標的物之間的關聯性進行套利。而這種套利是需要精確的量化分析進行的。
所以說對沖基金主要運用量化投資這種方法。但量化投資不見得是對沖基金。