量化投資策略與技術讀後感

A. 量化投資—策略與技術的本書特色

第一，實戰性。書中的案例絕大多數來自於實際的市場數據，只有很少一部分是純理論的分析。尤其是策略篇中的內容大部分來自於專業投資機構的研究報告，具有極強的實戰價值。
第二，基於中國市場。與量化投資最接近的書籍當屬「金融工程」，但金融工程中絕大多數的案例都來自於國外市場，很多策略在國內市場還不具備投資條件。本書中的案例基本上都是對國內市場（股票、期貨等）中的實際交易數據的分析，特別適合國內的投資者。
第三，理論性。量化投資離不開最新的數學和計算機理論的支持，本書用了將近一半的篇幅來闡述與量化投資有關的基礎理論，並用了很多案例來說明這些理論的應用方法。避免了一般投資策略書籍重技術而忽視理論的缺點，從而使量化投資更加科學化。
本書主要內容
本書的內容分為：策略篇和理論篇。策略篇中闡述了各種量化投資的策略與方法，理論篇則詳細介紹了支持量化投資的各種數學工具。
策略篇一共介紹了8個方面的投資策略，分別是量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、期權套利、演算法交易及其他策略。
投資策略 概述
量化選股 量化投資最重要的策略，主要是研究如何利用各種方法選出最佳的股票組合，使得該股票組合的收益率盡可能高的同時，保持盡可能的穩定性。量化選股一章闡述了8種不同角度的策略，分別為多因子模型、風格輪動模型、行業輪動模型、資金流模型、動量反轉模型、一致預期模型、趨勢追蹤模型和籌碼選股模型
量化擇時 量化投資中最難的，也是收益率最高的一種策略，主要研究大盤及個股走勢，並進行相應的高拋低吸操作。如果能夠正確判斷大盤，則收益率會比單純的買入-持有策略收益要高很多。這一章主要闡述了8種擇時模型，分別是趨勢擇時、市場情緒擇時、有效資金模型、牛熊線模型、Hurst指數模型、SVM模型、SWARCH模型和異常指標擇時

B. 什麼是量化投資怎麼理解量化

私募排排網為您解答：
量化投資，簡單說就是利用計算機技術和數學模型去實現投回資策略的答過程。根據上面的定義，理解它的話，咱們只要記住3個關鍵詞：
數學模型：需要數學公式或模型進行計算;
計算機技術：用計算機來進行自動化交易;
投資策略：將這種方法形成一種慣用投資策略。

C. 如何評價一個量化交易策略

個人感覺：

分兩種

第一種，安全+盈利少一些也可以。
1。回撤少(15%內)，最好10%以內 沒心內里壓力。
2。盈利穩定，年化容可以到10%以上。熊市可以低（大於3%？），但牛市可以補足，但熊市不能低於比如一年定期。否則沒有執行下去的勇氣。

第二種，非常高風險，不過終級盈利一定要非常非常非常非常誇張。
1。回撤可以95%。
2。盈利在某個頂點可以達到比如500倍？1000倍？類似彩票的玩法。拿到500倍，止盈從頭再來一次。

以上個人感覺，沒有系統學習過。歡迎討論。

D. 量化投資和技術分析有什麼區別

E. 什麼是量化投資交易策略

一文看懂量化投資策略

閑話基

量化投資在近些年受到越來越多的關注，包括規模、策略、業績。量化投資，是指通過藉助統計學、數學方法，運用計算機從海量歷史數據中，尋找能夠帶來超額收益的多種「大概率」策略，按照策略構建的數量模型嚴格執行投資，力求獲得長期穩定可持續高於平均的超額回報。

跨市場策略涉及外匯兌換、國際期貨交易對沖，交易實現難度大，國內用得少。

由於期貨具有杠桿屬性，這類策略持倉的市值往往很大，有時候甚至超過產品資產總值，導致收益率的波動率是所有量化策略中最大的。在市場出現連續震盪行情時，這樣策略由於杠桿屬性會出現較大的回撤。另外一個對這類策略的一個限制是，目前市場上活躍交易的期貨品種不多，高頻交易很大程度倚重於品種成交量，開平倉時間間隔較短，使得策略容量不大。

F. 量化投資策略的優勢有哪些

量化投資策略的優勢有哪些?
量化投資策略有如下五大方面的優勢，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。

G. 量化分析的量化投資策略

量化投資技術幾乎覆蓋了投資的全過程，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、演算法交易，資產配置，風險控制等。
1·量化選股
量化選股就是採用數量的方法判斷某個公司是否值得買入的行為。根據某個方法，如果該公司滿足了該方法的條件，則放入股票池，如果不滿足，則從股票池中剔除。量化選股的方法有很多種，總的來說，可以分為公司估值法、趨勢法和資金法三大類
2·量化擇時
股市的可預測性問題與有效市場假說密切相關。如果有效市場理論或有效市場假說成立，股票價格充分反映了所有相關的信息，價格變化服從隨機遊走，股票價格的預測則毫無意義。眾多的研究發現我國股市的指數收益中，存在經典線性相關之外的非線性相關，從而拒絕了隨機遊走的假設，指出股價的波動不是完全隨機的，它貌似隨機、雜亂，但在其復雜表面的背後，卻隱藏著確定性的機制，因此存在可預測成分。
3·股指期貨套利
股指期貨套利是指利用股指期貨市場存在的不合理價格，同時參與股指期貨與股票現貨市場交易，或者同時進行不同期限，不同(但相近)類別股票指數合約交易，以賺取差價的行為，股指期貨套利主要分為期現套利和跨期套利兩種。股指期貨套利的研究主要包括現貨構建、套利定價、保證金管理、沖擊成本、成分股調整等內容。
4·商品期貨套利
商品期貨套利盈利的邏輯原理是基於以下幾個方面 ：(1)相關商品在不同地點、不同時間對應都有一個合理的價格差價。(2)由於價格的波動性，價格差價經常出現不合理。(3)不合理必然要回到合理。(4)不合理回到合理的這部分價格區間就是盈利區間。
5·統計套利
有別於無風險套利，統計套利是利用證券價格的歷史統計規律進行套利，是一種風險套利，其風險在於這種歷史統計規律在未來一段時間內是否繼續存在。統計套利在方法上可以分為兩類，一類是利用股票的收益率序列建模，目標是在組合的β值等於零的前提下實現alpha 收益，我們稱之為β中性策略；另一類是利用股票的價格序列的協整關系建模，我們稱之為協整策略。
6·期權套利
期權套利交易是指同時買進賣出同一相關期貨但不同敲定價格或不同到期月份的看漲或看跌期權合約，希望在日後對沖交易部位或履約時獲利的交易。期權套利的交易策略和方式多種多樣，是多種相關期權交易的組合，具體包括：水平套利、垂直套利、轉換套利、反向轉換套利、跨式套利、蝶式套利、飛鷹式套利等。
7·演算法交易
演算法交易又被稱為自動交易、黑盒交易或者機器交易，它指的是通過使用計算機程序來發出交易指令。在交易中，程序可以決定的范圍包括交易時間的選擇、交易的價格、甚至可以包括最後需要成交的證券數量。根據各個演算法交易中演算法的主動程度不同，可以把不同演算法交易分為被動型演算法交易、主動型演算法交易、綜合型演算法交易三大類。
8·資產配置
資產配置是指資產類別選擇，投資組合中各類資產的適當配置以及對這些混合資產進行實時管理。量化投資管理將傳統投資組合理論與量化分析技術的結合，極大地豐富了資產配置的內涵，形成了現代資產配置理論的基本框架。它突破了傳統積極型投資和指數型投資的局限，將投資方法建立在對各種資產類股票公開數據的統計分析上，通過比較不同資產類的統計特徵，建立數學模型，進而確定組合資產的配置目標和分配比例。

H. 求量化投資-策略與技術的電子書（丁鵬著）

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望採納謝版謝權

I. 求量化投資-策略與技術的電子書(丁鵬著)

首席投資官丁鵬

J. 量化投資策略與技術修訂版有什麼不同

量化投資策略就是利用量化的方法，進行金融市場的分析、判斷和交易的策略、演算法的總版稱。
量化投權資策略類型包括：
（1） 趨勢判斷型量化投資策略，判斷趨勢型是一種高風險的投資方式，通過對大盤或者個股的趨勢判斷，進行相應的投資操作。如果判斷是趨勢向上則做多，如果判斷趨勢向下則做空，如果判斷趨勢盤整，則進行高拋低吸。這種方式的優點是收益率高，缺點是風險大。一旦判斷錯誤則可能遭受重大損失。所以趨勢型投資方法適合於風險承受度比較高的投資者，在承擔大風險的情況下，也會有機會獲得高額收益。
（2） 波動率判斷型量化投資策略，判斷波動率型投資方法，本質上是試圖消除系統性風險，賺取穩健的收益。這種方法的主要投資方式是套利，即對一個或者N個品種，進行買入同時並賣出另外一個或N個品種的操作，這也叫做對沖交易。這種方法無論在大盤哪個方向波動，向上也好，向下也好，都可以獲得一個比較穩定的收益。在牛市中，這種方法收益率不會超越基準，但是在熊市中，它可以避免大的損失，還能有一些不錯的收益。