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。
『貳』 什麼是量化投資
量化投資是指通過數量化方式及計算機程序化發出買賣指令,以獲取穩定收益為目的的交易方式。在海外的發展已有30多年的歷史,其投資業績穩定,市場規模和份額不斷擴大、得到了越來越多投資者認可。
『叄』 量化投資、量化交易、量化金融,這三者有什麼區別嗎
其二,行為金融學認為,投資者是不理性的。任何一個投資個體的判斷與決策過程都會不同程度地受到認知、情緒、意志等各種心理因素的影響。基金經理和投資研究員在一段時間跟蹤某隻股票之後,由於時刻關心股價的表現和基本面的變動,可能出現不同程度的情感依賴,「和股票談起戀愛」。即使出現了下跌趨勢,也可能因為過度自信、抵制心理等不理性的分析出發點而導致投資、薦股時的行為偏差。而量化投資依靠計算機配置投資組合,克服了人性弱點,使投資決策更科學、更理性。
『肆』 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。
『伍』 什麼是行業量化投資分析
《行業量化投資分析:從混沌到秩序的行業演進》由鮑際剛、解宏所著,《行業量化投資分析:從混沌到秩序的行業演進》的真正意義在於向讀者提供了從物理學、復雜系統到經濟學、再到行業分析和財務分析的一系列龐大的知識體系,並在這一知識體系中構造了具有內在邏輯的相關性。這好比一串華美的珍珠項鏈,每一顆珍珠都是大師的傑作,人類思想的結晶我們是信仰理性的經濟學愛好者,雖努力研究和學習,希望能從物理學中為經濟學找到更可靠的錨定基石,但能力有限,只能知其然,不知其所以然。
『陸』 量化分析是什麼意思
量化交來易是指以先進的源數學模型替代人為的主觀判斷,利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略,極大地減少了投資者情緒波動的影響,避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
『柒』 matlab做量化投資分析,怎麼學
做了2年半程序化,開發了一套適用多品種多周期的趨勢策略,靠自己摸索。
tb加matlab開發,很多問題答案網上是找不到的。
『捌』 什麼是量化投資
數量化投資、程序化交易、演算法交易、自動化交易以及高頻交易都是數量化交易的特定方式, 其描述內容的側重點各有不同。數量化交易應用IT技術和金融工程模型偶那個幫助投資者指定投資策略、減少執行成本、進行套利和風險對沖。數據、速度、風險管理是數量化交易系統建設中的關鍵問題。期貨市場的數量化自動交易模型正逐步由投資者編制自用,演變為有一定規模的投資咨詢顧問組成的專業團隊參與。
程序化交易,也可稱之為系統交易或演算法交易,設計人員將市場常用之技術指標,利用電腦軟體將其寫入系統中,結合市場歷史數據,分析和組合各種指標建立數學模型,將交易策略系統化。當交易策略的條件滿足時,程序化系統自動發出多空訊號,並且有效掌握價格變化的趨勢,讓投資人不論在上漲或下跌的市場行情中,都能抓住交易策略,進而賺取波段獲利。程序化交易的操作方式不求賺取誇張利潤,只求長期穩健的獲利,於市場中成長並達到財富累積的復利效果。經過長時期操作,年獲利率可保持在一定水準之上。
程序化交易又是一種個性化交易,每個投資者(或機構)都可以根據自己的投資經驗和智慧,編寫自己的交易模型,進行電腦自動交易。交易模型是交易思想的凝練和實際化,正確的交易思想在嚴格的操作紀律實行下將獲得良好、穩定的投資收益,而通過交易模型正是將正確的交易思想與嚴格的操作紀律很好地結合在一起,幫助人們獲取良好、穩定的投資收益。程序化交易在投資實戰中不僅可以提高下單速度,更可以幫助投資者避免受到情緒波動的影響,消除交易時人性的恐懼、貪婪、遲疑及賭性等情緒,實現理性投資。
設計出色的程序化系統可以確保廣為流傳的交易成功三項基本原則的順利實施:順應市場趨勢、控制虧損交易、做足盈利交易。
總而言之,模型策略的出色設計、資金的有效風險控制、行情交易軟體的穩定可靠、數據的及時流暢以及下單速度的快捷,組成了優秀的程序化交易系統,它是量化投資的一種具體實現途徑。
『玖』 量化投資和技術分析有什麼區別
『拾』 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。